陕西自动与人工观测风对比评估

利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。     

气象档案与气象资料的区别

1　气象档案与气象资料在概念上的区分气象档案是指天气观 (探 )测、天气预报和气象业务管理、气象科学研究中直接形成的 ,具有保存价值 ,并按照一定的归档制度 ,作为真实的历史记录集中保存起来的技术文件材料 (包括图纸、照片、报表、文字材料、磁性材料 )。气象资料是为气象     

自动气象站与人工气象站蒸发量对比分析

对2004年、2005年绥德、定边、洛川、西安、汉中、爱康6个配有E-601B蒸发器及蒸发传感器的台站作蒸发量对比分析,通过逐站逐月（共92个月）分析蒸发误差率发现：有3个月误差率等于0,67个月自动站的蒸发量大于人工站观测的蒸发量,占总数的73％,其中误差率最大是安康站2004年11月为49％。结冰是导致陕南地区冬季蒸发误差率较高的主要原因,而降水是造成自动站蒸发量偏大或缺测的另一因素,仪器故障引起蒸发失真各个台站都会出现。2005年蒸发误差率普遍低于2004年。     

对一些沙尘暴强度划分标准中存在问题的讨论

研究发现,目前被我国一些学者采用的沙尘暴强度划分标准和气象观测规范中关于水平能见度观测记录的规定有明显差异,这个问题导致沙尘暴强度划分标准与50 a气象能见度观测资料不匹配,从而引起资料统计上的混乱和强沙尘暴、特强沙尘暴分析上很容易出现的错误。为此,就这个问题进行了分析讨论。     

日平均计算方法对气温统计值的影响

为了弄清不同日平均计算方法对气温统计值的影响,利用陕西6个基准站的定时气温资料分别进行24次观测与4次观测,以及4次与3次观测值计算所得日平均气温计算值的差异分析,并对1961-2010年的3次、4次、24次计算的年平均气温序列进行均一性的惩罚最大F检验(PMFT).结果表明:24次气温定时值计算的日平均气温均值高于4次值,平均差值为0.13℃,标准差为0.39℃,两者差值在秋季较大.4次比3次日平均气温值平均偏低0.14℃,标准差为0.85℃,一年中,夏季差值最大.不同次数的日平均气温计算方法可引起月、年平均气温值0.2℃甚至以上的升降.24次气温值的使用可以使单站的气温增暖速率提高0.03～0.04℃/10a.但日平均气温计算方法的改变不会造成气温序列的非均一.     

佛坪站址迁移对气象要素均一性的影响

本文利用德国OTT公司生产的Parsivel激光降水粒子谱仪取得的资料,对汾阳2008年7月17日的一次层积混合云降水过程的雨滴谱资料进行详细分析.计算了地面雨滴谱的特征值,并结合雷达资料进行了相关的分析研究,得到了有意义的研究结论.     

陕西新一代天气雷达与自动站联合估测降水质量评估

利用2016年和2017年共5次降水过程数据,对天气雷达-自动站联合估测降水和自动站降水、雷达OHP产品进行对比分析,并给出联合估测降水拟合的Z-R关系。结果表明:自动站1h降水量≤1mm时,联合估测降水的平均相对误差大,但均方根误差在可接受范围内,且联合估测降水量非常接近自动站降水量;自动站1h降水量1mm时,联合估测降水的效果较好,其中20mm时联合估测降水的精度最好,平均相对误差低于8%;自动站1h降水量1mm时,联合估测降水量优于雷达OHP(1h累积降水量)产品;同一次降水过程,不同时次的Z-R关系不同,无明显变化规律。     

自动气象站温湿传感器校准（更换）对人工和自动站对比差值的影响

选取陕西省5个基准站2003年1月至2007年12月自动站和人工站平行观测气温和相对湿度资料,研究同一地点温湿传感器校准(更换)后人工站和自动站月对比差值的变化。研究表明,温湿传感器校准(更换)后易形成两个不同的人工与自动站对比差值序列,对比差值突变的节点是今后进行单站资料订正非常关健的依据。     

飑的观测与陕西飑的变化趋势分析

对飑在地面气象观测中的天气特征进行讨论,并与天气学中的中尺度天气系统——飑线进行区别。分析了陕西飑的空间分布特征和年际、年代际变化特点,发现陕西飑的发生次数在1980年出现由少到多的强突变,认为1979年出版的《地面气象观测规范》对飑定义的修正是产生突变的主要原因。     

基于小波系数分割的局部自适应阈值图像去噪

针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题，本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解，其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割，分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块，然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩，最后通过小波逆变换得到去噪图像，并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明，本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的边缘特征，不仅能够获得更好的视觉效果，而且能够达到较高水平的数值指标。