气象数据云数据存储技术及应用

针对气象数据种类多、信息量大、精度高等特点,传统的关系型数据库系统在存储处理、数据读取等方面存在负载饱和、读写性能不理想等问题,利用云数据存储技术,结合气象数据特征,设计了基于云数据存储平台的气象数据存储和处理方法。通过分析气象数据的结构化、半/非结构化特征,采用云关系型数据库存储结构气象数据;采用NoSQL对象库存储半/非结构化气象数据;在数据的存储过程中,应用了气象数据分块压缩技术,进行气象数据存储和传输。结果表明,所讨论的方法具有很好的存储传输效率,能够满足大规模气象数据在业务应用中对存储查询和处理速度的要求。     

夏季西藏4个站点大气向下长波辐射观测分析

对2011—2016年部分夏季时段分别在西藏那曲、拉萨、林芝和阿里观测的大气向下长波辐射（L_↓）进行分析,结果显示:L_↓具有明显的日变化,最大值出现在北京时间15:00前后,而最低值出现在凌晨至10:00,日平均值林芝最高（368 W·m-2）,其次是拉萨（319 W·m-2）、阿里（305 W·m-2）和那曲（299 W·m-2）。晴天L_↓ ?ngstr?m（1915）的经验公式最适合林芝,而Konzelmann（1994）的公式则适合那曲、拉萨和阿里;随着人工观测总云量的增加,L_↓增强趋势明显,满云（云量7~10成）情形4个站点云增强效应均从20 W·m-2上升至50 W·m-2以上,低云量对L_↓的增强效应明显高于总云量。云份额数（C_F）上升所对应天顶方向平均云底高度下降,但云增强效应上升。在晴天（C_F为-5%~5%、平均云底高度大于4 km）时,云增强效应仅为5 W·m-2左右（林芝接近20 W·m-2）,但当C_F为90%以上（云底高度小于3.5 km）时,云增强效应则上升到60 W·m-2（林芝接近50 W·m-2）。固定云底高度,C_F与L_↓云增强效应呈显著相关（r2为0.91~0.97）,远高于云底高度与L_↓云增强效应的相关（r2为0.32~0.58）。     

乌鲁木齐地区层状云降雨雷达回波特征

利用2003年6月至2005年4月乌鲁木齐CINRAD/CC多普勒天气雷达资料结合探空资料,通过对108例层状云降雨雷达回波进行分类,对冷云、暖云、有融化带云回波进行研究,初步提出层状云雷达回波的特征参数,可为临近天气预报及人工增雨作业条件的选择等提供参考。     

基于FY-3A遥感数据的冰岛火山灰云识别

2010年4月至5月期间冰岛艾雅法拉火山喷发造成了欧洲航空业史无前例的瘫痪以及巨大的经济损失,其严重影响再次显示,对火山灰云进行有效监测的重要性。火山灰云是由火山碎屑物及气体组成的混合物,火山碎屑物主要由直径小于2mm的岩石、矿物、火山玻璃碎片组成,火山灰云中的气体主要包括水汽、CO2、SO2、H2S、CH4、CO、HCL、HF、HBr、和NOx等。使用具有我国自主知识产权的FY-3A/VIRR数据,对此次艾雅法拉火山喷发的不同阶段选取具有典型风向变化的日期,采用分裂窗亮温差算法(SWTD)、RGB真彩色方法、中红外波段数据等进行火山灰云的识别,并将结果与冰岛地区的火山灰监测报告以及前人的研究结果进行对比研究,结果表明:火山喷发初期火山灰云中较高含量的水汽会补偿反面吸收的影响,妨碍分裂窗亮温差算法(SWTD)对火山灰云的识别,而中红外波段数据因对高温物体的敏感性,不受水汽的影响,对喷发初期较高温度的火山灰云识别效果较好;在喷发中期,火山灰云浓度较大时三种方法均表现良好,卫星图像中火山灰云的位置信息及漂移方向均非常清晰,且同气象条件相吻合,验证了识别方法的正确性。该项结果表明,具有我国自主知识产权的FY-3A数据能够达到监测火山灰云的目的,而如何更加清晰地界定火山灰云的边界位置以及更加准确的计算出火山灰云的浓度需要进一步的深入研究。     

用雷达反射率作对流性降水和层状云降水自动分类

为提高雷达定量测量降水的精度,利用武汉CINRAD/SA雷达反射率数据,研究提出了对流性降水和层状云降水自动分类算法(ACSS)。该算法在二维反射率结构场初步分类降水的基础上,识别亮带并从体扫描数据中提取降水的三维结构特征,然后对初步分类结果进行订正。试验表明,ACSS能较准确地实现对流性降水和层状云降水的自动分类,相对于只根据二维结构分类降水性能上有较大提高,主要表现在能正确识别出亮带特征明显的强层状云和对流核外沿的对流弱回波区。     

三维激光扫描点云混合像素的自动识别方法

混合像素的存在会给点云后续处理与应用带来干扰,针对如何在原始扫描点云中自动识别混合像素的问题,从扫描仪的工作原理着手分析了混合像素的形成条件,结合扫描仪的内部光电转换机制与真实扫描数据论证混合像素的测距误差分布规律,据此设计混合像素的自动探测方法。利用真实原始扫描数据进行实验,结果证明,文中方法能够准确地识别出点云中的混合像素。     

在台风业务系统中使用卫星云导风资料的试验

在国家气象中心台隐数值预报业务系统中引入国家卫星气象中心提供的卫星云导风资料,进行两项预报试验。第一项是把卫星云导风资料作为观测资料进行最优插值客观分析;第二项是将云导风资料加入到轴对称的人造台风模型风场上,使之产生非对称风场。试验结果表明：卫星云导风资料作为观测资料进入模式后对减小台风路径预报误差效果明显;用云导风形成人造台风模型非对称风场可进一步提高台风路径预报精度。     

台湾地区中尺度试验期间梅雨锋及其对流云团的研究

本文对台湾地区中尺度试验(TAMEX)中的两次IOP(加密观测期)过程进行了诊断研究,结果表明: (1)1987年5月13日至17日,台湾地区的对流系统活跃.究其原因,主要系两次锋面过境所致.这两条锋面的温度梯度比长江流域一般的梅雨锋要强.梅雨锋上的对流云团与降水直接有关. (2)高空东移短波槽与梅雨锋的有利配合,是造成台湾地区出现较大降水的重要原因、IOP2有高空短波槽配合,因而降水比IOP1大、槽与锋面的配合,使对流层中低层正涡度区加强,这与华南前汛期暴雨的特征有某些相似之处。 (3)由每小时一次的GMS卫星云图上发现,在此期间台湾地区发展的对流云团与大陆的系统联系密切.此外,NCAR飞机落仪探测资料表明,与环境相比,云团内部有较深厚的湿层;时空加密探空资料的计算结果显示,700hPa以下的水汽主要来自水平方向的辐合,而在高层主要来自垂直输送.对于活跃的云团而言,上述特征更加明显.     

地质大数据体系建设的总体框架研究

基于大数据、云计算等现代信息技术与理念,结合地质调查工作实际,系统论述了建设地质大数据体系的总体框架和实现的技术途径。提出了地质大数据体系建设的5项任务组成:建设地质数据采集体系,推进地质数据快速规范采集;建设地质大数据汇聚体系,实现地质数据快速有效汇聚;建设地质数据与信息服务产品体系,丰富地质数据与信息社会化服务产品;建设地质数据与信息服务体系,推进地质数据与信息协同服务;建设地质大数据支撑平台(“地质云”),提升地质数据与信息服务的能力和水平。论述了5项任务的主要内容及其面临的关键技术问题,并简要提出了建设地质大数据体系对其他相关工作的影响和要求。     

祁连山夏季西南气流背景下地形云形成和演化的观测研究

利用2007年祁连山地形云的观测试验资料,分析了祁连山夏季西南气流背景下地形云的演化过程,得到了祁连山地形云发展和演变的概念模型。(1)祁连山地形云的水汽主要分布在3500～6500m的范围内,对流层中层的西南气流将水汽由南向北输送到祁连山区。(2)祁连山区水汽比较丰沛,凝结高度和自由对流高度均较低,当湿气团抬升到凝结高度以上时对流有效位能很容易释放,形成有利于产生降水的云系。(3)祁连山每个山峰南北侧昼间的谷风会在山峰辐合抬升,众多山峰形成的祁连山群谷风的抬升作用下容易形成沿山脊排列的中β对流云带,在高空西南气流的推动下移到北侧,是造成北侧降水比南侧大的原因之一。