气象个例分析

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赴上海气象局个例分析

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交流实习时间:2014-8-25~2014-9-15

1 过程简述

7月14日,一个低压区在帕劳东北部海面上生成,18日,联合台风警报中心将其升格为热带风暴。日本气象厅将其升格为热带风暴,并命名为麦德姆。23日0时在台湾省台东县长滨乡沿海登陆,登陆时中心附近最大风力有14级,中心最低气压为955百帕。23日15时在福建省福清市高山镇沿海登陆,登陆时减弱为强热带风暴,在之后的漫长旅途中一直维持强热带风暴等级。 25日17点在山东省荣成市虎山镇沿海登陆,山东在台风的势力影响下产生了强降水。

图1 7月18日-26日台风路径图

图2 7月25日降水实况

麦德姆路径分析

图3 7月23日20时500hPa图

台风路径主要受副高的影响,沿588线边缘北上。由图3可以看到,在台湾中北部地区高空存在急流,即台风的引导气流。

图4 7月24日08时500hPa高度场与温度场图

由图4 可以看到在东北、华北地区一带有强冷平流,促进槽发展。

图5 7月24日20时500hPa图

到7月24日,由图5显示,台风中心到达安徽南部地区,台风低压系统的影响使副高东撤。台风位于槽前,低空辅合、高空辐散的强对流系统促进台风又一次加强。槽前及副高配合生成强大引导气流使台风在华东地区划了一道弧线,最终擦山东东部地区离去。

陆上台风强度维持原因分析

图6 7月24日20时850hPa湿度图

由图6显示,7月24日20时,850hPa的华东大部分地区水汽达到了100%,产生了强降水。产生强降水需要满足的条件有:持续的水汽输送,强烈的上升运动,持续的作用时间。如此充足的水汽又是怎么来的呢?

图7 7月24日08时850hPa风场图

由图7显示,在南海区域存在西南风急流,将南海大量水汽不断输送入华东地区,为台风的发展提供了充足的水汽。低空辅合上升,水汽遇冷凝结形成降水,同时释放出的能量维持台风的强度。

图8 7月24日01时FY2D红外图

由图8显示,在南海地区有一个很强的螺旋云带,云带的走势即为水汽输运的路径。随台风的北移,不同的海区作为台风水汽的主要来源。

图9 7月24日08时tlogp图

图8中红色区域表示不稳定能量。不稳定能量的释放可以促进强对流天气,释放的能量转化为旋转空气的动量,从而维持台风的高速旋转,平衡台风登陆与地面摩擦损失的能量。

综上原因,台风可以在登陆后一直以强热带风暴的强度穿行过华北地区。

麦德姆对山东强降水影响分析

图10 7月25日08时850hPa高空观测图

如图10所示,东北-西南向的大槽为500hPa高空槽,黑色实线为同时刻850hPa 等高线,双红线为风切变线。槽前850hPa高度场有一个明显低涡,在江苏北部、山东南部地区存在的低空辅合、高空辐散的强对流天气系统为降水提供了动力条

件。水汽条件主要由强环流风场输送来自黄、东海的充足水汽。

第一历史个天气预报所选个例将个例的真实时间均换

第一,“历史个例天气预报”所选个例将个例的真实时间均换成假定时间。个例均给出季节提示:春季(3-5月),夏季(6-8月),秋季(9-11月),冬季(12-2月)从天气分析入手,详细分析各种资料才能做出较好的预报。 第二,提高了现场问答的权重,理论知识仍维持较高权重。在理论知识维持比较高的权重的同时提高现场问答的权重,就是为了考核选手分析问题和技术总结以及语言组织和表达能力。 二、竞赛成绩较好 这次参加竞赛的108名选手成绩均不错,综合平均成绩285.02分,个人全能第一、二、三名得分分别为349.07、341.05、336.95分。 团体总分第一、二、三名得分分别为1008.64、1000.28、954.0分。 单项竞赛: 理论知识和业务规范平均得分 54.8分(80满分) MICAPS3.0操作平均得分9.65分(20满分) 历史个例的天气预报平均得分70.67分 实时天气预报得分81.85分 现场问答平均得分75.28分 1、理论知识比较扎实 天气预报的理论知识是做好天气预报的基础,不懂天气学和动力气象学,不了解数值预报及产品应用,不了解天气雷达、气象卫星等资料和产品的应用,是必然做不好天气预报的,提高天气预报准确率也就成了无米之炊,因此测试预报员天气预报理论知识的掌握程度是十分必要的。这次竞赛理论知识和业务规范考题题型分配如下(表中括号中的数字为分数): 增加了多项选择题数量,并规定多选少选均不得分,增加了竞赛的难度。从各项分数的分布看,天气学、雷达、卫星、规范各占50.0、12.5、7.5、10.0分(总计80分) 其中天气学、雷达和卫星应用平均得分折合百分制为67.4、68.8和66.7分。 填空题平均得分折合百分制为77.8分。

anusplin软件操作说明及气象数据处理

气象数据处理方法:spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理:将度分处理成度,Excel处 理 首先除以100,处理成小数格式,这里第一个实际是52度58分, 在Excel中用公式:=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意: 当为整数时,值为空,这时需查找出来手动修改,或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试,可能好使(这个我没尝试) 第二步: 将经纬度转换成投影坐标,在arcgis实现 将Excel中的点导入arcgis,给定坐标系为wgs84地理坐标,然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影(因为anusplina软件需要投影坐标,这里转换成自己需要的坐标系)

第三步:spss处理 将下载的txt数据导入spss之后,编辑变量属性,删掉不需要的列,然后将最后需要的那些变量进行数据重组 本实验下载的数据是日均温数据,全国800+个站点2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量 变量属性:变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式,本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个:(A5,2F18.6,F8.2,F8.2),一共5列。

即:台站号,字符串,5位; 经纬度:都是浮点型,18位,6个小数位海拔:浮点型,8位,2个小数位 日均温:浮点型,8位,2个小数位 2.数据重组,将个案重组成变量: 后几步都默认就行:

重组之后结果:变成了800+行,370列,就相当于数据变成了:行代表每个站点,列是代表每一天的数据。 3. 因为anusplin这个软件需要的是投影坐标,在重组完的基础上,将经纬度这两列替换成投影之后的经纬度。 方法1:直接复制粘贴即可 方法二:用合并文件,添加变量功能

气象数据处理方法

(1)复杂地形下气温空间化模拟模型 首先考虑海拔高度、经度、纬度对气温空间分布影响,再进一步考虑坡度、坡向这些微观地形因子对气温空间分布的影响。根据地形调节统计模型,即在考虑微观地形(坡度、坡向)情况下,面辐射与地形存在着函数关系,其实际气温可表示为: T T=T H cosi/cosz (1) 式中,T T为地形调节统计模型模拟的气温;T H为常规统计模型模拟的气温;i为地球面法线与太阳光线之间的角度。其中,T H可根据式(2)求得,i可根据式(3)求得 T H=a0+ a1λ+ a2φ+ a3h (2) 式中,λ为经度,φ为纬度,h为海拔高度,a0为常数,a1、a2、a3为偏回归系数。 cosi=cosαcosz+sinαsinzcos(ф-β) (3) 式中,α为坡度,z为太阳天顶角,ф为太阳方位角,β为坡向。 对于中国的地理位置特点和气温模拟方法,可将太阳天顶角z设为45°,太阳方位角ф设为180°(为正午时间),所以公式(1)归纳为: T T=T H(cosα-sinαcosβ) (2) “回归分析计算+残差插值”模型构建用于降水数据处理 以2006年4月为例,得到各气象站点4月降水量与经纬度、海拔高度的线性关系式: P=-66.840+4.518*lat-1.324*long+0.001*ele(r2=0.456) (4) 式中:lat为气象站点的经度,long为气象站点的纬度,ele为气象站点的海拔高度,P为月降水。 由DEM提取经度、纬度、坡度、坡向 1.dem栅格转点 2.把Data frame propoties显示单位设置为度分秒 3投影

4生成经纬度 5点转栅格(生成经度)

气象数据的“大数据应用”浅析

气象数据的“大数据应用”浅析 2014-03-24 17:03:19 作者:国家气象总局沈文海来源:CIO时代网 摘要:气象数据在“大数据应用”浪潮中亟待解决的信息技术问题,是海量气象结构化数据的高效应用。这是气象数据能否参与“大数据应用”的技术基础和前提。 关键词:气象数据大数据 1、引言 据统计,2011年全球的数据规模为1.8ZB,这些信息将填满575亿个32GB的ipad,以这些ipad做砖石,足可以垒建起两座中国的万里长城。而到2013 年,仅中国当年产生的数据总量就已超过0.8ZB,2倍于2012年,相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年,中国产生的数据总量将是2013年的10倍,超过8.5ZB.【1】而届时全球的数据总量预计将达到40ZB,如果将这些数据全部刻录成蓝光光盘,则这些光盘的总重量相当于424艘满载荷的尼米兹航空母舰。 数据量暴增的速度令人瞠目结舌,我们的确已进入“大数据时代”. 很快地,“地理大数据”、“水利大数据”、“环境大数据”、“金融大数据”、“互联网大数据”乃至“气象大数据”等名词陆续出现在有关媒体上。“大数据”逐渐成为近来人们谈论最多、思考最多的技术话题之一。一些人憧憬于“大数据”可能带来的十分珍稀的高价值信息和珍贵商机,也有许多人困惑于目前所知“大数据”的应用范式,以此研判着可能给本行业带来的变化和新的业务契机--气象部门也是如此。 做为抛砖引玉,笔者拟就如下问题提出自己的看法: (1)气象数据是否具备“大数据”的核心特征? (2)业界公认的“大数据应用”的主要形态是什么? (3)“大数据时代”背景下气象数据应用中新的价值领域在何处?需要首先具备哪些必要条件? (4)气象信息技术领域当务之急需要解决的关键技术问题。 2、大数据的现实以及气象数据的体量构成 2.1 大数据的行业分布 就数据量而言,中国的大数据近期具有如下行业分布特征: (1)互联网公司 目前国内的互联网公司,拥有总计约2EB的数据,而其中的互联网三巨头BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)占有了其中的3/4(约1.5EB)。 (2)电信、金融、保险、电力、石化系统

气象个例分析

赴上海气象局个例分析 学校: 院系: 专业: 班级: 姓名: 学号: 交流实习时间:2014-8-25~2014-9-15

1 过程简述 7月14日,一个低压区在帕劳东北部海面上生成,18日,联合台风警报中心将其升格为热带风暴。日本气象厅将其升格为热带风暴,并命名为麦德姆。23日0时在台湾省台东县长滨乡沿海登陆,登陆时中心附近最大风力有14级,中心最低气压为955百帕。23日15时在福建省福清市高山镇沿海登陆,登陆时减弱为强热带风暴,在之后的漫长旅途中一直维持强热带风暴等级。 25日17点在山东省荣成市虎山镇沿海登陆,山东在台风的势力影响下产生了强降水。 图1 7月18日-26日台风路径图 图2 7月25日降水实况

麦德姆路径分析 图3 7月23日20时500hPa图 台风路径主要受副高的影响,沿588线边缘北上。由图3可以看到,在台湾中北部地区高空存在急流,即台风的引导气流。 图4 7月24日08时500hPa高度场与温度场图 由图4 可以看到在东北、华北地区一带有强冷平流,促进槽发展。

图5 7月24日20时500hPa图 到7月24日,由图5显示,台风中心到达安徽南部地区,台风低压系统的影响使副高东撤。台风位于槽前,低空辅合、高空辐散的强对流系统促进台风又一次加强。槽前及副高配合生成强大引导气流使台风在华东地区划了一道弧线,最终擦山东东部地区离去。 陆上台风强度维持原因分析 图6 7月24日20时850hPa湿度图

由图6显示,7月24日20时,850hPa的华东大部分地区水汽达到了100%,产生了强降水。产生强降水需要满足的条件有:持续的水汽输送,强烈的上升运动,持续的作用时间。如此充足的水汽又是怎么来的呢? 图7 7月24日08时850hPa风场图 由图7显示,在南海区域存在西南风急流,将南海大量水汽不断输送入华东地区,为台风的发展提供了充足的水汽。低空辅合上升,水汽遇冷凝结形成降水,同时释放出的能量维持台风的强度。 图8 7月24日01时FY2D红外图

《大数据云气象》阅读练习及解析答案

大数据云气象 ①我们平时从电视、报纸、网站或手机上获取的看似简单的天气预报,其背后却有着极其庞杂的数据采集和分析作支撑。用现在时髦的话来说,天气预报是经过“云计算”得到的 大数据产品。 ②为了获取精确的气象预报,气象部门历来都会收集大量数据,组成超大的“数据库”。这些数据来自一个庞大的观测网络。目前,全国有 2 000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业检测站、300多个雷达站等,逐日逐小时甚至逐分钟对不同地点、不同高度的各种气象要素进行监测。仅在贵州,每天就有85个气象站、3万多个区域自动气象站、7部新一代多普勒天气雷达、2个探空雷达站对贵州境内 的各种气象要素进行实时监测。 ③随着预报业务的不断发展以及大数据、云计算的应用,这些数据变得更加精密,数量也持续增加,气象预报也变得越来越精确。现在,我们已经可以随时随地....通过电脑、手机、 电视、网站等查询天气预报,其精度甚至可以精确到一公里...、一小时 ...以内。 ④早晨起床后,穿薄的还是厚的衣服?要不要进行晨练?长假期间是否要外出旅游?旅 游时需要带哪些随身物品……如何选择,天气预报会为你提供有效的参考。 ⑤随着各行各业对气象信息的需求越来越大,气象部门还需要针对不同领域、不同行业、不同群体制作相应的气象产品,包括面向社会群体的公众气象服务,面向水利、电力、交通、农业以及其他部门或企业的专业专项服务,以及针对干旱、暴雨、森林火险、雷电等灾害性天气的气象灾害预报预警服务等。 ⑥比如说能源,可以通过分析电力负荷历史加上气象数据进行用电量估算;农业方面, 通过某一地的农耕历史与相关气候信息,就可以指导农户进行农作物种养殖结构调整;还有交通,航班准点率历史加上机场历史天气特征,就可以得到航班延误预测……这些日益丰富 的气象产品构成了气象大数据的重要部分,让我们的生活变得更加丰富、便捷。 ⑦当气象邂逅大数据,气象大数据将大有作为,它必将更大程度地减轻灾害损失,为社会创造更多的财富,为人们带来更加美好的生活。 (1)第②段主要运用了________和________的说明方法,作用是________。 (2)阅读第④⑤⑥段,你认为下面这句话放在其中哪段的开头合适?为什么? 更精细、更准确、更长时效的天气预报让我们日常生活中的衣食住行变得更加便捷。 答:________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ (3)分析下列句子中加点词语的表达效果。 现在,我们已经可以随时随地 ....通过电脑、手机、电视、网站等查询天气预报,其精度甚 至可以精确到一公里 ...以内。 ...、一小时 答:________________________________________________________________________

气象数据处理流程

气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览(本次气象数据为:降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等;地区为:黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古) 下载数据并同时下载文档说明 1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 (注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。

2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省(如图),需要对现有数据建模分析,以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点,为了实现回归模型更好拟合效果,将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤:

大数据分析在气象部门中的应用探索

大数据分析在气象部门中的应用探索 发表时间:2019-04-22T16:31:41.237Z 来源:《中国西部科技》2019年第4期作者:赵碧珂 [导读] 随着社会的迅猛进步,21世纪已步入大数据时代,互联网、云计算以及大数据等作为新时代的主题,凭借其全新的数据信息采集和分析处理形式,对社会各行各业带来了极其深远的影响。本文主要根据大数据应用技术以及气象大数据特征分析,探讨了大数据分析在气象部门中的应用探索,以供大家共同交流。 驻马店市气象局 引言 目前,大数据的研究以及应用逐渐发展成为各个领域数据研究的重点。在气象部门各项业务工作中,由于气象数据的不断增多,大数据的典型特征不断显现。如何高效地这些庞大的数据进行组织和分析处理,从这大批量数据资料中提取有效数据资料,更为精准、高效的为社会公众提供气象服务,已经成为现阶段气象部门工作中迫切需要解决的问题。 1.大数据应用技术 大数据可以看成是人们立足于庞大规模数据的基础上能够完成的事情。数据量具备体量大(Volume),数据类型复杂多样(Varity)、数据值价值高(Value)、数据处理速度快(Velocity)等特点。大数据涉猎到的技术较多,包括计算机、统计学、应用数学等各类学科,涵盖数据分析技术、数据管理技术、数据挖掘技术、数据处理技术、数据可视化技术等相关技术。在这些技术中,数据分析技术包括人工智能和商业智能技术,如机器学习,关联规则挖掘、遗传算法、聚类分析、神经网络等;数据管理技术主要涵盖着数据库技术、数据融合技术以及数据抽取、过滤技术等;数据挖掘技术主要指的是采取依据数据库管理的统计以及机器学习方法,从大数据集中对于常规模式进行提取的一种技术;数据处理技术主要涵盖内存计算技术、分布式计算技术以及流处理技术等;数据可视化技术包含信息流呈现技术、历史流回放技术等;再者,还涵盖大数据平台中构建的数据安全技术。当前,我国主流大数据信息服务平台大都运用的是基于MapReduce和并行数据库的混合架构,是基于虚拟化管理技术和Hadoop平台的动态可扩展数据处理平台。应用业务方面包括:企业运营数据分析、情报信息数据挖掘等诸多领域。 2.气象大数据特征分析 气象大数据主要是指在气象领域围绕智能预报和智慧服务,从气象数据采集、加工处理、预报预测、共享服务、存储归档等气象业务和科研工作各个环节所产生的各类数据。主要有气象观测数据,以及在此基础上加工形成的气象产品数据,以及互联网气象数据。气象大数据主要具备下述特征。 2.1体积大但总量可控 气象部门的体量最大的数据主要来源于地面观测、天气雷达、数值预报产品以及气象卫星遥感。由于地面和高空观测站的迅速增加,我国现在每年新增的气象数据已达到PB量级。地面观测数据量越来越大的原因,主要是因为自动气象站建设密度以及观测频度均不断加密。这种站点扩充以及观测频度加密主要是基于预报以及服务需求经过科学论证来实施的;当观测台站以及观测频度可以较好的满足气象部门的业务需求时,气象台站数以及观测频度不会无限制的加密,所以总量是可预测的,同时也是可控的。对于气象部门天气雷达来说,布网工作已基本上完成,现阶段天气雷达已基本上实现了7×24h全天候不间断探测。所以天气雷达的资料量比较稳定,未来增加量可控。数值预报模式产品资料属于各级预报员不可或缺的预报参考数据资料,这些资料产品一经制成,便会立即传输至天气预报以及气候预测专家的桌面,以供业务应用。气象卫星资料和其他三种资料一样涉及到许多的数据,但是可以进行管控。所以,气象资料体积虽然较大,在量级上可以称之为"大数据",但却一直处于可控可管可用的状况。 2.2种类多但来源单一 依据行业标准《气象资料分类与编码》,可以把气象资料分成14大类,计有数百种之多。该标准几乎囊括了气象资料的全部内容。故根据内容可知,气象资料在现阶段与可预见的未来,不会超越该行标所规定的范围。数百种的气象资料虽说涉及到的种类较多,但是每种资料所包含的信息却比较单纯。大量气象数据主要是由气象观测系统与数值预报业务系统所形成,来源单一;而网络大数据则通常由人来给予,主要来源于人类社会的各个方面,是人类活动的真实记录。 2.3价值单一而明确 气象探测业务系统一般仅采集那些可以对自然界气象状态进行反映的要素,所以气象观探测数据通常只包含且只涵盖丰富的气象信息,而以观探测数据为唯一数据以及信息来源的气象数值模式,其生成的产品中所涵盖的信息也仅仅局限于未来天气或者是气候状态的预测。所以"气象大数据"本身的作用是天气预报、气象服务等气象业务。 3.气象大数据的应用探索 3.1预报预测 气象大数据的关键核心在于"预测"。大数据可以预测未来,主要是凭借对相关性的掌握,凭借相关关联对过去进行分析,进而对未来进行预测。对于预报预测的准确率的提升,始终是社会大众对于气象部门的需求,也是气象工作者认真工作、努力探索的不竭动力。针对天气预报来说,尤其是灾害性天气预报,它的主要工作目标之一,便是对天气现象的发生时间、地点、类型以及强度进行准确预报预测。大数据的数据处理技术能够为气象服务给予功能多样、格式统一、精细化程度高以及内容更为全面的气象数据资料。相关实践研究表明,多模式集合平均之后的效果要比单一模式的效果更佳。相对于单模式而言,多模式集合预报能够大大减小单模式的预报误差,提升预报准确率。现阶段,多模式集合预报能够大幅度提升天气预报水平,这属于大数据技术应用的经典范例。 3.2防灾减灾 防灾减灾属于气象部门极其关键的工作任务之一,气象数据现在融入国家发展还有经济社会的各方面,尤其在防灾减灾应急管理方面,暴雨、雷电等数据发挥了极其重要的作用。还有农业领域,气象数据可以帮助农民更好划定农业种植范围,提升农产品品质,还可以利用气象数据来做精准的智慧农业,根据整个农业施肥灌溉还有病虫害防控的需求,结合气象遥感数据来实时监测,提供比较精准的建议。在大数据论述中,"防灾"是应对灾害的重点,因而,气象预警信息十分关键。气象预警的确定,通常需要一系列复杂冗多的气象数据分析,再依据地形、地貌等有关数据进行分析获取。但是,防灾减灾的主要方向,不但是对预警系统进行完善以及提高预警准确率,并且还需要制定广大群众可以明白意思的预警服务产品。气象大数据在这些工作中无疑起到特别有效的作用,利用大数据技术进行有效的数据融

气象局案例分析

气象局的经费该不该全额拨款? ——析论事业单位的经费供给1、分析气象产品的外部性问题 外部性是指某一个体的经济行为以价格机制以外的方式影响他人,即一个实体(个人或企业)的经济行为影响了其他个体(使之受损或受益),却没有为之给予相应的补偿或没有获得应有的报酬的现象。如果某个经济行为个体的活动使他人或社会受益,而受益者无须花费代价,我们称之为产生了正外部性;如果某个经济行为个体的活动使他人或社会受损,而造成外部不经济的人却没有为此承担成本,则产生了负外部性。负的外部经济性破坏了整体社会的最优化,因此要付出代价。 本例中的天气预报属于气象产品,气象产品不仅包括天气预报,而且包括未来气候预测以及人类活动对气候和环境影响的研究成果等。以前,我们只是将气象服务简单的认为对近期天气情况的预报问题,而如今,气象产品已经是全球性的产品。 当今,全球变暖日益加剧,自然环境遭到严重的破坏。导致我国空气污染的原因不仅仅在于工业废气和汽车尾气的排放,更在于治理污染的问题上市场失灵和政策缺位。市场失灵导致企业和个人无需为排污行为承担足够的成本。政策缺位则主要体现在我国的空气环保标准显著低于国际水平,同时“政府失灵”的问题也一直存在。以前的气象产品带给我们更多的是正外部性,清洁的空气,繁茂的树林,而现在的气象产品,就如现在一直存在的雾霾问题带给我们的则是负外部性,对我们的生活、工作以及整个经济的发展都造成了极大的伤害。 2、解决气象产品负外部性的措施 像雾霾等空气污染已经给我国经济造成严重损害,那我们该如何最大化的减少气象产品带给我们的负外部性呢?首先我们应该分析导致这些气象产品演变的原因。一方面,人类活动的加剧,大型工程及工业生产,工业废气和汽车尾气的排放都会导致气候的巨大变化;另一方面,资源的消耗和工业的制造方法以及消费者的习惯变得更加明显,由于气象方面的原因造成的损失日趋增加,而对气象产品的生产却不具效率。 我们明白,既有的增长模式难以持续,如果加大环保力度,虽然会抑制对重

大到暴雨天气数据分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1616472571.html, 大到暴雨天气数据分析 作者:马颐樱 来源:《科学与信息化》2018年第32期 摘要通过常规资料和物理量场产品,从环流系统特征和物理量场特征,对青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析。结果表明:500 hPa高空切变和700 hPa暖低压是此次大到暴雨降水过程直接影响系统,高层西风急流和强南风是暴雨产生和维持重要因素,为以后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 关键词大到暴雨;物理量场特征;环流系统特征 青海省位于内陆,受水汽条件的限制,暴雨发生的概率比较小,但是如果发生大到暴雨对青海省所造成的灾害是非常严重的。据相关统计显示,青海省的大到暴雨主要集中在汛期,是青海主要的灾害性天气之一。随着全球不断变暖,青海地区的极端天气也是越来越多,灾害性天气也是越来越多。本文主要青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析,为以 后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 1 降水情况 相关规定在24小时降水量大于25毫米的降水称为大到暴雨,同时规定当有≥1个站日降 水量达到该标准记为一个大到暴雨日;同日有≥3个站出现达到暴雨时称为一次区域性大到暴 雨降水过程。在2016年7月7-8日,青海省东部出现了大范围降水天气,其中降水量达40毫米以上有11个站点。造成了青海省东部受灾严重,其中部分乡镇出现了洪涝灾害,造成了一定的经济损失[1]。 2 环流系统特征 在2016年7月7日8点,500 hPa处于反气旋环流中;在晚上8点,500 hPa青海省形成 东北西南向切变,暖空气在东部交汇,T-Td小于4℃,从而导致青海省东部区域降水。此时,300 hPa中高纬环流比较平直,河西走廊有急流带,非常利用高空抽吸作用。高层冷暖空气进行交汇,底层暖气压低,导致了青海省东部大雨天气[2]。 3 物理量场特征分析 在在2016年7月7日~8日,青海东部出现了大到暴雨天气,主要是受500 hPa高空切变、西太平洋副热带高压和700 hPa上的暖低压的影响,导致出现大到暴雨天气[3]。 在2016年7~8日沿102°E垂直速度纬度-高度垂直剖面,暴雨发生当日上午8点(图 1a),暴雨区附近就开始有垂直上升运动。随着时间的推移,后上升运动强度增强,在下午2点(图1b)暴雨区上空上升运动比较强,在晚上8点,上升运动高度达250 hPa左右(图

气象数据处理流程

气象数据处理流程 1.数据下载 1.1. 登录中国气象科学数据共享服务网 1.2. 注册用户 1.3. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 (注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6

For j = 1 To 30 Windows("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量 将经度(X)和纬度(Y)作为自变量,采用二次趋势面模型(f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2)进行回归,回归方法采用强迫引入法。 如图,在模型表达式中输入模型方程。 在参数中设置参数初始值

气象大数据资料

1 引言 在气象行业内部,气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是,不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据,气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据,包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上,基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同,前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”,这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统,无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀,会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象,形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说,目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在,气象行业的公共服务职能越来越强,面向政府提供决策服务,面向公众提供气象预报预警服务,面向社会发展,应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。

气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘(SaaS),但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库(PaaS)和云存储、虚拟化技术(IaaS)。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征,包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时,会涉及到更多维度,比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战,因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂,除了“机器生成”(可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据,大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储,符合“大数据”的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、

9、天气图分析

第九部分天气图分析(周长青) 基本天气图分析;辅助天气图分析;锋面分析;温压图(T-LogP)分析和应用 第一章基本天气图分析 一、了解不同投影底图的用途 兰伯特(Lambert)正形圆锥投影:适用于中纬度地区的天气图,如欧亚高空图和地面图都采用这种投影。 极射赤面投影:高纬度地区比较真实,一般用作北半球天气图和极地天气图。 墨卡托(Mercator)主要适用于作赤道或低纬地区的天气图底图。 二、熟悉地面、高空天气图填图符号的气象意义 以下是陆地测站(左)和船舶测站(右)填写格式 N 总云量,CH、CM和CL分别代表高、中、低云云状,以表2.1.2的符号表示。Nh代表低云量,图上填的为电码。电码和云量的关系见表2.1.3。“×”为不明或缺、错报,低云量和总云量相同时不填。h代表低云云高,以数字表示,以米为单位填写。TTT和TdTdTd :分别代表气温和露点。WW:现在天气现象。 VV :水平能见度。PPPP:海平面气压,以数字表示,以hPa为单位。填写后三位数字,最后一位为小数。如“035”,代表气压为1003.5hPa;“995”,代表气压为999.5hPa。PPP代表过去3小时气压变量。a :3小时气压倾向。“+”表示过去3小时气压升高,“—”过去3小时气压下降。“×”表示不明。W1W2:过去天气现象,定时绘图天气观测报告前6小时内出现的天气现象,补充定时绘图天气观测报告观测前3小时出现的天气现象。W1W2表示两种天气现象。RRR:6小时降水量“T”表示微量。Dd:风向。以矢杆表示,矢杆方向指向站圈,标示风的来向。静风时不填任何符号,在CH上面填有d时表示风向不明,后面的数字为风速ff 代表风速。以矢羽表示,矢羽一长划表示4m/s,一短划表示2m/s,一三角旗表示20 m/s,风速不明时,填“×”。 选填项目的符号及意义:P24P24 代表24小时气压变量。 云状符号:

幼儿园小班科学活动《天气预报》案例分析范文

教学资料参考范本 幼儿园小班科学活动《天气预报》案例分析范文 撰写人:__________________ 部门:__________________ 时间:__________________

《天气预报》是小班建构式课程《下雨的日子》中的一个科学活动,科学活动是一个比较乏味的活动,怎么样引导幼儿学习,让幼儿 对科学活动充满兴趣,这就要求我们教师不断去思索、去研究。为了 让幼儿感兴趣,我从以下几方面入手。 一、情景设置,激发幼儿学习兴趣。 以“端午节,小兔一家想去游玩,可不知道这几天的天气如何” 为主线设置情景。 二、认识天气的标志,让幼儿了解天气的特征。 通过教师以气象预报员讲天气,并用图片表示天气的情节,让幼 儿初步了解这几天的天气,并让幼儿说说各种天气的不同特征,认识 天气的标志。如:晴天的时候有太阳,我们可以干什么?雨天我们要 注意什么?刮风的时候,我们又该怎么做?并请幼儿说说你喜欢的天气,为什么喜欢。接下来教师再让幼儿猜猜另一种天气,那是冬天的 时候才有的,并出示相应标志。最后根据天气贴图片。(在这一环节中,教师准备的教具颜色可丰富点,更易幼儿接受。在让幼儿说说喜 欢哪个天气时,教师可统计一下,为下一环节作铺垫。在让幼儿说喜 欢的天气时,也可让幼儿说说为什么不喜欢其他的天气,可以从反面 讲一下。) 三、游戏:用动作表示天气,进一步了解天气的特征。 引导幼儿说说天气除了可以用图画出来外,还可以用动作表示, 说说用什么动作表示。手臂向上围一个圆当作太阳,表示晴天;张开 五指,从头顶向下摇动手腕,表示下雨;高举双手,在头顶左右摆动,

表示刮风;紧握拳头,轻敲大腿,表示下雪。师幼进行游戏。(在此 环节中,虽然游戏氛围很浓,但教师的引导语不够,可以再形象化一些。比如:天是会变的,这天天气很好,大晴天,忽然天刮起了大风,然后下起了雨,最后还下起了雪。) 四、活动延伸:背脊上的天气预报。 介绍游戏玩法:找一好朋友,让他背对自己,在好朋友的背上用 手的动作表示天气,让他猜猜是什么天气。如:晴天,两手平放背上;雨天,用一个手指轻敲背部;刮风,手掌在背上抚摸;下雪,两个拳 头轻敲背部。 整个活动是建立在幼儿已有的生活经验基础上,幼儿有时会看天 气预报,从天气预报形象而又明确的标记中,认识了天气。但是幼儿 只知道标志上面的图案,而了解天气种类,所以经常有老师问幼儿今 天是什么天气,幼儿回答“有太阳”或者是“在下雨”这样的回答。 因此我想到要让幼儿了解天气的种类。首先就从特征明显的天气入手,让幼儿先从明显的图案中感受了解天气的特点,再将特征图与天气标 志进行相对应,让幼儿加深印象。整个活动下来,幼儿的积极性比较高,幼儿游戏的氛围很浓郁,但是作为科学活动,还可以增添操作的 环节,以让幼儿更好的接收活动的内容。

第四章 天气图的基础知识

第一节天气图的一般知识 天气图底图投影方式:天气图底图是用来填写各测站气象观测资料而特制的空白地图。常用的天气图底图有:南、北半球天气图、中纬度区域天气图、热带低纬地区天气图等。制作底图的投影方式主要有以下三种。 1.兰勃特投影 兰勃特投影法又称等角正割圆锥投影。将地球体的30?和60?纬圈与圆锥面相割,经纬线及地形投影到圆锥形的图纸上,展开后经线呈放射形直线,纬线是同心圆弧。这种图最适宜作中纬度地区的天气图底图。我国、日本等国的天气图底图均采用这种投影。 2.极地平面投影 用这种投影法制成的底图,其经线为一组由极地向赤道发出的放射形直线,纬线为一组围绕极地的同心圆。这种投影适宜作北(南)半球天气图底图。 3.墨卡托投影 用一圆筒套在地球体上,地球赤道表面与圆柱面相切(或相割),光源放在地球中心进行投影。把圆筒展开便制成一张图,其经、纬线都为平行直线。由于低纬地区用这种投影与实况较为接近,而在高纬地区投影面积放大倍数太大。所以这种图主要适用于作赤道或低纬地区的天气图。 天气图的种类和图时: 1.天气图的种类 天气分布是三维空间的,为了比较全面地揭示天气状况,在气象分析和预报中,通常绘制三种类型的天气图,即地面天气图、高空天气图和辅助图。天气图的制作过程依次为观测、编报发送、收报、填图、分析。 地面天气图是根据地面观测资料绘制的,它是一种综合性天气图,是天气分析和预报中最基本的天气图。高空天气图就是等压面上的形势图,它是根据高空观测资料绘制的。辅助图是配合地面天气图和高空等压面图而使用的特定图。 2.天气图的图时 根据世界气象组织(WMO)的规定,通常地面天气图每天制作4次,分别在世界时00时、06时、12时、18时,即北京时08时、14时、20时、次日02时。此外,中间还有4次补充观测时间,所以实际上每隔3 h就有一地面天气图产生。高空天气图一天制作两次,世界时00时、12时,即北京时08时和20时。 第二节地面天气图 地面天气图的填绘:各地同一时刻观测的地面资料,传递到各大气象通信中心,然后再由通信中心向各地气象台传播。气象台接收到各地气象观测报文之后,要按照国际规定的统一格式,把收到的电码译成数字或符号填入天气图底图。由于观测资料的来源不同,又分为陆地测站填图格式和船舶测站填图格式。 1.陆地测站填图格式(图4-2-1)

气象数据处理流程

气象数据处理流程 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览(本次气象数据为:降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等;地区为:黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古) 下载数据并同时下载文档说明

1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库(注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i

Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省(如图),需要对现有数据建模分析,以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点,为了实现回归模型更好拟合效果,将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤:

智慧气象大数据平台整体解决方案 气象局大数据平台整体解决方案

气象大数据平台 建 设 方 案

目录 第一章引言 (1) 第二章大数据平台的基本构成 (3) 2.1概述 (3) 2.2数据基础决定平台框架 (4) 2.2.1 从分类大数据到选择大数据解决方案 (4) 2.2.2 依据大数据类型对业务问题进行分类 (7) 2.2.3 使用大数据类型对大数据特征进行分类 (9) 2.3数据分类决定应用方案 (12) 2.4大数据平台的逻辑层次 (13) 2.4.1 大数据集成层 (14) 2.4.2 大数据存储层 (15) 2.4.3 大数据分析层 (15) 2.4.4 大数据应用层 (16) 第三章大数据平台的功能架构 (16) 3.1组件构成 (16) 3.1.1 横向层 (16) 3.1.1.1 大数据集成层 (16) 3.1.1.2 大数据存储层 (19) 3.1.1.3 分析层 (20) 3.1.1.4 使用层 (21) 3.1.2 垂直层 (23) 3.1.2.1 信息集成 (24) 3.1.2.2 大数据治理 (24) 3.1.2.3 服务质量层 (25) 3.1.2.4 系统管理 (27)

3.2功能应用 (28) 3.3原子模式 (28) 3.3.1 数据使用组件 (29) 3.3.1.1 可视化组件 (29) 3.3.1.2 即席发现组件 (30) 3.3.1.3 数据转储组件 (31) 3.3.1.4 信息推送/通知组件 (31) 3.3.1.5 自动响应组件 (32) 3.3.2 数据处理组件 (32) 3.3.2.1 历史数据分析组件 (32) 3.3.2.2 高级分析组件 (33) 3.3.2.3 预处理原始数据组件 (34) 3.3.2.4 即席分析组件 (35) 3.3.3 数据访问组件 (36) 3.3.3.1 web和社交媒体访问组件 (36) 3.3.3.2 物联网设备数据的访问组件 (39) 3.3.3.3 基础数据(观测数据和生产数据)的访问模式 (40) 3.3.4 数据存储组件 (41) 3.3.4.1 分布式非结构化数据存储组件 (41) 3.3.4.2 分布式结构化数据存储组件 (42) 3.3.4.3 传统数据存储组件 (42) 3.3.4.4 云存储组件 (42) 3.4复合模式 (43) 3.4.1 存储和探索复合组件 (43) 3.4.2 专业分析和预测分析组件 (44) 3.4.3 OLAP在线分析 (45) 3.4.4 原子模式和符合模式的映射 (46) 3.4.4.1.1 图 10. 将原子模式映射到架构层 (48) 3.5解决方案模式(模拟应用场景) (48)

南京信息工程大学典型天气过程分析江淮梅雨

实习三2012年7月13日典型梅雨过程分析 一.天气概述 2012年7月13-14日江淮梅雨具有典型的梅雨环流特征 500hpa高纬具有乌拉尔山,鄂霍次克海阻高及长波槽,中纬具有短波槽,低纬具有印缅槽和西太平洋副热带高压,西太副高脊线位于北纬20度附近。 850hpa具有明显的风切变线,低空急流以及西南涡,低空急流与切变线稳定少动。 地面具有气旋及准静止锋 此次江淮梅雨是2012年出梅前最后一次大范围降水,局部地区有大到暴雨。此次降水具有持续时间长,范围广,影响强度大等特点,受此次降水影响,江苏部分地区有洪涝灾害。 二.天气过程分析 7月13-14号500hpa高空图上,高纬地区形成稳定的双阻高,东阻位于鄂霍次克海,西阻位于乌拉尔山,在东亚地区形成显著的东亚倒Ω流型,长波槽位于贝加尔湖附近。长波槽与阻高配合,引导冷空气沿河西走廊南下,进入我国。低纬地区印缅槽槽前西南风,与西伸的副高想配合,使来自印度洋和西太平洋暖池的暖湿空气输送至江淮流域,与西北方向的干冷空气汇合,形成梅雨锋。中纬地区的短波槽的形成,使得槽前形成正涡度平流,促进西南涡的形成与发展。另外我国东北上空存在一与极涡分裂开的切断低压,东北冷涡,是一深厚系统,暖平流侵入导致了东北冷涡的消亡,冷暖空气的交汇给东北地区带来大范围的降水。13-14号850hpa高空图上有明显的江淮切变线和低空急流,呈东北西南走向。低空急流风速达22m/s,位于南京上空。从13号20时到14号20时江淮切变线稳定少动。形成暴雨的机制除了强烈的上升气流和充分的水汽供应还需要较长的持续时间,形成此次暴雨的两大系统,低空急流和江淮切变线稳定少动,持续时长超过24小时,为暴雨的形成提供了有利的环流背景。西南涡受短波槽和切变线的影响移出沿切变线移动。副高北侧的西南气流为西南涡提供了充沛的水汽。高空槽前的正涡度平流提供高空的辐散的环流场。江淮切变线与低空急流叠加在一起同时提供了较强的辐散上升气流。由低空急流提供的充沛的水汽供应,高空槽,低空的切变线,急流提供由高空到低空稳定的,持续的上升气流,配合西南涡这一扰动,构成了江淮地区暴雨形成的物理机制。降雨区主要分布在低涡的中心区和右前方,位于江苏部分地区。 13-14号地面图上可以看出主要降水集中在由梅雨锋和西南涡造成的江淮地区的大范围降水,以及有东北冷涡的消亡造成的东北部分地区大范围的降水。到了14日,地面气旋东移,降水范围增大。江淮梅雨锋形成与7月份,由于大陆地表此时显热加热,使得内陆空气温度升高,与来自洋面的暖空气温度对比不大,但来自西北内陆的干冷空气与来自热带洋面上的暖湿气流形成的准静止锋湿度梯度较大。 三.总结 此次江淮地区大范围降水,局部地区暴雨的物理形成机制分析: 1.高空短波槽前提供了正涡度平流,利于西南涡的移动好发展,同时提供高空的辐散气流。低空急流及江淮切变线提供了低空的辐散气流,高空和低空的辐散气流叠加,形成了江淮地区持续,强烈的上升运动。 2.形成暴雨的两大系统,江淮切变线,低空急流稳定少动。 3.低空急流向江淮地区源源不断的输送水汽。

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