杭州L波段和59-701高空探测系统资料对比分析

为比较L波段高空探测系统和59-701高空探测系统的资料异同,采用平均差、均方差比较的方法分析了杭州站平行观测一个月资料的温压湿资料,比较其异同及产生原因,为更好利用高空探测资料、改进L波段高空探测系统提供参考。通过比较发现:L波段高空探测系统比59-701高空探测系统所测的温度、高度资料更稳定、离散率更小,对提高预报准确率有利。两套系统的温度差值在70 hPa层出现明显拐点,其原因有待进一步研究。     

基于用户满意度的农业气象服务需求分析

为提高公众气象服务满意度,通过网络问卷方式开展了调查,调查结果利用Excel软件进行了分析,得出了提高用户满意度的途径。结果表明：701个调查对象中,很满意、满意、一般、不满意的占比分别为74.89%、21.54%、3.14%、0.43%,服务效果理想。年龄、文化程度、行业类别等对满意度影响不明显;接收信息的内容和方式对满意度有明显影响,将预报预警与服务建议相结合,能有效提高用户满意度。用户对气象部门提高预报准确率需求最高,其次是及时性,对中长期预报也有较大的需求。     

小场地恶劣天气探空球施放技术

从2002年开始，中国气象局逐步对现有的高空“59-701”探测系统进行更新，将逐步换成L波段探测系统，该系统现已在杭州、上海、南京等36个高空站投入业务使用。该系统工作性能较稳定，功能较齐全，操作界面易懂，操作键易掌握，且自动化程度高，有效地减轻了值班人员的工作强度。     

皖北地区对流层顶气象特征分析

利用阜阳高空气象站2007—2011年08时的对流层顶气象资料,运用统计学方法,对皖北地区两类对流层顸的气象特征进行分析。结果表明：极地类对流层顶与热带类对流层顶大部分时间并存于皖北地区上空,7、8、9月极地类对流层顶消失;热带类对流层顶的高度先扬后抑,5月最高,11月最低,温度先降后升,12月最高,9月最低;极地类对流层顶的高度上半年不断抬高,下半年依次走低,温度年头高、年中低;两类对流层顶季节性特征的变化大体上呈正相关关系,极地类对流层顸季节性变化较大。     

杭州晨练气象条件分析与预报

结合体育运动锻炼与气象因素的关系，对影响晨练的气象因素进行了分析，认为：降水，雾害，大风，晨练时的温湿度和天气状况是影响晨练活动的主要因素。运用判别归类和历史拟合方法对晨练气象条件进行分析和归类，利用日常气象预报中的天气和气象要素预报制作晨练气象条件，供市民安排晨练时参考。     

新一代高空探测系统使用技巧和故障处理方法

L波段二次测风雷达-电子探空仪高空气象探测系统是新一代高空气象探测系统,其性能、操作方法、业务流程等与59-701探测系统有所不同。文章介绍了杭州高空站2002~2004年3年中使用新一代高空气象探测系统的一些使用技巧和故障处理方法。内容包括雷达检查、探空仪基测、电池浸泡、仪器装配、瞬间观测及数据输入、气球施放、旁瓣抓球判断、探测中途丢球、放球软件出现非正常现象等。     

GTS1型数字式探空仪电池的使用技巧和故障处理

通过对GTS1型数字探空仪施放过程中因电池问题而引起的重放球、探空信号弱、探空信号变性、测距凹口波不清、信号突失、探空仪施放前财准雷达探空仪无信号等问题进行分析总结,得出GTS1型数字式探空仪电池的浸泡方法、电池装配技巧和故障处理的经验。     

基于百度AI卷积神经网络的茶树结霜智能识别北大核心

基于采集的近20000张茶园图像,分别筛选出1000张茶园结霜和1000张未结霜图像作为训练样本,利用百度AI开放平台的EasyDL经典版图像识别功能,应用卷积神经网络算法,建立茶园结霜识别模型,进行茶树结霜图像智能判别。茶树结霜智能识别模型的准确率、F1评分、精确率、召回率分别为99.2%、99.2%、99.3%、99.1%。模型检验结果为:样本地20张结霜图像的平均识别置信度为95.51%,20张非结霜图像的平均识别置信度为99.99%;非样本地(江南茶区)80张结霜图像的平均识别置信度为97.53%,80张非结霜图像的平均识别置信度为95.11%。