自动气象站各气象要素现场校准时段的选择

选取山东有代表性的5个台站2005年9个月的自动站资料进行统计,得出其主要气象要素日极值在各时间点上的分布情况。结合每一要素的校准时间长度和台站的发报时次及内容,对各气象要素的校准时段进行了分析。结果表明,各气象要素最佳校准时段：湿度为8-10时,浅层地温为14-17时30分,深层地温为8-11时30分,风向风速为8-9时30分或16时30分-18时,气压为11-12时30分,蒸发为8-8时30分或17时30分-18时。据此合理安排自动站现场校准时各气象要素的校准时间和次序,可使校准工作对自动站数据的影响降到最小。     

基于雷达三维组网数据的对流性地面大风自动识别

应用雷达三维组网数据和地面加密自动站风场资料,统计分析了对流性地面大风的6个主要雷达识别指标：风暴最大反射率因子、风暴最大垂直积分液态水含量、垂直积分液态水含量随时间变率、风暴最大反射率因子下降高度、风暴体移动速度和垂直积分液态水含量密度等参数。根据雷达识别指标和地面大风的相关程度,给出了识别指标的隶属函数和权重系数;采用不等权重法,建立了具有模糊逻辑的对流性地面大风识别方法。并将对流性地面大风的出现概率分为3级：当识别风暴单体的判据小于0.3时,出现对流性地面大风的概率小;当判据在0.3—0.5时,产生对流性地面大风的概率较大;当判据大于0.5时,出现对流性地面大风的概率很大。通过对河北省2012年6月21日线状风暴和2009年7月23日孤立单体风暴引发的灾害大风典型个例的识别效果检验,证明这种方法识别到的风暴单体跟踪效果良好,识别出的大风范围与实况风场基本吻合,命中率、虚警率和临界成功指数分别达81.8%、25.0%和64.3%,利用模糊逻辑原理建立对流性大风的识别算法是切实可行的。     

自动气象站缺测数据分析及处理

地面自动观测系统正逐步替代传统的人工气象观测,自动气象站容易受到直接雷击及雷电电磁脉冲的侵害、仪器性能下降、电磁干扰和人为操作失误等因素影响,导致自动站采集器等设备损坏,造成业务中断,数据缺测,影响了气象数据的及时性、完整性、连续性。因此,台站观测人员需要在自动站设备故障,资料不正常时及时采取有效措施,对数据进行补测、挽救,保证气象数据完整、按时上传。对自动气象站资料缺测的原因进行初步分析,并着重对自动站定时观测、每小时上传文件及日、月数据极值、统计缺测等方面的处理进行探讨。     

SplitRFLab: A MATLAB GUI toolbox for receiver function analysis based on SplitLab

We add new modules for receiver function (RF) analysis in SplitLab toolbox, which includes the manual RF analysis module, automatic RF analysis and related quality control modules, and H-k stacking module. The updated toolbox (named SplitRFLab toolbox), especially its automatic RF analysis module, could calculate the RFs quickly and efficiently, which is very useful in RF analysis with huge amount of seismic data. China is now conducting the ChinArray project that plans to deploy thousands of portable stations across Chinese mainland. Our SplitRFLab toolbox may obtain reliable RF results quickly at the first time, which provide essentially new constraint to the crustal and mantle structures.     

North-south vegetation transition in the eastern Qinling-Daba Mountains

The Qinling-Daba Mountains are the main body of China's North-South Transitional Zone.Analysis of the north-south gradual variation of vegetation components is significant for understanding the structural diversity and complexity of this transitional zone.In this study,based on survey data of plant communities,the eastern Qinling-Daba Mountains is divided into four geographic units:the north flank of eastern Qinling Mts.,south flank of eastern Qinling Mts.,north flank of eastern Daba Mts.and south flank of eastern Daba Mts.We also explore division of regional climate according to areal differentiation of plant-species,com-munity structure and species-richness,respectively.The results show that,(1)at plant-species level,there are mainly northern plants in north flank of eastern Qinling Mts.with evergreen species and fewer northern plants in south flank of eastern Qinling Mts.;there are mainly southern plants in eastern Daba Mts.(2)At community structure level,there are 4 formations(3 northern formations and 1 widespread formation)in north flank of eastern Qinling,6 formations(3 northern formations,1 southern formation,and 2 widespread forma-tions)in south flank of eastern Qinling,4 formations(2 southern formations and 2 widespread formations)in north flank of eastern Daba Mts.,and 3 formations(3 southern formations)in south flank of eastern Daba Mts.In terms of the numbers and properties of formations,there is a mixture of northern and southern formations only in the south flank of eastern Qinling Mts.(3)At species-richness level,the diversity of families,genera and species decreased with increasing latitude,but the mixing of northern plants and the southern plants began to occur in south flank of eastern Qinling Mts.This means that the south flank of the eastern Qinling Mts.serves more suitably as the dividing line between China's warm temperate and sub-tropical zones.     

正弦标定自动处理算法研究

由于种种原因, 地震计的周期、 阻尼、 灵敏度等参数在仪器运行的过程中会发生变化, 这些参数的变化直接影响到地震计的性能和观测数据的质量。 为了掌握地震计参数的变化, 通常采用定期标定的方法, 对运行中仪器的参数进行跟踪监测, 通过分析标定数据得到仪器的运行状态。 目前, 对于标定数据的处理通常采用人工分析的办法。 随着台站数量的增加, 对标定数据的处理工作变得日益繁重。 该文介绍一种正弦标定自动处理算法, 利用这种算法编写的自动处理程序, 在标定数据处理过程中不需要人工干预, 计算机可以自动提取有效的波形数据进行测量计算, 并可以对效果不好的数据进行修复, 最终给出仪器的频率响应特性。     

河北省水质自动监测系统实践与探索

通过对河北省地表水、地下水水质自动监测系统的建设运行情况分析,研讨了当前水质自动监测系统的优缺点,结合当前水质监测科技发展提出了几点认识,供其他类似水质自动监测系统设计与建设时参考。     

基于自动站资料的灰霾观测判据研讨

针对当前有较大争议的灰霾观测中两个判据(能见度和相对湿度)的阈值选取问题,对嘉兴市2007—2009年人工观测灰霾记录,观测站能见度自动仪及相对湿度等资料以及2007—2009年环保部门空气污染指数、周边地市霾日进行了对比分析,对人工观测灰霾日数的合理性进行探讨;并进一步根据同年份能见度自动仪资料及相对湿度自动站资料,调试不同的阈值,将得出的灰霾天数与人工观测值再次进行对比,最终提出一个适用于本地实际的灰霾日观测判据,并指出经过订正后的自动站资料可替代人工观测值用于霾雾的辨析。     

利用扫描式红外亮温仪对天空云量的试验观测

利用中国科学院大气物理研究所中层大气与全球环境探测实验室自主开发研制的全自动扫描式天空红外亮温仪,于2007年4-8月在北京市气象局南郊观象台进行了试验观测.利用获得的天空红外亮温数据和南郊观象台(54511站)实时地面气象数据,进行了天空云量的计算.将整点前30 min内观测的云量的平均值作为与观象台观测对应的整点观测云量,分不同情况与观象台目视观测结果进行了对比分析.结果表明:(1)对于中低云,两种观测的云量比较一致,但如果在此期间云消散或增加很快,则差别较大.其主要原因是观测的时间和方式不同所造成的.(2)对于以卷云为主的天空情况,特别是高层薄卷云的情况,两种观测的云量差别较大.原因是受到目前试验所使用的红外传感器低温测量范围的限制(-50℃),以及判定云的阈值算法目前还只对于中低云比较适用,对于卷云的判断能力比较薄弱.(3)对于天空情况比较复杂,以及能见度不好的情况(气象站目视云量记录为10-),两种观测的云量差别也很大.其差别既受到仪器性能的影响,也与观测员视力与经验有关.仪器受到最低测量温度的限制,反演算法也有其不确定性,而观测员在低能见度时的观测局限性亦是一个重要原因.利用SIRIS-1进行云量和云底高度观测的优点是时间分辨率高,且全天时自动化,但对于卷云的判断还较薄弱.     

欧拉反褶积与解析信号相结合的位场反演方法

由于解析信号具有不受(二维) 或少受磁化方向影响,能够较好反映磁性体边界的特性, 因此受到人们的重视. 欧拉反褶积法可以确定场源的位置和深度以及形状因子,具有较强的适应性. 因此前人提出将二者相结合的方法.针对前人提出的方法中存在受高频干扰严重的问题,本文提出低阶的欧拉反褶积与解析信号相结合的位场反演方法.本方法在反演中只需计算磁异常的一、二阶导数,这样能够将高频噪声的干扰减少到人们可以控制的水平.文中详细推导了反演计算公式.模型计算证明了方法的正确性,同时探讨了噪声和邻近磁性体干扰影响的问题.对安徽庐江—枞阳火山岩盆地磁异常反演计算的结果证实了方法的实用性.本方法也可以应用于重力异常的反演计算中.