2017年第45卷第3期文章目次
2017, 45(3):409-414.
摘要:
為了獲得雨滴粒子的特征值，采用閾值處理方法對雨滴粒子及其背景圖像進(jìn)行分割，將復(fù)雜的雨滴圖轉(zhuǎn)化為只有雨滴粒子真實(shí)邊界的二值圖像，通過均值算法標(biāo)記雨滴粒子質(zhì)心位置，利用雨滴長軸信息建立雨滴粒子形狀模型，結(jié)合全局閾值處理中最大類間方差法和局部閾值法，提出一種基于最大類間方差的雨滴特征值檢測方法。試驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效地從圖像數(shù)據(jù)中提取雨滴粒子特征值，粒子數(shù)目和雨滴形狀是測量降雨強(qiáng)度信息不可或缺的參數(shù)。
為了獲得雨滴粒子的特征值，采用閾值處理方法對雨滴粒子及其背景圖像進(jìn)行分割，將復(fù)雜的雨滴圖轉(zhuǎn)化為只有雨滴粒子真實(shí)邊界的二值圖像，通過均值算法標(biāo)記雨滴粒子質(zhì)心位置，利用雨滴長軸信息建立雨滴粒子形狀模型，結(jié)合全局閾值處理中最大類間方差法和局部閾值法，提出一種基于最大類間方差的雨滴特征值檢測方法。試驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠有效地從圖像數(shù)據(jù)中提取雨滴粒子特征值，粒子數(shù)目和雨滴形狀是測量降雨強(qiáng)度信息不可或缺的參數(shù)。
2017, 45(3):415-419.
摘要:
接收機(jī)系統(tǒng)是體現(xiàn)微波輻射計(jì)探測性能指標(biāo)最關(guān)鍵的組件，本文闡述了地基微波輻射計(jì)集成式多接收機(jī)并行濾波接收系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和技術(shù)特點(diǎn)，分析了其相較于單接收器變頻技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)一步根據(jù)福州站的探測數(shù)據(jù)產(chǎn)品分析了該接收系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果,旨在為相關(guān)技術(shù)人員提供地基微波輻射計(jì)應(yīng)用研究方面的技術(shù)參考。分析結(jié)果表明并行接收系統(tǒng)的應(yīng)用提高了地基微波輻射計(jì)的探測性能。
接收機(jī)系統(tǒng)是體現(xiàn)微波輻射計(jì)探測性能指標(biāo)最關(guān)鍵的組件，本文闡述了地基微波輻射計(jì)集成式多接收機(jī)并行濾波接收系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和技術(shù)特點(diǎn)，分析了其相較于單接收器變頻技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)一步根據(jù)福州站的探測數(shù)據(jù)產(chǎn)品分析了該接收系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果,旨在為相關(guān)技術(shù)人員提供地基微波輻射計(jì)應(yīng)用研究方面的技術(shù)參考。分析結(jié)果表明并行接收系統(tǒng)的應(yīng)用提高了地基微波輻射計(jì)的探測性能。
2017, 45(3):420-424.
摘要:
以往在測試EIRP值時(shí)一般采用人工測試的方法，這種測試模式不僅效率低，有時(shí)還會因人工操作影響測試結(jié)果準(zhǔn)確性。本文提供了一種EIRP的自動化測試方法，通過一臺上位機(jī)對相關(guān)設(shè)備進(jìn)行自動數(shù)據(jù)采集并計(jì)算出衛(wèi)星EIRP值，避免了傳統(tǒng)測試方法的人工誤差，具有高效性和實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)。以FY3C 532軌EIRP的測試為例，簡要闡述這種自動化測試方法的測試過程。
以往在測試EIRP值時(shí)一般采用人工測試的方法，這種測試模式不僅效率低，有時(shí)還會因人工操作影響測試結(jié)果準(zhǔn)確性。本文提供了一種EIRP的自動化測試方法，通過一臺上位機(jī)對相關(guān)設(shè)備進(jìn)行自動數(shù)據(jù)采集并計(jì)算出衛(wèi)星EIRP值，避免了傳統(tǒng)測試方法的人工誤差，具有高效性和實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)。以FY3C 532軌EIRP的測試為例，簡要闡述這種自動化測試方法的測試過程。
2017, 45(3):425-429.
摘要:
為了研究蘇州地區(qū)大氣邊界層結(jié)構(gòu)的日變化及季節(jié)特征，利用2014年1—7月期間大氣顆粒物激光雷達(dá)對蘇州上空大氣氣溶膠進(jìn)行了連續(xù)觀測。選定2014年1月15日、3月16日、5月7日與7月22日全天的消光系數(shù)探測數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化后的梯度法得到了該地區(qū)的大氣邊界層高度，分析了其日變化特征，并分析了邊界層高度與地表的溫濕變化之間的相關(guān)性。結(jié)果表明除1月15日外，邊界層的變化與地表溫度存在明顯的正相關(guān)，而與地表的相對濕度存在負(fù)相關(guān)。同時(shí)，對站點(diǎn)微波輻射計(jì)觀測得到的溫濕廓線與邊界層內(nèi)消光系數(shù)廓線進(jìn)行了聯(lián)合研究。研究結(jié)果表明，微波輻射計(jì)濕度垂直廓線與激光雷達(dá)消光系數(shù)廓線探測得到的邊界層具有良好的一致性。
為了研究蘇州地區(qū)大氣邊界層結(jié)構(gòu)的日變化及季節(jié)特征，利用2014年1—7月期間大氣顆粒物激光雷達(dá)對蘇州上空大氣氣溶膠進(jìn)行了連續(xù)觀測。選定2014年1月15日、3月16日、5月7日與7月22日全天的消光系數(shù)探測數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化后的梯度法得到了該地區(qū)的大氣邊界層高度，分析了其日變化特征，并分析了邊界層高度與地表的溫濕變化之間的相關(guān)性。結(jié)果表明除1月15日外，邊界層的變化與地表溫度存在明顯的正相關(guān)，而與地表的相對濕度存在負(fù)相關(guān)。同時(shí)，對站點(diǎn)微波輻射計(jì)觀測得到的溫濕廓線與邊界層內(nèi)消光系數(shù)廓線進(jìn)行了聯(lián)合研究。研究結(jié)果表明，微波輻射計(jì)濕度垂直廓線與激光雷達(dá)消光系數(shù)廓線探測得到的邊界層具有良好的一致性。
2017, 45(3):430-434.
摘要:
基于一種面向氣象非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品的NoSQL存儲方法，綜合氣象網(wǎng)格化數(shù)據(jù)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)了NoSQL中的列存儲數(shù)據(jù)庫，并通過優(yōu)化表格存儲方式提高存儲、訪問效率。根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的類型、時(shí)間、預(yù)報(bào)時(shí)效等信息，制定主鍵列，屬性列和數(shù)據(jù)列，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲模型。對數(shù)據(jù)列大網(wǎng)格進(jìn)行切分，用網(wǎng)格點(diǎn)序號標(biāo)記數(shù)據(jù)列名，并制定數(shù)據(jù)壓縮策略，從而提高數(shù)據(jù)訪問的整體效率。以氣象數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品為例，利用阿里云的OTS產(chǎn)品進(jìn)行模擬測試，結(jié)果表明，基于NoSQL技術(shù)的列存儲數(shù)據(jù)庫可以滿足產(chǎn)品服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)支撐要求，為分布式數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的推廣應(yīng)用提供參考。
基于一種面向氣象非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品的NoSQL存儲方法，綜合氣象網(wǎng)格化數(shù)據(jù)產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)了NoSQL中的列存儲數(shù)據(jù)庫，并通過優(yōu)化表格存儲方式提高存儲、訪問效率。根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的類型、時(shí)間、預(yù)報(bào)時(shí)效等信息，制定主鍵列，屬性列和數(shù)據(jù)列，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲模型。對數(shù)據(jù)列大網(wǎng)格進(jìn)行切分，用網(wǎng)格點(diǎn)序號標(biāo)記數(shù)據(jù)列名，并制定數(shù)據(jù)壓縮策略，從而提高數(shù)據(jù)訪問的整體效率。以氣象數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品為例，利用阿里云的OTS產(chǎn)品進(jìn)行模擬測試，結(jié)果表明，基于NoSQL技術(shù)的列存儲數(shù)據(jù)庫可以滿足產(chǎn)品服務(wù)平臺的數(shù)據(jù)支撐要求，為分布式數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的推廣應(yīng)用提供參考。
2017, 45(3):435-439.
摘要:
CINRAD雷達(dá)的性能指標(biāo)參數(shù)是影響雷達(dá)整機(jī)性能的關(guān)鍵因素，借助儀器獲取雷達(dá)參數(shù)是現(xiàn)在常用的測試方式，發(fā)射系統(tǒng)參數(shù)作為雷達(dá)測試中的重要組成部分，峰值功率、脈沖包絡(luò)參數(shù)正常與否直接影響到雷達(dá)的性能與工作狀態(tài)。為了實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、快速地完成雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)主要參數(shù)指標(biāo)的測試，本文基于LabVIEW圖形編程語言，對S波段CINRAD雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)參數(shù)建模分析設(shè)計(jì)測試系統(tǒng)，在現(xiàn)有測試原理的基礎(chǔ)上，根據(jù)模塊化思想設(shè)計(jì)新的測試方法，使用虛擬儀器技術(shù)設(shè)計(jì)程序，通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程控制測試儀器的方式，解決了傳統(tǒng)測試工作中儀器操作繁雜、效率低下、人為誤差大等問題。測試系統(tǒng)不僅能夠準(zhǔn)確測試CINRAD雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)參數(shù)，而且具有界面友好、操作簡單、擴(kuò)展容易等特點(diǎn)，為CINRAD雷達(dá)參數(shù)測試和數(shù)據(jù)分析提供借鑒和幫助。
CINRAD雷達(dá)的性能指標(biāo)參數(shù)是影響雷達(dá)整機(jī)性能的關(guān)鍵因素，借助儀器獲取雷達(dá)參數(shù)是現(xiàn)在常用的測試方式，發(fā)射系統(tǒng)參數(shù)作為雷達(dá)測試中的重要組成部分，峰值功率、脈沖包絡(luò)參數(shù)正常與否直接影響到雷達(dá)的性能與工作狀態(tài)。為了實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、快速地完成雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)主要參數(shù)指標(biāo)的測試，本文基于LabVIEW圖形編程語言，對S波段CINRAD雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)參數(shù)建模分析設(shè)計(jì)測試系統(tǒng)，在現(xiàn)有測試原理的基礎(chǔ)上，根據(jù)模塊化思想設(shè)計(jì)新的測試方法，使用虛擬儀器技術(shù)設(shè)計(jì)程序，通過網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程控制測試儀器的方式，解決了傳統(tǒng)測試工作中儀器操作繁雜、效率低下、人為誤差大等問題。測試系統(tǒng)不僅能夠準(zhǔn)確測試CINRAD雷達(dá)發(fā)射系統(tǒng)參數(shù)，而且具有界面友好、操作簡單、擴(kuò)展容易等特點(diǎn)，為CINRAD雷達(dá)參數(shù)測試和數(shù)據(jù)分析提供借鑒和幫助。
2017, 45(3):440-445.
摘要:
從氣象數(shù)據(jù)共享和交換應(yīng)用的現(xiàn)狀和需求、基于虛擬化云網(wǎng)盤的氣象數(shù)據(jù)交換共享應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的技術(shù)體現(xiàn)和應(yīng)用部署中，體現(xiàn)應(yīng)用特點(diǎn)和實(shí)施效果：達(dá)到提高現(xiàn)有資源的利用效率和可用性，高效實(shí)現(xiàn)市級氣象資源的動態(tài)利用，氣象共享和交換數(shù)據(jù)的集中存儲、應(yīng)用和災(zāi)備恢復(fù)功能等目的。提供多平臺、多手段數(shù)據(jù)交換共享支持，在對各用戶訪問權(quán)限安全控制的前提下，開辟氣象辦公、氣象數(shù)據(jù)共享和交換新途徑，達(dá)到提升市〖CD*2〗縣氣象局間和市級氣象局〖CD*2〗市防災(zāi)減災(zāi)決策部門、氣象用戶間數(shù)據(jù)交換與共享效率的有效嘗試。
從氣象數(shù)據(jù)共享和交換應(yīng)用的現(xiàn)狀和需求、基于虛擬化云網(wǎng)盤的氣象數(shù)據(jù)交換共享應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的技術(shù)體現(xiàn)和應(yīng)用部署中，體現(xiàn)應(yīng)用特點(diǎn)和實(shí)施效果：達(dá)到提高現(xiàn)有資源的利用效率和可用性，高效實(shí)現(xiàn)市級氣象資源的動態(tài)利用，氣象共享和交換數(shù)據(jù)的集中存儲、應(yīng)用和災(zāi)備恢復(fù)功能等目的。提供多平臺、多手段數(shù)據(jù)交換共享支持，在對各用戶訪問權(quán)限安全控制的前提下，開辟氣象辦公、氣象數(shù)據(jù)共享和交換新途徑，達(dá)到提升市〖CD*2〗縣氣象局間和市級氣象局〖CD*2〗市防災(zāi)減災(zāi)決策部門、氣象用戶間數(shù)據(jù)交換與共享效率的有效嘗試。
2017, 45(3):446-452.
摘要:
目前浙江省氣象臺的臺風(fēng)報(bào)告單制作系統(tǒng)自動化程度低，需要大量手工輸入，越來越不能滿足現(xiàn)代化天氣業(yè)務(wù)和服務(wù)的需求。以浙江省臺精細(xì)化格點(diǎn)化預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)為依托，結(jié)合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，將各功能模塊整合，設(shè)計(jì)開發(fā)出新一代浙江省臺風(fēng)報(bào)告單自動化制作發(fā)布系統(tǒng)。新系統(tǒng)可對Word文檔進(jìn)行模塊化處理，依據(jù)客觀化轉(zhuǎn)化規(guī)則自動生成文本文字，并自動插入各類必要的圖片，從而大大提高了工作效率，減小了出錯率。
目前浙江省氣象臺的臺風(fēng)報(bào)告單制作系統(tǒng)自動化程度低，需要大量手工輸入，越來越不能滿足現(xiàn)代化天氣業(yè)務(wù)和服務(wù)的需求。以浙江省臺精細(xì)化格點(diǎn)化預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)為依托，結(jié)合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，將各功能模塊整合，設(shè)計(jì)開發(fā)出新一代浙江省臺風(fēng)報(bào)告單自動化制作發(fā)布系統(tǒng)。新系統(tǒng)可對Word文檔進(jìn)行模塊化處理，依據(jù)客觀化轉(zhuǎn)化規(guī)則自動生成文本文字，并自動插入各類必要的圖片，從而大大提高了工作效率，減小了出錯率。
2017, 45(3):453-459.
摘要:
基于CIMISS提供的統(tǒng)一數(shù)據(jù)環(huán)境，結(jié)合當(dāng)前氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)需求，設(shè)計(jì)出一個(gè)集約化的全自動氣象災(zāi)害監(jiān)測報(bào)警系統(tǒng)，能夠直接向各類用戶個(gè)人提供定制化的實(shí)時(shí)災(zāi)害性天氣信息服務(wù)，并使用戶能夠隨時(shí)隨地通過移動設(shè)備或臺式電腦了解災(zāi)害性天氣的發(fā)生和發(fā)展詳細(xì)情況。本文從系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)、信息收集與處理流程、災(zāi)害性天氣報(bào)警時(shí)機(jī)判斷及實(shí)況信息生成算法等方面，對該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)內(nèi)容及其實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行了介紹。
基于CIMISS提供的統(tǒng)一數(shù)據(jù)環(huán)境，結(jié)合當(dāng)前氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)需求，設(shè)計(jì)出一個(gè)集約化的全自動氣象災(zāi)害監(jiān)測報(bào)警系統(tǒng)，能夠直接向各類用戶個(gè)人提供定制化的實(shí)時(shí)災(zāi)害性天氣信息服務(wù)，并使用戶能夠隨時(shí)隨地通過移動設(shè)備或臺式電腦了解災(zāi)害性天氣的發(fā)生和發(fā)展詳細(xì)情況。本文從系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)、信息收集與處理流程、災(zāi)害性天氣報(bào)警時(shí)機(jī)判斷及實(shí)況信息生成算法等方面，對該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)內(nèi)容及其實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行了介紹。
2017, 45(3):460-468.
摘要:
珠江三角洲出現(xiàn)強(qiáng)對流的機(jī)制有多種情況，不同天氣形勢下引起的強(qiáng)對流，其出現(xiàn)時(shí)各項(xiàng)強(qiáng)對流指數(shù)必然存在一定的差異。本文對強(qiáng)對流的觸發(fā)機(jī)制進(jìn)行天氣形勢分型（冷空氣影響觸發(fā)、西南暖濕氣流觸發(fā)、后汛期副高邊緣影響，臺風(fēng)影響等），利用廣州熱帶海洋研究所中尺度模式GRAPES的輸出資料，計(jì)算出不同天氣形勢下強(qiáng)對流發(fā)生前1 h當(dāng)?shù)馗鲗拥?涉及水汽條件、不穩(wěn)定能量、動力條件等強(qiáng)對流指數(shù)，對強(qiáng)對流指數(shù)閾值進(jìn)行選取和驗(yàn)證，統(tǒng)計(jì)出珠江三角洲不同天氣形勢下短時(shí)強(qiáng)降水和雷雨大風(fēng)出現(xiàn)時(shí)的強(qiáng)對流指數(shù)閾值，并建立相應(yīng)的潛勢預(yù)報(bào)系統(tǒng)，分別通過一次典型的雷雨大風(fēng)和一次短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程驗(yàn)證，表明該系統(tǒng)提供的強(qiáng)對流分型潛勢預(yù)報(bào)概率產(chǎn)品可以較好的指示出強(qiáng)對流發(fā)生的時(shí)間和位置以及強(qiáng)對流出現(xiàn)的類型，預(yù)報(bào)與實(shí)況觀測比較一致。
珠江三角洲出現(xiàn)強(qiáng)對流的機(jī)制有多種情況，不同天氣形勢下引起的強(qiáng)對流，其出現(xiàn)時(shí)各項(xiàng)強(qiáng)對流指數(shù)必然存在一定的差異。本文對強(qiáng)對流的觸發(fā)機(jī)制進(jìn)行天氣形勢分型（冷空氣影響觸發(fā)、西南暖濕氣流觸發(fā)、后汛期副高邊緣影響，臺風(fēng)影響等），利用廣州熱帶海洋研究所中尺度模式GRAPES的輸出資料，計(jì)算出不同天氣形勢下強(qiáng)對流發(fā)生前1 h當(dāng)?shù)馗鲗拥?涉及水汽條件、不穩(wěn)定能量、動力條件等強(qiáng)對流指數(shù)，對強(qiáng)對流指數(shù)閾值進(jìn)行選取和驗(yàn)證，統(tǒng)計(jì)出珠江三角洲不同天氣形勢下短時(shí)強(qiáng)降水和雷雨大風(fēng)出現(xiàn)時(shí)的強(qiáng)對流指數(shù)閾值，并建立相應(yīng)的潛勢預(yù)報(bào)系統(tǒng)，分別通過一次典型的雷雨大風(fēng)和一次短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程驗(yàn)證，表明該系統(tǒng)提供的強(qiáng)對流分型潛勢預(yù)報(bào)概率產(chǎn)品可以較好的指示出強(qiáng)對流發(fā)生的時(shí)間和位置以及強(qiáng)對流出現(xiàn)的類型，預(yù)報(bào)與實(shí)況觀測比較一致。
2017, 45(3):469-476.
摘要:
基于三峽庫區(qū)1961—2005 年氣溫逐日格點(diǎn)數(shù)據(jù)，評估由BCC_CSM11模式驅(qū)動的RegCM4區(qū)域氣候模式、MPIESMLR模式驅(qū)動的CCLM區(qū)域氣候模式對三峽庫區(qū)平均氣溫、極端高溫的模擬能力，選用與觀測值更為接近的區(qū)域氣候模式模擬結(jié)果，預(yù)估三峽庫區(qū)在RCP45溫室氣體排放情景下2016—2035年氣溫變化。結(jié)果表明：RegCM4和CCLM模式均能模擬出三峽庫區(qū)多年平均氣溫、高溫日數(shù)和高溫強(qiáng)度的季節(jié)變化和空間分布形態(tài)，但均在庫區(qū)東北部模擬的年平均氣溫偏低、高溫日數(shù)偏少、高溫強(qiáng)度偏小。同時(shí)，模式均能較好地反映出三峽庫區(qū)年平均氣溫、年高溫日數(shù)的年際變化，但對高溫強(qiáng)度的年際變化模擬較差。總體而言，CCLM模式對三峽庫區(qū)氣溫的模擬效果好于RegCM4。RCP45情景下，三峽庫區(qū)2016—2035年平均氣溫、高溫日數(shù)比當(dāng)代（1986—2005年）分別增加06 ℃和5 d，高溫強(qiáng)度變化不明顯。
基于三峽庫區(qū)1961—2005 年氣溫逐日格點(diǎn)數(shù)據(jù)，評估由BCC_CSM11模式驅(qū)動的RegCM4區(qū)域氣候模式、MPIESMLR模式驅(qū)動的CCLM區(qū)域氣候模式對三峽庫區(qū)平均氣溫、極端高溫的模擬能力，選用與觀測值更為接近的區(qū)域氣候模式模擬結(jié)果，預(yù)估三峽庫區(qū)在RCP45溫室氣體排放情景下2016—2035年氣溫變化。結(jié)果表明：RegCM4和CCLM模式均能模擬出三峽庫區(qū)多年平均氣溫、高溫日數(shù)和高溫強(qiáng)度的季節(jié)變化和空間分布形態(tài)，但均在庫區(qū)東北部模擬的年平均氣溫偏低、高溫日數(shù)偏少、高溫強(qiáng)度偏小。同時(shí)，模式均能較好地反映出三峽庫區(qū)年平均氣溫、年高溫日數(shù)的年際變化，但對高溫強(qiáng)度的年際變化模擬較差。總體而言，CCLM模式對三峽庫區(qū)氣溫的模擬效果好于RegCM4。RCP45情景下，三峽庫區(qū)2016—2035年平均氣溫、高溫日數(shù)比當(dāng)代（1986—2005年）分別增加06 ℃和5 d，高溫強(qiáng)度變化不明顯。
2017, 45(3):477-484.
摘要:
為研究晴空回波風(fēng)場信息在對流性降水天氣中的預(yù)警應(yīng)用價(jià)值，選取山東省臨沂雷達(dá)站2008—2013年5—9月的觀測數(shù)據(jù)分析降水晴空回波特征。研究發(fā)現(xiàn)：臨沂地區(qū)5—9月約87%的日數(shù)會出現(xiàn)晴空回波，且90%以上出現(xiàn)在距離雷達(dá)站100 km范圍之內(nèi)，反射率因子多在10~25 dBz，具有明顯日變化；晴空回波的速度產(chǎn)品能提供有效監(jiān)測對流性降水出現(xiàn)前的大氣低層風(fēng)場信息，能一定程度反映低層湍流的耗散率，對降水過程有一定的指示性，相關(guān)研究成果對降低對流天氣漏報(bào)率和提高預(yù)警提前量有重要意義。
為研究晴空回波風(fēng)場信息在對流性降水天氣中的預(yù)警應(yīng)用價(jià)值，選取山東省臨沂雷達(dá)站2008—2013年5—9月的觀測數(shù)據(jù)分析降水晴空回波特征。研究發(fā)現(xiàn)：臨沂地區(qū)5—9月約87%的日數(shù)會出現(xiàn)晴空回波，且90%以上出現(xiàn)在距離雷達(dá)站100 km范圍之內(nèi)，反射率因子多在10~25 dBz，具有明顯日變化；晴空回波的速度產(chǎn)品能提供有效監(jiān)測對流性降水出現(xiàn)前的大氣低層風(fēng)場信息，能一定程度反映低層湍流的耗散率，對降水過程有一定的指示性，相關(guān)研究成果對降低對流天氣漏報(bào)率和提高預(yù)警提前量有重要意義。
2017, 45(3):485-491.
摘要:
強(qiáng)對流天氣是福建汛期最主要的氣象災(zāi)害之一，利用我國自主研制的風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星資料，結(jié)合天氣雷達(dá)和自動站雨量資料，采用多閾值法、面積重疊法、統(tǒng)計(jì)法對福建省對流云團(tuán)的識別、跟蹤、未來3 h短時(shí)降水預(yù)報(bào)等方法進(jìn)行研究，在此基礎(chǔ)上建立福建省對流云團(tuán)衛(wèi)星遙感監(jiān)測預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)軟件系統(tǒng)。根據(jù)2015年5—9月福建省4次典型對流天氣過程的業(yè)務(wù)試運(yùn)行，結(jié)果表明該業(yè)務(wù)軟件系統(tǒng)能準(zhǔn)確識別跟蹤對流云團(tuán)的發(fā)生發(fā)展，對流云團(tuán)移動過程的降水落區(qū)與地面氣象觀測的實(shí)際降水分布一致，對流云團(tuán)最大降水量的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為61％，空報(bào)率為33%，漏報(bào)率為6%。研究成果對對流云團(tuán)的監(jiān)測和預(yù)報(bào)有較好的指導(dǎo)作用。
強(qiáng)對流天氣是福建汛期最主要的氣象災(zāi)害之一，利用我國自主研制的風(fēng)云系列氣象衛(wèi)星資料，結(jié)合天氣雷達(dá)和自動站雨量資料，采用多閾值法、面積重疊法、統(tǒng)計(jì)法對福建省對流云團(tuán)的識別、跟蹤、未來3 h短時(shí)降水預(yù)報(bào)等方法進(jìn)行研究，在此基礎(chǔ)上建立福建省對流云團(tuán)衛(wèi)星遙感監(jiān)測預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)軟件系統(tǒng)。根據(jù)2015年5—9月福建省4次典型對流天氣過程的業(yè)務(wù)試運(yùn)行，結(jié)果表明該業(yè)務(wù)軟件系統(tǒng)能準(zhǔn)確識別跟蹤對流云團(tuán)的發(fā)生發(fā)展，對流云團(tuán)移動過程的降水落區(qū)與地面氣象觀測的實(shí)際降水分布一致，對流云團(tuán)最大降水量的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為61％，空報(bào)率為33%，漏報(bào)率為6%。研究成果對對流云團(tuán)的監(jiān)測和預(yù)報(bào)有較好的指導(dǎo)作用。
2017, 45(3):492-498.
摘要:
利用EOF、相關(guān)分析、合成分析等常規(guī)統(tǒng)計(jì)方法研究華西秋雨與秋季歐亞遙相關(guān)（EUa）的關(guān)系。結(jié)果表明：北半球秋季歐亞遙相關(guān)（EUa）指數(shù)與華西秋雨呈顯著的負(fù)相關(guān)，兩者具有一致的階段性特征。以1986年為界，20世紀(jì)80年代中期之前華西秋雨與EUa指數(shù)相關(guān)系數(shù)波動較大，均在-04以上，顯著相關(guān)區(qū)主要集中于四川盆地西南部、貴州大部；20世紀(jì)80年代中期之后兩者相關(guān)系數(shù)呈顯著增加趨勢，且顯著相關(guān)區(qū)域向北偏移，主要集中于四川東北部、重慶大部以及陜西南部地區(qū)。EUa異常與華西秋雨的多寡關(guān)系顯著。EUa正異常年，中高緯度環(huán)流形勢與水汽特征有利于華西秋雨北部地區(qū)降水發(fā)生，華西秋雨南部地區(qū)缺乏水汽，動力條件不足，不利于秋雨偏多。EUa負(fù)異常年，華西秋雨東部地區(qū)，表現(xiàn)為有利于降水偏多，而西部地區(qū)則特征相反。
利用EOF、相關(guān)分析、合成分析等常規(guī)統(tǒng)計(jì)方法研究華西秋雨與秋季歐亞遙相關(guān)（EUa）的關(guān)系。結(jié)果表明：北半球秋季歐亞遙相關(guān)（EUa）指數(shù)與華西秋雨呈顯著的負(fù)相關(guān)，兩者具有一致的階段性特征。以1986年為界，20世紀(jì)80年代中期之前華西秋雨與EUa指數(shù)相關(guān)系數(shù)波動較大，均在-04以上，顯著相關(guān)區(qū)主要集中于四川盆地西南部、貴州大部；20世紀(jì)80年代中期之后兩者相關(guān)系數(shù)呈顯著增加趨勢，且顯著相關(guān)區(qū)域向北偏移，主要集中于四川東北部、重慶大部以及陜西南部地區(qū)。EUa異常與華西秋雨的多寡關(guān)系顯著。EUa正異常年，中高緯度環(huán)流形勢與水汽特征有利于華西秋雨北部地區(qū)降水發(fā)生，華西秋雨南部地區(qū)缺乏水汽，動力條件不足，不利于秋雨偏多。EUa負(fù)異常年，華西秋雨東部地區(qū)，表現(xiàn)為有利于降水偏多，而西部地區(qū)則特征相反。
2017, 45(3):499-507.
摘要:
根據(jù)FY2G衛(wèi)星遙感監(jiān)測資料、常規(guī)氣象觀測資料和NCEP逐6 h 1°×1°再分析資料，分析2014年12月31日至2015年1月1日渤海大風(fēng)過程中風(fēng)速的3次波動特征以及影響系統(tǒng)，并對大風(fēng)期間物理量進(jìn)行了診斷分析，揭示了冷空氣影響過程中渤海大風(fēng)的突增以及波動性成因。結(jié)果表明：當(dāng)冷空氣影響渤海時(shí)，冷暖空氣對比使低空鋒區(qū)迅速加強(qiáng)，風(fēng)力突增明顯。大風(fēng)期間高層深厚的冷平流自上而下形成了一條西北東南向后傾式的冷平流傳輸通道，平流分3次傳送到底層對應(yīng)著大風(fēng)期間的3次波動峰值。整個(gè)過程動量下傳起了重要的作用，下沉氣流的徑向度越大, 高層下沉運(yùn)動越強(qiáng)，對應(yīng)地面的風(fēng)速越大。
根據(jù)FY2G衛(wèi)星遙感監(jiān)測資料、常規(guī)氣象觀測資料和NCEP逐6 h 1°×1°再分析資料，分析2014年12月31日至2015年1月1日渤海大風(fēng)過程中風(fēng)速的3次波動特征以及影響系統(tǒng)，并對大風(fēng)期間物理量進(jìn)行了診斷分析，揭示了冷空氣影響過程中渤海大風(fēng)的突增以及波動性成因。結(jié)果表明：當(dāng)冷空氣影響渤海時(shí)，冷暖空氣對比使低空鋒區(qū)迅速加強(qiáng)，風(fēng)力突增明顯。大風(fēng)期間高層深厚的冷平流自上而下形成了一條西北東南向后傾式的冷平流傳輸通道，平流分3次傳送到底層對應(yīng)著大風(fēng)期間的3次波動峰值。整個(gè)過程動量下傳起了重要的作用，下沉氣流的徑向度越大, 高層下沉運(yùn)動越強(qiáng)，對應(yīng)地面的風(fēng)速越大。
2017, 45(3):508-515.
摘要:
利用常規(guī)氣象觀測資料、區(qū)域自動站加密觀測資料和GFS 05°×05°逐6 h的分析場數(shù)據(jù)以及多普勒雷達(dá)、風(fēng)云衛(wèi)星資料，對2013年6月24日浙江北部一次短時(shí)大暴雨天氣過程的特征及其成因進(jìn)行了中尺度分析，結(jié)果表明：受西太平洋副熱帶高壓西北部邊緣的暖濕西南氣流和850 hPa暖切的共同影響，引發(fā)了浙江北部的短時(shí)大暴雨天氣。在有利的大尺度環(huán)境場和物理量場配合下，當(dāng)?shù)蛯?25 hPa的中尺度輻合線和對流層中層700 hPa的垂直上升運(yùn)動區(qū)相重合時(shí)，中尺度輻合線附近會產(chǎn)生強(qiáng)對流，這對強(qiáng)對流的發(fā)生發(fā)展具有一定的預(yù)報(bào)指示意義。此次暴雨過程與中尺度輻合線密切相關(guān)，中尺度輻合線是由偏東風(fēng)和東北風(fēng)輻合而成，該輻合線先于降水存在，而且從地面一直伸展到對流層中層，之后觸發(fā)了浙北地區(qū)的短時(shí)大暴雨天氣，強(qiáng)降水區(qū)域和強(qiáng)回波帶落在中尺度輻合線附近區(qū)域。
利用常規(guī)氣象觀測資料、區(qū)域自動站加密觀測資料和GFS 05°×05°逐6 h的分析場數(shù)據(jù)以及多普勒雷達(dá)、風(fēng)云衛(wèi)星資料，對2013年6月24日浙江北部一次短時(shí)大暴雨天氣過程的特征及其成因進(jìn)行了中尺度分析，結(jié)果表明：受西太平洋副熱帶高壓西北部邊緣的暖濕西南氣流和850 hPa暖切的共同影響，引發(fā)了浙江北部的短時(shí)大暴雨天氣。在有利的大尺度環(huán)境場和物理量場配合下，當(dāng)?shù)蛯?25 hPa的中尺度輻合線和對流層中層700 hPa的垂直上升運(yùn)動區(qū)相重合時(shí)，中尺度輻合線附近會產(chǎn)生強(qiáng)對流，這對強(qiáng)對流的發(fā)生發(fā)展具有一定的預(yù)報(bào)指示意義。此次暴雨過程與中尺度輻合線密切相關(guān)，中尺度輻合線是由偏東風(fēng)和東北風(fēng)輻合而成，該輻合線先于降水存在，而且從地面一直伸展到對流層中層，之后觸發(fā)了浙北地區(qū)的短時(shí)大暴雨天氣，強(qiáng)降水區(qū)域和強(qiáng)回波帶落在中尺度輻合線附近區(qū)域。
2017, 45(3):516-525.
摘要:
利用2010年12月至2014年5月寧波近海涼帽山370 m高塔氣象梯度風(fēng)觀測和浙江北部沿海自動氣象站測風(fēng)資料，對浙江北部近海風(fēng)速垂直廓線進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：受地形影響，偏南、偏北風(fēng)時(shí)塔基風(fēng)速一般比上一層風(fēng)速大。不同天氣系統(tǒng)影響下近地邊界層風(fēng)廓線不同，南風(fēng)型320 m以下風(fēng)速基本遵從對數(shù)律。熱帶氣旋影響型和北風(fēng)型時(shí)風(fēng)廓線可分為3段，常通量層內(nèi)基本滿足對數(shù)律，該層向上一段高度熱帶氣旋影響型風(fēng)速變化不大，北風(fēng)型反而減小，再往上風(fēng)速又繼續(xù)增大。北風(fēng)型風(fēng)廓線的這種3段結(jié)構(gòu)表現(xiàn)比熱帶氣旋影響型更為清楚，約80～109 m風(fēng)速出現(xiàn)相對極大值，200～250 m間存在風(fēng)速極小值。滿足對數(shù)律的近地邊界層內(nèi)小風(fēng)比大風(fēng)具有更好的擬合優(yōu)度。浙江北部沿海自動氣象站測風(fēng)資料不同風(fēng)型統(tǒng)計(jì)分析與高塔風(fēng)廓線表現(xiàn)基本一致。
利用2010年12月至2014年5月寧波近海涼帽山370 m高塔氣象梯度風(fēng)觀測和浙江北部沿海自動氣象站測風(fēng)資料，對浙江北部近海風(fēng)速垂直廓線進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：受地形影響，偏南、偏北風(fēng)時(shí)塔基風(fēng)速一般比上一層風(fēng)速大。不同天氣系統(tǒng)影響下近地邊界層風(fēng)廓線不同，南風(fēng)型320 m以下風(fēng)速基本遵從對數(shù)律。熱帶氣旋影響型和北風(fēng)型時(shí)風(fēng)廓線可分為3段，常通量層內(nèi)基本滿足對數(shù)律，該層向上一段高度熱帶氣旋影響型風(fēng)速變化不大，北風(fēng)型反而減小，再往上風(fēng)速又繼續(xù)增大。北風(fēng)型風(fēng)廓線的這種3段結(jié)構(gòu)表現(xiàn)比熱帶氣旋影響型更為清楚，約80～109 m風(fēng)速出現(xiàn)相對極大值，200～250 m間存在風(fēng)速極小值。滿足對數(shù)律的近地邊界層內(nèi)小風(fēng)比大風(fēng)具有更好的擬合優(yōu)度。浙江北部沿海自動氣象站測風(fēng)資料不同風(fēng)型統(tǒng)計(jì)分析與高塔風(fēng)廓線表現(xiàn)基本一致。
2017, 45(3):526-534.
摘要:
利用2015年7月至2016年5月壽縣稻麥輪作農(nóng)田區(qū)觀測站地基多通道微波輻射計(jì)觀測的高時(shí)間分辨率溫度廓線資料，結(jié)合位溫梯度法，計(jì)算了該站點(diǎn)的大氣邊界層高度，分析了邊界層高度的日、月和季節(jié)演變規(guī)律。結(jié)果顯示，晴朗天氣情況下，邊界層高度具備典型的日變化特征，隨著地面溫度的升高邊界層高度不斷增大。其最大平均值通常出現(xiàn)在午后，8月平均高度最高，超過1520 m，1月最低，只有520 m。而且邊界層高度具有季節(jié)變化趨勢，春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）和冬季（12月至次年2月）平均高度分別為436 m，499 m，377 m和322 m。將邊界層高度結(jié)果與FNL和ERAInterim數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)在白天時(shí)間段（08:00—19:00）FNL和ERAInterim比觀測平均值分別高258 m，346 m，夜間時(shí)間段（19:00至次日08:00）比觀測平均值分別低144 m，102 m。
利用2015年7月至2016年5月壽縣稻麥輪作農(nóng)田區(qū)觀測站地基多通道微波輻射計(jì)觀測的高時(shí)間分辨率溫度廓線資料，結(jié)合位溫梯度法，計(jì)算了該站點(diǎn)的大氣邊界層高度，分析了邊界層高度的日、月和季節(jié)演變規(guī)律。結(jié)果顯示，晴朗天氣情況下，邊界層高度具備典型的日變化特征，隨著地面溫度的升高邊界層高度不斷增大。其最大平均值通常出現(xiàn)在午后，8月平均高度最高，超過1520 m，1月最低，只有520 m。而且邊界層高度具有季節(jié)變化趨勢，春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）和冬季（12月至次年2月）平均高度分別為436 m，499 m，377 m和322 m。將邊界層高度結(jié)果與FNL和ERAInterim數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)在白天時(shí)間段（08:00—19:00）FNL和ERAInterim比觀測平均值分別高258 m，346 m，夜間時(shí)間段（19:00至次日08:00）比觀測平均值分別低144 m，102 m。
2017, 45(3):535-541.
摘要:
選取山東省17個(gè)地級市為研究對象，根據(jù)影響山東農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會環(huán)境3方面因素確定了指標(biāo)體系，構(gòu)建了山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性區(qū)劃層次分析模型，建立了判斷矩陣，對山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性情況作了評估研究，并繪制出山東省17地市農(nóng)業(yè)干旱脆弱性區(qū)劃圖。結(jié)果表明：在2000—2013年的14年間，山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性評價(jià)為不脆弱的城市有5個(gè)，輕微脆弱的城市有4個(gè)，脆弱的城市有4個(gè)，強(qiáng)脆弱的城市有3個(gè)，極端脆弱的城市有1個(gè)。山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性空間分布格局，全省大致是東南與西北方向低，中部與西南方向高，脆弱性區(qū)劃的結(jié)果反映出山東省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)程度的地域性差異，脆弱性較高的地市應(yīng)作為農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害防御的重點(diǎn)區(qū)域。
選取山東省17個(gè)地級市為研究對象，根據(jù)影響山東農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會環(huán)境3方面因素確定了指標(biāo)體系，構(gòu)建了山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性區(qū)劃層次分析模型，建立了判斷矩陣，對山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性情況作了評估研究，并繪制出山東省17地市農(nóng)業(yè)干旱脆弱性區(qū)劃圖。結(jié)果表明：在2000—2013年的14年間，山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性評價(jià)為不脆弱的城市有5個(gè)，輕微脆弱的城市有4個(gè)，脆弱的城市有4個(gè)，強(qiáng)脆弱的城市有3個(gè)，極端脆弱的城市有1個(gè)。山東省農(nóng)業(yè)干旱脆弱性空間分布格局，全省大致是東南與西北方向低，中部與西南方向高，脆弱性區(qū)劃的結(jié)果反映出山東省農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)程度的地域性差異，脆弱性較高的地市應(yīng)作為農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害防御的重點(diǎn)區(qū)域。
2017, 45(3):542-547.
摘要:
基于安徽省來安縣區(qū)域生態(tài)環(huán)境氣象監(jiān)測站網(wǎng)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，選取了能見度、霾頻率、溫濕適宜頻率和植被覆蓋度4個(gè)因子進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而構(gòu)建了鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的氣象評價(jià)指標(biāo)(MEI)。對2015年8月至12月來安縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的MEI適用性和可靠性進(jìn)行了試算驗(yàn)證，結(jié)果表明MEI能夠科學(xué)合理地反映各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況的差異和季節(jié)變化差異。本文提出的指標(biāo)適用于鄉(xiāng)鎮(zhèn)級及以上的行政區(qū)域范圍內(nèi)的霾監(jiān)測和評估，以及地方社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響評估,旨在為鄉(xiāng)鎮(zhèn)級區(qū)域生態(tài)環(huán)境健康發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。
基于安徽省來安縣區(qū)域生態(tài)環(huán)境氣象監(jiān)測站網(wǎng)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，選取了能見度、霾頻率、溫濕適宜頻率和植被覆蓋度4個(gè)因子進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而構(gòu)建了鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的氣象評價(jià)指標(biāo)(MEI)。對2015年8月至12月來安縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的MEI適用性和可靠性進(jìn)行了試算驗(yàn)證，結(jié)果表明MEI能夠科學(xué)合理地反映各鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域間生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況的差異和季節(jié)變化差異。本文提出的指標(biāo)適用于鄉(xiāng)鎮(zhèn)級及以上的行政區(qū)域范圍內(nèi)的霾監(jiān)測和評估，以及地方社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的影響評估,旨在為鄉(xiāng)鎮(zhèn)級區(qū)域生態(tài)環(huán)境健康發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。
2017, 45(3):548-554.
摘要:
新一代天氣雷達(dá)站雷電防護(hù)設(shè)計(jì)的安全性和可靠性是保障雷達(dá)站設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)的重要前提，特別是直接雷擊防護(hù)方案的設(shè)計(jì)。本文利用滾球法給出了求解新一代天氣雷達(dá)站避雷針高度的反推方法，分別計(jì)算了一定條件下采用2支、3支、4支避雷針方案所需的避雷針最低高度，并利用三維繪圖法測量、驗(yàn)證。結(jié)果顯示，滾球法計(jì)算結(jié)果和繪圖模擬結(jié)果一致，通過對比分析得出，采用3支避雷針對稱分布的保護(hù)方案為新一代天氣雷達(dá)站避雷針設(shè)計(jì)最佳方案,采用3支避雷針的方案，屋頂邊緣至天線罩的水平距離需大于334 m。
新一代天氣雷達(dá)站雷電防護(hù)設(shè)計(jì)的安全性和可靠性是保障雷達(dá)站設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)的重要前提，特別是直接雷擊防護(hù)方案的設(shè)計(jì)。本文利用滾球法給出了求解新一代天氣雷達(dá)站避雷針高度的反推方法，分別計(jì)算了一定條件下采用2支、3支、4支避雷針方案所需的避雷針最低高度，并利用三維繪圖法測量、驗(yàn)證。結(jié)果顯示，滾球法計(jì)算結(jié)果和繪圖模擬結(jié)果一致，通過對比分析得出，采用3支避雷針對稱分布的保護(hù)方案為新一代天氣雷達(dá)站避雷針設(shè)計(jì)最佳方案,采用3支避雷針的方案，屋頂邊緣至天線罩的水平距離需大于334 m。
2017, 45(3):555-560.
摘要:
為了避免站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)空間插值誤差，提高玉米溫度適宜度指標(biāo)空間化精度，本文利用陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng) CLDAS逐小時(shí)氣溫同化數(shù)據(jù)，基于內(nèi)蒙古玉米動態(tài)適宜度計(jì)算方法，利用GIS空間分析和建模功能，構(gòu)建逐日溫度適宜度指標(biāo)的空間化計(jì)算模型。該模型根據(jù)溫度適宜度動態(tài)模型計(jì)算指定日期的“三基點(diǎn)”溫度指標(biāo)空間分布；結(jié)合CLDAS日平均氣溫空間分布，利用條件函數(shù)實(shí)現(xiàn)適宜度指標(biāo)分段空間化計(jì)算。以2015年5—8月為例，進(jìn)行常規(guī)氣象站點(diǎn)誤差檢驗(yàn)，結(jié)果表明：常規(guī)站檢驗(yàn)最大絕對誤差0156，90%的站點(diǎn)絕對誤差小于01；最大相對誤差369%，70%的站點(diǎn)相對誤差不足8%；CLDAS數(shù)據(jù)很好的把握了5月高溫、8月低溫的不利影響，適宜度為0。基于CLDAS氣溫?cái)M合數(shù)據(jù)的溫度適宜度模型流程清晰實(shí)用，適宜度指標(biāo)空間化精度較高。
為了避免站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)空間插值誤差，提高玉米溫度適宜度指標(biāo)空間化精度，本文利用陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng) CLDAS逐小時(shí)氣溫同化數(shù)據(jù)，基于內(nèi)蒙古玉米動態(tài)適宜度計(jì)算方法，利用GIS空間分析和建模功能，構(gòu)建逐日溫度適宜度指標(biāo)的空間化計(jì)算模型。該模型根據(jù)溫度適宜度動態(tài)模型計(jì)算指定日期的“三基點(diǎn)”溫度指標(biāo)空間分布；結(jié)合CLDAS日平均氣溫空間分布，利用條件函數(shù)實(shí)現(xiàn)適宜度指標(biāo)分段空間化計(jì)算。以2015年5—8月為例，進(jìn)行常規(guī)氣象站點(diǎn)誤差檢驗(yàn)，結(jié)果表明：常規(guī)站檢驗(yàn)最大絕對誤差0156，90%的站點(diǎn)絕對誤差小于01；最大相對誤差369%，70%的站點(diǎn)相對誤差不足8%；CLDAS數(shù)據(jù)很好的把握了5月高溫、8月低溫的不利影響，適宜度為0。基于CLDAS氣溫?cái)M合數(shù)據(jù)的溫度適宜度模型流程清晰實(shí)用，適宜度指標(biāo)空間化精度較高。
2017, 45(3):561-565.
摘要:
人體舒適度指數(shù)是為了從氣象角度來評價(jià)在不同氣候條件下人的舒適感，根據(jù)人類機(jī)體與大氣環(huán)境之間的熱交換而制定的生物氣象指標(biāo)。舒適度指數(shù)評價(jià)不受季節(jié)變化的影響，具有普適性。本文對舒適度指數(shù)算法進(jìn)行研究，結(jié)合測量數(shù)據(jù)對舒適度分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行修正，得出適合不同地區(qū)的舒適度指數(shù)分級標(biāo)準(zhǔn)。通過開發(fā)舒適度應(yīng)用軟件，實(shí)現(xiàn)舒適度數(shù)據(jù)的采集、處理和產(chǎn)品應(yīng)用。經(jīng)過2年的試運(yùn)行表明，該軟件運(yùn)行穩(wěn)定，滿足業(yè)務(wù)組網(wǎng)觀測的需要。
人體舒適度指數(shù)是為了從氣象角度來評價(jià)在不同氣候條件下人的舒適感，根據(jù)人類機(jī)體與大氣環(huán)境之間的熱交換而制定的生物氣象指標(biāo)。舒適度指數(shù)評價(jià)不受季節(jié)變化的影響，具有普適性。本文對舒適度指數(shù)算法進(jìn)行研究，結(jié)合測量數(shù)據(jù)對舒適度分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行修正，得出適合不同地區(qū)的舒適度指數(shù)分級標(biāo)準(zhǔn)。通過開發(fā)舒適度應(yīng)用軟件，實(shí)現(xiàn)舒適度數(shù)據(jù)的采集、處理和產(chǎn)品應(yīng)用。經(jīng)過2年的試運(yùn)行表明，該軟件運(yùn)行穩(wěn)定，滿足業(yè)務(wù)組網(wǎng)觀測的需要。
2017, 45(3):566-570.
摘要:
利用1998—2009年北京觀象臺、大興和豐臺站氣溫小時(shí)觀測資料，分析了五環(huán)路建設(shè)前后氣溫的變化以及氣溫變化的季節(jié)差異；利用2008—2009年北京觀象臺及其周邊20 km范圍內(nèi)站點(diǎn)的氣溫分鐘資料，分析了觀象臺與其他臺站氣溫資料的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明，五環(huán)路建成后的5年比建設(shè)前5年年平均氣溫有098 ℃的升幅。五環(huán)路對觀象臺氣溫資料的影響存在季節(jié)性變化，氣溫升幅春季最小，秋季最大。北京觀象臺氣溫資料與周邊臺站氣溫資料存在較明顯差異，氣溫絕對差平均值為057~192 ℃。
利用1998—2009年北京觀象臺、大興和豐臺站氣溫小時(shí)觀測資料，分析了五環(huán)路建設(shè)前后氣溫的變化以及氣溫變化的季節(jié)差異；利用2008—2009年北京觀象臺及其周邊20 km范圍內(nèi)站點(diǎn)的氣溫分鐘資料，分析了觀象臺與其他臺站氣溫資料的相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明，五環(huán)路建成后的5年比建設(shè)前5年年平均氣溫有098 ℃的升幅。五環(huán)路對觀象臺氣溫資料的影響存在季節(jié)性變化，氣溫升幅春季最小，秋季最大。北京觀象臺氣溫資料與周邊臺站氣溫資料存在較明顯差異，氣溫絕對差平均值為057~192 ℃。
2017, 45(3):571-574.
摘要:
為合理規(guī)劃種植結(jié)構(gòu)布局，開展了高酸蘋果的氣候區(qū)劃研究。根據(jù)前期研究結(jié)果，在借鑒他人研究成果的基礎(chǔ)上，制定了寧夏晚熟高酸蘋果的氣候區(qū)劃指標(biāo)及區(qū)劃原則。利用寧夏23個(gè)地面氣象臺站30年（1981—2010年）的氣象觀測資料，計(jì)算獲得多年平均≥10 ℃活動積溫、年平均氣溫、7—9月日照時(shí)數(shù)、7—9月氣溫日較差，完成了寧夏高酸蘋果的精細(xì)化氣候區(qū)劃。區(qū)劃結(jié)果表明，寧夏引黃灌區(qū)和中部干旱帶的清水河流域比較適合種植晚熟的高酸蘋果，特別是引黃灌區(qū)大部地區(qū)種植的高酸蘋果品質(zhì)優(yōu)良；中部干旱帶大部地區(qū)和南部山區(qū)不適宜種植晚熟的高酸蘋果，這一地區(qū)種植晚熟蘋果除了較難獲得經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量外，品質(zhì)也無法得到保證。
為合理規(guī)劃種植結(jié)構(gòu)布局，開展了高酸蘋果的氣候區(qū)劃研究。根據(jù)前期研究結(jié)果，在借鑒他人研究成果的基礎(chǔ)上，制定了寧夏晚熟高酸蘋果的氣候區(qū)劃指標(biāo)及區(qū)劃原則。利用寧夏23個(gè)地面氣象臺站30年（1981—2010年）的氣象觀測資料，計(jì)算獲得多年平均≥10 ℃活動積溫、年平均氣溫、7—9月日照時(shí)數(shù)、7—9月氣溫日較差，完成了寧夏高酸蘋果的精細(xì)化氣候區(qū)劃。區(qū)劃結(jié)果表明，寧夏引黃灌區(qū)和中部干旱帶的清水河流域比較適合種植晚熟的高酸蘋果，特別是引黃灌區(qū)大部地區(qū)種植的高酸蘋果品質(zhì)優(yōu)良；中部干旱帶大部地區(qū)和南部山區(qū)不適宜種植晚熟的高酸蘋果，這一地區(qū)種植晚熟蘋果除了較難獲得經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量外，品質(zhì)也無法得到保證。
2017, 45(3):575-578.
摘要:
通過對一個(gè)防雷設(shè)計(jì)方案的分析，闡述了如何正確理解防雷設(shè)計(jì)方案中電涌保護(hù)器（SPD）的標(biāo)稱放電電流、電壓保護(hù)水平(Up)等參數(shù)。通過對兩個(gè)型號的Ⅱ級試驗(yàn)SPD檢測報(bào)告中數(shù)據(jù)的對比分析，指出不應(yīng)僅以SPD的銘牌上標(biāo)注的電壓保護(hù)水平（Up）值作為電壓保護(hù)水平是否符合設(shè)計(jì)要求的依據(jù)，應(yīng)結(jié)合SPD檢測報(bào)告中的數(shù)據(jù)綜合判斷。建議生產(chǎn)商根據(jù)檢測報(bào)告，標(biāo)注幾個(gè)標(biāo)稱放電電流值以下的特征電流對應(yīng)的Up值，或者在產(chǎn)品說明中繪制沖擊電流殘壓曲線圖，完善SPD限壓特性的描述。
通過對一個(gè)防雷設(shè)計(jì)方案的分析，闡述了如何正確理解防雷設(shè)計(jì)方案中電涌保護(hù)器（SPD）的標(biāo)稱放電電流、電壓保護(hù)水平(Up)等參數(shù)。通過對兩個(gè)型號的Ⅱ級試驗(yàn)SPD檢測報(bào)告中數(shù)據(jù)的對比分析，指出不應(yīng)僅以SPD的銘牌上標(biāo)注的電壓保護(hù)水平（Up）值作為電壓保護(hù)水平是否符合設(shè)計(jì)要求的依據(jù)，應(yīng)結(jié)合SPD檢測報(bào)告中的數(shù)據(jù)綜合判斷。建議生產(chǎn)商根據(jù)檢測報(bào)告，標(biāo)注幾個(gè)標(biāo)稱放電電流值以下的特征電流對應(yīng)的Up值，或者在產(chǎn)品說明中繪制沖擊電流殘壓曲線圖，完善SPD限壓特性的描述。
2017, 45(3):579-582.
摘要:
通過分析CTL713C多普勒天氣雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)硬件構(gòu)成及工作原理，結(jié)合硬件狀態(tài)指示介紹了該型雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)的正常工作狀態(tài)。將CTL713C多普勒天氣雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)分成信號處理器、數(shù)字接收機(jī)、連接三類故障進(jìn)行診斷，根據(jù)終端顯示和系統(tǒng)硬件狀態(tài)指示綜合判斷相應(yīng)類型故障的處理方法，通過焦作CTL713C多普勒天氣雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)故障實(shí)例分析和診斷結(jié)果對處理方法進(jìn)行了驗(yàn)證，并對雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)的故障診斷方法和原則進(jìn)行了總結(jié)。
通過分析CTL713C多普勒天氣雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)硬件構(gòu)成及工作原理，結(jié)合硬件狀態(tài)指示介紹了該型雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)的正常工作狀態(tài)。將CTL713C多普勒天氣雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)分成信號處理器、數(shù)字接收機(jī)、連接三類故障進(jìn)行診斷，根據(jù)終端顯示和系統(tǒng)硬件狀態(tài)指示綜合判斷相應(yīng)類型故障的處理方法，通過焦作CTL713C多普勒天氣雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)故障實(shí)例分析和診斷結(jié)果對處理方法進(jìn)行了驗(yàn)證，并對雷達(dá)數(shù)字接收處理系統(tǒng)的故障診斷方法和原則進(jìn)行了總結(jié)。
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