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1.
周述学  叶金印 《气象》1994,20(11):37-39
介绍了一种雾的客观预报方法,并研制了一个与STYS接口的雾的客观预报自动化业务系统,对雾有一定的预报能力。  相似文献   
2.
温度客观预报自动化业务系统   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
朱正心  周述学 《气象》1997,23(3):34-37
介绍了一以T63数值预报产品为因子,用卡尔曼滤波方法作48小时最高,最低温度客观预报方法及其自动化业务系统,能补充目前地市台温度预报主要依靠主观预报的不足,对温度有一定的预报能力。  相似文献   
3.
基于MODIS的安徽省代表城市热岛效应时空特征   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
利用2001—2010年覆盖安徽省的MODIS数据,选取在气候、地理、城市化等方面具有代表性的合肥、芜湖、阜阳作为研究对象,并结合GIS技术,分析地表温度的日变化及季节变化特征,得到安徽省代表城市热岛效应的时空分布。结果表明:安徽省省会合肥的热岛效应最为显著,安徽省南部代表城市芜湖的热岛效应强于北部代表城市阜阳, 同时具有显著的日变化和季节变化特征。近10年来,安徽代表城市热岛面积和热岛强度均呈增加趋势,但合肥热岛强度大于3 ℃的极端热岛效应有一定缓解。白天大片水体对缓解城市的热岛效应作用明显,而夜晚则不明显,甚至成为地表温度的高值中心。夏季地表温度与归一化植被指数的负相关最显著,即提高城市植被覆盖度对降低地表温度和缓解城市热岛效应有重要影响。  相似文献   
4.
汪克付 《气象》1994,20(3):47-49
简要介绍了一个与STYS接口的省-市-县配套的市级暴雨综合物理诊断预报自动化系统,即市台根据省台的指导预报信息,启动市台预报系统作出响应,再结合县站单站预报指标,综合判断作出全区预报。  相似文献   
5.
王莘芳  汪克付 《气象》1996,22(12):40-42
利用日平均气温资料,将秋冬季节转换的过程划分为4种基本类型,讨论了不同类型与次年夏季(5—9月)旱涝的关系,同时应用该关系制作夏季旱涝的长期趋势预测  相似文献   
6.
王莘芳  汪克付 《气象》1996,22(12):40-42
利用日平均气温资料,将秋冬季节转换的过程划分为4种基本类型,讨论了不同类型与次年夏季旱涝的关系,同时应用该关系制作夏季旱涝的长期趋势预测。  相似文献   
7.
赵廷龙 《气象》1988,14(5):48-49
一、引言 暴雨是芜湖地区汛期主要的灾害性天气。我们从1980—1985年的雷达观测资料发现,引起芜湖地区暴雨的回波形态,常可分为带状和絮状两类。6年统计资料表明:19例暴雨中(指本站有暴雨或100km探测圈内两站以上有暴雨),12例有带状回波,占63%;8个大暴雨日中有6例有带状回波,占75%,  相似文献   
8.
利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐步回归方法,尝试研究了一种以气候系统指数为自变量,霾日为因变量,建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明:1)重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征:年日数显著增加,并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多,夏季最少,四季均呈显著增多趋势,增速秋季最快,夏季最慢;月日数在1、12、11月较多,7、8月较少。中度以上霾的气候特征:年日数显著增加,表现出渐变特征;季日数冬季最多,夏季最少,除夏季外均显著增多趋势,增速冬季最快,秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多,5、6月较少,8月则从未出现过。2)各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性,使用这些指数,计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程,最后对方程效果进行检验。  相似文献   
9.
汪克付  矫梅燕 《气象》1994,20(3):43-46
简要介绍了一个地(市)天气预报实时业务系统的建设思路,结构,特点,功能及潜在的业务能力。  相似文献   
10.
利用卫星遥感资料对安徽省46个台站进行分类,统计分析了城市站、郊区站和乡村站1961-2010年的极端气温指数的年和季节的变化趋势及其受城市化的影响和贡献。结果表明:1) 近50年来,除最高气温年极大值外,其他气温年极值都有明显上升趋势,以最低温度极小值最显著;暖日、暖夜天数呈增加趋势,而冷日、冷夜天数呈减少趋势,其中暖夜和冷夜变化趋势更明显;各极端指数的变化趋势总体均表现为城市站较乡村站更显著,郊区站介于两者之间。2) 城市站最高气温极大值、最低气温极大值和最低气温极小值因城市化造成的增温分别为0.144、0.184和0.161℃/10a,增温贡献率分别达100.0%、58.8%和21.6%,但城市化对最高气温极小值影响较弱;季节尺度的城市化影响基本都造成增温,春、秋季更明显,而增温贡献率以春、夏季更明显,冬季最小或不显著。3) 城市化效应使暖日和暖夜天数增加、冷夜天数减少的趋势更加显著,城市化影响贡献率都在40%以上;暖日、暖夜和冷夜天数的城市化影响贡献率都在冬季最小或不显著。  相似文献   
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