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自动站采集的数据每小时都要传到微机进行处理。采集通信软件每小时从采集器获得数据,偶尔会出现丢失数据的现象。为了避免数据丢失、及时补传,应在正点查看是否有数据传输过来。本程序实现了每小时01分自动判断是否有数据,如果有,就提示一切正常。否则,值班员就要采取处理措施(如果计算机有声卡、音箱,无论正常与否,都会有语音提醒)。1 串口编程 采集器通过串口和微机进行通讯。程序的难点是串口编程。使用API实现串口编程,利用线程进行通信监控、采用重叠I/O模式。//打开COM1通信口hCommDev=::CreateFile(COM1,GENERICR… 相似文献
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利用西安世园会园区气象塔5—6月的草温和气温观测资料,对比分析不同天气条件下两个温度要素的日变化规律,借此提出相应的园区管理建议。研究发现:平均状况下草温〉气温;草温的日较差大于气温的13较差;两个温度要素的最低值均出现在日出前的05一06时,且草温的最低值明显小于气温;草温峰值出现在14时,而气温的峰值在晴好天气时出现在17时,阴天和降水时无明显规律。根据分析结果,建议园区植物灌溉应选择早晨05一06时,最需进行叶面降温时间为13—14时,夏季应增加喷洒频次,最佳喷洒间隔为1h。 相似文献
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基于2014—2018年关中区域西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡等5个主要城市6种大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、CO、NO2、O3)的逐日平均质量浓度和气象探空资料,分析了关中地区大气污染物时空分布特征、重污染过程持续性特征及逆温发生频率。结果表明:关中地区大气污染超标日达31%以上,西安最多为47%,其中颗粒物的污染程度高于气态污染物,盆地底部西安、咸阳的年均颗粒物质量浓度较盆地边沿的铜川高10~15μg/m3;首要污染物在冬季以PM2.5为主,频率达84%以上,夏季以O3为主;与北京、上海和广州相比,西安重污染过程持续时间最长,平均为9.4 d,这与冬半年频繁的逆温现象相关,西安08时逆温出现频率达69%。 相似文献
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利用1991—2021年西安市7个国家级地面气象站及2011—2021年西安市157个区域气象观测站逐小时降水数据,采用滑动累加的算法构建1 h、3 h、6 h、12 h不同时间间隔降雨量数据集。对上级推荐的关中地区暴雨预警信号1 h降雨量阈值参考标准在西安的适用性进行了讨论,并利用百分位法,结合西安暴雨灾害风险普查中短历时降水不同历史重现期数据成果,同时考虑西安城市排涝能力,在关中地区暴雨1 h标准参考阈值基础上,提出2种西安市暴雨预警信号1 h标准本地化备选修订方案。利用2015—2021年西安市气象观测站逐小时降水数据,分别对上级推荐及2个备选1 h雨量标准修订方案中,符合不同等级暴雨预警信号标准的降雨过程进行统计评估,得到西安市暴雨预警信号1 h新标准,并开展对外模拟试点发布,取得良好的服务效果。 相似文献
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利用2018—2019年西安轨道交通日客流量数据和同期气象数据,通过计算客流基准值和客流波动率分析降雨天气时轨道交通客流量的波动变化,并通过曲线拟合的方式建立降雨量与客流波动之间的关系模型,探讨降雨对客流波动的影响规律及原因。结果表明:降雨量<10 mm时,客流波动率集中在-01~01区域,且随着降雨的增大客流波动率有逐渐减小的趋势;当降雨量<15 mm或≥15 mm时,客流波动率与降雨量均有显著的负相关关系,但≥15 mm时相关性更显著;当降雨量<15 mm时,轨道交通客流量与降雨量有一定线性关系,总体随着降雨量增大波动率逐渐减小;在降雨量超过15 mm后客流波动呈现V型变化趋势。 相似文献
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基于2017—2020年6—9月陕西中短期网格客观预报产品(简称DCOEF)的降水产品,采用晴雨预报准确率、TS评分、预报偏差BIAS,对其在西安地区21个气象观测站的预报效果进行检验;同时采用第99%分位值的降水量值作为测站极端降水量的阈值,进一步了解DCOEF对极端降水的预报效果。结果表明,(1)DCOEF在西安地区逐年和逐月的晴雨预报准确率均在069以上,空间分布上在西安城区、高陵、阎良、临潼和灞桥地区的晴雨预报准确率普遍在075以上,具有较好的参考价值。(2)6—9月中,9月的晴雨预报准确率可达08,各量级的TS评分明显高于其他月份,且BIAS接近于1,预报效果最好。(3)随着降水量级的增加,TS评分明显下降,小雨的TS评分最高,且时间和空间差异小;暴雨TS评分时间和空间差异明显,除9月外整体评分较低,且空报率明显偏高。(4)DCOEF对西安区域平均降水量雨带分布和强降水中心位置分布预报与实况差别较大,但能较好地反映出区域降水的时间演变趋势,与实况较为接近,只是在降水量上存在一定的偏差,预报值较实况以偏大为主。(5)DCOEF对极端降水的预报缺乏稳定性,偏差大,尤其是对短时强降水所造成的极端降水事件预报能力弱。 相似文献