简介:大家都知道,天气、气候的变化直接影响着人民的生活。大到国家建设、工程决策,小到个人生活、衣食住行、生老病死,无不与天气、气候变化息息相关。今天,依靠现代化通信科技的进步和高能计算机的发展,气象资料的收集、分析、处理能力和预报产品准确性、分发速度都得到空前提高。气象部门开发并对外提供的气象信息产品不断增加,气象信息服务手段和方式越来越先进,气象信息服务对象越来越细化和广泛。因而做好气象信息服务工作任务重、难度大。据调查,目前我省气象信息服务缺乏客观、有效的方法,尤其是在市县气象部门,因此有必要进行气象信息服务理念与创新方法的探讨。
简介:气象要素是资源、环境和灾害以及全球变化等领域研究的数据基础,格点化数据在未来研究应用中显得日益重要。基于中国境内667个基本和基准地面气象观测站点的基本气象资料,使用ANUSPLIN专用气候插值软件对1961—2006年逐日气温、降水进行插值,并利用未参与插值的全国1667个加密站点对插值结果的准确性进行检验,同时与反向距离权重法和普通克吕格法等插值方法的结果进行对比。结果表明:利用667个站点使用ANUSPLIN软件进行逐日平均气温插值有92.0%的误差在2.0℃以内,75.0%的误差在1.0℃以内,0.9%的误差在5.0℃以上,平均绝对误差为0.8℃;对逐日降水进行插值,75.0%的误差小于5.0mm,85%的误差小于10.0mm,平均绝对误差为6.4mm,误差大小与降水量呈现出正相关性,对局地强降水的插值效果不好,这可能与参与局部拟合插值的样本数太少有关;同时,夏季的温度插值误差小于冬季,而冬季的降水误差小于夏季。将ANUSPLIN的局部薄盘样条插值结果分别与反向距离权重法和普通克吕格法的插值结果进行对比,显示ANUSP-LIN软件的插值误差最小。结果同样表明,适当增加站点数量和提高DEM精度可进一步提高ANUSPLIN软件的插值精度。
简介:采用FFT算法和PPP算法,对南京S波段双线偏振全相参脉冲多普勒天气雷达-次实测回波时Ⅰ/Q信号进行谱宽估计,并对谱宽估计值及其偏差与信噪比的关系进行了分析.结果发现:)相对高信噪比数据,低信噪比回波的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差呈指数增长.相对FFT算法,PPP算法的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差增长速度更快.2)为提高谱宽估计精度必须要尽量消除噪声(主要是低信噪比回波信号)造成的影响,分别对FFT算法和PPP算法提出了改进方案,两种算法的谱宽估计质量都有了较大提升,尤其是低信噪比回波数据.修正后FFT算法处理得到的谱宽数据与RVP8偏差更小,而修正后PPP算法处理得到的谱宽数据偏差较大且比较离散,这表明FFT算法的估计精度更高,但实际处理过程中PPP算法的处理速度更快,两种谱矩估计算法各有优劣.
简介:利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为:80.6%(多元回归)、74.6%(逐步回归)、100%(BP神经网络);模型试报准确率分别为:72.7%(多元回归)、72.7%(逐步回归)、81.8%(BP神经网络)。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为:76.9%(多元回归)、71.8%(逐步回归)、93.5%(BP神经网络);模型试报准确率分别为:76.0%(多元回归)、72.0%(逐步回归)、84.0%(BP神经网络)。结果表明:多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。