地磁指数变化分析

结合诊断统计和EEMD方法,对1957—2023年地磁指数变化开展分析,结果表明:地磁指数(Dst)表现出年内双峰分布,10月和3月为低值,6月和12月为高值,同时日内变化双峰分布,07时最小,其后增加,13时达到最大,其后又减小,21时后又小幅增加,02时后再减小。1960年代Dst指数波动最为剧烈,1991年成为年代际转折点,此后指数由下降转为上升趋势。此外,地磁指数的长期变化中存在约11 a的周期,与太阳活动周期相吻合。1960年磁暴日数最多,而2009年最少,且春秋季节为磁暴高发期。

基于类卡尔曼滤波的哈尔滨智能网格气温预报检验及偏差订正

应用滑动平均(5 d、7 d)、类卡尔曼滤波递减平均两种订正方法对哈尔滨地区国家级指导预报最高(最低)气温产品进行预报能力初步检验及偏差订正。结果表明:两种订正方法对最高气温与最低气温预报产品24-240 h预报时效大部分时段均有正的订正效果,最高(最低)气温预报准确率提高1-2%,平均绝对误差0.1-0.2℃,其中24-96 h预报时效预报能力稍好,120 h之后预报能力较差,订正后预报准确率也不足60%。气温预报偏差还表现为明显的季节变化特征,7-9月最高气温的预报效果优于冬春季,冬半年的订正幅度较夏季稍大。另外,不同天气状况下降水天气对气温预报有一定的影响,如果能进一步改进模式预报中降水带来的偏差,将进一步提高模式订正效果。

哈尔滨市1961—2010年高温天气的气候特征及影响分析

利用1961—2010年哈尔滨市13个气象站日最高气温资料,分析哈尔滨市夏季高温年、月分布和空间变化特征。得出结论哈尔滨市的高温天气主要出现在6月,7月次之,5月和8月最少;异常多高温年主要出现在20世纪70年代末期和20世纪末的两段时间里,异常少高温年集中在20世纪80年代、21世纪初期。

利用气象卫星遥感进行哈尔滨地区作物生长状况监测及产量预报

文章通过对近几年的极轨气象卫星实时接收到的AVHRR/HRPT资料进行处理,数据经校正生成哈尔滨地区归一化植被指数灰度图像,利用种植作物结构不同造成绿度值不同的基本原理,进行作物生长状况监测及产量预报。研究表明,利用气象卫星资料进行作物生长状况监测及产量预报,具有客观、及时和动态跟踪等优点,结合传统气象产量预报方法,使产量预报水平有所提高,准确率可达98%以上。

东北三省1961—1990年与1991—2018年降水量变化综合观测

利用1961—2018年东北三省32个国家气象观测站逐日降水资料,对黑、吉、辽三省极端降水的时空变化特征进行分析。对比1961—1990年和1991—2018年这2个时间段,先后对其最大24h降水量、农作物主要生长季降水量、最大月降水、日降水量≥10mm以及≥25mm的日数、连续无雨日数(CDD)和连续降水日数(CWD)等极端降水指标进行了分析,发现与1961—1990年相比,过去30年冬季降水量增加,但分布不均匀性也增加,最大月降水总量在300~400mm范围内数据分布密度较高,强降水日数相近,但数据集中度更好,连续降水日数的密度大值区提高1.0~1.5d,东北三省的夏季24h最大降水量呈现出西部增长东部减少趋势。

可控硅交流调压电路的调整

可控硅交流调压的负载是大功率升压变压器。若同一相的正、负脉冲不对称，直流分量加大。变压器对直流是短路的，直流电流过大，则会烧毁可控硅。本文提出一种工程上实用的调试方法来解决这一问题。

基于Python气象数据处理与可视化分析

全国综合气象信息共享平台(CIMISS气象数据统一服务接口)是目前黑龙江省气象业务、科研主要数据环境之一,本文主要从4种数据接口方式之一的客户端方式出发,基于Python实现了地面要素实况资料、数值模式产品、雷达反射率的可视化绘制,并介绍了Python常用扩展库以及气象数据应用中的优势。利用Python进行可视化前首先进行Rbf插值等数据处理,然后分别使用Matplotlib库中的contourf函数对等高线间空隙区域进行颜色填充,利用Basemap叠加地图,调用maskout对象的shp2clip方法白化要素在边界文件之外的区域等步骤实现基于Python的气象数据处理与绘图。

哈尔滨市冬季地面温度变化特征及预报模型

利用哈尔滨自动气象站2003年11月-2012年3月的逐分钟地面温度、气温、相对湿度、风速、降水等资料,统计分析了哈尔滨市冬季地面温度的变化特征,结果表明:哈尔滨市道路结冰月季分布不均,主要集中在冬季,12月出现次数最多;地面温度与气温的日变化规律很相近,早晨06时左右达到最低值,午后达到最高值。分析多种气象因子与地面温度的相关关系,发现气温在各项因子中最显著。利用逐步回归方法建立了冬季最高地面温度和最低地面温度的预报模型,各模型均通过显著性检验。最高地面温度模型预报结果与实况的变化趋势接近,误差在1℃左右,具有很好的实际应用价值;而最低地面温度模型预报结果与实况稍有偏差,实际应用中需对模型预报结果进行适当订正。

冬季交通气象指数预报方法

本文分析了影响哈尔滨市交通的雪、雾、温度和大风等几种主要的气象因子,对其影响给予量化,制作了冬季交通气象指数。

哈尔滨市初春一次雨夹雪天气过程的分析

对哈 尔 滨市 初春 季 节雨 夹雪 天 气的 成因 、环 流 形势 及相 关 物理 量作 了 一定 的分 析 ,提 出在 日常预报 工作 中 应用 数值 预 报产 品 提高 预报 降水 确 率的 重 要性 。