不同算法下超大城市中心城区夏季冠层热岛强度的时空分异特征

为准确评估高度复杂的超大型城市冠层热岛强度分异特征,以武汉市为例,提出一种考虑城市不同片区空间差异性的冠层城市热岛强度(canopyurbanheatislandintensity,CUHII)计算方法,并结合基于“城-郊”二分法的传统算法探讨不同算法下冠层城市热岛特征。结果显示:传统算法下各片区始终表现出城市热岛现象,且CUHII日变化曲线高度一致;与之相反,片区算法中各片区的CUHII日变化差异显著,具有多个大型生态空间的武昌片区在昼间出现了持续的冷岛现象。同时,除晴朗天气外,高温和降水天气会进一步加剧片区算法中城市片区间CUHII差异。此外,传统算法识别的冷、热岛中心范围较小并分布于中心城区外围,而片区算法识别的热岛中心呈带状覆盖城区中部高密集开发区,冷岛中心则邻近武昌片区内大型自然湖泊。结果表明,提出的算法弱化了城市区域发展不均对冠层热岛评估带来的干扰,有利于深入挖掘热岛特征并更加准确地识别城市热环境需要优先干预的区域。

我国中部地区自动站与人工站气温的差异及原因分析

在我国,地面自动气象观测系统正在取代常规主要气象要素的观测,即人工观测的器测项目,新旧两种观测系统之间存在一定的差异。从气候科学的观点来看,这种差异会造成均一性数据集的开发以及极端天气事件的分析的误差甚至错误,所以将两种系统所获取的资料进行对比是非常必要的。计算了我国中部地区21个气象站2005年的年平均差值,对其中的6个国家基准气候站逐小时数据按照云量、风速、白天和黑夜进行分类对比,并将仪器所处环境、太阳辐射(夜间为辐射冷却)、仪器原理及观测方法的变化认为是气温差异产生的主要因素。研究表明:两种仪器观测的气温年平均差值基本上在±0.2℃之内。在上述差异因素中,大多数的台站仪器差异基本在±0.1℃之间,观测方法差异、仪器环境差异也比较小,而与太阳辐射有关的差异最大。

自动站与人工站相对湿度观测结果的差异及原因分析

相对湿度是大气探测中最重要的变量之一。只有正确的空气湿度记录序列才能揭示水汽在长期气候趋势监测方面所起的作用。自2000年以来,使用了几十年的相对湿度等常规气象要素的人工观测逐渐被自动观测所取代,为了了解两种观测仪器所测结果的差异,选取了全国17个具有代表性站点的观测数据并对其年平均差、标准差、日变化规律等进行了统计分析,然后根据自动观测与人工观测各自的优点和缺陷,将相对湿度数据按照气温和相对湿度大小分成了9类进行对比分析。研究发现,大多数站点的自动站与人工站相比较,两者之间有一定的"系统偏差",并且相对湿度的自动观测存在偏干的现象,年平均在3.5%左右,在相对湿润的地区,这一现象更明显;在相同的气温条件或相同的相对湿度条件下,高湿或高温情况下的对比差值均偏大。

自动气象站温度传感器的辐射误差

为了研究自动气象站温度传感器的辐射误差并建立预测模型,在对比自动气象站与传统观测网试验数据的基础上,设计了合理的处理流程对数据进行预处理,提取自动气象站温度传感器辐射误差成分。分析了自动气象站温度传感器辐射误差的时频域及相关性等统计特征,针对统计特征采用随机过程理论中的双重周期季节模型进行辐射误差的初步预测并利用修改模型进行修正,取得了较好的拟合效果。结果证明,双重周期季节模型预测自动气象站辐射误差完全可行,建立模型的方法可以普遍应用到各气象台站。

自动气象站数据预处理研究

随着计算机技术的发展与进步,自动气象站在气象数据采集中所起到的重要作用也日益突出.自动气象站可以采集大量的气象数据,但是用传统的方法却很难对这些数据进行及时处理.本文以面向对象的思想,运用C++技术设计并制作了自动气象站数据处理程序,它可以对22项气象数据进行预处理,极大地增强了对数据的处理能力.该程序可以计算各种气象数据每天的最大值、最小值及平均值并将其输出到指定文件,还可绘制曲线图并进行打印纸张输出,并且能够对每天采集到的气象数据文件进行批量处理,从而帮助气象工作者可以从大量的气象数据中快速地找到气象数据的基本特征.

浅谈区域自动气象站运行保障现状与发展

作为无人观测站,目前区域自动气象站在我国各省大量建设。随着数量的增加,给设备保障单位带来了很大的压力和工作量。在本文中作者结合多年来自动站运行保障工作的经验,对如何做好区域站的运行保障工作提出了自己的解决思路。

SMS短信技术在自动气象站监控和技术保障中的应用

本文提出在自动气象站监控系统中添加SMS模块,开发相应的短信收发查询软件,给出系统的软件功能分析,并实现软件编程,SMS技术在本系统中的应用研究为开发其他自动化设备的监控或自动应答系统提供参考。

广西自动气象站雨量图形化的实现

利用Visual Basic 6.0结合Surfer7.0绘图软件,设计实现广西自动气象站雨量图形化功能。该功能应用数据处理、图形绘制和图形显示输出3个模块,可以方便快捷地实现广西自动气象站雨量数据的图形化显示、打印和保存等工作。绘制的雨量图形清晰直观,在日常业务中,广西自动气象站雨量图形化的实现有利于预报员及时了解各地天气细微变化,提高预报的准确率。

基于ZigBee的自动气象站系统的设计

传统的有线数据传输方式对于自动气象站的建立有布线复杂,成本高等弊端。本文阐述了ZigBee技术的特点,提出了基于ZigBee技术的无线自动气象站系统的设计方案。实践表明:无线自动气象站系统具有安装简单,扩展容易,提高工作效率等优点,是自动气象站发展的趋势。

自动站与人工观测降水量差值的成因分析

通过自动站与人工站在降水量观测差值的对比,对差值原因进行了分析。

中尺度自动气象站故障维护与分析

针对中尺度自动气象站的构成以及出现的故障现象、故障原因等进行分析,提出故障维护的具体方法与措施,以提高中尺度自动气象设备运行能力。

GPRS/CDMA无线通信技术在气象自动站的应用

通过对我国各省市气象部门现在正大力推广布点的气象自动站数据传输通信进行分析,针对目前乡镇气象自动站使用有线本地通信所出现难以解决的问题,提出了利用基于GPRS/CDMA无线本地通信代替有线本地通信的设想,并就如何实现无线本地通信进行了详细的技术分析和实例解决方案。

基于区域自动站的东莞极端短时强降水特征

选取2008—2019年东莞地区97个区域气象站的逐小时降水观测资料,统计分析了东莞极端短时强降水的特征,结果表明:东莞地区极端短时强降水总体呈现出中西部多、东部少的特征。城区片是极端短时强降水的易发区域,说明城市作用对稳定滞缓的降水系统有阻碍效应,导致城区的降水强度增大。全市极端短时强降水总体大致呈现“一年多两年少”的波动上升趋势;年内分布主要集中在主汛期(4—9月),并在5—6、8月呈现出“双峰”特征;午后到傍晚、凌晨到早晨是极端短时强降水的易发时段。小时雨量在50~59.9 mm范围内出现的次数最多,占比超50%;小时雨量在100 mm以上出现过28次;极端短时强降水年极值在5—6月出现次数最多,2010年5月7日出现极端最强短时强降水,为143 mm。极端短时强降水年极值事件的天气流型配置主要有西南气流型、冷空气切变型、季风低压型和东风波型4种;发生在前汛期的主要影响系统为西南气流型和冷空气切变型,发生在后汛期的则为季风低压型和东风波型。

自动气象站辅助软件在数据传输中的应用

针对自动气象站监测与数据传输中常出现的问题,开发了6个辅助软件用于自动气象站的数据采集和传输,以保证数据传输的完整性和准确性。

基于Web GIS和.Net技术的自动气象信息探测系统研究

应用Web GIS技术和.Net技术开发了集实时监测、统计分析、浏览查询、预警报警、应用服务等多种功能为一体的自动气象信息探测业务系统,为短时强对流天气预报、台风预报、其它重大灾害性天气预报以及决策服务提供图形图像资料产品,为政府指挥防灾减灾决策提供科学依据。构建在Web上的GIS系统相对传统GIS系统具有不可比拟的优势,不但节省客户端维护费用,而且使得基于GIS的自动气象站信息应用随处可得,不再受客户端技术条件的限制,大大提高了气象业务服务的效率和效益。

基于故障智能诊断器的区域自动气象站的维护

通过对海南省近400个中尺度自动气象站出现的故障进行分析,从定期维护和设备的故障现象、故障诊断分析和故障排除等方面总结自动气象站故障智能诊断器的维护与维修,以供自动气象站维护人员参考。

区域气象观测资料自动发送系统

区域气象观测资料自动发送系统是为气象防灾减灾服务而设计的。它将区域自动气象站的所有观测资料,及时自动地发送并提供了自定义数据项定时发送、整站数据定时发送、自动触发发送、应急预警发送等多种发送形式;用户也可主动发送查询指令短信,通过系统查询实时或者历史的相关气象信息。根据用户的定制内容,以短信的形式发送资料通知用户,达到及时主动服务的目的。本系统采用企信通短信发送平台,可实现手机短信的群发、接收,和资料的定制、查询。

基于污染气象条件分级的深圳PM2.5污染回顾评价

提出了一种基于地面自动气象站网观测数据的污染气象条件分级标准,基于这套标准对2012-2019年深圳的PM2.5污染进行了回顾分析.结果表明,2012-2019年深圳PM2.5年均浓度总体上呈下降趋势,但2013年相对于2012年,以及2017年相对于2016年出现了反弹.其中,2013年PM2.5浓度相对于2012年反弹的主要原因是污染排放本身的反弹,而2017年相对于2016年的反弹则更主要是由于不利的污染气象条件天数增加造成的.在2012-2019年期间,深圳的地面污染气象条件总体上呈恶化趋势,出现不利于环境改善的污染气象条件天数总体上呈增加趋势,在这种不利情况下,深圳的PM2.5浓度仍然保持明显的下降趋势,充分说明了深圳市环保工作的成效.

利用在线向量机和Unscented Kalman滤波进行降水序列滤波研究

针对短周期降水序列模型估计困难、滤波误差不确定问题提出了在线向量机与Unscented Kalman滤波相结合的降水时间序列预测与滤波方法。从理论推导到真实数据的实验以及详细的误差分析证明了本方法对短周期降水序列滤波有较好的合理性和有效性。相比传统Kalman滤波方法和向量机滤波方法,该方法有更好的滤波性能和实用性。