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1.
华北高速天津段公路气象数据质量控制分析 总被引：1，自引：0，他引：1
应用缺测分析、气候学界限值检查、历史极值检查、时间一致性检查、要素一致性检查和利用要素时间曲线人工检查等方法,对华北高速公路天津段公路自动气象站的能见度、相对湿度、气温、地温、风速等气象要素的数据质量进行分析,通过分析发现由于仪器故障造成数据缺测及在一定时间内恒定不变或变率太小是自动气象站存在的主要问题。在极少数情况下,存在超过界限值的错误数据;历史极值检查、时间一致性检查和要素时间曲线人工检查等方法对可疑数据错误检出率不高,现有检查域值还需要不断完善。 相似文献
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数据质量评估是模式业务运行中重要环节。本文利用土壤水分观测数据和中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)产品数据,采用MySQL数据库和html、JavaScript、HighChart等Web技术,建立CLDAS数据质量在线评估系统。系统采用相关系数、均方根误差、相对偏差和平均偏差等统计指标,实现对任意站点及省份、任意时段、不同土壤层次的土壤湿度的评估分析,并以时间序列图,散点图等多种方式对比显示土壤湿度观测与模拟值。系统具备各类统计指标的实时计算,并通过Web页面实时展示评估结果,实现对模式产品的数据质量进行实时监视。 相似文献
3.
采用通用标准的数据采集器和气象要素传感器集成实时气象要素自动采集系统,并利用VB中提供的Mscomm串口通信控件进行编程,实现气象要素数据的实时自动采集及"12121"声讯系统中实时气象要素的自动语音播报.本文仅是对我们在利用VB编程实现气象要素的自动采集与语音播放的一种实现方法的初步研究. 相似文献
4.
引入数据关联规则挖掘技术,分析地面观测中不同气象要素之间的相互关系,为不同气象要素观测数据的内部一致性检查提供参考。通过对2013年全年北京南郊试验站地面气象自动观测数据的分析,统计出了强关联规则气象观测要素相应的值域分布区间。分析了相对湿度和风速变化值之间的相关性,得到相对应的变化阈值;通过分析能见度与相对湿度的相关性,发现能见度变化受降水影响较大,因此,统计不同等级降雨强度所对应的能见度区间值,通过分析具体降水过程,揭示能见度与降雨强度随时间的变化关系,结果表明,利用上述相关性对气象要素观测数据进行判定,可以为多种气象观测数据的质量控制提供参考。 相似文献
5.
采用三个同类型的温度、湿度和雨量传感器分别对气温、相对湿度以及降雨量进行测量。通过计算同一气象要素三个测量值之间的离散度以及数据集中度,结合观测数据的时间序列变化趋势,融合得到一个更具有代表性,更加准确的数据作为该气象要素的观测值。对三种气象要素多种天气状况下的融合数据进行业务对比,一致率计算结果证明,多传感器融合结果与业务观测数据一致性比较高。对差值的规律和异常数据进行分析,显示多传感器具有以下优势：在单一传感器故障时保障观测数据连续不间断,剔除由信号干扰或者误操作导致的错误数据,增加强对流过程中奇异数据的可信度,及时反映单个传感器性能变化。因此多传感器自动站不但可以作为业务使用,而且对解决业务观测中部分数据不可信的问题具有重要意义。 相似文献
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按照最新地面气象要素数据文件（V1．0）格式规定,建立SQLServer数据库,实现地面自动站逐时气象要素入库、Web显示、查询及Excel报表输出等功能。入库功能的实现基于C／S工作模式,使用VB编程语言,定时读取,后台自动运行,具有按月补调功能。前端Web显示查询及Excel报表输出部分的实现,主要基于B／S工作模式,使用ASP架构、VBScript脚本语言、SQLServer数据库等技术,少部分功能使用JavaScript脚本语言。地面自动站逐时气象要素的Web共享实现,对于气象业务、服务及管理等部门,均具有一定的参考意义。 相似文献
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专用气候数据空间插值软件ANUSPLIN及其应用 总被引：27，自引：0，他引：27
空间化的气候数据作为环境因子参数是区域气候模型和地学模型的基础,而插值软件是实现气候观测点数据空间化的工具.ANUSPLIN基于薄盘样条函数理论,引入多个影响因子作为协变量进行气象要素空间插值,大大提高插值精度,且能同时进行多个表面的空间插值,对时间序列的气象要素更加适合. 相似文献
8.
对表片冷空气强度的气象要素极值自动扫描采集，结合寒潮预报区内指标站相应的气象要素值施行梯度运算，得到了指向寒潮预报区的相应气象要素梯度值，从而实现了冷空气强度及其变化的动态监测。 相似文献
9.
本文以气象要素标量场为对象，利用体绘制方法来实现其可视化，根据气象数据特点以及可视化对数据集的要求，建立了一个气象要素标量场可视化绘制模型，并给出绘制的实例，能达到实用的效果。 相似文献
10.
本文将研究对象从地面气象要素扩展到三维气象要素;针对三维气象要素空间分辨率提升问题,融合多气象要素交互影响、多尺度作用、多气压层气象要素天气系统配置作用等机理,提出一种多尺度残差拉普拉斯金字塔网络三维气象要素深度学习降尺度模型（Multi-Scale Residual Laplacian Pyramid Network,MSRLapN）。具体地,构造一种多尺度残差模块（Multi-Scale Resolution Block,MSRB）,用于从三维空间多种气象要素中自动提取预报特征;从机器学习领域引入多尺度金字塔技术描述气象要素的多尺度交互作用;然后,通过超分辨重建循环迭代方法,基于大样本历史数据学习订正降尺度预报的误差。在华东气候区,本文针对相对湿度和风速两种气象要素,实现了7种前沿深度学习超分辨降尺度方法的三维空间气象要素降尺度,并将本文提出的方法与这7种深度学习超分辨降尺度方法与之对比,实验结果表明：MSRB模块可从数据中有效提取三维气象要素多尺度作用的特征信息,MSRLapN有效实现了三维气象要素降尺度,效果优于其他对比方法。 相似文献