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1.
南极高原拥有独特的天文观测优势,为了对南极中山站夜天文观测条件进行实测研究,中国科学院云南天文台专门研制了一套具有耐低温、自动除雪除霜等适应南极气候特征的全自动全天信息采集系统,该系统可以提供实时的全天云量、天光背景和全天图像,并将信息推送到网页实时显示。介绍了系统的研制及为适应南极气候进行的耐低温实验,统计分析了中山站2016~2017年的全天信息数据,结果显示,中山站2016和2017年的可观测时间为772.21 h和437.38 h,可观测夜数为93 d和51 d,天光背景最大真实值为22.05 Mag/arcsec 2,年平均气温为-10.6℃,最高气温19.1℃,最低气温为-44℃,2016年平均相对湿度为55.2%。 相似文献
2.
淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征 总被引:2,自引:0,他引:2
基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。 相似文献
3.
安徽省冬小麦水分盈亏特征及其对产量的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
利用安徽省1971—2010年的气象资料和冬小麦产量资料,采用水分盈亏指数分析了安徽省冬小麦全生育期和关键期(孕穗至乳熟期)水分盈亏的时空变化特征,以及旱涝对产量的影响。结果表明:冬小麦全生育期和关键期水分盈亏指数基本呈纬向分布,合肥以北水分亏缺明显,江淮南部及其以南地区水分供应基本充足,越往南水分盈余程度越大,总体来看缺水程度关键期大于全生育期;近40年冬小麦水分盈亏指数的时间变化趋势不明显,但年际波动大,旱涝灾害风险增加。干旱主要发生在沿淮淮北地区,涝渍在江淮及其以南地区发生频率较高,典型旱涝年平均减产率分别为4.2%和12.4%;造成冬小麦减产10%的中度旱灾风险北部大于南部,中度涝灾风险南部大于北部。南部涝渍风险和造成的产量损失明显大于北部的干旱,水分偏多的南部地区要尽量减少冬小麦的种植。 相似文献
4.
江淮之间夏季雨滴谱特征分析 总被引:11,自引:3,他引:8
分析了2011—2013年夏季(6—8月)滁州地基雨滴谱观测资料,根据雨强及其随时间的变化将降水分成对流降水和层云降水,分析不同降水类型的雨滴谱特征。结果表明:滁州地区对流降水的质量加权直径Dm和标准化参数lgNw的平均值分别为1.67 mm和3.91 mm-1·m-3,层云降水Dm和lgNw的平均值分别为1.18 mm和3.57 mm-1·m-3,对流降水雨滴平均尺度更大。Nw相比Γ分布参数N0能更好地反映总数浓度Nt的大小。Γ分布3参数均随雨强的增大而减小,当雨强增长到一定程度时,μ(谱型)和Λ(斜率)趋于常数。研究了μ-Λ关系和Z(反射率因子)-R(雨强)关系。对流降水和层云降水的Z-R关系分别为Z=408R1.20和Z=301R1.21。新的Z-R关系和经典Z-R关系(Z=300R1.40)反演的雨强相比实际观测值均偏小,但新的Z-R关系反演的雨强与实际观测值更接近。 相似文献
5.
A Comparison of De-noising Methods for Differential Phase Shift and Associated Rainfall Estimation 下载免费PDF全文
Measured differential phase shift ΦDP is known to be a noisy unstable polarimetric radar variable, such that the quality of ΦDP data has direct impact on specific differential phase shift KDP estimation, and subsequently, the KDP-based rainfall estimation. Over the past decades, many ΦDP de-noising methods have been developed; however, the de-noising effects in these methods and their impact on KDP-based rainfall estimation lack comprehensive comparative analysis. In this study, simulated noisy ΦDP data were generated and de-noised by using several methods such as finite-impulse response(FIR), Kalman, wavelet,traditional mean, and median filters. The biases were compared between KDP from simulated and observedΦDP radial profiles after de-noising by these methods. The results suggest that the complicated FIR, Kalman,and wavelet methods have a better de-noising effect than the traditional methods. After ΦDP was de-noised,the accuracy of the KDP-based rainfall estimation increased significantly based on the analysis of three actual rainfall events. The improvement in estimation was more obvious when KDP was estimated with ΦDP de-noised by Kalman, FIR, and wavelet methods when the average rainfall was heavier than 5 mm h-1.However, the improved estimation was not significant when the precipitation intensity further increased to a rainfall rate beyond 10 mm h-1. The performance of wavelet analysis was found to be the most stable of these filters. 相似文献
6.
7.
8.
将气象数据分为离散数据、格网数据和要素数据,在此基础上,建立了气象数据库,包括气象资料信息数据库、社会资料信息库、基础地理数据库和气象空间数据库,并详细分析了气象数据的组织结构、表达和处理方法,最后提出了基于GIS的气象数据管理与表达的处理方法. 相似文献
9.
利用LAPS系统融合分析资料对安徽沿淮一次短时暴雨过程进行中尺度天气分析,探讨降水过程成因机制及天气结构特点,同时验证LAPS分析资料的实用性。结果表明:过程主要影响系统为中尺度气旋式涡旋,其向安徽北部沿淮地区移动为暴雨的发生、发展提供了触发机制。雷达降水回波主要出现在850hPa中尺度涡旋南侧以及700hPa槽前西南气流辐合上升运动过程中,持续的低空急流及其带来的水汽共同为暴雨过程提供了水汽条件和动力机制。比较雷达回波发展和云中液态水含量演变发现,云中液态水含量极大值区多出现在雷达回波单体的新生区域,借助于LAPS云中液态水含量分布结果对预测雷迭回波发展趋势及降水分布有借鉴作用。 相似文献
10.
利用遥感技术对大气环境污染进行监测时,云是影响痕量气体反演精度的重要因素,因此在痕量气体反演中需要对云的影响进行校正,通常使用的云参数主要是有效云量和云压。本文基于O2-O2 477 nm吸收波段构建了O2-O2云反演算法:首先,根据有效云量和云高与连续反射率和O2-O2斜柱浓度之间的对应关系,结合假定的云模型利用VLIDORT辐射传输模型建立关于有效云量和云压的查找表;然后,通过差分吸收光谱技术拟合卫星载荷观测的大气层顶辐射,获得O2-O2斜柱浓度并计算连续反射率;最后,结合辅助数据,根据查找表进行插值反演获得有效云量和云压。通过将算法应用到OMI观测数据,将反演结果与OMCLDO2产品进行对比验证,有效云量和云压空间分布一致,相关系数R均超过0.97;并还将该算法应用于下一代大气成分监测仪器TROPOMI,与FRESCO+产品对比,有效云量和云压空间分布基本一致,当地表类型为海洋时,有效云量相关系数R大于0.97,云压相关系数R大于0.94,云压反演结果存在一定的区别;通过将O2-O2云反演算法和FRESCO+云压反演结果与CALIOP Cloud Layer产品进行对比,结果表明,在低云情况下,O2-O2云反演算法线性回归方程斜率为0.782,截距为198.0 hPa,相关系数R为0.850,算法表现优于FRESCO+。而在高云情况下,FRESCO+反演结果更接近CALIOP云压结果。在OMI和TROPOMI上的应用表明O2-O2云反演算法在大气云反演中具有较高的准确性和可行性,可以为大气痕量气体反演的校正提供云参数,并为中国同类型卫星载荷的云反演算法提供算法参考。 相似文献