基于回归预报模型的交通气象服务系统设计与实现

为了增强城市重要交通干道上的气象监测预报预警服务能力,进一步提升城区交通气象服务水平,基于逐步回归方法建立交通气象指数预报模型,采用Spring MVC多层架构框架将回归预报模型融入系统设计,实现了城区交通气象服务系统,提供交通气象实况、指数、预警等级等查询展示功能。模型检验及系统应用结果表明,回归预报模型具有较好的适用性和准确率,系统在城区交通气象服务中发挥了一定作用。

杭州飞机气象观测资料处理及质量分析

为了更好地将全球共享的飞机气象观测资料(AMDAR资料)应用于本地气象业务,解决由AMDAR资料时空分布不均匀带来的应用不便的问题,利用2019年4月至2020年5月杭州地区获取的AMDAR资料,在质量控制处理基础上提出一种新的提取AMDAR廓线数据的处理方法,将机场周边一定时间和空间范围内的飞机探测资料视作探空气球漂移至不同位置的观测,垂直方向采用插值算法实现廓线数据均匀分布,并利用中值滤波算法对廓线做进一步质控。最终提取的AMDAR廓线数据与杭州探空数据进行了对比误差分析。结果表明:温度、风速和风向的总体平均偏差分别为-0.83℃、0.02 m/s、0.47°,均方根误差分别为1.93℃、2.02 m/s、25.05°,AMDAR温度廓线数据整体偏小,且相对暖湿的季节比相对干冷的季节偏小更加明显,AMDAR风廓线数据无明显系统误差,数据质量较好;温度和风速对比误差在2000 m及以上高度范围随高度增加而增大,但风向的对比误差相反;环境风速越大,风速的对比误差越大,风向的对比误差却越小;AMDAR廓线数据与探空数据具有较好的一致性,但在02:00—06:00以及5000 m以上高度缺测较多。总体来看,本文提出的AMDAR廓线提取方法具有一定的应用价值,能够为AMDAR资料在不同地区的应用提供参考。

临安一次梅雨锋暴雨过程的风廓线雷达探测资料分析

利用临安CFL-03型边界层风廓线雷达探测资料对2017年6月23—24日的一次梅雨锋暴雨过程进行了详细分析,结果表明风廓线雷达能够揭示江淮梅雨系统中的中尺度切变线特征,低空切变线是这次暴雨过程的降水主要集中在降水前段和后段的主要原因,高空西风急流使降水得以维持发展。由功率谱数据估算的回波强度反映了此次暴雨过程的发展变化细节,降水集中区的降水云体发展深厚,达到5 km以上。垂直速度和大气折射率结构常数(C_n^2)与降水的变化趋势一致,10 mm的降水量对应的垂直速度接近7 m/s,C_n^2对数值接近-11。由于与降水的良好对应关系,风廓线雷达产品可以应用于强降水灾害天气的监测业务。

基于Spring的气象数据服务系统设计与实现

为使用户便捷、稳定、高效地共享气象数据和服务,设计并实现了面向气象业务应用的数据服务系统。系统基于Spring框架的多层架构实现数据模型、业务逻辑和数据服务,通过REST方式的Web服务为前端应用提供后端支撑。叙述了系统设计思路、技术架构和实现机制,详细分析了Spring框架在组件解耦以及对RESTful Web服务支持等方面的关键技术,并通过浙江台风网应用实例说明了气象数据服务系统在气象业务中的应用效果,表明该气象数据服务系统具有一定的推广应用价值。