河北保定百年均一化逐日气温序列的建立及其气候变化特征

基于国家气象信息中心收集整理的保定气象站1919年以来逐日最高和最低气温观测数据,首先,通过数据质量控制剔除原始观测资料中因人工观测或记录、仪器故障及数字化人工录入等导致的错误数据;其次,基于天津百年均一化逐日气温数据,利用标准化序列法对质控后的原始观测数据进行延长插补;进而通过两种途径建立的年和月尺度参考序列,利用惩罚最大t检验(Penalized Maximal T,PMT)和分位数匹配法(Quantile-Matching, QM),修正了插补后保定气象站日最高和最低气温序列中因数据插补、迁站和仪器变更等造成的非均一性影响,由此建立了河北保定1912—2019年均一化最高和最低气温日值序列。分析表明,构建的年平均气温距平序列百年尺度的年代际和趋势变化特点与Berkeley Earth-monthly、CRUTS4.03和GHCNV3基本一致,并且与整个京津冀区域相比,很好地反映出保定地区城市快速发展所带来的增暖变化特点。另外,从百年极端温度变化来看,保定地区1912年以来年和季节极端温度也是呈明显的增暖变化,年和秋季极端最低气温(TNn)的增暖趋势分别为0.340℃/(10 a)、0.404℃/(10 a),对应的气温日较差(DTR)分别为-0.118℃/(10 a)、-0.215℃/(10 a)(均通过置信度为95%显著性检验)。

黄渤海海域16个石油平台站风速资料的初步质量检测

对天津建设的16个石油平台站2017年2-10月的2 min平均风速和极大风速的逐时资料进行了质量检测。其方法包括气候学界限值检查、内部一致性检查、持续性检查、时间一致性检查、空间一致性检查以及质量控制综合分析。结果表明:有87.5%的石油平台站风速观测资料质量较好,能够为海洋气象预报、风能资源评估等提供宝贵的基础支撑。与此同时,由于石油平台上油烟较大、海上高湿、高盐等环境因素影响导致了12.5%的平台站风速资料质量较差,造成其大量时间段的资料不能被直接使用。从而,一定程度上说明了与地面观测资料一样,在使用海洋气象资料之前应进行系统的质量控制,只有清楚并解决海洋气象资料中存在的质量问题,才能保证业务应用、研究分析以及资料统计与加工的准确性和可靠性。

基于Hadoop的GA-BP算法在降水预测中的应用

针对如何从海量的气象数据中挖掘出有用的知识,并提高气象预报的准确度,提出了在Hadoop平台上构建基于遗传神经网络算法的天气预报方法.该方法采用遗传算法与神经网络算法相结合,避免了传统算法容易陷入局部最优的问题,并以天津市13个台站1951–2006年的地面气候资料日值数据为基础,建立了遗传神经网络预测模型,最后以降雨量等级为决策属性进行了实验.结果表明,该方法对所有降水等级的预测准确率都要优于传统的神经网络算法,对于降水等级R0的预测精度最高,达到了87%,不仅可以有效的处理海量气象数据,同时具有较高的预测精准度和良好的扩展性,为天气预报提拱了一种全新的思路和方法.

数字能见度仪中目标物自动定位技术

针对相机抖动和旋转造成的观测目标物定位不准确的问题,提出了新颖的快速抗旋转匹配算法,该方法利用与运算形成卷积运算的模式,使匹配时间呈指数级下降.大量实验结果表明,利用该算法,数字摄像能见度仪的目标物自动定标准确,单次定标时间平均为24.2 ms,在相同情况下比原始算法至少快200倍以上,且观测准确度比普通算法提升7倍多,比手动定位观测提升将近5倍.基于该算法的数字摄像能见度仪测量结果符合世界气象组织对能见度仪研制标准的要求,且价格更低,具有广阔的应用前景.