简介:利用2000~2010年逐3h一次的常规报文资料和2.5°×2.5°的NCEP月平均场再分析资料,统计分析大连海雾发生时各种大气环境要素特征,确定有利于海雾生成的环境要素条件,并以此讨论海雾的成因和性质。同时,统计分析了大连海雾的年际变化与季节特征,对造成大连海雾异常偏多与偏少时的环流形势与水汽条件进行对比,分析有利于海雾生消的环流形势和海雾的水汽来源,以及海雾的性质成因。结果表明,大连海雾多发于春夏2季,其中尤以5~7月为海雾多发期,而在秋冬季很少发生。海雾主要出现于下半夜至上午前(从02点到11点),其中清晨05~08时最多,其消散一般在上午日出之后。风速在2~8m/s之间的偏东风或偏南风最有利于大连海雾的发生。当预报海雾发生时,T-Td〉0.6℃时,判断能见度〉300m;T-Td〉1.1℃时,能见度一般〉500m;T-Td〉2.1℃时,能见度〉800m。海雾在1008hPa时发生频次达到一个峰值,当气压〈995hPa和〉1030hPa时,基本上没有海雾的生成。大连海雾多为平流雾,海雾的年际变化是大气环流变化的结果,海雾发生频数与副高西侧的偏南季风气流相关,当副高增强时,西南季风气流可以直接将热带洋面的水汽输送至大连地区,这样的平流水汽遇到冷的下垫面时,在大连海域形成海雾。
简介:1.1重大农业气象灾害立体监测与动态评估技术通过对西南玉米和水稻干旱、南方双季稻低温、黄淮海小麦干热风不同灾害的立体监测与动态评估技术的研究,提出上述不同农业气象灾害的致灾气象指标和灾害分级指标体系,研发了可在气象业务中应用的基于地面观测、卫星遥感和作物模式相结合的不同灾害的立体监测技术和动态评估的技术方法。该项目所研究解决的农业气象灾害监测与评估中的关键技术是针对我国农业生产模式和灾害对象,具有明显的地域性和现实性等特点,同时也是针对气象和农业部门的业务需求和决策服务的需求而展开的,因此本项目的实施,可以比较显著地提高我国农业气象灾害的监测和评估能力。(赵艳霞)
简介:1.1高时空分辨率数据融合模型研究本研究对基于MODIS产品(高时间分辨率、低空间分辨率)和Landsat卫星数据(高空间分辨率、低时间分辨率)光谱相似性、像元空间尺度和时间差异的数据融合模型STARFM进行如下改进:(1)将MODIS双向反射率数据校正为天顶方向,根据地表覆盖类型数据实现BRDF产品的缺测值填图;(2)利用滑动窗技术,计算得到MODIS和Landsat数据的最大相关系数,进而实现MODIS和Landsat数据的几何精度校正;在此基础上构建集成的数据融合模型框架(IntegratedSTARFM,ISTARFM),实现模型半自动化运行。该模型框架可以实现两类数据在时间分辨率和空间分辨率的向上融合,为高时频、精细化冬小麦区域干旱监测服务。(王培娟)