基于灰色系统的各气象要素的预测模型
气象要素
第一章海洋气象要素 第一节大气概述一.几个重要的专业术语 1.大气（Atmosphere）：包围地球表面的整个大气层。 2.气象要素（Meteorology elements）：反映大气状态的物理量或物理现 象，主要有：气温、气压、风、湿度、云、能见度和天气现象P40。 3.天气(Weather)：指一定区域在较短时间内各种气象要素的综合表现。天气表 示大气运动的瞬时状态。 4.气候 (Climate)：指某一区域天气的多年平均特征，其中包括各种气象要素 的多年平均及极值。气候表示长时间的统计平均结果. 二、大气成分 1.大气主要成分：大气主要由多种气体（干空气）、水汽和悬浮的杂质构成。 （1）干空气（Dry air）:（除水汽和杂质以外的空气）主要成分为氮（78.09%）、氧(20.95%)、氩（0.93%）、二氧化碳（0.03％）。稀有气体：氢、氖、氦、氪、氙、氡、臭氧等。（2）大气是可压缩气体，大气密度随高度增加而迅速减少。观测表明，10公里以内集中了75%的大气质量，35公里以下则达99%，近地面空气标准密度为 1.293千克/立方米。影响天气气候变化的主要大气成分为二氧化碳、臭氧和水汽。 2.大气中的易变成分 （1）二氧化碳（carbon dioxide）:平均含量0.03%,若达到0.2-0.6％，就对人体有害。二氧化碳能强烈地吸收和放射长波辐射，?对地面和大气的温度 分布有重要影响，类似温室效应，直接影响气候变迁。含量城市多于农 村，夏季多于冬季，室内多于室外。 （2）臭氧（ozone）：主要存在于20-40公里气层中，又称臭（ Ozonsphere）。 臭氧是吸收太阳紫外线的唯一大气成分，若没有臭氧层，人类和动 物、?植物将受到紫外线的伤害。 （3）水汽（vapour）：含水汽的空气叫做湿空气（wet air）。空气中的水汽含量随纬度、时间、地点而变化。湿空气在同一气压和温度下，只有干空气密度 的62.2％。大气中水汽含量范围在0～4％，具有固、气、液三态，是常温下
手机天气预报系统毕业设计.pdf
目录 摘要 (1) 需求分析 (2) 一、开发背景 (2) 二、项目需求分析 (2) 总体设计 (2) 一、系统规划 (2) 二、系统功能界面 (3) 1. 设置预报城市界面： (3) 2．天气显示界面： (4) 3．Widget 桌面小部件界面： (5) 三．设计目标 (6) 系统设计 (6) 一、开发及运行环境 (6) 二、数据库设计 (6) 三、主要方法及步骤 (7) 四、主要方法及技术 (7) 主要模块 (7) 一、项目框架 (7) 二、主要功能实现 (8) 1.获取城市码 db_weather.db 数据库文件 (8) 2.实现可伸缩性列表的的构建与过滤 (12) 3.GPS 定位功能的实现 (15) 4.Widget 窗体小部件的更新 (18) 功能测试 (19) 结论 (23)
摘要 Window 操作系统的诞生成就了微软帝国，同时也造就了 PC 时代的繁荣，然而如今，以Android和iPhone手机为代表的智能移动设备的发明与互联网云技术的兴起却敲响了PC时代的丧钟！这也预示着移动互联网时代(3G)已经来临。 在这个互联网繁荣的时代，有一颗超新星，以它独特性能优势与人性化的UI 设计使它在短短的几年迅速的占领了智能移动设备的市场份额，它就是Google 的 Android！这也意味着 Google 在移动互联网时代开始抢跑并领跑。 Android 是基于Linux 平台完全开源的手机操作系统，同时开发语言为Java，这对于Java 开发的我们是何等的诱人，程序员的技术要与时代同行，因此我选择了以Android为平台的手机天气预报系统来作为我的毕业设计，选择手机天气预报系统不仅可以提升技术，同时也很实用，为人们时刻了解天气状况和出行带来了方便。
气象资料的分析与预测问题建模
气象资料的分析与预测建模 摘要：本文建立了用于气象资料的分析与预测的数学模型。经对比该城市与北京的海拔、气候等极为相似，因此，我们以北京的标准气象指数为参照建立模型。 首先针对问题一：对该城市两年来的总体气象进行整体评价，并对该城市气候走势进行中长期预测。我们仿照科学家对环境空气质量综合指数评价的数学模型，以第一年每个月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均风速、最高气压、最高气温、最高相对湿度、最高风速和北京的标准气候指数为参数，通过matlab建立与之相关的方程来确定该城市当月的气象质量指数，按照指数数值的大小分为优、良、差三大类，从而评价每个月的气候质量。运用第二年的数据进行检验模型的正确性：随机选取几个月的气象因素数据，并各自与对应的北京标准气象数据做差，数值越小则气象质量越好，将分析结果与通过权重综合指数法计算得出的结论做比较。跟据建立的气象质量评价数学模型和第一、第二两年数据对比趋势图，对该城市气候进行整体评价和中长期的分析预测。 然后针对问题二：对影响极端天气发生的主要指标，比如：降水、温度等建立监控预报体系的数学模型，并用两年内的累积气象资料进行验证。我们运用多元线性回归分析的数学方法，建立了监控预报最高温度的数学模型。该模型中我们先假设了最高温度的主要影响因素是平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度、降水量等，通过matlab编写程序验证取舍得出平均气压、平均气温、平均湿度、日照时数、地面平均温度是影响降水和温度的主要影响因素；然后，检验多元线性回归方程的拟合优度、相关性；最后，带入两年内的累积气象资料进行验证。 最后我们评价了模型的优缺点，并对模型的不足之处进行了改进。 关键词：权重综合气象质量指数；多元线性回归；正态分布。
大气污染指数与气象参数数学模型
大气污染指数与气象参数数学模型 1.问题重述 大气是指包围在地球外围的空气层，是地球自然环境的重要组成部分之一。人类生活在大气里，洁净大气是人类赖于生存的必要条件。一个人在五个星期内不吃饭或5天内不喝水，尚能维持生命，但超过5分钟不呼吸空气，便会死亡。随着地球上人口的急剧增加，人类经济增长的急速增大，地球上的大气污染日趋严重，其影响也日趋深刻，如由于一些有害气体的大量排放，不仅造成局部地区大气的污染，而且影响到全球性的气候变化。因此，加强大气质量的监测和预报是非常必要。目前对大气质量的监测主要是监测大气中2SO 、2NO 、悬浮颗粒物（主要为PM10）等的浓度，研究表明，城市空气质量好坏与季节及气象条件的关系十分密切。 附件给出城市A 、B 、C 、D 、E 、F 从2003年3月1日至2010年9月14日测量的污染物含量及气象参数的数据。 请运用数学建模的方法对下列问题作出回答： 1.找出各个城市2SO 、2NO 、PM10之间的特点，并将几个城市的空气质量进行排序。 2．对未来一周即2010年9月15日至9月21日各个城市的2SO 、2NO 、PM10以及各气象参数作出预测。 3．分析空气质量与气象参数之间的关系。 4．就空气质量的控制对相关部门提出你的建议。 2.问题分析 本题为生活中的实际问题，层层递进式提出四个问题，分别需要对空气污染 因素以及气象参数进行分析求解。第一问为评价性问题，先从城市内部个污染物特点出发，再到城市之间空气质量进行比较。第二问是预测性问题，通过对给出的数据进行分析，预测各项参数之后的趋势。第三问是寻找关联性问题，要求找出空气质量与气象参数之间的关系。第四问为开放型问题，可通过之前得出的结论或者相关文章及模型提出建议。 2.1 问题1 通过查阅资料，运用已有的API 对各个城市的各项污染指标进行计算，得出各个污染指数API 月平均的折线图，观察，得出各城市各项指标的特点。鉴于求解城市API 时有一定的误差，故选择综合评价模型，对数据进行标准化处理之后，确定动态加权函数，对模型进行求解，排名。检验模型后确定结论的合理性。 2.2 问题2 预测模型主要有灰色预测，时间序列等模型。由所给数据以及问题可知该预测模型为时间序列。随机选取气象参数之一气温（tem ）为例进行分析，先通过SPSS 软件得到其时序图，观察其走势，对其做平稳化处理。然后以最小BIC 为标准，构造模型，进一步应用SPSS 软件求解，得出各项参数，并预测出2010年9月15日至2010年9月21日的数据。其余各城市各污染物浓度以及气象参数应用类似方法进行求解。最后，由于F 城市所提供数据与需要预测日期相隔较
基于径向基神经网络的天气预测模型
第35卷第1期2018年 2月贵州大学学报（自然科学版） J o u r n a l o f G u iz h o u U n iv e r s ity ! N a t u r a l S c ie n c e s ) Vol .35 N o .1 Feb .2018 文早编号 1000-5269 ( 2018 # 01 -0069-04 DOI ： 10.15958/j .cn k i .g d x b z r l 〇.2018.01.13 基于径向基神经网络的天气预测模型 张育贵\王义2!，杨人静1(1.贵州大学大数据与信息工程学院，贵州贵阳550025,2.贵州师范大学物理与电子科学学院，贵州贵阳550001)摘要：针对天气数据高度非线性化的特点，以贵阳市近一年的天气数据为基础，结合神经网络 在非线性系统建模与优化求解的优势，提出了 一种基于後向基函数（RBF )神经网络的预测模型。该模型分别采用以2天、3天直至9天天气数据为一周期对未来1天天气做出预测的训练样本， 最后以贵阳市2017年1月的天气作为测试样本，并将所预测的数据与真实天气数据对比。仿真 结果表明，RBF 神经网络比现有的预测方法如B P 神经网络的预测结果具有更高的可行性和有 效性。 关键词：彳圣向基函数；天气;神经网络;预测 中图分类号:TP 183 文献标识码：A 天气是我们每个人每天都要关注的内容，它几 乎决定了我们所有的 行的问题，因 测对我们 尤为重要， 报的主要功能是 预测一 未来一段时期内的 、风向和力及最高最低气温等 [14]。 着生产力的发展和科技的进步，人类动的 日 大，对 自然的影 重要。 ， 报已成为现代社会不 的重要信息[3]。目 ，常用的预测方法主要有1) 测方法;2)工神经网络方法;3)马科 方法;4) 理论方法等[—5]。 的 方 ， 测 性特性的问题，人工神经网络具有其他方 的优 势。 本文采用的径向基函数网络RBF 具有很强的 性拟合能力，可映射任何 的线性 ，且 学习规 单， 计算机实现，具有很强的鲁棒 性、 能力，以及强大的自学习能力，因此，向 基函数具有广阔的应用前景[M]。 1 R B F 神经网络 RBF ( Radial Basis Function )神经网络是 一■种向型神经网络，其包含一个具有径向基函数 神经网络的 和一个具有线性神经元的 。 单元的数目取决于问题的需要，隐单元的变换函 数是RBF 径向基函数，它是一个对中心点径向且 衰减的非负 性函数；第是 ，它人模式的不 用 不 应 。从人空间 到 空间的变换是 性的，从隐层空间到输出 空间的变换是线性的[9]。RBF 神经网络 如 1 。 输入层 隐层 输出层 径向基函数神经元的传递函数虽然形式多种 多样，但最常见的形式还是高斯函数（，)5$)。其 网络输人为权值向量1与输人向量7之间的向量 距离乘以阈值5，即）= ra )5a * )%(1，7) ! 5)。径 向基传递函数 用如下形式 $ rad 5 a s ( n ) = e " ( 1) 径向基神经元模型的图形如图2所示。 收稿日期= 2017-08-19基金项目：国家自然科学基金（61462015);贵州省国际科技合作计划项目（黔科合外G 字[2014] 7007号） 作者简介：张育贵（1993-),男，在读硕士，研究方向：自适应控制、人工神经网络,E m a il $ 1084439493@q q .cm . !通讯作者：王义，E m a il :w y ig z @126.c o m .
天气预报模型
天气预报模型：软件体系结构与性能 J.MICHALAKES,J.DUDHIA,D.GILL,T.HENDERSON, J.KLEMP,W.SKAMAROCK,W.WANG 中小尺度气象部门，国家大气研究中心，Boulder，美国科罗拉多80307 2004年5月第一个非测试版的天气研究和预报（WRF）建模系统是为大气研究和运行NWP用户设计和实施全功能的下一代建模系统的一个关键的里程碑社区。以效率，可移植性，可维护性和可扩展性作为基岩需求，WRF软件框架允许增量和合理的快速开发，同时保持总体一致性和坚持架构及其接口。 WRF 2.0版本支持该模型设想的全部功能，包括在一系列高性能计算平台，多个动态核心和物理选项上的高效可扩展性能，低开销双向交互嵌套，移动嵌套，模型耦合，以及与其他常见模型基础设施工作（如ESMF）的互操作性。 1.介绍 WRF项目已经开发了下一代中尺度预报模型和同化系统，以推进中尺度降水系统的理解和预测，并促进研究和运营预测社区之间的更紧密的联系。随着2004年5月向社区发布WRF 2.0版本，将WRF 建模系统广泛传播给大量用户，并将其应用于各种领域，包括风暴规模研究和预测，空气质量模拟， 图1 WRF系统示意图
野火模拟，飓风和热带风暴预测，区域气候和作战数字天气预报正在良好进行。2004年年底，注册下载次数超过2,500件。来自20个国家的93个机构的173名参与者于2004年6月在NCAR参加了年度WRF用户研讨会，并听取了28次涉及以WRF模式开展工作的科学报告。在NOAA国家环境预测中心和美国空军气象局，正在进行WRF的运行实施。已经形成了NOAA / NCAR / DoD联合发展试验中心，以促进研究界的新发展的持续测试，评估和过渡在NCEP，AFWA和美国海军通过在各中心建立的操作测试中心的操作。 如图1所示，WRF系统包括WRF模型本身，用于为理想化，实数据和单向嵌套预测产生初始和横向边界条件的预处理器，用于分析和可视化的后处理器，以及三维变化数据同化（3DVAR）程序。除了标准初始化（SI）程序之外，每个预处理器和3DVAR是使用WRF高级软件框架（ASF）实现的并行程序。程序之间的数据流通过ASF的I / O和模型耦合API输入和输出。 WRF模型（图中的大框）包含两个动态内核，为机构和应用程序提供额外的灵活性。 NCAR开发的高级研究WRF（ARW;最初的欧拉质量或“EM”核）使用时分高阶Runga-Kutta方法来整合可压缩非静力方程的保守公式[16]。 ARW作为WRF第2版为研究界提供支持，正在美国空军气象局正在运行实施。 NOAA / NCEP的WRF的操作实现使用适应于来自非流体静力中尺度模型（NMM）的WRF ASF的动力学[3] [8] [9] [15]。 WRF ASF实现了WRF软件架构[11]，是WRF模型和3DVAR系统开发的基础。它具有模块化的层次化软件组织，可以将科学代码与并行性以及其他架构，实现和安装相关的问题隔离开来。这种设计对于管理一系列用户，应用程序和平台的单源代码模型的复杂性也至关重要。 本文介绍WRF软件的实现和性能，包括WRF 2.0中提供的新功能：双向交互和移动嵌套，支持模型耦合，以及与新兴社区建模基础设施（如地球系统建模框架）的互操作性。 2.WRF高级软件框架 WRF ASF包括多个可分离层和支持组件：驱动器层，中介层，模型层，称为注册表的元编程实用程序，以及用于处理器间通信，数据格式的外部包的应用程序接口（API） I / O。 WRF ASF的好处是促进快速开发，易于扩展，充分利用WRF社区的开发工作，软件重用，以及适应社区模型基础设施（如ESMF）。 驱动层处理模型域数据结构的运行时分配和并行分解;组织，管理，交互和控制嵌套域，包括模型中的主时间循环;高级别接口到模型域上的I / O操作;以及当WRF是更大耦合的应用系统的一部分时与其他组件的接口。在驱动程序中，每个域都抽象地表示为单个对象：Fortran90派生数据类型，包含动态分配的状态数据，指向嵌套层次结构中的其他域。嵌套表示为根源于顶级（最粗糙分辨率）域的域的树。每个模型时间步长涉及递归深度优先遍历这棵树，推进每个节点及其子节点到下一个模型时间。强制，反馈和嵌套移动也在驱动程序中处理。 中介层包含单个模型域上的特定动态核心的一个时间步长。动态核心的求解例程包含对模型层例程的完整集合调用以及处理器间通信（晕轮更新，并行转置等）和多线程的调用。当前的WRF实现使用RSL通信库[12]，而RSL通信库又使用消息传递接口（MPI）通信包。在使用OpenMP的求解例程中还规定了片上的共享存储器并行性 - 分布式内存补丁内的第二级域分解。 模型层包括构成模型的实际计算例程：平流，扩散，物理参数化等。模型层子程序通过标准模型层接口调用：所有状态数据作为参数，连同正在计算的图块的三个网格维度中的每一个中的起始和结束索引一起被传递。模型层子例程可以不包括I / O，停止语句，多线程或处理器间通信，确保它们可以针对任何瓦片分解或在瓦片上执行的顺序被连贯地执行。模型层接口是ASF与在模型层工作的程序员/科学家之间的合同。遵守接口确保结合到WRF中的模型层包将在框架本身被移植到的任何并行计算机上工作。具有数据依赖性的模型层例程依赖于中介层在它们被调用之前执行必要的处理器间通信。程序员通过向注册表添加条目来描述通信类型和模式，然后插入符号以在求解例程中的适当位置执行通信。
天气预报制作系统需求说明
天气预报制作系统需求说明 一、项目整体要求： 1、天气预报制作系统一体机项目系统包含：天创W-5000天气预报制作系统 一体机，视音频外围设备，系统集成。 2、负责把气象局原来设备的天气预报制作系统免费升级改造成最新版本， 并把新采购设备和原来的天气预报制作的所有设备集成成一个系统，形 成一个完善的整体，可以互为备份，相互兼容。保证天气预报节目的正 常制作和播出。 3、供货方需提供现场安装、调试、培训及试运行保驾，对采购方技术人员 进行全方位的技术使用培训，使采购方技术人员达到能够独立正确使用 设备的程度。 4、投标报价应为气象局交货含税价（以人民币为结算单位），包括货物、配 件、附件运至指定交货地点费用；安装费、调试费，使用培训费、售后 服务费用、税金及其他所有相关费用的总和。采购方不再单独支付其他 任何费用。 二、技术指标： 1.采用独立的数字高/标清天气预报虚拟演播室一体机系统，全中文高清实 时非线性编辑软件、专业天气预报制作系统软件，三维气象演播室软件； 实时多格式(支持mpg2)信号输出及采集，实时混合编辑多种视频格式。 2.一套完整的真三维双机位多通道模拟三机位甚至更多机位的全高清数字 的高清天气预报制作系统解决方案。系统具有广播级高标清数字SDI、 YUV、Y/C、复合、IE1394的输入/输出接口，提供CH1-2平衡模拟音频、 CH3-4非平衡模拟音频和CH5-6 AES/EBU数字音频输入/输出接口，保 证了高质量的信号传送及处理，同时也提供连接的便利性。系统采用的 板卡为国际知名公司的高标清数字卡，支持MPEG-2、A VI等多格式视 频流输入。 3.系统采用目前国际一流的高清色键抠像技术，可实现头发丝、半透明物 体、阴影等画面的精细抠像处理合成，使人或物体的边缘更加自然。系
气象中的统计方法总结
中国近20年来气象统计预报综述 中国近20年来气象统计预报综述 谢炯光曾琮 （广东省气象台） 摘要 近20年来，多元统计分析方法有了长足的进步，涌现出不少新方法、新技术。本文着重介绍了近20年来气象统计预报在中国气象业务科研中的一些应用和发展，主要从多元统计分析意义上来选材。 关键词：多元分析、气象统计、预报。 一、前言 气象统计预报在中国气象业务预报和科研工作中占有重要的位置，特别是在模式统计释用及中长期预报业务中，统计预报更是扮演着一个重要的角色，多元分析中的回归分析、典型相关分析、EOF分析等更是气象预报和分析不可少缺的工具。近20年来，气象统计预报在中国取得了长足的发展。本文主要综述统计方法在气象预报业务中的各个方面的应用及其所取得的一些成绩。 二、多元统计分析在气象预报业务中的应用 1、回归分析 广东、江西、河北、辽宁等气象局[1]用0、1权重回归、逐步回归、多元回归等方法，得出晴雨MOS预报方程。1978年曹鸿兴等、史久恩等[2]用逐步回归建立最高、最低气温预报方程。新疆自治区气象台张家宝等[3]以预报员经验为基础，采用完全预报（Perfect Prog Method）方法,应用0、1权重回归建立了有无寒潮的预报。上海气象台丁长根、黄家鑫[4]用逐步回归建立U、V和S（全风速）预报方程。1965年W.F.Massy[5]提出的主成份回归、1970年Hoerl和Kennard[6]提出的岭估计(Ridge estimate)以及Webster等人[7]提出的特征根回归(Latent root regression, LRR)对在回归分析中出现复共线性(Multi-collinearity)有较好的处理。冯耀煌[8]在预报集成中,应用了岭回归技术,李耀先[ 9]用岭回归作水稻产量年景预测。魏松林[10]用特征根回归建立长春6-8月平均气温的特征根回归。 Furnialhe 和Wilson提出的穷尽所有回归的算法，比较彻底地解决了最优回归（即最优子集回归）的问题。张万诚[11]用最优子集回归作低纬高原雨季开始预报。 在气象预报的实际工作中，常要考虑多个自变量（预报因子）与多个因变量（预报量）的关系。中国数学家张尧庭[12]解决了这一问题的算法，徐一鸣等[13]用多预报量双重筛选逐步回归作台风路径预报，严华生等[14]用多因变量多自变量建立大气环流--区域水稻产量预报。 引入非线性回归是近年来发展的趋势。冯耀煌等[15]、姜子俊等[16] 提出了一种选择非线性最优预报因子和建立非线性预报方程的方法,可用于长、中短期预报。 近年来由于数值预报模式的频繁更迭，使模式输出统计预报方法受到新的考验，黄嘉佑等[17]介绍了卡尔曼滤波在天气预报中的应用，刘春霞等[18]用此方法制作了广东省冬季的最低气温预报。近年来，卡尔曼滤波技术在短期气候预测中也得到了应用[19]。
高清天气预报制作系统需求说明
高清天气预报制作系统需求说明 一、项目整体要求： 1.系统包含：天创W-7800高清天气预报制作系统，高清数字视音频外围设备， 高性能视频服务器，高清监视设备，系统集成等。 2.全新系统必须完全兼容高清预报虚拟演播室系统；新采购所有设备和原始设 备集成为一个系统，形成一个完善的整体，可以相互兼容，互为备份，保证天气预报节目的正常制作和播出。系统整体稳定可靠、扩展性强，易于升级换代，要求界面设计友好，易于操作和掌握。 3.供货方提供现场安装、调试、培训，对采购方技术人员进行全方位的技术使 用培训，使采购方技术人员达到能够独立正确使用设备的程度。 4.报价应为气象局交货含税价（人民币），包括货物、配件、附件运至指定交 货地点费用；安装费、调试费，使用培训费、售后服务费用、税金及其他所有相关费用的总和，采购方不再单独支付其他任何费用。 二、技术指标： 1.基于Windows操作系统的原生64位软件，系统架构采用CPU和GPU并行 工作，并充分利用64位计算技术、CPU多核多线程计算能力、基于GPU可编程语言的渲染算法等，可最大限度的发挥当前计算机硬件平台的计算能力。无论是2D字幕、3D字幕，甚至3D立体字幕，无论是标清、高清，甚至2K、4K分辨率都能应对自如，快速高效的进行广播级高质量图文字幕的实时制作渲染。 2.系统构建于稳定的Windows 7平台之上，并可实现高清HD\标清SD编辑， 同时兼容YUV分量、复合信号、S-Video、HDMI信号。既能满足现在电视台高清播出的需求，也能兼容气象局原来的传统设备，保证原来的视频备份等能毫不浪费的使用在新的设备上。 3.采用独立的数字高/标清天气预报虚拟演播室一体机系统，全中文高清实时非 线性编辑软件、专业天气预报制作系统软件，三维气象虚拟演播室软件；实时多格式(支持mpg2)信号输出及采集，实时混合编辑多种视频格式。 4.一套完整的真三维双机位多通道模拟三机位甚至更多机位的全高清数字的
基本气象要素
基本气象要素 气象要素（meteorological element） 表示大气状态的物理量和物理现象通称为气象要素。主要有：气温、气压、风、湿度、云、降水、蒸发、能见度、辐射、日照以及各种天气现象。 （一）气温 气温: 是表示空气冷热程度的物理量。它实质上是空气分子运动的平均动能。 我国常用摄氏度，英美等国常用华氏温度，而理论工作常用绝对稳定。 摄氏度与华氏度的换算：F=9/5C+32 C=5/9(F-32) 一般生活中所说的气温是气象观测所用的百叶箱中离地面1.5米高处的温度。 气温的分布 1、等温线 世界各地冷热不同，气温的分布有很大差别。通常用等温线来表示气温的水平分布。在同一条等温线上，各点的气温相等。 ①等温线疏---气温差别小②等温线密---气温差别大 2、气温的分布规律及原因 ①低纬度气温高，高纬度气温低。（因为随着纬度的升高，地面获得的太阳光照逐渐减少） ②同纬度地带，夏季陆地气温高，海洋气温低；冬季相反（由于海陆的物理性质不同造成的，陆地吸热快，放热也快，海洋吸热慢，放热也慢，因此，吸收（或放出）同样的热量，陆地和海洋的温度不一样，因此，海陆上空大气的温度也不一样。 ③在山地，气温随海拔升高而降低。大致每升高100米，气温约下降0.6℃。 气温的变化特征 气温的变化→分子动能的变化→空气内能的变化 日平均气温：一天中观测气温的平均值。 月平均气温：一月内各日平均气温的平均值。 年平均气温：一年内各月平均气温的平均值。
1、气温的时间变化规律 日变化：最高温出现在午后2时，最低温出现在日出前后。 年变化：热带气温年变化小，温带寒带气温年变化大。北半球（陆地）七月平均气温最高，一月平均气温最低。 气温变化的基本方式 1.气温的非绝热变化 非非绝热变化：指空气块通过与外界的热量交换而产生的温度变化。变化的方式主要有：辐射、乱流、水相变化、传导。 辐射：指物体以电磁波的形式向外放射热量的方式。（空气块之间、地气之间、云之间大气层白天由于太阳辐射而增温，夜间由于向外放出辐射而降温） 乱流：空气无规则的小范围涡旋运动，乱流使空气微团产生混合，气块间热量也随之得到交换。 水相变化：指水的状态变化，水通过相变释放热量或吸收热量，引起气温变化。 传导：依靠分子的热运动将热量从高温物体直接传递给低温物体的现象。 2.气温的绝热变化 绝热变化：空气块与外界没有热量交换，仅由于其自身内能增减而引起的温度变化。 大气中的温度变化：当气块作水平运动或静止不动时，非绝热变化是主要的；当气块作垂直运动时，绝热变化是主要的。绝热变化过程有两种情况：干绝热过程、湿绝热过程。 干绝热过程：在绝热过程中，如果气块内部没有水相的变化，叫干绝热过程（即干空气或未饱和空气的绝热过程。干绝热直减率γd≈1°C/100m）。 湿绝热过程：在绝热过程中，如果气块内部存在水相变化，叫是绝热过程。是绝热过程直减率，用γm表示γm=0.4～0.7°C/100m。 3.局地气温的周期变化 日较差：一日中气温最高值与最低值之差
气象资料的分析与预测问题
气象资料的分析与预测问题建模分析 姓名：范涛学号：100802117 班级:自动化SY10 姓名：尹照奇学号：100802116 班级:自动化SY10 姓名：奚乐乐学号：100802118 班级:自动化SY10 2012年5月28日
一、摘要：近年来，我国极端天气呈现出发生频率加大、致灾性加重等新特点，极端天气趋于常态化。虽然部分地方加大防灾减灾建设并取得一些成效，但相比现实需求，对极端天气监测预警手段仍然不足，防御应对体系建设仍存在明显短板。本文对该气象预测问题的建模采用了时间序列分析方法。通过建立理想的数学模型和准确的分析预报，结合该城市两年的各气候因素的衡量和对比，对该模型进行定阶和考察之后得出合理的预报值。 关键字：时间分析序列气象预测气温最大似然估计正态分布
气候的整体评价：该城市年均气温上升略微呈上升趋势,其中冬、春季的增幅最大,降水量总体上呈下降趋势,该城市第一年降水集中在四月下旬到九月上旬，其中七月份降水量较大，较密集。第二年与第一年相似，但有几天反常，因为第二年二月份有几天降雨很大。气温波动较大，其中六七月份波动较剧烈，六月份到八月份气温较高，十二月份到二月份气温较低，甚至在零度以下。 二、问题的提出 近年来，我国极端天气呈现出发生频率加大、致灾性加重等新特点，极端天气趋于常态化。虽然部分地方加大防灾减灾建设并取得一些成效，但相比现实需求，对极端天气监测预警手段仍然不足，防御应对体系建设仍存在明显短板。设想如果能将数学建立关于气象的信息，就能够有效的较少自然恶劣天气对人民生活及财产的影响。 三、问题的分析 有题意可知，目的就是为了建立一种模型，最大限度提高中长期预测准确度。问题一：首先计算出这两年气温数据的自相关系数和偏相关系数。在这个问题中可以应用概率分布问题和时间分布方法。 ARIMA （p ，d ，q ）（单整自回归移动平均模型） 差分算子： t d t d t t t t t t t t t t t t x L x x L x L x L x x x x L Lx x x x x )1()1()1()1()1(21121-=?-=---=?-?=?-=-=-=?--- 对d 阶单整序列xt~I(d) t d t d t x L x w )1(-=?= 则wt 是平稳序列，于是可对wt 建立ARMA （p ，q ）模型，所得到的模型称为xt~ARIMA （p ，d ，q ），模型形式是 q t q t t t p t p t t t u u u u w w w w ------+++++++++=θθθδφφφ 22112211 t t d u L x L )()(Θ+=?Φδ 由此可转化为ARMA 模型。
吉林环境气象监测预报业务平台系统需求
吉林省环境气象监测预报业务平台系统需求 一、设计原则 （一）先进性 保证整个系统功能和性能的前提下，最大限度地应用国内最新产品和采用成熟、可继承、具备广阔发展前景的先进技术。 （二）实用性和完备性 系统应体现实用性，功能齐全完备，能与业务和日常管理紧密结合，能够最大限度地满足实际工作要求。 系统应易于操作、易于更新、易于管理，界面友好，数据组织灵活，能满足各层次用户的使用要求。 （三）标准化和通用性 系统设计应符合软件设计的基本要求，强调标准化、规范化和统一化，保证数据格式的标准化、数据编码的标准化、数据规范的标准化。 （四）安全性 （1）系统运行稳定，计算结果准确；不造成死机、“假死”等状态；具有良好的安全性，保证数据不外泄。 （2）系统可以有效地抵御外部入侵，保护内部的相关的基础数据、业务数据、分析数据。保障系统数据库以及系统本身不被攻击、盗取。 （3）系统具有有效的数据加密机制，保障数据在网络传输时的安全性。防止数据被不良用户盗取或者丢失。 （五）灵活性 系统在设计过程中，要充分考虑到今后系统的变化、服务的扩展和更新等变化因素，在数据库存储、数据库容量、发布终端管理以及系统功能方面都尽量以模块化、组件化的方式进行设计开发，保障系统的灵活度。 （六）可拓展性 随着终端和用户类型以及发布手段的不断增加和完善，预留可满足扩展的接口，便于以后业务拓展的需求。
三、建设内容要求 本系统主要建设内容是建立基于web的吉林省环境气象监测预报业务平台，服务器位于吉林省气象局，相关部门可以授权应用。此外还需建立为对该系统提供支持的数据库。 (一)整体框架 吉林省环境气象监测预报业务平台主要包括环境气象监测、环境气象预报、环境气象服务产品、预报质量检验以及帮助5个主要部分（子系统）。 （二）各子系统功能 1、环境气象监测子系统功能 环境气象监测子系统包括主要污染物实时监测和气象条件实时监测两部分。 （1）主要污染物实时监测 主要开发查询、统计分析和报警功能。查询功能要求在GIS底图上将吉林省现有的污染观测数据实时显示，需要显示的主要有吉林省气象局环境气象监测站点50米高度PM10、,PM2.5实时数据以及环保局目前网上现有的10个站点的6种污染物（PM10、,PM2.5、 SO2 NO2 、CO、O3）1小时、24小时浓度、IAQI以及AQI数据。
天气预报的基本知识
天气预报的基本知识 一、天气图 （一）天气图的概念 天气图是指填有各地同一时间气象要素的特制地图。在天气图底图上，填有各城市、测站的位置以及主要的河流、湖泊、山脉等地理标志。气象科技人员根据天气分析原理和方法进行分析，从而揭示主要的天气系统，天气现象的分布特征和相互的关系。天气图是目前气象部门分析和预报天气的一种重要工具。1820年，德国H.W.布兰德斯将过去各地的气压和风的同时间观测记录填入地图，绘制了世界上第一张天气图。1851 年，英国J.格莱舍在英国皇家博览会上展出第一张利用电报收集各地气象资料而绘制的地面天气图，是近代地面天气图的先驱。20世纪30年代，世界上建立高空观测网之后，才有高空天气图。 按天气图图面范围的大小，有全球天气图、半球天气图、洲际天气图、国家范围的天气图和区域天气图等。天气图上的气象观测记录，由世界各地的气象站用接近相同的仪器和统一的规范，在相同时间观测后迅速集中而得。地面天气图每天绘制4次,分别用北京时间02时、08时、14时、20时（即世界时18时、00时、06时、12时）的观测资料；高空天气图一天绘制两次，用北京时间08时、20时（即世界时00时和12时）的观测资料。（二）天气图的种类 天气图一般分为地面天气图、高空天气图和辅助图三类。若
按其性质分类，可分为：①实况分析图。按实际观测记录绘制的天气图。②预报图。根据天气分析或数值天气预报的结果绘制的未来24、48、72小时的天气形势预报图或天气分布预报图。 ③历史天气图。根据实况分析图印刷出版的一种历史资料。此外，根据需要有时还绘制不同时段（如旬、月、年）某气象要素平均值分布情况的平均图、对平均值的差值分布情况的距平图等。1.地面天气图 地面天气图也称地面图，是用于分析某大范围地区某时的地面天气系统和大气状况的图。在地面图上，各个气象观测站的相应位置上，均被数值或符号填写该站某时刻的气象要素观测记录。所填的气象要素有：气温，露点，风向和风速，海平面气压，能见度，总云量和低云量，现时天气和过去6小时内的天气，过去6小时降水量，特殊天气现象（如雷暴、大风、冰雹）等。根据各站的气压值，在地面图上可以绘制出等压线，分析出高、低气压系统的分布；根据温度、露点、天气分布，分析并确定各类锋的位置。这种天气图综合表示了某一时刻地面锋面、气旋、反气旋等天气系统和雷暴、降水、雾、大风和冰雹等天气所在的位置及其影响的范围。
电视天气预报制作系统
一、电视天气预报制作系统特点 1、高效的视音频编辑能力 天创天气预报制作系统以广播级的EDIUS软/硬件为编辑核心，实现了不同分辨率（如1920×1080,1440×1080,1280×720,720×576／480，支持高达4K、2K，低至24x24素材）和不同帧速率（如：60p/50p、60i/50i、和24P）实时编辑和转换，并提供了多时间线嵌套、16机位编辑、多时间线批量输出，时间线直接刻录DVD及蓝光光盘等功能，所有制作效果都可以在时间线上实时回放，无需渲染。 ◆完善的无带化编辑流程解决方案 EDIUS拥有先进的基于文件工作流程，具备实时、多轨道、混合格式编辑、合成、色键、字幕以及时间线输出功能。除了EDIUS NLE产品家族支持的标准格式之外，还提供对Panasonic P2、AVC-Intra、SONY XDCAM、XDCAM EX、Ikegami GF、Canon XF和EOS等视频格式的支持。同时，它还可以从诸如DV、HDV之类的磁带设备直接进行采集、编辑和输出。 ◆全新HQX 10bit编码视频工作流程 采用HQX 10bit和HQ和编解码技术，提供了优异的图像质量和实时性能，并且支持Alpha通道。 ◆杰出的混合格式编辑能力
凭借无与伦比的实时视频转码技术，在EDIUS中，高清和标清、不同宽高比、不同帧速率之间可以随意实时转换。您可以在高清环境中放置并编辑4：3标清视频，或者混合NTSC及PAL素材，或将它们一起放入另外一个不同分辨率、帧速率的工程中使用——无需浪费任何时间来进行转换和渲染。 ◆全新HQX编码适应10bit视频工作流程 EDIUS6推出了革命性的10bit HQX视频编码。借助可扩展技术，这款创新的编码提供了无以伦比高图像质量和卓越的实时性能，且支持带有Alpha通道信息。HQX 编码不仅为高清视频提供出众的亮度和色度采样，也为高性能系统上高质量的采集和编码提供可变码率支持。还可以在其它图形软件中使用HQX输出带Alpha信息的10bit视频。 ◆动态遮罩滤镜 新增的动态遮罩滤镜可以快速在相邻的上下层素材或轨道之间添加制作的图片遮罩效果，或利用亮键设置进行视频动态遮罩效果的制作。 ◆上百种视音频特技及滤镜效果 天创系列产品附带了大量的实时滤镜和键效果，可以实时的制作、修改和加强任意画面的效果。每个滤镜都提供了强大的参数调节，以及更精细的关键帧调节设置，同时所有滤镜可在同一素材上任意叠加，产生更为丰富的组合效果。