GStar I型自动土壤水分观测仪数据标定方法研究

采用数理统计方法对渭南市蒲城、白水、韩城、华阴4站人工与GStar I型自动土壤水分观测仪观测的土壤体积含水量数据进行相关分析和多项式拟合,结果显示：自动观测土壤水分数据与人工观测数据显著相关,拟合方程标定效果优于D值标定效果,方程标定后数据准确率提高,可满足干旱监测和服务需求。

     

便携式土壤水分测量仪本地化应用研究

为提高PASW-1型便携式土壤水分测量仪在实际工作中的准确率,利用烘干法对仪器进行本地化标定。通过回归分析,得到不同土壤层次的标定曲线,根据标定曲线反演并计算出土壤相对湿度,结合气象干旱等级划分标准,制定出自动体积含水量对应的干旱等级查询表,便于实际业务应用。     

渭南日光温室小气候特征分析及预测方法

为探求陕西渭南地区日光温室小气候变化特征及预测方法,切实提高为农服务水平,利用陕西渭南市华州区设施农业试验点日光温室2014—2016年冬季(11—3月)棚内外气象观测资料,采用对比分析及逐步回归方法,对冬季晴天、多云、阴天天气条件下温室内温、湿度日变化特征及最低气温预报模型进行分析研究。结果表明:各天气条件下日光温室内温、湿度日变化均呈单峰型变化,气温最低值均出现在日出前后,于午后13—14时达到最高值,相对湿度则相反;夜间温、湿变化相对稳定,湿度接近饱和状态;晴天时温、湿度变化幅度大于多云和阴天时。试验建立的日光温室内未来一天最低气温预报模型,通过检验,其误差值在2℃范围内的准确率达到80%以上,预报准确率可满足业务应用。     

非线性实时天气预报制作系统的开发应用

近年来计算机视频发展速度异常迅速，各地气象部门相继引进计算机天气预报制作系统。专业影视设备公司在处理天气信息的输入，大多采用字模卡或字幕软件实现，对气象部门制作气象节目来说，其价格非常昂贵，而且在制作气象节目的简便程度上有所欠缺。随着更高性能的视频编辑卡不断推出，依托Adobe Premiere6．0或以上版本开发的天气预报制作系统，可以使节目方便快捷的实时录制。     

基于MODIS数据的渭南市土壤水分反演研究

根据MODIS数据特点,分高植被覆盖和低值被覆盖条件,研究了MODIS第1~7波段数据与土壤表层水分含量之间的关系,基于分析结果,选择与土壤水分含量相关度高的MODIS数据波段,建立渭南市0~10cm土壤相对湿度反演模型。利用模型开展渭南市土壤墒情监测,只需在晴空条件下,使用一景白日过境的MODIS卫星数据,即可完成土壤表层水分快速监测。     

渭河流域一次对流性暴雨过程分析

使用常规观测资料、FY-2E红外卫星云图及其反演产品TBB、多普勒雷达资料、地面加密自动站资料,分析渭河流域一次对流性暴雨天气过程。结果表明：在西风槽东南移及副热带高压西伸北抬背景下,由地面中尺度辐合线触发形成的1个MαCS和3个MβCS是这次过程的直接影响系统;中高层前倾槽结构和低层较强垂直风切变有利强对流不稳定层结...     

渭南市冬小麦产量预报模型研究

利用1998—2012年渭南市气象与冬小麦产量数据,利用直线滑动平均模拟趋势产量,结合调和权重法预测趋势产量,采用SPSS20.0软件对气象产量进行逐步回归,得到年景和定量气象产量预测模型。统计趋势产量与气象产量合计值,得到年景(或定量)预报产量。通过验证,年景和定量产量预报准确率较高。     

渭北地区苹果花期推迟气温特征分析

采用渭北优势苹果种植区8县（区）2008—2010年的苹果始花期观测资料和月平均气温、积温资料与2011年相应资料对比分析,建立始花期预测模型。结果显示：2011年苹果始花期明显推迟,花期低温冻害风险降低。花期推迟主要受前期气温、积温影响,3月气温偏低起决定性作用。前一年12月到当年2月负积温绝对值与始花期呈正相关,前一年12月到当年4月上旬≥0o C积温、3月上旬到4月上旬≥10 o C积温与始花期均呈反相关。当3月平均气温小于7 o C,始花期在4月12日以后;3月平均气温大于7 o C,则始花期在4月12日或之前;3月平均气温每偏低1 o C,始花期推迟1～2d。     

高原东部一次大暴雨过程成因分析

利用常规高空、地面观测资料、NCEP再分析资料以及FY-2C卫星云图资料,对2005年7月1日晚到2日发生在甘肃东南部的区域性暴雨、大暴雨和陕西关中东部的局地性暴雨、大暴雨天气过程进行分析。结果表明:这次暴雨、大暴雨过程发生在深厚的上升气流中,有明显的水汽辐合和输送,地面冷空气的堆积触发了低空急流左前方中尺度天气系统的爆发,关中东部喇叭口地形对气流的狭管效应和地形爬升作用增大华山附近的雨强。深厚的上升气流和有利的散度场分布有利于正涡度增长和中小尺度天气系统的形成和发展,为强降水形成提供了有利的动力条件。     

GStar I型自动土壤水分仪误差原因分析

为提高GStar I型自动土壤水分观测仪数据质量,利用2012—2013年渭南市8个气象站土壤水分观测固定段自动与人工观测数据进行对比分析,并从标定区间及方法、土壤冻结、仪器跳变、观测环境、人工取土等6个方面分析误差原因,得出提高数据质量的方法与建议。