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利用1960~2015年京津冀地区88个国家级气象站观测资料(包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、日降水、日平均风速等),使用MASH(Multiple Analysis of Series for Homogenization)方法剔除台站迁址、仪器变更等因素所致偏差后,生成均一化的观测资料集。基于新资料集计算了各站气温、降水和凤速序列的线性趋势和Morlet小波等统计特征,分析了京津冀地区气候变化格局。结果表明:MASH方法能较准确地检测并校订观测序列中迁站、仪器变更等因素所导致的非均一性;1960~2015年期间京津冀年平均气温显著上升,上升幅度为0.261℃/10 a;降水减少,平均减少11.27 mm/10 a;风速显著减小,平均减小0.193 m s-1(10 a)-1。 相似文献
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北京自动气象站实时数据质量控制应用 总被引:33,自引:5,他引:28
自动气象站(AWS)观测资料是中尺度、短时效天气预报不可缺少的重要资料源之一.但由于AWS观测资料的特殊性,其质量问题不同程度地阻碍了它的使用.因此,AWS观测资料的质量控制越显重要.北京市气象局设计的自动气象站观测数据质量控制的方案主要是物理极值检查、历史极值检查、内部一致性检查、时间一致性检查、空间一致性检查等方法并把它应用于北京地区2007年奥运气象服务演练,取得了令人鼓舞的效果.结果表明:该质量控制方案的建立,能够实时反映北京市气象局自动站观测数据的可靠性,同时也反映出数据的缺测和及时性也存在一些问题.此系统的运行对2008年奥运气象服务,特别是对INFO2008和城市运行实时数据服务的可靠性将会发挥重要作用. 相似文献
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分析北京城近郊区奥运会赛场临近的气象台站(南郊观象台、朝阳站、海淀站、丰台站、石景山站)1995~2004年10年8月的气温、相对湿度、风向风速、低云量、降水量等5个气象要素的气候变化,结果表明:1)19~22日有2次阴雨天气过程,气温下降幅度较大;2)5个台站的主导风向是S-SE,逐日平均风速的峰值出现在16时(北京时间),其值为2.0~3.1m.s-1;3)白天各雨量等级合计≥35%的频率出现5天;4)奥运会开幕时间(2008年8月8日20时),晴天到少云的频率占90%,阴天为10%,无雨为80%。这种气候特点为奥运会组委会、参赛运动员和观众提供了赛场环境5个气象要素的日变化规律。同时,对于奥运会的短期气象服务也有一定的参考价值。 相似文献
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气象信息是奥运会INFO 2008在线内部网络信息系统一个重要组成部分。为了满足2008年奥运会对气象信息的高时效、高安全、高质量的要求,需要建立一套安全可靠的稳定的网络体系结构,规范的数据流程、数据格式、合理的数据库等内容,从而实现气象信息在奥运比赛场地各终端实时显示气象实况、预报和预警信息。从系统目标、网络结构、软件设计、数据库设计、运行与开发环境等方面介绍了INFO 2008气象信息系统。结果表明:气象部门提供给INFO 2008系统4类气象信息数据(当日及未来6d天气区域预报X20、区域天气警报X21、场馆实况X22、场馆未来3日逐3h预报C49),从时效、数据种类、信息安全等方面都满足了奥运气象服务要求,可为重大气象服务活动气象信息系统的建立和实现提供参考。 相似文献
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结合台站元数据,对京津冀地区179个国家气象站1951—2015年的日平均风速序列进行了非均一性检验和均一化订正,结果表明:造成序列非均一性的原因,按贡献大小依次是仪器切换占40%、站址迁移占34%、观测时制变更占18%、台站周围环境变化占8%。对比分析均一化序列和原始序列的线性趋势发现:1951—2015年,京津冀地区日平均风速呈下降趋势,均一化序列的下降速率明显更快;二者有相似的空间分布特征, 即河北西北部、北京、天津、河北东南部的西北—东南走向的带状区域中,风速的下降速率最快,河北西部次快,河北东北部最缓慢;均一化序列的下降速率明显偏快的区域主要在39°N以北。均一化序列准确反映了气候变化的特点,数据可靠。 相似文献
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北京城区气温变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1975—2012年朝阳、海淀和丰台气象站年平均气温、最高和最低气温及降水资料研究北京城区气温变化特征。结果表明:1北京气温近40年来增温显著,年平均、最高和最低气温增温率分别为0.445、0.33、0.5℃/10a。北京近年来的增温以20世纪90年代和21世纪初最为显著。2用M-K方法检验北京气温存在跃变现象,平均、最高和最低气温的跃变时间分别为1992、1992、1991年。3跃变后比跃变前年平均最低气温上升幅度最大,达1.1℃;平均气温次之达1.0℃;最高气温上升达0.8℃。4跃变后比跃变前高温日数增加,冷的日数减少,即跃变后气温达到更暖阶段。降水在跃变后比跃变前减少,即降水和气温变化呈反位相向分布。 相似文献
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用非参数估计技术预报风的研究 总被引:5,自引:3,他引:5
该文介绍了使用非参数估计技术制作风的预报试验。为了有一个较完整的历史样本集,试验中使用了1981—2003年共23年的逐日资料。在采用的K近邻非参数估计技术中,由于风的特殊性,其不是标量而是矢量,试验中根据天气学原理,设计和试用了一种根据过程相似性从历史样本集中搜索出近邻子集和新的从近邻子集中挑选最佳样本的方法。试验结果显示,所试用的预报方法不仅使得风的预报Ts评分有一定的提高,同时使得3 d降水量的预报Ts评分也有一定的提高,这表明该方法具有一定的实际参考使用价值。 相似文献