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土壤湿度是控制陆地和大气间水分和能量交换过程的重要变量,而自动气象站观测是获取地表土壤湿度的主要手段。地表自动气象站观测的准确性能够直接影响其应用效果,因此, 开展自动气象站土壤湿度质量控制分析具有重要意义。基于2010—2014年云南省37个自动气象站土壤湿度数据,采用谱分析方法,以观测值及其Savitzky-Golay二次导数的平均值、均方差、变化率等统计量为判据,筛选剔除了观测数据中的随机噪声、异常峰值和异常平稳值。结果表明:云南省自动气象站观测数据均有缺测,两种异常值中,异常平稳值占绝大部分。与降水时间序列对比发现,不同降水强度下各层土壤湿度变化存在一定差异,砂质土站点对降水的响应最为明显,黏质土站点雨后土壤湿度变化幅度最小。 相似文献
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利用2017—2018年GRAPES-GFS模式预报资料和广西区域自动站逐时气温观测资料,分析模式预报偏差特征,发现GRAPES-GFS模式对广西区域2m温度的预报系统性偏低,随着预报时效增加,预报偏差增大,系统性偏差主要出现在桂北山区、左右江河谷及沿海;春夏秋三季的午后气温预报偏差有明显的系统性,冬季午后气温和四季凌晨气温预报偏差的随机性较大。为了确定滑动订正的最优时窗,通过活动时窗长度的方法,设计不同的滑动订正方案,制定最优时窗滑动订正方案,并进一步利用2020年最优时窗滑动订正业务试验产品,对比验证了该方案的订正效果。结果表明:分别采用固定时窗、季节最优时窗、月份最优时窗等滑动平均订正方案进行订正,春夏秋3季的订正效果明显好于冬季、午后订正技巧高于夜间,其中固定时窗滑动平均方案中的长时窗(15～60d)订正、季节最优时窗滑动订正以及月份最优时窗滑动订正这几种方式订正效果最优;所制定的最优时窗滑动平均订正方案,可以在不同滑动方案的基础上稳定地提高预报准确率,达到最优时窗滑动的目的。 相似文献
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本文结合省级气象大数据云平台“天擎”业务试运行以来系统运维、业务迁移融入和应用研发经验,以气象预报服务人员的技术视角，给出在客户端开发及系统融入过程中的服务接口应用技巧，包括：采用函数式编程简化服务接口调用实现；引入“重试”机制确保接口调用成功率；运用JSON返回数据方式提高云平台气象要素信息提取和处理效率；掌握规避系统访问限额技巧以提升应用研发体验。结果表明：开源“天擎”云服务算法和系列软件包能够加深应用人员对系统运行机制及其服务理念的理解，促进气象大数据云平台高效安全使用，推动气象业务系统深度融入融合。 相似文献
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