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该文从完整性、准确性、可靠性3个方面设计了自动气象站数据质量评估的流程,并对北京地区187个自动气象站1998—2009年逐时气温资料进行了质量评估。结果显示:北京地区自动气象站建设初期重点兼顾城区和山区的布设策略,为北京区域气候研究提供了较好的基础;北京地区正常运行的自动气象站发生中度和重度缺测的站点相对较少,离散和轻度连续的缺测较集中,具有较好的区域一致性;错误发生率最高为3.8%,大多数年份错误发生率均在1%以下,可见自动气象站错误数据相对较少;尽管可疑数据涉及的站点相对较多,但经空间一致性检查后,有超过50%可归并为正确数据。评估分析结果表明:北京地区自动气象站数据具有一定的准确性和可靠性,具有较强的应用潜力和前景。 相似文献
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概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化、特征指数和时相选取以及遥感分类方法的发展,分析了MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术方面的研究进展及发展方向。结果表明:MODIS具有高光谱、高时间分辨率、多时相等特点,在大尺度上提取水稻种植面积上,可提高作物识别和监测的精确度与工作效率,节约成本,有着其他遥感数据无法相比的优势,应用MODIS数据提取水稻种植面积,取得了较好的效果。水稻遥感的最佳时相可以选择移栽期和孕穗期,利用对水体和植被较为敏感的波段或植被指数(如NDVI、LSWI和EVI)进行水稻识别,并提取种植面积。传统的遥感图像分类方法如监督分类和非监督分类,算法成熟、操作简单,是目前应用较多的方法;近年来发展起来的分类新方法,如决策树分类法、专家系统分类法、神经网络分类法,支持向量机法等,能够更准确地提取目标地物,对图像分类有不同程度的改进,在实际应用中通常和传统分类方法结合起来使用;多时相分析法与高时间、高分辨率多光谱影像的结合可以获取较高精度的作物种植面积数据,与传统分类方法相比有较大提高。利用MODIS对单一的或大面积的水稻种植面积提取效果较好,但对于地块破碎的种植面积估算尚难达到满意的结果,添加其他的辅佐数据如高程、坡度等,并结合MODIS数据的多时相特点分类等方法,可提高遥感影像分类的精度。 相似文献
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1采集器故障分析及排除1.1采集器死机现象:打开数据采集器,采集器时钟不走,按键没有反应。故障排除方法:(1)按复位键,使程序恢复运行;(2)关机1 min再开机;(3)清空采集器,由于在这种情况下,计算机大多不能与采集器通讯,所以要用清除芯片;(4)更换数据存储器;(5)更换时钟芯片。 相似文献
998.
1990年延安(36。36’N,109°30’E,958m)建成气象辐射三级站,在日常观测工作中,往往由于云状、云量、水汽、大气透明度等天气现象的影响导致正常数据异常变化,或由于仪器的水平、短路、断路和外场磁场干扰等所引起辐射观测仪器显示数据失真。根据20a气象辐射观测经验, 相似文献
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1000.
土壤湿度是地球系统模拟的重要参数之一,准确获得其时空分布和变化特征是研究陆-气相互作用的基础。再分析资料和陆面数据同化资料均可提供全球或区域高分辨率土壤湿度产品,但在使用前需要对其进行评估分析。利用土壤湿度观测数据,计算ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、CRA40再分析资料和GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM、CLDAS陆面数据同化资料土壤湿度产品与观测数据的中位数、模拟偏差、相关系数等统计指标,并分季节和气候区讨论不同土壤湿度产品在中国北方地区的模拟效果。结果表明:整体来看,CRA40与观测值的相关性最好,ERA5和ERA5-Land分别对干中心、湿中心模拟效果更好,GLDAS-Noah对于较干土壤地区模拟略偏湿,CLDAS对较湿土壤地区模拟结果以系统性偏干为主,NCEP-DOE R2和GLDAS-CLSM模拟效果较差;ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、GLDAS-Noah和CLDAS在所有季节均为模拟正偏差,春季模拟效果较好的是CRA40、ERA5-Land,夏季和秋季ERA5-Land、ERA5和CRA40与观测值相关性较好,不同产... 相似文献