2015年第43卷第6期文章目次
2015, 43(6):1007-1014.
摘要:
靜止氣象衛(wèi)星與極軌氣象衛(wèi)星的集成應(yīng)用，能夠充分發(fā)揮靜止氣象衛(wèi)星與極軌氣象衛(wèi)星的各自優(yōu)勢(shì)。東亞多衛(wèi)星集成降水業(yè)務(wù)系統(tǒng)采用拉格朗日集成算法，利用靜止氣象衛(wèi)星的紅外觀測(cè)信息計(jì)算的紅外冷云移動(dòng)矢量，為極軌氣象衛(wèi)星微波降水的發(fā)展提供約束條件，實(shí)現(xiàn)了靜止氣象衛(wèi)星紅外觀測(cè)信息與極軌氣象衛(wèi)星微波降水的集成，綜合了兩類衛(wèi)星觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)考慮了多數(shù)據(jù)分級(jí)管理、多業(yè)務(wù)單元的協(xié)同工作和插件式的系統(tǒng)整體框架，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)合理、快速處理多種來(lái)源的紅外觀測(cè)數(shù)據(jù)、微波降水?dāng)?shù)據(jù)，以及未來(lái)的數(shù)據(jù)更迭和算法更新提供了必要保障。
靜止氣象衛(wèi)星與極軌氣象衛(wèi)星的集成應(yīng)用，能夠充分發(fā)揮靜止氣象衛(wèi)星與極軌氣象衛(wèi)星的各自優(yōu)勢(shì)。東亞多衛(wèi)星集成降水業(yè)務(wù)系統(tǒng)采用拉格朗日集成算法，利用靜止氣象衛(wèi)星的紅外觀測(cè)信息計(jì)算的紅外冷云移動(dòng)矢量，為極軌氣象衛(wèi)星微波降水的發(fā)展提供約束條件，實(shí)現(xiàn)了靜止氣象衛(wèi)星紅外觀測(cè)信息與極軌氣象衛(wèi)星微波降水的集成，綜合了兩類衛(wèi)星觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)考慮了多數(shù)據(jù)分級(jí)管理、多業(yè)務(wù)單元的協(xié)同工作和插件式的系統(tǒng)整體框架，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)合理、快速處理多種來(lái)源的紅外觀測(cè)數(shù)據(jù)、微波降水?dāng)?shù)據(jù)，以及未來(lái)的數(shù)據(jù)更迭和算法更新提供了必要保障。
2015, 43(6):1015-1018.
摘要:
雨量器（計(jì)）是降水量的主要觀測(cè)儀器，為保證其測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)其進(jìn)行檢定或現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)是非常必要的。文章主要研制既能對(duì)雨量器（計(jì)）進(jìn)行室內(nèi)檢定、又能在戶外進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)的雨量器（計(jì)）檢定儀。檢定儀采用能夠溯源的計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)球作為標(biāo)準(zhǔn)器，利用蠕動(dòng)泵對(duì)降雨強(qiáng)度進(jìn)行流速恒定控制，用電源控制器和蓄電池供電，可實(shí)現(xiàn)無(wú)交流電的戶外降水儀器的現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)和應(yīng)用分析，其性能優(yōu)于國(guó)內(nèi)同類產(chǎn)品，符合作為量值溯源計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)的條件，對(duì)雨量器（計(jì)）的檢定和現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)具有實(shí)用性，可用于自動(dòng)氣象站雨量傳感器的現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)。
雨量器（計(jì)）是降水量的主要觀測(cè)儀器，為保證其測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)其進(jìn)行檢定或現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)是非常必要的。文章主要研制既能對(duì)雨量器（計(jì)）進(jìn)行室內(nèi)檢定、又能在戶外進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)的雨量器（計(jì)）檢定儀。檢定儀采用能夠溯源的計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)球作為標(biāo)準(zhǔn)器，利用蠕動(dòng)泵對(duì)降雨強(qiáng)度進(jìn)行流速恒定控制，用電源控制器和蓄電池供電，可實(shí)現(xiàn)無(wú)交流電的戶外降水儀器的現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)。經(jīng)過(guò)試驗(yàn)和應(yīng)用分析，其性能優(yōu)于國(guó)內(nèi)同類產(chǎn)品，符合作為量值溯源計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)的條件，對(duì)雨量器（計(jì)）的檢定和現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)具有實(shí)用性，可用于自動(dòng)氣象站雨量傳感器的現(xiàn)場(chǎng)校準(zhǔn)。
2015, 43(6):1019-1024.
摘要:
為驗(yàn)證西北區(qū)域各省（區(qū)）氣象計(jì)量檢定機(jī)構(gòu)的檢定能力，2014年寧夏氣象計(jì)量檢定所作為主導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室組織開(kāi)展溫度、濕度、氣壓3個(gè)要素量值比對(duì)工作。比對(duì)采用圓環(huán)形路線，比對(duì)樣品選用自動(dòng)氣象站傳感器。參比實(shí)驗(yàn)室按照規(guī)定的比對(duì)方案對(duì)比對(duì)樣品進(jìn)行比對(duì)實(shí)驗(yàn)及不確定度評(píng)定，主導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室對(duì)比對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，采用歸一化偏差方法分析評(píng)價(jià)比對(duì)結(jié)果。比對(duì)結(jié)果：溫度與氣壓實(shí)驗(yàn)室比對(duì)結(jié)果滿意，濕度實(shí)驗(yàn)室比對(duì)結(jié)果較滿意。參比樣品的比對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)，結(jié)果可信，較為客觀地反映了西北區(qū)域各參比實(shí)驗(yàn)室的檢定/校準(zhǔn)水平及氣象計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)裝置的現(xiàn)狀，有效識(shí)別了參加量值比對(duì)實(shí)驗(yàn)室存在的問(wèn)題，對(duì)促進(jìn)實(shí)驗(yàn)室檢定能力的提高具有重要意義。
為驗(yàn)證西北區(qū)域各省（區(qū)）氣象計(jì)量檢定機(jī)構(gòu)的檢定能力，2014年寧夏氣象計(jì)量檢定所作為主導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室組織開(kāi)展溫度、濕度、氣壓3個(gè)要素量值比對(duì)工作。比對(duì)采用圓環(huán)形路線，比對(duì)樣品選用自動(dòng)氣象站傳感器。參比實(shí)驗(yàn)室按照規(guī)定的比對(duì)方案對(duì)比對(duì)樣品進(jìn)行比對(duì)實(shí)驗(yàn)及不確定度評(píng)定，主導(dǎo)實(shí)驗(yàn)室對(duì)比對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，采用歸一化偏差方法分析評(píng)價(jià)比對(duì)結(jié)果。比對(duì)結(jié)果：溫度與氣壓實(shí)驗(yàn)室比對(duì)結(jié)果滿意，濕度實(shí)驗(yàn)室比對(duì)結(jié)果較滿意。參比樣品的比對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)，結(jié)果可信，較為客觀地反映了西北區(qū)域各參比實(shí)驗(yàn)室的檢定/校準(zhǔn)水平及氣象計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)裝置的現(xiàn)狀，有效識(shí)別了參加量值比對(duì)實(shí)驗(yàn)室存在的問(wèn)題，對(duì)促進(jìn)實(shí)驗(yàn)室檢定能力的提高具有重要意義。
2015, 43(6):1025-1029.
摘要:
根據(jù)廣東陽(yáng)江探空站L波段雷達(dá)系統(tǒng)觀測(cè)的測(cè)風(fēng)資料分析，測(cè)風(fēng)記錄用綜合探測(cè)雷達(dá)測(cè)風(fēng)方法與無(wú)斜距（或高度替代）測(cè)風(fēng)方法計(jì)算的測(cè)風(fēng)量得風(fēng)層的結(jié)果，少數(shù)情況下會(huì)出現(xiàn)與理論值不相符的現(xiàn)象，兩種測(cè)風(fēng)方法計(jì)算的結(jié)果，有時(shí)會(huì)超出高空氣象觀測(cè)儀器總體測(cè)量準(zhǔn)確度要求允許的誤差范圍。在雷達(dá)的仰角小于30°時(shí)，量得風(fēng)層的風(fēng)速小于3 m/s時(shí)，兩種測(cè)風(fēng)方法計(jì)算量得風(fēng)層的風(fēng)速基本相同（誤差在允許范圍內(nèi)），但風(fēng)向有的相差較大，超出測(cè)量準(zhǔn)確度要求允許的誤差范圍。當(dāng)雷達(dá)仰角小于15°，量得風(fēng)層的風(fēng)速大于30 m/s時(shí)，兩種測(cè)風(fēng)方法計(jì)算量得風(fēng)層的風(fēng)向比較接近，但量得風(fēng)層的風(fēng)速有的卻相差較大，超出測(cè)量準(zhǔn)確度要求允許的誤差范圍。
根據(jù)廣東陽(yáng)江探空站L波段雷達(dá)系統(tǒng)觀測(cè)的測(cè)風(fēng)資料分析，測(cè)風(fēng)記錄用綜合探測(cè)雷達(dá)測(cè)風(fēng)方法與無(wú)斜距（或高度替代）測(cè)風(fēng)方法計(jì)算的測(cè)風(fēng)量得風(fēng)層的結(jié)果，少數(shù)情況下會(huì)出現(xiàn)與理論值不相符的現(xiàn)象，兩種測(cè)風(fēng)方法計(jì)算的結(jié)果，有時(shí)會(huì)超出高空氣象觀測(cè)儀器總體測(cè)量準(zhǔn)確度要求允許的誤差范圍。在雷達(dá)的仰角小于30°時(shí)，量得風(fēng)層的風(fēng)速小于3 m/s時(shí)，兩種測(cè)風(fēng)方法計(jì)算量得風(fēng)層的風(fēng)速基本相同（誤差在允許范圍內(nèi)），但風(fēng)向有的相差較大，超出測(cè)量準(zhǔn)確度要求允許的誤差范圍。當(dāng)雷達(dá)仰角小于15°，量得風(fēng)層的風(fēng)速大于30 m/s時(shí)，兩種測(cè)風(fēng)方法計(jì)算量得風(fēng)層的風(fēng)向比較接近，但量得風(fēng)層的風(fēng)速有的卻相差較大，超出測(cè)量準(zhǔn)確度要求允許的誤差范圍。
2015, 43(6):1030-1039.
摘要:
地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)機(jī)制不足一直是困擾我國(guó)地面氣象觀測(cè)運(yùn)行保障工作的一大難題。本研究從運(yùn)行監(jiān)控實(shí)際業(yè)務(wù)需求角度出發(fā)，在梳理現(xiàn)有業(yè)務(wù)運(yùn)行地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，結(jié)合部分研究成果，從數(shù)據(jù)采集模塊、氣壓觀測(cè)模塊、溫濕度觀測(cè)模塊、風(fēng)觀測(cè)模塊、地溫觀測(cè)模塊、雨量觀測(cè)模塊、供電系統(tǒng)模塊、軟件模塊、能見(jiàn)度觀測(cè)模塊和稱重降水觀測(cè)模塊共10個(gè)方面逐一細(xì)化了每一主要部件的狀態(tài)檢測(cè)點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行了分類和編碼，同時(shí)參考現(xiàn)行業(yè)務(wù)運(yùn)行設(shè)備長(zhǎng)Z數(shù)據(jù)報(bào)文，制定了地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)報(bào)文規(guī)范，最終研制了地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)統(tǒng)一規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)，研究結(jié)果可解決目前我國(guó)地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備監(jiān)控信息設(shè)計(jì)規(guī)范缺失的問(wèn)題，可緩解當(dāng)前廠家多、型號(hào)雜、設(shè)備不統(tǒng)一的不利局面，有利于推進(jìn)地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控技術(shù)規(guī)范化建設(shè)工作。
地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)機(jī)制不足一直是困擾我國(guó)地面氣象觀測(cè)運(yùn)行保障工作的一大難題。本研究從運(yùn)行監(jiān)控實(shí)際業(yè)務(wù)需求角度出發(fā)，在梳理現(xiàn)有業(yè)務(wù)運(yùn)行地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，結(jié)合部分研究成果，從數(shù)據(jù)采集模塊、氣壓觀測(cè)模塊、溫濕度觀測(cè)模塊、風(fēng)觀測(cè)模塊、地溫觀測(cè)模塊、雨量觀測(cè)模塊、供電系統(tǒng)模塊、軟件模塊、能見(jiàn)度觀測(cè)模塊和稱重降水觀測(cè)模塊共10個(gè)方面逐一細(xì)化了每一主要部件的狀態(tài)檢測(cè)點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行了分類和編碼，同時(shí)參考現(xiàn)行業(yè)務(wù)運(yùn)行設(shè)備長(zhǎng)Z數(shù)據(jù)報(bào)文，制定了地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)報(bào)文規(guī)范，最終研制了地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)統(tǒng)一規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)，研究結(jié)果可解決目前我國(guó)地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備監(jiān)控信息設(shè)計(jì)規(guī)范缺失的問(wèn)題，可緩解當(dāng)前廠家多、型號(hào)雜、設(shè)備不統(tǒng)一的不利局面，有利于推進(jìn)地面自動(dòng)氣象觀測(cè)設(shè)備運(yùn)行監(jiān)控技術(shù)規(guī)范化建設(shè)工作。
2015, 43(6):1040-1045.
摘要:
目前氣象信息傳輸監(jiān)視工作主要依靠人工撥號(hào)輔助發(fā)送短信的方式將異常信息通知到臺(tái)站，該方式的特點(diǎn)是對(duì)多個(gè)臺(tái)站串行通知，及時(shí)性不足。介紹一種基于IMS的智能語(yǔ)音通知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程，包括系統(tǒng)硬件架構(gòu)、軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)。與基于語(yǔ)音板卡的方案相比，硬件架構(gòu)以多媒體交換機(jī)為核心，以移動(dòng)IMS為支撐，實(shí)現(xiàn)了TTS 4路并行轉(zhuǎn)換、30路語(yǔ)音通道并發(fā)外呼；軟件系統(tǒng)采用B/S和C/S相結(jié)合的方式來(lái)設(shè)計(jì)：C/S負(fù)責(zé)氣象通信業(yè)務(wù)中異常信息的采集和語(yǔ)音通知的發(fā)送，B/S負(fù)責(zé)語(yǔ)音信息的顯示、統(tǒng)計(jì)和分析。應(yīng)用結(jié)果表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，體現(xiàn)了智能語(yǔ)音告警通知的優(yōu)勢(shì)。
目前氣象信息傳輸監(jiān)視工作主要依靠人工撥號(hào)輔助發(fā)送短信的方式將異常信息通知到臺(tái)站，該方式的特點(diǎn)是對(duì)多個(gè)臺(tái)站串行通知，及時(shí)性不足。介紹一種基于IMS的智能語(yǔ)音通知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過(guò)程，包括系統(tǒng)硬件架構(gòu)、軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)。與基于語(yǔ)音板卡的方案相比，硬件架構(gòu)以多媒體交換機(jī)為核心，以移動(dòng)IMS為支撐，實(shí)現(xiàn)了TTS 4路并行轉(zhuǎn)換、30路語(yǔ)音通道并發(fā)外呼；軟件系統(tǒng)采用B/S和C/S相結(jié)合的方式來(lái)設(shè)計(jì)：C/S負(fù)責(zé)氣象通信業(yè)務(wù)中異常信息的采集和語(yǔ)音通知的發(fā)送，B/S負(fù)責(zé)語(yǔ)音信息的顯示、統(tǒng)計(jì)和分析。應(yīng)用結(jié)果表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，體現(xiàn)了智能語(yǔ)音告警通知的優(yōu)勢(shì)。
2015, 43(6):1046-1052.
摘要:
針對(duì)傳統(tǒng)自動(dòng)氣象站對(duì)電力和通訊基礎(chǔ)設(shè)施依賴性強(qiáng)，應(yīng)用環(huán)境受到限制的問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)。氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)的硬件系統(tǒng)以CC2530芯片為核心，使用鋰電池供電，通過(guò)模擬和數(shù)字接口連接氣象傳感器，射頻部分工作在2.4 GHz。軟件系統(tǒng)以TinyOS操作系統(tǒng)為基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)了基于LEPS協(xié)議的多跳路由協(xié)議和氣象傳感器驅(qū)動(dòng)程序。在野外環(huán)境中對(duì)氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)的功耗、通信距離、傳感器及組網(wǎng)性能進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)在沒(méi)有電力和通信基礎(chǔ)設(shè)施的環(huán)境中能夠形成一個(gè)穩(wěn)定的多跳自組織數(shù)據(jù)采集與傳輸網(wǎng)絡(luò)，適合在高山、海島、沙漠等艱苦地區(qū)進(jìn)行部署和應(yīng)用。
針對(duì)傳統(tǒng)自動(dòng)氣象站對(duì)電力和通訊基礎(chǔ)設(shè)施依賴性強(qiáng)，應(yīng)用環(huán)境受到限制的問(wèn)題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)。氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)的硬件系統(tǒng)以CC2530芯片為核心，使用鋰電池供電，通過(guò)模擬和數(shù)字接口連接氣象傳感器，射頻部分工作在2.4 GHz。軟件系統(tǒng)以TinyOS操作系統(tǒng)為基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)了基于LEPS協(xié)議的多跳路由協(xié)議和氣象傳感器驅(qū)動(dòng)程序。在野外環(huán)境中對(duì)氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)的功耗、通信距離、傳感器及組網(wǎng)性能進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，氣象觀測(cè)節(jié)點(diǎn)在沒(méi)有電力和通信基礎(chǔ)設(shè)施的環(huán)境中能夠形成一個(gè)穩(wěn)定的多跳自組織數(shù)據(jù)采集與傳輸網(wǎng)絡(luò)，適合在高山、海島、沙漠等艱苦地區(qū)進(jìn)行部署和應(yīng)用。
2015, 43(6):1053-1059.
摘要:
面向地市級(jí)氣象業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)管理分散、數(shù)據(jù)流程不統(tǒng)一等問(wèn)題，以氣象數(shù)據(jù)為核心，從標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的角度，提出一種氣象數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)與設(shè)計(jì)方法。從邏輯結(jié)構(gòu)、物理存儲(chǔ)方面對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，設(shè)計(jì)了氣象數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)模型和數(shù)據(jù)統(tǒng)一訪問(wèn)規(guī)范。基于RabbitMQ消息中間件和元數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多種氣象觀測(cè)資料的采集、傳輸、入庫(kù)、備份的統(tǒng)一處理。通過(guò)消息數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，增強(qiáng)了多源氣象數(shù)據(jù)處理的靈活性和可擴(kuò)展性。該系統(tǒng)已經(jīng)投入業(yè)務(wù)使用，為氣象數(shù)據(jù)管理和公共服務(wù)提供穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)支撐，取得較好的應(yīng)用效果。
面向地市級(jí)氣象業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)管理分散、數(shù)據(jù)流程不統(tǒng)一等問(wèn)題，以氣象數(shù)據(jù)為核心，從標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的角度，提出一種氣象數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)與設(shè)計(jì)方法。從邏輯結(jié)構(gòu)、物理存儲(chǔ)方面對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，設(shè)計(jì)了氣象數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)模型和數(shù)據(jù)統(tǒng)一訪問(wèn)規(guī)范。基于RabbitMQ消息中間件和元數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多種氣象觀測(cè)資料的采集、傳輸、入庫(kù)、備份的統(tǒng)一處理。通過(guò)消息數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)的映射關(guān)系，增強(qiáng)了多源氣象數(shù)據(jù)處理的靈活性和可擴(kuò)展性。該系統(tǒng)已經(jīng)投入業(yè)務(wù)使用，為氣象數(shù)據(jù)管理和公共服務(wù)提供穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)支撐，取得較好的應(yīng)用效果。
2015, 43(6):1060-1064.
摘要:
利用機(jī)載云降水粒子成像儀進(jìn)行飛機(jī)入云觀測(cè)是云微物理研究的一種重要探測(cè)手段。機(jī)載云降水粒子成像儀對(duì)所采集到的云粒子圖像信息先進(jìn)行壓縮處理后再傳入電腦進(jìn)行存儲(chǔ)。后續(xù)的粒子圖像信息回放，需要借助專門的軟件才能實(shí)現(xiàn)，為實(shí)現(xiàn)對(duì)云降水粒子圖像信息的回放，在分析云降水粒子圖像數(shù)據(jù)格式的基礎(chǔ)上，利用圖形化語(yǔ)言LabVIEW編寫(xiě)了粒子圖像數(shù)據(jù)的解壓縮程序，并采用消息隊(duì)列和JKI狀態(tài)機(jī)的組合形式進(jìn)行軟件架構(gòu)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，最終開(kāi)發(fā)出云降水粒子圖像回放軟件。該軟件可實(shí)現(xiàn)對(duì)云降水粒子成像儀的粒子圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取與顯示，還可對(duì)粒子圖像信息進(jìn)行提取和存儲(chǔ)，可輔助云降水物理的研究。
利用機(jī)載云降水粒子成像儀進(jìn)行飛機(jī)入云觀測(cè)是云微物理研究的一種重要探測(cè)手段。機(jī)載云降水粒子成像儀對(duì)所采集到的云粒子圖像信息先進(jìn)行壓縮處理后再傳入電腦進(jìn)行存儲(chǔ)。后續(xù)的粒子圖像信息回放，需要借助專門的軟件才能實(shí)現(xiàn)，為實(shí)現(xiàn)對(duì)云降水粒子圖像信息的回放，在分析云降水粒子圖像數(shù)據(jù)格式的基礎(chǔ)上，利用圖形化語(yǔ)言LabVIEW編寫(xiě)了粒子圖像數(shù)據(jù)的解壓縮程序，并采用消息隊(duì)列和JKI狀態(tài)機(jī)的組合形式進(jìn)行軟件架構(gòu)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，最終開(kāi)發(fā)出云降水粒子圖像回放軟件。該軟件可實(shí)現(xiàn)對(duì)云降水粒子成像儀的粒子圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取與顯示，還可對(duì)粒子圖像信息進(jìn)行提取和存儲(chǔ)，可輔助云降水物理的研究。
2015, 43(6):1065-1069.
摘要:
介紹如何利用Mono for Android、ASP.NET、C#開(kāi)發(fā)一套可以在智能手機(jī)上使用的上行氣象信息傳輸實(shí)時(shí)監(jiān)控軟件，以保障上行氣象信息的時(shí)效性。從軟件的需求分析、軟件架構(gòu)、軟件實(shí)現(xiàn)等方面闡述了如何在技術(shù)上安全、及時(shí)、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)對(duì)氣象信息傳輸情況的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對(duì)主要功能的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化進(jìn)行了詳細(xì)介紹：通過(guò)Web Service技術(shù)獲取、發(fā)布傳輸監(jiān)控信息、進(jìn)行用戶權(quán)限控制，優(yōu)化Web Service性能，以保障監(jiān)控信息安全、高效的傳輸；利用后臺(tái)服務(wù)、隱式線程、定時(shí)警報(bào)實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)、節(jié)約系統(tǒng)開(kāi)銷的手機(jī)客戶端；構(gòu)建兼容性、獨(dú)立于分辨率的UI。
介紹如何利用Mono for Android、ASP.NET、C#開(kāi)發(fā)一套可以在智能手機(jī)上使用的上行氣象信息傳輸實(shí)時(shí)監(jiān)控軟件，以保障上行氣象信息的時(shí)效性。從軟件的需求分析、軟件架構(gòu)、軟件實(shí)現(xiàn)等方面闡述了如何在技術(shù)上安全、及時(shí)、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)對(duì)氣象信息傳輸情況的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并對(duì)主要功能的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化進(jìn)行了詳細(xì)介紹：通過(guò)Web Service技術(shù)獲取、發(fā)布傳輸監(jiān)控信息、進(jìn)行用戶權(quán)限控制，優(yōu)化Web Service性能，以保障監(jiān)控信息安全、高效的傳輸；利用后臺(tái)服務(wù)、隱式線程、定時(shí)警報(bào)實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)、節(jié)約系統(tǒng)開(kāi)銷的手機(jī)客戶端；構(gòu)建兼容性、獨(dú)立于分辨率的UI。
2015, 43(6):1070-1073.
摘要:
氣象數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)是類似百度開(kāi)放平臺(tái)、淘寶開(kāi)放平臺(tái)和騰訊開(kāi)放平臺(tái)的氣象服務(wù)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)，通過(guò)提供基于Http(Hypertext transfer protocol，超文本傳輸協(xié)議)協(xié)議的應(yīng)用程序編程接口，面向社會(huì)上的個(gè)人和機(jī)構(gòu)提供氣象服務(wù)數(shù)據(jù)。平臺(tái)采用Nginx Web Server提供Web數(shù)據(jù)接口服務(wù)，研發(fā)Nginx Module處理用戶請(qǐng)求和業(yè)務(wù)邏輯，利用Nginx模塊占用內(nèi)存少、并發(fā)能力強(qiáng)、穩(wěn)定性高的特點(diǎn)，解決因海量用戶訪問(wèn)帶來(lái)的Web Server高負(fù)載問(wèn)題。平臺(tái)由3個(gè)業(yè)務(wù)處理子平臺(tái)組成，包括：API接口平臺(tái)、用戶申請(qǐng)平臺(tái)、業(yè)務(wù)管理平臺(tái)，分別負(fù)責(zé)接口請(qǐng)求處理、用戶申請(qǐng)管理和后臺(tái)管理。
氣象數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)是類似百度開(kāi)放平臺(tái)、淘寶開(kāi)放平臺(tái)和騰訊開(kāi)放平臺(tái)的氣象服務(wù)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)，通過(guò)提供基于Http(Hypertext transfer protocol，超文本傳輸協(xié)議)協(xié)議的應(yīng)用程序編程接口，面向社會(huì)上的個(gè)人和機(jī)構(gòu)提供氣象服務(wù)數(shù)據(jù)。平臺(tái)采用Nginx Web Server提供Web數(shù)據(jù)接口服務(wù)，研發(fā)Nginx Module處理用戶請(qǐng)求和業(yè)務(wù)邏輯，利用Nginx模塊占用內(nèi)存少、并發(fā)能力強(qiáng)、穩(wěn)定性高的特點(diǎn)，解決因海量用戶訪問(wèn)帶來(lái)的Web Server高負(fù)載問(wèn)題。平臺(tái)由3個(gè)業(yè)務(wù)處理子平臺(tái)組成，包括：API接口平臺(tái)、用戶申請(qǐng)平臺(tái)、業(yè)務(wù)管理平臺(tái)，分別負(fù)責(zé)接口請(qǐng)求處理、用戶申請(qǐng)管理和后臺(tái)管理。
2015, 43(6):1074-1084.
摘要:
為提高云南省對(duì)流性大風(fēng)短時(shí)臨近預(yù)報(bào)水平，使用歷年大風(fēng)日數(shù)和上百個(gè)對(duì)流性大風(fēng)個(gè)例的探空、雷達(dá)資料，分析了Tlnp圖、對(duì)流參數(shù)和雷達(dá)回波特征，總結(jié)提煉云南省對(duì)流性大風(fēng)的預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)。結(jié)果表明，非對(duì)流性大風(fēng)和對(duì)流性大風(fēng)具有不同的時(shí)空分布特征。非對(duì)流性大風(fēng)受大尺度系統(tǒng)影響，主要出現(xiàn)在冬春季節(jié)，滇東、滇中和滇西北影響最重。對(duì)流性大風(fēng)多受中小尺度系統(tǒng)影響，主要出現(xiàn)于夏季，呈現(xiàn)局地性特征。對(duì)流參數(shù)、Tlnp圖在對(duì)流性大風(fēng)的潛勢(shì)預(yù)報(bào)中有一定指示意義。雷達(dá)產(chǎn)品在對(duì)流性大風(fēng)的臨近預(yù)報(bào)中有較好的反映。回波頂高和垂直累積液態(tài)水含量在對(duì)流性大風(fēng)發(fā)生前和發(fā)生時(shí)的躍變特征是預(yù)警對(duì)流性大風(fēng)發(fā)生的關(guān)鍵因子，可提供6~12 min的提前預(yù)警時(shí)間。
為提高云南省對(duì)流性大風(fēng)短時(shí)臨近預(yù)報(bào)水平，使用歷年大風(fēng)日數(shù)和上百個(gè)對(duì)流性大風(fēng)個(gè)例的探空、雷達(dá)資料，分析了Tlnp圖、對(duì)流參數(shù)和雷達(dá)回波特征，總結(jié)提煉云南省對(duì)流性大風(fēng)的預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)。結(jié)果表明，非對(duì)流性大風(fēng)和對(duì)流性大風(fēng)具有不同的時(shí)空分布特征。非對(duì)流性大風(fēng)受大尺度系統(tǒng)影響，主要出現(xiàn)在冬春季節(jié)，滇東、滇中和滇西北影響最重。對(duì)流性大風(fēng)多受中小尺度系統(tǒng)影響，主要出現(xiàn)于夏季，呈現(xiàn)局地性特征。對(duì)流參數(shù)、Tlnp圖在對(duì)流性大風(fēng)的潛勢(shì)預(yù)報(bào)中有一定指示意義。雷達(dá)產(chǎn)品在對(duì)流性大風(fēng)的臨近預(yù)報(bào)中有較好的反映。回波頂高和垂直累積液態(tài)水含量在對(duì)流性大風(fēng)發(fā)生前和發(fā)生時(shí)的躍變特征是預(yù)警對(duì)流性大風(fēng)發(fā)生的關(guān)鍵因子，可提供6~12 min的提前預(yù)警時(shí)間。
2015, 43(6):1085-1094.
摘要:
利用設(shè)置在東莞站的Parsivel激光降水粒子譜測(cè)量系統(tǒng)于2010年獲取的觀測(cè)資料，對(duì)數(shù)據(jù)有效性進(jìn)行驗(yàn)證并開(kāi)展15次降水的特征參量分析。層狀云降水（S）、積層混合云降水（M）、積雨云降水（C）各選取兩次典型過(guò)程，對(duì)各種特征參量之間的相關(guān)性和雨滴譜特征進(jìn)行細(xì)致分析，結(jié)果表明：平均粒子直徑、平均雨強(qiáng)、平均雨水含量、過(guò)程最大立方根直徑、過(guò)程最大雨強(qiáng)的分布規(guī)律明顯，基本遵循“C>M>S”的規(guī)律；同種類型降水的雨滴譜型非常接近，層狀云存在單峰譜，混合云和積狀云是明顯的雙峰譜或多峰譜； M、C型降水的大雨滴明顯多于S型降水；雨水含量與雨強(qiáng)的相關(guān)性最好，雷達(dá)反射率因子與雨強(qiáng)的相關(guān)性次之；層狀云降水主要為1 mm以下小粒子，積狀云和積層混合云降水雨滴譜寬較大，1 mm以上大粒子數(shù)濃度較大。
利用設(shè)置在東莞站的Parsivel激光降水粒子譜測(cè)量系統(tǒng)于2010年獲取的觀測(cè)資料，對(duì)數(shù)據(jù)有效性進(jìn)行驗(yàn)證并開(kāi)展15次降水的特征參量分析。層狀云降水（S）、積層混合云降水（M）、積雨云降水（C）各選取兩次典型過(guò)程，對(duì)各種特征參量之間的相關(guān)性和雨滴譜特征進(jìn)行細(xì)致分析，結(jié)果表明：平均粒子直徑、平均雨強(qiáng)、平均雨水含量、過(guò)程最大立方根直徑、過(guò)程最大雨強(qiáng)的分布規(guī)律明顯，基本遵循“C>M>S”的規(guī)律；同種類型降水的雨滴譜型非常接近，層狀云存在單峰譜，混合云和積狀云是明顯的雙峰譜或多峰譜； M、C型降水的大雨滴明顯多于S型降水；雨水含量與雨強(qiáng)的相關(guān)性最好，雷達(dá)反射率因子與雨強(qiáng)的相關(guān)性次之；層狀云降水主要為1 mm以下小粒子，積狀云和積層混合云降水雨滴譜寬較大，1 mm以上大粒子數(shù)濃度較大。
2015, 43(6):1095-1103.
摘要:
青藏高原為全球氣候變化中的敏感區(qū)域。利用WRF3.5.1中尺度模式，選取青藏高原為關(guān)鍵區(qū)域，設(shè)計(jì)干、濕土壤濕度兩組敏感試驗(yàn)，以探討青藏高原土壤濕度異常對(duì)中國(guó)夏季短期區(qū)域氣候產(chǎn)生的可能影響。結(jié)果表明：模式模擬的短期區(qū)域氣候?qū)ν寥罎穸仁置舾校瑵裢寥缹?dǎo)致東北、內(nèi)蒙古東北部以及華東地區(qū)降水增多，與此同時(shí)，全國(guó)大部分地區(qū)氣溫下降，且各地區(qū)表現(xiàn)較一致；干土壤導(dǎo)致西北、華北、華中以及西南除四川西部以外的地區(qū)降水減小，全國(guó)氣溫除華中地區(qū)以外，普遍升高。濕土壤對(duì)降水主要表現(xiàn)為正反饋?zhàn)饔茫瑢?duì)氣溫表現(xiàn)為負(fù)反饋?zhàn)饔谩８赏寥绖t反之。
青藏高原為全球氣候變化中的敏感區(qū)域。利用WRF3.5.1中尺度模式，選取青藏高原為關(guān)鍵區(qū)域，設(shè)計(jì)干、濕土壤濕度兩組敏感試驗(yàn)，以探討青藏高原土壤濕度異常對(duì)中國(guó)夏季短期區(qū)域氣候產(chǎn)生的可能影響。結(jié)果表明：模式模擬的短期區(qū)域氣候?qū)ν寥罎穸仁置舾校瑵裢寥缹?dǎo)致東北、內(nèi)蒙古東北部以及華東地區(qū)降水增多，與此同時(shí)，全國(guó)大部分地區(qū)氣溫下降，且各地區(qū)表現(xiàn)較一致；干土壤導(dǎo)致西北、華北、華中以及西南除四川西部以外的地區(qū)降水減小，全國(guó)氣溫除華中地區(qū)以外，普遍升高。濕土壤對(duì)降水主要表現(xiàn)為正反饋?zhàn)饔茫瑢?duì)氣溫表現(xiàn)為負(fù)反饋?zhàn)饔谩８赏寥绖t反之。
2015, 43(6):1104-1109.
摘要:
利用配料法，從上升運(yùn)動(dòng)、穩(wěn)定度和水汽含量3個(gè)方面選擇了非地轉(zhuǎn)濕Q〖DD(-*5〗〖DD)〗矢量散度、濕位渦和整層水汽含量作為“成分”，設(shè)計(jì)了一個(gè)降水指數(shù)。對(duì)比分析江西地區(qū)2010—2013年汛期（4—6月）降水指數(shù)（利用NCEP FNL資料計(jì)算得到）和實(shí)況降水發(fā)現(xiàn)，降水指數(shù)與實(shí)況降水在數(shù)值和時(shí)間演變上都吻合非常好，這4年汛期逐日降水指數(shù)和實(shí)況降水的相關(guān)系數(shù)均超過(guò)了0.50，最高達(dá)到了0.71（2013年），降水指數(shù)較好地反映出了江西汛期的多雨時(shí)段和少雨時(shí)段。本文利用該降水指數(shù)和NCEP CFSv2 2014年4—6月氣候預(yù)報(bào)場(chǎng)資料（2014年3月底起報(bào)）對(duì)2014年江西地區(qū)汛期降水作了預(yù)測(cè)，并取得了理想的效果。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示5月降水量最多、6月次之、4月最少，其中強(qiáng)降水時(shí)段主要為4月下旬至5月下旬、6月中旬至下旬，這與江西實(shí)況降水演變吻合非常好。空間分布上，預(yù)測(cè)降水的大值區(qū)與實(shí)況降水大值區(qū)也比較一致。可見(jiàn)，配料法在短期氣候的預(yù)測(cè)中有較好的應(yīng)用效果，可為定點(diǎn)、定量的氣候預(yù)測(cè)提供參考。
利用配料法，從上升運(yùn)動(dòng)、穩(wěn)定度和水汽含量3個(gè)方面選擇了非地轉(zhuǎn)濕Q〖DD(-*5〗〖DD)〗矢量散度、濕位渦和整層水汽含量作為“成分”，設(shè)計(jì)了一個(gè)降水指數(shù)。對(duì)比分析江西地區(qū)2010—2013年汛期（4—6月）降水指數(shù)（利用NCEP FNL資料計(jì)算得到）和實(shí)況降水發(fā)現(xiàn)，降水指數(shù)與實(shí)況降水在數(shù)值和時(shí)間演變上都吻合非常好，這4年汛期逐日降水指數(shù)和實(shí)況降水的相關(guān)系數(shù)均超過(guò)了0.50，最高達(dá)到了0.71（2013年），降水指數(shù)較好地反映出了江西汛期的多雨時(shí)段和少雨時(shí)段。本文利用該降水指數(shù)和NCEP CFSv2 2014年4—6月氣候預(yù)報(bào)場(chǎng)資料（2014年3月底起報(bào)）對(duì)2014年江西地區(qū)汛期降水作了預(yù)測(cè)，并取得了理想的效果。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示5月降水量最多、6月次之、4月最少，其中強(qiáng)降水時(shí)段主要為4月下旬至5月下旬、6月中旬至下旬，這與江西實(shí)況降水演變吻合非常好。空間分布上，預(yù)測(cè)降水的大值區(qū)與實(shí)況降水大值區(qū)也比較一致。可見(jiàn)，配料法在短期氣候的預(yù)測(cè)中有較好的應(yīng)用效果，可為定點(diǎn)、定量的氣候預(yù)測(cè)提供參考。
2015, 43(6):1110-1115.
摘要:
利用1961—2013年湖南74個(gè)氣象觀測(cè)站逐日高溫觀測(cè)資料，建立了較完整的湖南高溫日時(shí)間序列，分析了湖南高溫日時(shí)空分布及變化趨勢(shì)。結(jié)果表明，湖南高溫日呈增加趨勢(shì)，每10年增加2天左右，湘北高溫日增加趨勢(shì)顯著；高溫最長(zhǎng)持續(xù)日數(shù)總體上湘南大部呈弱的減少趨勢(shì)，每10年減少0.5天左右，湘中及湘北則呈較強(qiáng)的增加趨勢(shì)，每10年增加1天左右。20世紀(jì)90年代以來(lái)，湖南高溫天氣顯著增多、增強(qiáng)。利用最優(yōu)子集回歸構(gòu)建氣候預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)湖南高溫平均出現(xiàn)日數(shù)，預(yù)測(cè)效果較好，可在業(yè)務(wù)中應(yīng)用。
利用1961—2013年湖南74個(gè)氣象觀測(cè)站逐日高溫觀測(cè)資料，建立了較完整的湖南高溫日時(shí)間序列，分析了湖南高溫日時(shí)空分布及變化趨勢(shì)。結(jié)果表明，湖南高溫日呈增加趨勢(shì)，每10年增加2天左右，湘北高溫日增加趨勢(shì)顯著；高溫最長(zhǎng)持續(xù)日數(shù)總體上湘南大部呈弱的減少趨勢(shì)，每10年減少0.5天左右，湘中及湘北則呈較強(qiáng)的增加趨勢(shì)，每10年增加1天左右。20世紀(jì)90年代以來(lái)，湖南高溫天氣顯著增多、增強(qiáng)。利用最優(yōu)子集回歸構(gòu)建氣候預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)湖南高溫平均出現(xiàn)日數(shù)，預(yù)測(cè)效果較好，可在業(yè)務(wù)中應(yīng)用。
2015, 43(6):1116-1120.
摘要:
選取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的數(shù)值預(yù)報(bào)場(chǎng)構(gòu)造預(yù)報(bào)因子，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和構(gòu)造函數(shù)的非線性方法，預(yù)報(bào)地面逐時(shí)氣溫。試驗(yàn)結(jié)果顯示，在單個(gè)方法預(yù)報(bào)誤差較大時(shí)，3種方法的偏差訂正集成方法更利于減小誤差,通過(guò)偏差訂正，3種非線性方法預(yù)報(bào)效果良好，平均絕對(duì)誤差減小了0.5 ℃。在近1年獨(dú)立樣本的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)中，集成方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和構(gòu)造函數(shù)預(yù)報(bào)的平均絕對(duì)誤差分別為1.5 ℃、1.7 ℃、1．8 ℃和1．4 ℃,總體上構(gòu)造函數(shù)預(yù)報(bào)更為準(zhǔn)確。
選取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的數(shù)值預(yù)報(bào)場(chǎng)構(gòu)造預(yù)報(bào)因子，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和構(gòu)造函數(shù)的非線性方法，預(yù)報(bào)地面逐時(shí)氣溫。試驗(yàn)結(jié)果顯示，在單個(gè)方法預(yù)報(bào)誤差較大時(shí)，3種方法的偏差訂正集成方法更利于減小誤差,通過(guò)偏差訂正，3種非線性方法預(yù)報(bào)效果良好，平均絕對(duì)誤差減小了0.5 ℃。在近1年獨(dú)立樣本的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)中，集成方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和構(gòu)造函數(shù)預(yù)報(bào)的平均絕對(duì)誤差分別為1.5 ℃、1.7 ℃、1．8 ℃和1．4 ℃,總體上構(gòu)造函數(shù)預(yù)報(bào)更為準(zhǔn)確。
2015, 43(6):1121-1126.
摘要:
綜合運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)正交分解法(EOF)，集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM），構(gòu)建新疆地區(qū)候平均溫度距平場(chǎng)預(yù)測(cè)模型。采用EEMD分別對(duì)經(jīng)過(guò)EOF分解得到的前3個(gè)模態(tài)的時(shí)間系數(shù)進(jìn)行分解，對(duì)分解得到的結(jié)果運(yùn)用最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)并重構(gòu)得到了各個(gè)時(shí)間系數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，將時(shí)間系數(shù)預(yù)測(cè)的結(jié)果與空間場(chǎng)重構(gòu)得到了候平均溫度距平場(chǎng)的計(jì)算結(jié)果，在候平均的基礎(chǔ)上計(jì)算得到了旬平均的結(jié)果，在旬平均的基礎(chǔ)上計(jì)算得到了月平均的結(jié)果。通過(guò)采用距平相關(guān)系數(shù)(ACC〖WTBZ〗),預(yù)報(bào)技巧(SS)〖WTBZ〗和同號(hào)率對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估顯示，對(duì)于候平均預(yù)測(cè)，其在前20候內(nèi)的預(yù)測(cè)較為理想，平均ACC〖WTBZ〗達(dá)到了0.32，平均SS〖WTBZ〗達(dá)到了0.70，平均同號(hào)率達(dá)到了0.80。對(duì)于旬平均的預(yù)測(cè)，其在前10旬內(nèi)較為理想，10旬以內(nèi)平均ACC〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均SS〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均同號(hào)率達(dá)到了0.50。對(duì)于月平均的預(yù)測(cè)，3個(gè)月的預(yù)測(cè)平均ACC〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均SS〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均同號(hào)率達(dá)到了0.80。3個(gè)月內(nèi)的短期氣候預(yù)測(cè)具有較高的水平。
綜合運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)正交分解法(EOF)，集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)和最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM），構(gòu)建新疆地區(qū)候平均溫度距平場(chǎng)預(yù)測(cè)模型。采用EEMD分別對(duì)經(jīng)過(guò)EOF分解得到的前3個(gè)模態(tài)的時(shí)間系數(shù)進(jìn)行分解，對(duì)分解得到的結(jié)果運(yùn)用最小二乘支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)并重構(gòu)得到了各個(gè)時(shí)間系數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，將時(shí)間系數(shù)預(yù)測(cè)的結(jié)果與空間場(chǎng)重構(gòu)得到了候平均溫度距平場(chǎng)的計(jì)算結(jié)果，在候平均的基礎(chǔ)上計(jì)算得到了旬平均的結(jié)果，在旬平均的基礎(chǔ)上計(jì)算得到了月平均的結(jié)果。通過(guò)采用距平相關(guān)系數(shù)(ACC〖WTBZ〗),預(yù)報(bào)技巧(SS)〖WTBZ〗和同號(hào)率對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估顯示，對(duì)于候平均預(yù)測(cè)，其在前20候內(nèi)的預(yù)測(cè)較為理想，平均ACC〖WTBZ〗達(dá)到了0.32，平均SS〖WTBZ〗達(dá)到了0.70，平均同號(hào)率達(dá)到了0.80。對(duì)于旬平均的預(yù)測(cè)，其在前10旬內(nèi)較為理想，10旬以內(nèi)平均ACC〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均SS〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均同號(hào)率達(dá)到了0.50。對(duì)于月平均的預(yù)測(cè)，3個(gè)月的預(yù)測(cè)平均ACC〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均SS〖WTBZ〗達(dá)到了0.50，平均同號(hào)率達(dá)到了0.80。3個(gè)月內(nèi)的短期氣候預(yù)測(cè)具有較高的水平。
2015, 43(6):1127-1132.
摘要:
利用煙臺(tái)市1971—2010年蒸發(fā)量、氣溫、日照、降水和總云量資料，采用線性回歸、相關(guān)分析、小波分析、逐步回歸方法，對(duì)蒸發(fā)量變化趨勢(shì)及其影響因子進(jìn)行分析。結(jié)果表明，煙臺(tái)年蒸發(fā)量存在2～3年的主周期和4～8、8～12年的次周期變化，春季、夏季、秋季和冬季蒸發(fā)量分別存在3～5、5～7、7～11和2～4年的周期變化。平均相對(duì)濕度的增加和日照時(shí)數(shù)的減少是蒸發(fā)量減少的主要原因，而影響各季節(jié)蒸發(fā)量變化的氣象因子各有不同。日照時(shí)數(shù)和總云量是影響夏秋季節(jié)蒸發(fā)量變化的最主要因子，秋冬季節(jié)的蒸發(fā)量主要受平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和總云量的共同影響。
利用煙臺(tái)市1971—2010年蒸發(fā)量、氣溫、日照、降水和總云量資料，采用線性回歸、相關(guān)分析、小波分析、逐步回歸方法，對(duì)蒸發(fā)量變化趨勢(shì)及其影響因子進(jìn)行分析。結(jié)果表明，煙臺(tái)年蒸發(fā)量存在2～3年的主周期和4～8、8～12年的次周期變化，春季、夏季、秋季和冬季蒸發(fā)量分別存在3～5、5～7、7～11和2～4年的周期變化。平均相對(duì)濕度的增加和日照時(shí)數(shù)的減少是蒸發(fā)量減少的主要原因，而影響各季節(jié)蒸發(fā)量變化的氣象因子各有不同。日照時(shí)數(shù)和總云量是影響夏秋季節(jié)蒸發(fā)量變化的最主要因子，秋冬季節(jié)的蒸發(fā)量主要受平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和總云量的共同影響。
2015, 43(6):1133-1141.
摘要:
利用常規(guī)觀測(cè)資料和NCEP 1°×1°再分析資料，對(duì)對(duì)流層低層無(wú)低渦、無(wú)低空急流配置的低槽和冷鋒影響下2004年7月29—30日后傾槽和2004年8月3—4日前傾槽兩次暴雨過(guò)程的成因進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明: 雖然兩次過(guò)程對(duì)流層中低層形勢(shì)非常相近，但在空間結(jié)構(gòu)上卻存在顯著差異。后傾槽鋒區(qū)向冷空氣傾斜且成3段鋒，其中，第1段鋒在850 hPa以下，冷空氣雖較弱，但對(duì)整個(gè)降水過(guò)程起抬升觸發(fā)作用，暴雨區(qū)出現(xiàn)在該段鋒移動(dòng)方向的前沿，即地面輻合線呈氣旋性彎曲的流線密集處；前傾槽鋒區(qū)完整，濕斜壓鋒區(qū)向暖區(qū)傾斜，暴雨區(qū)出現(xiàn)在鋒前1～2個(gè)緯距處，即地面輻合線右側(cè)偏南氣流密集帶中。兩次過(guò)程低層均有強(qiáng)的水汽輸送，存在高溫高濕區(qū)，925 hPa比濕均達(dá)15 g〖DK〗·kg-1以上，所不同的是，后傾槽暴雨區(qū)位于水汽通量大值區(qū)、等〖WTBX〗θe〖WTBZ〗密集線前沿及風(fēng)場(chǎng)輻合明顯的水汽輻合區(qū)內(nèi)，而前傾槽暴雨區(qū)則位于水汽通量等值線密集帶中的水汽輻合區(qū)、〖WTBX〗θe〖WTBZ〗暖舌的舌尖和風(fēng)場(chǎng)輻合處，但更偏向暖空氣一側(cè)。此外，暴雨易發(fā)生在山區(qū)或海岸線等特殊地形抬升的區(qū)域。
利用常規(guī)觀測(cè)資料和NCEP 1°×1°再分析資料，對(duì)對(duì)流層低層無(wú)低渦、無(wú)低空急流配置的低槽和冷鋒影響下2004年7月29—30日后傾槽和2004年8月3—4日前傾槽兩次暴雨過(guò)程的成因進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明: 雖然兩次過(guò)程對(duì)流層中低層形勢(shì)非常相近，但在空間結(jié)構(gòu)上卻存在顯著差異。后傾槽鋒區(qū)向冷空氣傾斜且成3段鋒，其中，第1段鋒在850 hPa以下，冷空氣雖較弱，但對(duì)整個(gè)降水過(guò)程起抬升觸發(fā)作用，暴雨區(qū)出現(xiàn)在該段鋒移動(dòng)方向的前沿，即地面輻合線呈氣旋性彎曲的流線密集處；前傾槽鋒區(qū)完整，濕斜壓鋒區(qū)向暖區(qū)傾斜，暴雨區(qū)出現(xiàn)在鋒前1～2個(gè)緯距處，即地面輻合線右側(cè)偏南氣流密集帶中。兩次過(guò)程低層均有強(qiáng)的水汽輸送，存在高溫高濕區(qū)，925 hPa比濕均達(dá)15 g〖DK〗·kg-1以上，所不同的是，后傾槽暴雨區(qū)位于水汽通量大值區(qū)、等〖WTBX〗θe〖WTBZ〗密集線前沿及風(fēng)場(chǎng)輻合明顯的水汽輻合區(qū)內(nèi)，而前傾槽暴雨區(qū)則位于水汽通量等值線密集帶中的水汽輻合區(qū)、〖WTBX〗θe〖WTBZ〗暖舌的舌尖和風(fēng)場(chǎng)輻合處，但更偏向暖空氣一側(cè)。此外，暴雨易發(fā)生在山區(qū)或海岸線等特殊地形抬升的區(qū)域。
2015, 43(6):1142-1148.
摘要:
利用實(shí)時(shí)多普勒天氣雷達(dá)、邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)和自動(dòng)站資料對(duì)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”第4次登陸廣西沿海時(shí)臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)的演變特征進(jìn)行研究，結(jié)果表明：臺(tái)風(fēng)眼區(qū)氣壓呈“漏斗”形變化，具有氣壓低、風(fēng)速弱、空氣干而暖的特征；登陸過(guò)程中眼區(qū)保持圓形，半徑約為30 km，是典型強(qiáng)臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)；天氣雷達(dá)徑向速度大風(fēng)區(qū)具有非對(duì)稱性，右象限大于左象限；風(fēng)廓線雷達(dá)水平風(fēng)場(chǎng)能夠精確、直觀地描述臺(tái)風(fēng)不同部位經(jīng)過(guò)測(cè)站時(shí)的垂直結(jié)構(gòu)特征，從低層到高層風(fēng)向先后經(jīng)歷了“東北風(fēng)—東風(fēng)—東南風(fēng)—南風(fēng)”的轉(zhuǎn)變過(guò)程，風(fēng)速整體上呈現(xiàn)隨高度先增大后減小的特點(diǎn)，其垂直速度和大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)(C2n)能夠很好地反映臺(tái)風(fēng)的結(jié)構(gòu)及其云和氣流的變化特征；兩種雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品的風(fēng)向一致，但是VWP產(chǎn)品的風(fēng)速比風(fēng)廓線雷達(dá)的要小，VWP產(chǎn)品出現(xiàn)無(wú)效數(shù)據(jù)時(shí)，可以用風(fēng)廓線雷達(dá)產(chǎn)品作為補(bǔ)充。
利用實(shí)時(shí)多普勒天氣雷達(dá)、邊界層風(fēng)廓線雷達(dá)和自動(dòng)站資料對(duì)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”第4次登陸廣西沿海時(shí)臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)的演變特征進(jìn)行研究，結(jié)果表明：臺(tái)風(fēng)眼區(qū)氣壓呈“漏斗”形變化，具有氣壓低、風(fēng)速弱、空氣干而暖的特征；登陸過(guò)程中眼區(qū)保持圓形，半徑約為30 km，是典型強(qiáng)臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)；天氣雷達(dá)徑向速度大風(fēng)區(qū)具有非對(duì)稱性，右象限大于左象限；風(fēng)廓線雷達(dá)水平風(fēng)場(chǎng)能夠精確、直觀地描述臺(tái)風(fēng)不同部位經(jīng)過(guò)測(cè)站時(shí)的垂直結(jié)構(gòu)特征，從低層到高層風(fēng)向先后經(jīng)歷了“東北風(fēng)—東風(fēng)—東南風(fēng)—南風(fēng)”的轉(zhuǎn)變過(guò)程，風(fēng)速整體上呈現(xiàn)隨高度先增大后減小的特點(diǎn)，其垂直速度和大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)(C2n)能夠很好地反映臺(tái)風(fēng)的結(jié)構(gòu)及其云和氣流的變化特征；兩種雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品的風(fēng)向一致，但是VWP產(chǎn)品的風(fēng)速比風(fēng)廓線雷達(dá)的要小，VWP產(chǎn)品出現(xiàn)無(wú)效數(shù)據(jù)時(shí)，可以用風(fēng)廓線雷達(dá)產(chǎn)品作為補(bǔ)充。
2015, 43(6):1149-1156.
摘要:
利用NCEP/NCAR提供的全球客觀分析資料對(duì)1409號(hào)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”近海急劇加強(qiáng)的特征進(jìn)行了診斷分析。結(jié)果表明：南海較高的海表溫度、中低層豐富的水汽凈流入為“威馬遜”增強(qiáng)提供了有利的能量條件；維持近22 h對(duì)流層深層、高層及低層介于0~4 m/s弱環(huán)境風(fēng)垂直切變是“威馬遜”兩次以超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)登陸的必要條件；臺(tái)風(fēng)中心附近對(duì)流層高層強(qiáng)烈輻散、中低層正渦度值的增大和正渦度柱向?qū)α鲗由蠈拥纳煺箤?dǎo)致“威馬遜”急劇增強(qiáng)；“威馬遜”臺(tái)風(fēng)急劇增強(qiáng)具有一定前兆性，急劇增強(qiáng)與環(huán)境風(fēng)垂直切變及對(duì)流層中低層渦度值的響應(yīng)時(shí)間分別為12 h和9 h。
利用NCEP/NCAR提供的全球客觀分析資料對(duì)1409號(hào)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“威馬遜”近海急劇加強(qiáng)的特征進(jìn)行了診斷分析。結(jié)果表明：南海較高的海表溫度、中低層豐富的水汽凈流入為“威馬遜”增強(qiáng)提供了有利的能量條件；維持近22 h對(duì)流層深層、高層及低層介于0~4 m/s弱環(huán)境風(fēng)垂直切變是“威馬遜”兩次以超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)登陸的必要條件；臺(tái)風(fēng)中心附近對(duì)流層高層強(qiáng)烈輻散、中低層正渦度值的增大和正渦度柱向?qū)α鲗由蠈拥纳煺箤?dǎo)致“威馬遜”急劇增強(qiáng)；“威馬遜”臺(tái)風(fēng)急劇增強(qiáng)具有一定前兆性，急劇增強(qiáng)與環(huán)境風(fēng)垂直切變及對(duì)流層中低層渦度值的響應(yīng)時(shí)間分別為12 h和9 h。
2015, 43(6):1157-1163.
摘要:
基于北京“7〖DK〗·21”暴雨期間北京地基GPS網(wǎng)全天時(shí)全天候觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用水汽反演軟件得到大氣可降水量（PWV：Precipitable Water Vapor）時(shí)空變化序列，通過(guò)與探空對(duì)比，顯示出地基GPS技術(shù)探測(cè)對(duì)流層大氣水汽具明顯的高時(shí)空分辨率優(yōu)勢(shì)；與FY2D衛(wèi)星探測(cè)的云圖變化序列對(duì)比，充分反映了利用GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)反演的PWV的可靠性與一致性；與實(shí)際降雨量對(duì)比，兩者高度相關(guān)性顯示了地基GPS技術(shù)對(duì)暴雨監(jiān)測(cè)和預(yù)警的積極意義。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明：在暴雨來(lái)臨之前的24~36 h的PWV值持續(xù)在較高（>40 mm）的位置，已有出現(xiàn)暴雨征兆。在暴雨之前的幾個(gè)小時(shí)PWV持續(xù)性爆發(fā)性發(fā)展（每小時(shí)PWV增加10~20 mm），已充分具備了產(chǎn)生暴雨的必要條件。因此，有效地利用GPSMET技術(shù)對(duì)天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)度和精度將有很大改善。
基于北京“7〖DK〗·21”暴雨期間北京地基GPS網(wǎng)全天時(shí)全天候觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用水汽反演軟件得到大氣可降水量（PWV：Precipitable Water Vapor）時(shí)空變化序列，通過(guò)與探空對(duì)比，顯示出地基GPS技術(shù)探測(cè)對(duì)流層大氣水汽具明顯的高時(shí)空分辨率優(yōu)勢(shì)；與FY2D衛(wèi)星探測(cè)的云圖變化序列對(duì)比，充分反映了利用GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)反演的PWV的可靠性與一致性；與實(shí)際降雨量對(duì)比，兩者高度相關(guān)性顯示了地基GPS技術(shù)對(duì)暴雨監(jiān)測(cè)和預(yù)警的積極意義。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明：在暴雨來(lái)臨之前的24~36 h的PWV值持續(xù)在較高（>40 mm）的位置，已有出現(xiàn)暴雨征兆。在暴雨之前的幾個(gè)小時(shí)PWV持續(xù)性爆發(fā)性發(fā)展（每小時(shí)PWV增加10~20 mm），已充分具備了產(chǎn)生暴雨的必要條件。因此，有效地利用GPSMET技術(shù)對(duì)天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)度和精度將有很大改善。
2015, 43(6):1164-1169.
摘要:
利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）0.25°×0.25°分辨率細(xì)網(wǎng)格模式產(chǎn)品、探空觀測(cè)資料和風(fēng)廓線雷達(dá)等資料，對(duì)2014年2月18日浙江嘉興雨雪天氣過(guò)程中降水相態(tài)先由雨轉(zhuǎn)雪、再由雪轉(zhuǎn)雨的變化條件進(jìn)行了分析，并對(duì)ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式產(chǎn)品進(jìn)行了預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)，結(jié)果表明：模式形勢(shì)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確，但未能預(yù)報(bào)出雪轉(zhuǎn)雨過(guò)程。在對(duì)流層中低層氣溫持續(xù)降低的情況下，水汽凝結(jié)高度不同是造成兩次相態(tài)轉(zhuǎn)換的主要原因。上午垂直運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，水汽充沛，降水粒子的凝結(jié)高度高，足以形成大的雪花，在較低的零度層高度以下降落時(shí)不至于融化；下午垂直運(yùn)動(dòng)減弱，水汽集中在低層，盡管這一高度層的氣溫在-3～-2 ℃，但是不足以凝結(jié)成固態(tài)降水，同時(shí)地面氣溫受海上暖平流影響而回升，因此降水相態(tài)由雪轉(zhuǎn)雨。
利用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）0.25°×0.25°分辨率細(xì)網(wǎng)格模式產(chǎn)品、探空觀測(cè)資料和風(fēng)廓線雷達(dá)等資料，對(duì)2014年2月18日浙江嘉興雨雪天氣過(guò)程中降水相態(tài)先由雨轉(zhuǎn)雪、再由雪轉(zhuǎn)雨的變化條件進(jìn)行了分析，并對(duì)ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式產(chǎn)品進(jìn)行了預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)，結(jié)果表明：模式形勢(shì)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確，但未能預(yù)報(bào)出雪轉(zhuǎn)雨過(guò)程。在對(duì)流層中低層氣溫持續(xù)降低的情況下，水汽凝結(jié)高度不同是造成兩次相態(tài)轉(zhuǎn)換的主要原因。上午垂直運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，水汽充沛，降水粒子的凝結(jié)高度高，足以形成大的雪花，在較低的零度層高度以下降落時(shí)不至于融化；下午垂直運(yùn)動(dòng)減弱，水汽集中在低層，盡管這一高度層的氣溫在-3～-2 ℃，但是不足以凝結(jié)成固態(tài)降水，同時(shí)地面氣溫受海上暖平流影響而回升，因此降水相態(tài)由雪轉(zhuǎn)雨。
2015, 43(6):1170-1175.
摘要:
雷擊建筑物引起的電磁干擾問(wèn)題是建筑物雷電防護(hù)的重要研究課題。利用有限元法（FEM）模擬得到軌道交通高架站遭雷擊時(shí)磁場(chǎng)空間分布并分析了其特征。給出了在IES電磁仿真軟件中利用有限元法進(jìn)行磁場(chǎng)數(shù)值模擬的方法，以北京市房山地鐵線長(zhǎng)陽(yáng)高架站為例，通過(guò)建立模型、設(shè)定材料、施加激勵(lì)源、網(wǎng)格剖分、后期處理等步驟，定量得到雷擊時(shí)該高架站內(nèi)的磁場(chǎng)分布數(shù)值，作出了磁場(chǎng)空間分布圖，分析了所得磁場(chǎng)特征，確定了雷擊磁場(chǎng)干擾的強(qiáng)度和范圍，提出了對(duì)應(yīng)的防護(hù)方法和措施。計(jì)算了采取屏蔽措施后的高架站磁場(chǎng)衰減及設(shè)備到引下線的安全距離。
雷擊建筑物引起的電磁干擾問(wèn)題是建筑物雷電防護(hù)的重要研究課題。利用有限元法（FEM）模擬得到軌道交通高架站遭雷擊時(shí)磁場(chǎng)空間分布并分析了其特征。給出了在IES電磁仿真軟件中利用有限元法進(jìn)行磁場(chǎng)數(shù)值模擬的方法，以北京市房山地鐵線長(zhǎng)陽(yáng)高架站為例，通過(guò)建立模型、設(shè)定材料、施加激勵(lì)源、網(wǎng)格剖分、后期處理等步驟，定量得到雷擊時(shí)該高架站內(nèi)的磁場(chǎng)分布數(shù)值，作出了磁場(chǎng)空間分布圖，分析了所得磁場(chǎng)特征，確定了雷擊磁場(chǎng)干擾的強(qiáng)度和范圍，提出了對(duì)應(yīng)的防護(hù)方法和措施。計(jì)算了采取屏蔽措施后的高架站磁場(chǎng)衰減及設(shè)備到引下線的安全距離。
2015, 43(6):1176-1180.
摘要:
無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)是無(wú)人機(jī)與攝影技術(shù)的結(jié)合，是通過(guò)飛行器技術(shù)、通訊技術(shù)、GPS差分定位技術(shù)和圖像技術(shù)的融合實(shí)現(xiàn)的一種無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)。本研究應(yīng)用的多旋翼型無(wú)人機(jī)具有成本低、應(yīng)用靈活、高效、安全性高、可實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)區(qū)域探測(cè)等優(yōu)勢(shì)，最高飛行速度為60 km/h，最快爬升速度為10 m/s，最高飛行高度可以達(dá)到3 km，并能夠輕松搭載微單相機(jī)或單反相機(jī)執(zhí)行觀測(cè)任務(wù)。將無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)應(yīng)用于防雷工作，通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)利用無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)可以解決一些防雷工作中人工無(wú)法處理的問(wèn)題，包括：高塔、坡屋頂建筑的外部防雷裝置的檢查、雷擊災(zāi)害調(diào)查及建筑物結(jié)構(gòu)尺寸的估測(cè);對(duì)于建筑群的防雷檢查，可以大大提高工作效率。無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)在雷電防護(hù)領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。
無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)是無(wú)人機(jī)與攝影技術(shù)的結(jié)合，是通過(guò)飛行器技術(shù)、通訊技術(shù)、GPS差分定位技術(shù)和圖像技術(shù)的融合實(shí)現(xiàn)的一種無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)。本研究應(yīng)用的多旋翼型無(wú)人機(jī)具有成本低、應(yīng)用靈活、高效、安全性高、可實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)區(qū)域探測(cè)等優(yōu)勢(shì)，最高飛行速度為60 km/h，最快爬升速度為10 m/s，最高飛行高度可以達(dá)到3 km，并能夠輕松搭載微單相機(jī)或單反相機(jī)執(zhí)行觀測(cè)任務(wù)。將無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)應(yīng)用于防雷工作，通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)利用無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)可以解決一些防雷工作中人工無(wú)法處理的問(wèn)題，包括：高塔、坡屋頂建筑的外部防雷裝置的檢查、雷擊災(zāi)害調(diào)查及建筑物結(jié)構(gòu)尺寸的估測(cè);對(duì)于建筑群的防雷檢查，可以大大提高工作效率。無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)在雷電防護(hù)領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。
2015, 43(6):1181-1185.
摘要:
根據(jù)2013年高溫期間氣象觀測(cè)資料、中稻開(kāi)花期小氣候和稻穗結(jié)實(shí)的觀測(cè)結(jié)果，總結(jié)高溫期間水稻穗部的2種增溫模式——復(fù)合增溫和輻射增溫；穗部溫度不僅受周圍的氣溫影響，太陽(yáng)輻射強(qiáng)度也是影響其溫度的重要因素；穗部溫度隨高度上升，高度越高，溫度越高，穗的上部溫度比下部溫度高；分析2013年稻穗和小氣候同步觀測(cè)資料，并以具有輻射增溫特征的2008年觀測(cè)資料驗(yàn)證，得出中稻開(kāi)花時(shí)間（09：00—13：00）穗部溫度大于等于35 ℃的時(shí)間占比是衡量高溫對(duì)水稻空殼率影響程度的定量指標(biāo)；在氣溫小于35 ℃時(shí)，強(qiáng)烈的太陽(yáng)輻射也能使穗部溫度大于等于35 ℃，從而導(dǎo)致水稻高溫不育。
根據(jù)2013年高溫期間氣象觀測(cè)資料、中稻開(kāi)花期小氣候和稻穗結(jié)實(shí)的觀測(cè)結(jié)果，總結(jié)高溫期間水稻穗部的2種增溫模式——復(fù)合增溫和輻射增溫；穗部溫度不僅受周圍的氣溫影響，太陽(yáng)輻射強(qiáng)度也是影響其溫度的重要因素；穗部溫度隨高度上升，高度越高，溫度越高，穗的上部溫度比下部溫度高；分析2013年稻穗和小氣候同步觀測(cè)資料，并以具有輻射增溫特征的2008年觀測(cè)資料驗(yàn)證，得出中稻開(kāi)花時(shí)間（09：00—13：00）穗部溫度大于等于35 ℃的時(shí)間占比是衡量高溫對(duì)水稻空殼率影響程度的定量指標(biāo)；在氣溫小于35 ℃時(shí)，強(qiáng)烈的太陽(yáng)輻射也能使穗部溫度大于等于35 ℃，從而導(dǎo)致水稻高溫不育。
2015, 43(6):1186-1191.
摘要:
選取山東菏澤市1981—2010年的牡丹始花期資料和氣象資料，應(yīng)用氣候傾向率和MannKendall突變法等統(tǒng)計(jì)分析法探討了牡丹始花期與氣象條件的關(guān)系，利用ForcTT模型模擬了牡丹的始花期。結(jié)果表明：①隨著氣候變暖，菏澤牡丹始花期以4.4 d/10a的趨勢(shì)逐年提前，并在1996年發(fā)生了一次突變。1981—1996年牡丹始花期主要集中在4月下旬，處于偏晚時(shí)期，1997—2010年始花期主要集中在4月中旬，有所提前。②牡丹花期發(fā)生的早晚主要受牡丹開(kāi)花前1個(gè)月（3月）平均氣溫的影響，而且牡丹始花期和3月份平均氣溫的突變節(jié)點(diǎn)一致，其次是2月平均氣溫的影響，3月僅日照時(shí)數(shù)對(duì)牡丹花期有一定的影響，降水對(duì)牡丹花期無(wú)明顯影響。③采用ForcTT模型預(yù)測(cè)牡丹的開(kāi)花期時(shí)，最佳的開(kāi)始日期為2月1日，最佳的基礎(chǔ)溫度為1 ℃時(shí)，平均誤差為1.29天，最小偏差為1.73天，而當(dāng)開(kāi)始日期為2月1日，基礎(chǔ)溫度為3 ℃時(shí)的平均偏差和最小偏差均在2天之內(nèi)，也再次驗(yàn)證了2月和3月的氣溫對(duì)牡丹始花期的影響較大。
選取山東菏澤市1981—2010年的牡丹始花期資料和氣象資料，應(yīng)用氣候傾向率和MannKendall突變法等統(tǒng)計(jì)分析法探討了牡丹始花期與氣象條件的關(guān)系，利用ForcTT模型模擬了牡丹的始花期。結(jié)果表明：①隨著氣候變暖，菏澤牡丹始花期以4.4 d/10a的趨勢(shì)逐年提前，并在1996年發(fā)生了一次突變。1981—1996年牡丹始花期主要集中在4月下旬，處于偏晚時(shí)期，1997—2010年始花期主要集中在4月中旬，有所提前。②牡丹花期發(fā)生的早晚主要受牡丹開(kāi)花前1個(gè)月（3月）平均氣溫的影響，而且牡丹始花期和3月份平均氣溫的突變節(jié)點(diǎn)一致，其次是2月平均氣溫的影響，3月僅日照時(shí)數(shù)對(duì)牡丹花期有一定的影響，降水對(duì)牡丹花期無(wú)明顯影響。③采用ForcTT模型預(yù)測(cè)牡丹的開(kāi)花期時(shí)，最佳的開(kāi)始日期為2月1日，最佳的基礎(chǔ)溫度為1 ℃時(shí)，平均誤差為1.29天，最小偏差為1.73天，而當(dāng)開(kāi)始日期為2月1日，基礎(chǔ)溫度為3 ℃時(shí)的平均偏差和最小偏差均在2天之內(nèi)，也再次驗(yàn)證了2月和3月的氣溫對(duì)牡丹始花期的影響較大。
2015, 43(6):1192-1196.
摘要:
利用福州市1961—2012年逐日氣象資料，采用炎熱指數(shù)計(jì)算各月人體舒適度，結(jié)果表明:①基于日平均氣溫下的舒適度指數(shù)可以反映除夏季外的其他季節(jié)的人體感覺(jué)，而夏季以最高氣溫計(jì)算的舒適度指數(shù)更能反映人們的實(shí)際感受;②福州市各月出現(xiàn)頻率最多的舒適度等級(jí)分別為1—2月冷，3、11、12月稍冷，4—6、9月舒適、7—8月稍熱，10月較舒適，其中5月是最舒適的月份，月內(nèi)88.8%的天數(shù)舒適，1月份最冷，50.4%的天數(shù)為冷， 7月最熱，53.8%天數(shù)為稍熱，37.2%天數(shù)為熱;③50多年來(lái)年舒適度指數(shù)有明顯的增大趨勢(shì)，但總體為舒適等級(jí)。夏季舒適度指數(shù)增加的趨勢(shì)雖然不很顯著，但幾個(gè)大值年份均出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代末期以后。冬季舒適度指數(shù)增加趨勢(shì)較顯著，尤其是 20世紀(jì)80年代后期以后，表明冬季舒適程度增加。
利用福州市1961—2012年逐日氣象資料，采用炎熱指數(shù)計(jì)算各月人體舒適度，結(jié)果表明:①基于日平均氣溫下的舒適度指數(shù)可以反映除夏季外的其他季節(jié)的人體感覺(jué)，而夏季以最高氣溫計(jì)算的舒適度指數(shù)更能反映人們的實(shí)際感受;②福州市各月出現(xiàn)頻率最多的舒適度等級(jí)分別為1—2月冷，3、11、12月稍冷，4—6、9月舒適、7—8月稍熱，10月較舒適，其中5月是最舒適的月份，月內(nèi)88.8%的天數(shù)舒適，1月份最冷，50.4%的天數(shù)為冷， 7月最熱，53.8%天數(shù)為稍熱，37.2%天數(shù)為熱;③50多年來(lái)年舒適度指數(shù)有明顯的增大趨勢(shì)，但總體為舒適等級(jí)。夏季舒適度指數(shù)增加的趨勢(shì)雖然不很顯著，但幾個(gè)大值年份均出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代末期以后。冬季舒適度指數(shù)增加趨勢(shì)較顯著，尤其是 20世紀(jì)80年代后期以后，表明冬季舒適程度增加。
2015, 43(6):1197-1202.
摘要:
人體舒適度對(duì)人們的工作和生活具有重大的影響，研究不同天氣條件下的人體舒適度對(duì)公共氣象服務(wù)具有更重大的意義。在成都信息工程學(xué)院4種典型的空間，利用大氣探測(cè)技術(shù)和手段，獲得2013年6月至2014年3月每天3個(gè)時(shí)次（07:00、13:30、19:00）的氣溫和濕度資料。應(yīng)用溫濕指數(shù)(THI)分析了典型陰天和晴天情況下，室內(nèi)外人體舒適度差異，并對(duì)兩者的相關(guān)性進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明：①在晴天，人流較多的小型室內(nèi)舒適天數(shù)最多，占總天數(shù)的61%；在陰天，室外舒適天數(shù)最少，占總天數(shù)的40%；②不同天氣舒適度區(qū)別最大的季節(jié)為夏季，晴天，人流較少的小型室內(nèi)舒適度最好，室外舒適度最差；而陰天，室外舒適度最好，人流較多的小型室內(nèi)舒適度最差；③陰天人流較少的小型室內(nèi)與室外溫濕指數(shù)達(dá)到顯著相關(guān)，且相關(guān)性最好（〖WTBX〗R〖WTBZ〗2=0.97），而人流較多的大型室內(nèi)與室外溫濕指數(shù)的相關(guān)性最差(〖WTBX〗R〖WTBZ〗2=0.92)。
人體舒適度對(duì)人們的工作和生活具有重大的影響，研究不同天氣條件下的人體舒適度對(duì)公共氣象服務(wù)具有更重大的意義。在成都信息工程學(xué)院4種典型的空間，利用大氣探測(cè)技術(shù)和手段，獲得2013年6月至2014年3月每天3個(gè)時(shí)次（07:00、13:30、19:00）的氣溫和濕度資料。應(yīng)用溫濕指數(shù)(THI)分析了典型陰天和晴天情況下，室內(nèi)外人體舒適度差異，并對(duì)兩者的相關(guān)性進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明：①在晴天，人流較多的小型室內(nèi)舒適天數(shù)最多，占總天數(shù)的61%；在陰天，室外舒適天數(shù)最少，占總天數(shù)的40%；②不同天氣舒適度區(qū)別最大的季節(jié)為夏季，晴天，人流較少的小型室內(nèi)舒適度最好，室外舒適度最差；而陰天，室外舒適度最好，人流較多的小型室內(nèi)舒適度最差；③陰天人流較少的小型室內(nèi)與室外溫濕指數(shù)達(dá)到顯著相關(guān)，且相關(guān)性最好（〖WTBX〗R〖WTBZ〗2=0.97），而人流較多的大型室內(nèi)與室外溫濕指數(shù)的相關(guān)性最差(〖WTBX〗R〖WTBZ〗2=0.92)。
2015, 43(6):1203-1208.
摘要:
分別選取觀象臺(tái)和密云站作為北京市城區(qū)及郊區(qū)代表站，應(yīng)用兩站1961—2013年逐分鐘雨量觀測(cè)資料，比較北京城區(qū)和郊區(qū)夏季降雨量、降雨頻次及降雨強(qiáng)度的日變化特征，利用耿貝爾分布擬合的年最大值法推求城區(qū)和郊區(qū)暴雨強(qiáng)度公式，比較其空間適用性。結(jié)果表明，北京地區(qū)降雨具有明顯的日變化特征：城市和郊區(qū)的夜雨比重均大于日雨，降雨量、頻次、降雨強(qiáng)度午后至次日清晨為高值區(qū)；郊區(qū)夏季降雨總量、短歷時(shí)降雨和降雨雨強(qiáng)均比城區(qū)偏大。暴雨強(qiáng)度公式計(jì)算結(jié)果表明應(yīng)用城區(qū)一站的降雨資料計(jì)算得出的公式在全市并不適用，在市政排水設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)考慮城郊差異，采用不同的標(biāo)準(zhǔn)。
分別選取觀象臺(tái)和密云站作為北京市城區(qū)及郊區(qū)代表站，應(yīng)用兩站1961—2013年逐分鐘雨量觀測(cè)資料，比較北京城區(qū)和郊區(qū)夏季降雨量、降雨頻次及降雨強(qiáng)度的日變化特征，利用耿貝爾分布擬合的年最大值法推求城區(qū)和郊區(qū)暴雨強(qiáng)度公式，比較其空間適用性。結(jié)果表明，北京地區(qū)降雨具有明顯的日變化特征：城市和郊區(qū)的夜雨比重均大于日雨，降雨量、頻次、降雨強(qiáng)度午后至次日清晨為高值區(qū)；郊區(qū)夏季降雨總量、短歷時(shí)降雨和降雨雨強(qiáng)均比城區(qū)偏大。暴雨強(qiáng)度公式計(jì)算結(jié)果表明應(yīng)用城區(qū)一站的降雨資料計(jì)算得出的公式在全市并不適用，在市政排水設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)考慮城郊差異，采用不同的標(biāo)準(zhǔn)。
2015, 43(6):1209-1212.
摘要:
電力負(fù)荷與氣象條件密切相關(guān)，為建立上海市日最大電力負(fù)荷的預(yù)報(bào)模型，利用2010—2013年上海市日最大電力負(fù)荷數(shù)據(jù)及同期氣象資料，分析日最大電力負(fù)荷的時(shí)間變化特征及其與氣象因子的相關(guān)性，并基于濾波技術(shù)將日最大電力負(fù)荷分離為時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)和逐日變化項(xiàng)，用逐步回歸方法針對(duì)冬季和夏季分別建立預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：①上海日最大電力負(fù)荷的各個(gè)節(jié)假日效應(yīng)存在差異，春節(jié)節(jié)假日效應(yīng)持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)，影響最大，國(guó)慶節(jié)假期前半段節(jié)假日效應(yīng)明顯大于后半段。夏季的周末效應(yīng)最強(qiáng)。②采用逐步回歸方法建立的氣象預(yù)報(bào)模型效果較好，回代年和預(yù)測(cè)年的平均預(yù)測(cè)相對(duì)誤差均小于5%。
電力負(fù)荷與氣象條件密切相關(guān)，為建立上海市日最大電力負(fù)荷的預(yù)報(bào)模型，利用2010—2013年上海市日最大電力負(fù)荷數(shù)據(jù)及同期氣象資料，分析日最大電力負(fù)荷的時(shí)間變化特征及其與氣象因子的相關(guān)性，并基于濾波技術(shù)將日最大電力負(fù)荷分離為時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)和逐日變化項(xiàng)，用逐步回歸方法針對(duì)冬季和夏季分別建立預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明：①上海日最大電力負(fù)荷的各個(gè)節(jié)假日效應(yīng)存在差異，春節(jié)節(jié)假日效應(yīng)持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)，影響最大，國(guó)慶節(jié)假期前半段節(jié)假日效應(yīng)明顯大于后半段。夏季的周末效應(yīng)最強(qiáng)。②采用逐步回歸方法建立的氣象預(yù)報(bào)模型效果較好，回代年和預(yù)測(cè)年的平均預(yù)測(cè)相對(duì)誤差均小于5%。
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