简介:利用地表太阳总辐射和散射辐射对LongandAckerman(2000)的云检测算法进行了改进,提高了云判别的准确率。首先采用比值概率密度峰值法,初步选出晴天时刻。然后根据晴天时刻的地表太阳总辐射和太阳天顶角余弦值,拟合得到该日晴天总辐射近似表达式。在此基础上,计算各时刻实际观测值与用该拟合式估计的总辐射的比值,并再次利用比值概率密度峰值法,判断该时刻的天空状况。最后利用全天空成像仪观测资料和站点天气记录结果检验算法,结果表明,在天顶角小于75°条件下,本算法判断准确率平均达90.9%。改进的云检测算法减少了因水汽柱总量、气溶胶浓度和系统测量偏差的日变化及天顶角变化造成的误差。应用该检测算法,得到了香河和太湖两地云El发生频率并分析了云地表辐射强迫季节变化特征。两地云出现频率和云地表短波辐射强迫均夏季最大,春秋次之,冬季最小,太湖站云出现频率的季节变化幅度不及香河。香河云地表短波辐射强迫年平均为-39.5W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-25.9W·m-2、-70.9W·m、-51.1W·m-2、-10.8W·m-2。太湖云地表短波辐射强迫年平均为-66.2W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-84.6W·m-2、-89.1W·m-2、-50.2W·m-2、-44.1W·m-2。
简介:2008.7.82008年我院共录取研究生60名,其中博士研究生15名,硕士研究生45名。至2008年末,在校研究生共201名,其中博士研究生66名,硕士研究生135名。2008年我院共有58名研究生毕业,博士研究生毕业15名,硕士研究生毕业43名。这些毕业生均获得了相应学
简介:影响能见度的不仅仅是大气污染物,雾也是一个重要因素。因此,用能见度反映空气质量,需要考虑水汽的作用。在已有的研究结果基础上,构造空气污染指数(API)与能见度和空气相对湿度的数学关系。依据全国10个代表城市2001—2012年逐日API资料和同期08:00(北京时)地面气象资料,运用线性回归方法,确定公式中的待定系数,从而建立利用能见度和相对湿度估算API的统计方程。结果表明:(1)当空气相对湿度小于78%时,能见度主要受空气污染物浓度影响;当空气相对湿度大于96%时,能见度主要受空气湿度影响;当空气相对湿度介于78%~96%时,能见度受空气污染物浓度和空气湿度共同影响;(2)除拉萨和兰州外,其余城市API与能见度和相对湿度的相关程度都通过了α=0.00001的显著性水平,并且相关程度冬半年好于夏半年;(3)API与能见度和相对湿度拟合关系中的参数b0和b,除拉萨、乌鲁木齐和兰州以外,其余城市的变化幅度都比较小;(4)回代检验表明,除个别月份外,绝对误差和相对误差都相对较小,说明API与能见度和空气湿度的数学关系式可以拟合API。