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822.
以荆州自动气象站为应用实例,以NOVELLNETVARE网络连接为基础,实现实时处理荆州自动气象站系统中心站采集的数据,并将该实时数据向武汉进行远距离高速传输。该网络数据通信技术方法对省、地一级实时监测系统的资料处理、传输工作,有一定的参考价值。 相似文献
823.
蔡道法 《成都信息工程学院学报》1992,(1)
本文介绍卫星传播时延对传输效率的影响,并对基本型控制规程和高级数据链路控制规程的传输效率作了定量和定性的分析,并提出改进的方法。 相似文献
824.
大气透过率的计算是红外辐射传输计算的核心,RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)通过建立大气廓线中温度、水汽、臭氧和其他气体浓度等参数与卫星通道透过率的统计关系,可实现卫星通道透过率和大气顶辐射率的快速准确计算。但在一些复杂吸收波段,如水汽波段,RTTOV的计算误差较大。为提高RTTOV在水汽敏感波段的计算精度,利用机器学习中的梯度提升树(Gradient Boosting Tree,GBT)方法,选取从ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的IFS-137(The Integrated Forecast System,137-level-profile)廓线集中挑选的1406条廓线和由此计算的透过率真值作为样本,选取风云三号气象卫星上搭载的红外分光计(InfraRed Atmospheric Sounder,IRAS)通道12(7.33 μm)进行个例研究,分别建立陆地和海洋晴空大气等压面至大气层顶透过率的快速计算模型(GBT模型)。通过和透过率、亮温真值的比较,验证了GBT模型。比较结果显示,GBT模型预测的透过率平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为:陆地0.0012,海洋0.0009;均方对数误差(Mean Squared Logarithmic Error,MSLE)为:陆地0.0215,海洋0.0095,均小于RTTOV直接计算的透过率的误差(陆地、海洋的MAE分别比RTTOV小0.0008和0.0010,MSLE分别比RTTOV小0.0135和0.0227);由GBT模型计算的亮温MAE分别为:陆地0.0949 K,海洋0.0634 K,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为:陆地0.1352 K,海洋0.0831 K,也都小于RTTOV直接模拟的晴空亮温误差(陆地、海洋的MAE分别比RTTOV小0.1685 K和0.1466 K,RMSE分别比RTTOV小0.1794 K和0.1685 K)。本研究的结果表明,在IRAS红外水汽波段,GBT预测的透过率和亮温误差比RTTOV小。机器学习有提高水汽波段正演精度的潜力,或可为辐射传输的快速计算提供可行的替代方法。 相似文献
825.
选取2016年12月17—22日青岛一次典型重污染天气,利用大气污染物监测结果、地面气象要素观测资料和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ERA5再分析数据对此次过程中大气污染物及气象场的变化特征进行分析。观测分析表明此次污染过程持续时间长达5 d以上,其中19—21日为重污染天气(PM 2.5 日均质量浓度ρ>150 μg·m-3)。根据气象场和PM2.5质量浓度变化特征,此次污染过程可分为3个阶段:17日02时—19日08时为青岛污染物累积阶段,研究区受西南风控制,PM2.5质量浓度逐渐上升,700 hPa等压面上高空槽的维持及槽前持续的南风、西南风有利于污染物累积,同时近地面相对湿度增加,是此次持续性重污染天气形成的重要条件;19日09时—20日20时为青岛污染维持加剧阶段,相对湿度大、风速很小,污染物扩散条件差,PM2.5质量浓度最高;20日21时—22日08时为青岛污染消散阶段,青岛对流层中下层及地面风速均增大并产生弱降水,有利于污染物扩散稀释和湿清除,PM2.5质量浓度逐渐降低。WRF-Chem数值模式能够较好地模拟出主要气象要素和青岛PM2.5 质量浓度的变化特征,模拟结果表明山东省内污染物排放贡献了青岛PM2.5的49.5%;污染物跨省输送对此次污染事件也有重要贡献,其中来自研究区以南的安徽和江苏的排放对青岛PM2.5的贡献率可达25.5%。 相似文献
826.
针对当前航海图书产品应用领域的不断拓展及其在不同应用领域的多样化需求,以及新的技术条件下海图制图手段的飞速发展,探讨了航海图书产品保障模式的转变,提出了构建面向知识层次的主动式保障模式的思想;从保障产品的多样性、快速保障的可行性以及远程保障的必要性等方面,研究了航海图书产品保障的发展趋势,为下一步海图制图与应用的发展提出了新的构想。 相似文献
827.
水体石油类物质生物-光学遥感反演模型 总被引:2,自引:1,他引:1
A biooptical modeling, which is based on a radiation transfer model, can be employed to simultaneously retrieve the concentration of various colour factors by multi-spectral remote sensing data, after connecting inherent optical properties (absorption coefficient and backward scattering coefficient) of colour factor with apparent optical properties (remote sensing reflectivity). At present, this method has been used in a relatively wide range of applications in the inversion of a conventional water colour factor concentration in the case II water body: applications such as chlorophyll, suspended sediment, yellow substance. On the basis of extensive field testing data of water quality, correspondingly apparent optical properties, and the full use of the existing parametric model of colour factor inherent optical properties (with the parametrization of petroleum substance inherent optical properties established in the project) the remote recognition model for oil concentration is established by introducing oil as a new water co/our factor into a biooptical remote algorithm. The estimated value of the oil concentration was obtained by solving the biooptical model, using the data measured in May 2008 and August 2009 and June 2010 in seawater. The highly accurate inversion result promises to estimate the oil concentration in water for remote sensing. 相似文献
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829.
830.