气象数据库表结构说明
民航气象数据库系统的维护和管理
3 数据 库管 理子 系统
数据 库 管 理 子 系 统 提 供 的 主 要 功 能 有 $ 系 统 登 录 # 资 料 处 理# 数据 库管 理 # 数 据库 恢 复# 日志 和 统 计# 用 户管 理 # 进 程 管 理# 系 统配 置# 窗口 # 帮 助等 ! 下面就对主要的几个功能加以说明$
3.1 资 料处 理
3. 3 用 户管 理
在进 行系 统 初始 化数 据 建立 之 前 " 需 要对 配 置表 管 理 # 配 置 表 导 入 导 出 # 业 务 配 置 # 连 接 配 置 # Oracle 用 户 管 理 # 用 户 管 理# 角色 管理 等 业务 管理 的 内容 搭 建一 个 基本 的 框架 ! 系统 已 提 供了 6 个 连接 Oracle 数 据库 的用 户名 " 此 外" 用户 还可 以 根据 自 己的 需要 进 行用 户的 编 辑" 根据 用 户对 数 据库 的 管理 和 使用 权 限 进行 角色 的配 置!
3. 2 数 据库 管理
数据 库管 理 是数 据库 管 理子 系 统的 基 本功 能 " 包 括 数据 库 浏 览# 新建 用户 表和 删除 用户 自定 义表 ! 民航气象信息传真广播系统数据库共有数据表 146 个! 其中资料 表 105 个由于气象资料的数据量大而且繁杂" 为了尽可能快的找到所 需要查看的资料" 提高人工查询的速率" 数据库浏览就应运而生! 数据 库浏览功能可浏览 139 个系统所建表和其它用户所建表的表结构和表 纪录" 并可对任一表构造 SQ L 语句" 进行自定义查询!
2 资料 处理 子系 统
资料 处 理 子 系 统 的 12 个 应 用 进 程 所 处 理 的 气 象 信 息 包 括 $ 民 航报 告# 常 规 报 告 # 自 动 观 测 资 料 % AW OS& # 风 温 廓 线 仪 # 自动 站 资 料 # Bufr 资 料 # Grib 资 料 # Fax 资 料 # 卫星 云 图 资 料 # 本地 图形 图像 资料 # 多媒 体资 料# 雷达 资料 !
南海海域年度风况表-概述说明以及解释
南海海域年度风况表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述南海海域年度风况表是一份详细记录南海海域不同季节的风力情况的报告。
南海海域地处热带和亚热带地区，其气候独特，受到洋流和季风的影响。
海域中的风力变化对于航海、渔业、能源开发等各种海上活动都具有相当重要的影响。
本文的目的是为读者提供一份全面了解南海海域年度风况的参考资料，以便更好地理解和预测未来的海上活动。
为此，我们将在接下来的正文中详细介绍南海海域不同季节的风力变化趋势，并对其可能的影响进行分析和讨论。
在正文的第一部分，我们将重点介绍南海海域春季的风力状况。
春季是南海海域的旱季，此时海域的风力相对较弱，主要呈现由东北向而来的季风风向。
我们将分析这种风力对于航行安全和渔业资源的影响，并探讨可能的利用这一季节性特点进行海上能源开发的机会。
在正文的第二部分，我们将转向南海海域夏季的风力状况。
夏季是南海海域的雨季，此时海域的风力相对较强，呈现由西南向而来的季风风向。
我们将详细探讨夏季风力的变化规律，并分析其对于航行安全、渔业资源以及台风形成的影响。
在正文的第三部分，我们将深入研究南海海域秋季和冬季的风力状况。
秋季是南海海域的转风季，此时海域的风力逐渐变为由北部向南部的季风风向。
冬季则是南海海域的旺季，此时海域的风力较强，呈现由北部向而来的季风风向。
我们将详细分析这两个季节的风力特点，并探讨其对于海域生态环境和海上经济活动的影响。
最后，在结论部分，我们将对整篇文章进行总结，并就南海海域年度风况对于未来海上活动的可能影响进行讨论。
根据我们的研究结果，我们将展望未来南海海域风力变化的趋势，并提出相关建议，以应对可能的挑战和机遇。
通过这份南海海域年度风况表，我们希望能为读者提供一份有关南海海域风力的全面、准确的参考资料，以便更好地理解和应对未来的海上活动。
1.2 文章结构文章结构部分的内容如下:文章结构将按照以下方式进行组织和呈现。
首先，引言部分将提供概述、文章结构和目的的介绍。
逐日气象干旱综合指数mci-概述说明以及解释
逐日气象干旱综合指数mci-概述说明以及解释1.引言1.1 概述逐日气象干旱综合指数（MCI）是一个重要的气象指标，用于评估和监测地区的干旱程度。
干旱是指长期缺乏降雨或其他水资源的情况，可能对农业、水资源管理、生态系统以及人类生活产生严重影响。
因此，正确评估和监测干旱是保障社会稳定和可持续发展的重要一环。
逐日气象干旱综合指数（MCI）是一种综合了气象要素来评估土地表面干旱状况的指标。
它考虑了降水量、蒸发散发量、土壤含水量等多个因素，并通过一定的计算方法，将这些气象要素结合起来，得出一个数值来反映干旱的程度。
这个数值越高，说明干旱的程度越严重。
逐日气象干旱综合指数的应用十分广泛。
首先，它可以帮助农业部门和农民们及时了解农作物生长所需的水资源情况，合理规划灌溉措施，从而减少干旱对农作物产量的不利影响。
此外，它还可以用于水资源管理，帮助水利部门监测水库水位、河流流量等，并采取有效措施保障人们的日常用水。
此外，逐日气象干旱综合指数还可以在防灾减灾工作中发挥重要作用，及时预警和应对干旱引发的生态系统灾害以及人员伤亡。
然而，逐日气象干旱综合指数也存在一些局限性。
首先，它只是一个指数，不能完全代表地区的干旱情况，对于干旱的空间分布以及时空变化的把握可能存在一定的偏差。
其次，逐日气象干旱综合指数主要考虑气象因素，对于人类活动导致的水资源不足等非气象因素的监测和评估较为有限。
最后，逐日气象干旱综合指数虽然在干旱预警和应对方面有一定效果，但仍需要与其他数据和信息相结合，形成综合决策。
未来，逐日气象干旱综合指数的发展方向应该注重准确性和全面性的提升。
通过引入更多的影响因素、改进计算方法以及提高数据质量，可以增强指数的科学性和实用性。
此外，结合遥感技术和地理信息系统，可以更好地实现干旱监测和评估的自动化和精确化。
最重要的是，政府、科研机构和社会各界需要加强合作，共同推动逐日气象干旱综合指数的应用和发展，为干旱监测和应对提供更好的技术支持。
美国太空总署nasa气象资料查询网站的使用方法
美国太空总署NASA气象资料查询网站的使用方法核心提示：对于光伏系统设计而言，第一步，也是非常关键的一步，就是分析项目安装使用地点的太阳能资源以及相关气象资料。
诸如当地太阳能辐射量、降水量、风速等气象数据，是设计系统的关键数据。
本文向大家介绍目前可以免费查询到全球任何地点的气象数据的网站——NASA美国太空总署气象数据库。
希望对大家有所帮助。
第一步：输入网址/cgi-bin/sse/grid.cgi?email=********************这是已经注册过邮箱的网址，一般来说是可以直接打开的。
如果没法打开，只好请诸位麻烦用自己的邮箱先注册再登录啦~第二步：输入项目安装地的经纬度经纬度数值精确到小数点后两位。
有很多查询地区经纬度的网站和工具，这里不多说。
至于查到的经纬度八成都是“XX度XX分”的格式，怎么换算成“XX点XX度”也不用多说了吧~小学生都会哦~~下面以北京市为例，其经纬度为：北纬39.55?东经116.24?（南纬、西经地区，经纬度前加负）submit 后进入下一页。
第三步：选择需要的气象数据比较重要的有：1：insolation on horizontal surface(average,min,max)，也就是地表太阳辐射量2：Air Temperature at 10m，地平面上10米高度空气温度3：Precipitation，降雨量4：Wind Speed at 50m(average,min,max)，50米高度的风速。
ps：(1)如有必要，此页面还有诸如日照时间、相对湿度、大气压强等数据可供查询。
(2)想要在同一框体中复选，按住Ctrl键。
(3)选择错误想要重新点选，按页面上的reset键。
submit后进入下一页。
第四步：分析查询结果1、insolation on horizontal surface(average,min,max)NASA网站的数据，至少是10年平均数值，太阳辐射量是22年平均值。
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）。
凯迈气象观测系统 使用维护说明书
气象观测系统使用维护说明书CAMA-HJC01SM001公开凯迈（洛阳）环测有限公司2023年4月目录1.通用信息 (1)1.1.概述 (1)1.2.安全概要 (2)1.3.技术支持 (3)2.系统功能特点与技术指标 (4)2.1.系统功能特点 (4)2.2.主要技术指标 (5)2.2.1.观测要素 (5)2.2.2.传感器测量技术指标 (5)2.2.3.视频监控系统 (8)2.2.4.数据采集系统 (8)2.2.5.数据接收处理设备 (9)2.2.6.系统软件 (9)2.2.7.通讯系统 (11)2.2.8.供电保障 (11)2.2.9.结构支撑系统 (12)2.2.10.可靠性 (12)2.2.11.维修性 (12)2.2.12.环境适应性 (13)2.2.13.电磁兼容性 (13)2.2.14.用电安全性 (13)2.2.15.设备安全性 (13)2.2.16.互换性 (13)2.2.17.模块化 (13)2.2.18.系统工作寿命 (13)2.2.19.安全性与防雷系统 (13)2.2.20.其它技术指标 (14)3.系统组成 (14)3.1.系统总体组成 (14)3.2.系统原理 (15)3.3.设备布局 (16)3.4.数据接收处理中心 (17)3.4.1.服务器 (17)3.4.2.视频监控计算机 (20)3.5.气象自动观测软件 (21)3.6.传感器组成 (22)3.6.1.温度传感器 (22)3.6.2.湿度传感器 (23)3.6.3.风向风速传感器 (24)3.6.4.气压传感器 (25)3.6.5.翻斗雨量传感器 (25)3.6.6.称重降水传感器 (26)3.6.7.能见度仪 (27)3.6.8.天气现象仪 (28)3.6.9.激光云高仪 (29)3.6.10.全景视频监控设备 (30)3.7.数据采集系统 (31)3.7.1.综合气象要素数据采集器 (31)3.7.2.微型工控处理器 (34)3.8.系统供电组成 (34)3.9.系统通信组成 (35)3.9.1.光纤通信 (35)3.9.2.北斗通信 (36)3.9.3.串口服务器 (37)3.9.4.光纤收发器 (39)3.9.5.北斗终端机 (40)3.10.系统防雷及接地组成 (41)3.10.1.直击雷防护 (41)3.10.2.感应雷防护 (41)4.安装 (41)4.1.安装工具 (41)4.2.安装组织计划 (42)4.3.传感器的安装 (43)4.3.1.带转接件的传感器安装 (43)4.3.2.降水量传感器的安装 (43)4.3.3.激光云高仪的安装 (43)4.3.4.立杆的安装 (44)4.3.5.固定电控箱 (44)4.3.6.传感器方向调整及调平 (44)4.3.7.传感器、供电及通信线缆接线 (44)4.3.8.确认数据正常上传 (44)5.日常检查和维护 (44)5.1.风传感器的维护 (44)5.2.降水量传感器的维护 (45)5.3.温、湿度传感器的维护 (45)5.4.气压传感器的维护 (45)5.5.能见度/天气现象仪的维护 (46)5.6.激光云高仪的维护 (46)6.常见故障及处理方法 (46)6.1.软件接收不到所有传感器数据 (46)6.2.软件接收不到其中一个或多个传感器数据 (47)6.3.能见度/天气现象仪常见故障及处理方法 (47)6.4.激光云高仪常见故障及处理方法 (48)1.通用信息1.1.概述气象观测系统能够实现对站点气压、气温、相对湿度、风向风速、降水量、云底高、能见度、天气现象等气象要素数据自动观测以及场站的实景图像监测，为气象台提供实时观测数据，并可通过网络自动将数据推送给指定客户终端，具备危险天气告警能力。
气象卫星的结构与原理课件
气象卫星主要分为太阳同步轨道气象卫星和极轨气象卫星两 类，分别在地球的太阳同步轨道和极轨道上运行，为全球范 围内的天气预报和气候变化研究提供数据支持。
气象卫星的基本结构
有效载荷
气象卫星的主要任务是收集气象 数据，因此有效载荷是气象卫星 的核心部分，包括红外辐射计、 微波辐射计、扫描辐射计等遥感
数据获取
通过气象卫星上的传感器获取 地球表面的电磁波信息。
数据传输
将获取的数据传输到地面接收 站。
数据处理
对传输回来的数据进行预处理 、增强等操作，提取有用的信
息。
数据解析
将处理后的数据进行解析，转 化为具有实际应用价值的地理
信息。
03
CATALOGUE
气象卫星的组成结构
卫星平台
卫星平台是气象卫星的骨架，负 责保障卫星的稳定运行和任务执
遥感仪器
卫星搭载了多通道扫描辐射计、红外分光计、中分辨率成 像光谱仪等遥感仪器，能够获取地球大气、地表和海洋等 不同层次和类型的信息。
数据处理系统
卫星具有实时数据处理系统，能够将遥感数据转化为气象 信息，并进行数据压缩和存储，以满足用户需求。
某型气象卫星的遥感原理及数据处理流程
遥感原理
卫星通过遥感仪器获取地球表面的反射、辐射和光谱等信息，通过对这些信息 的处理和分析，可以推断出大气的温度、湿度、气压和风等气象信息。
04
CATALOGUE
气象卫星的应用与价值
气象卫星在天气预报中的应用
气象卫星可以观测地球大气层，获取云层、温度、湿度、风速、风向等气象数据。
气象卫星数据可以用于天气预报，通过分析卫星数据，可以预测未来天气情况，提 高预报的准确性和时效性。
气象卫星还可以观测海洋和陆地表面情况，获取海温和陆地温度、湿度、风速等数 据，为海洋和陆地气象预报提供重要依据。
气象数据存贮管理系统
系统 ，实现 了气象 数据的存储、管理， 以及服 务的整
合 和 一 体化 。
提供历史数据服务需要对文档加密 ， ｕ盘 贴 Ｒ Ｉ ＦＤ
标签 ，设定数据使用 范围，有效期等 ；实时气象 资料 服务 需要建立信任体系如 Ｃ 认证；除 了管理好 日常 Ａ
的常 规 备 份 ，还 要 做好 异 地 数 据 灾难 备 份 。
数 据存 贮 管 理 提 供 了 一个 很 好 地 样 例 。
关键词：结构化查询语言；气象数据 ：海 量存贮系统
Ｍ ｅｅ ｒ ｌ ｇｃ ｌ ｔ ｔ ｒ ｇ ｎ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｙ ｔｍ ｔｏ ｏ ｏ ｉａ ａ Ｓ ｏ ａ ｅａ ｄ Ｍ ｎ ｇ ｍ ｎ ｓｅ Ｄａ Ｓ
ＤＯＵ — ｅ ， ＹｉＷ ｎ ＬＵ ， Ｕ — ｎ ＺＨＡＮ Ｇ ｉＰｉｇ Ｌｉ ＬＩ Ｘｕ Ｌｉ ， Ｄａ・ ｎ
Ｋ ｙ ｏ ｄ ： Ｑ ； ｔ ｒｌｇ ａ ｄｔ ｍａｓ ｔ ａｅ ｙｔ ｅ ｒ ｓ Ｓ Ｌ ｍｅ ｏｏｏ ｉ ａ ； ｓ ｓ ｒｇ ｓ ｍ ｗ ｅ ｃ ｌ ａ ｏ ｓ ｅ
Ｓ Ｌ Ｓ ｒｅ 是微软开发的一个数据库管理系统 ， Ｑ ｅｖｒ 功 能非常强大 。它具有 良好的可收缩 性、安全性 、易 用性，以及大容量的管理能力（ 支持 Ｔ Ｂ级数据量） ，广 泛应用于大中型据库系统 中【 】Ｓ ＬＳｒｅ ２０ 版本 １ 。 Ｑ ｅｖｒ ０ ５ ． ３ 不仅是迄今 为止 Ｓ ＬＳｒｅ 的最大发行版本 ，而且是 Ｑ ｅｖｒ
① 基金项目： 北京市气象局基 ４（ＭＢ ＷＦ ２ １０ １ ， Ｂ Ｙ Ｚ ０ ００） ＃
收稿 时间：００１４１ 到修 改稿 时间：００１－ ２ １．１）； 收 ２ １．１ ４ ２
１ ６１年 第 ２ Ｏ卷 第 ７ 期
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气象数据库表结构说明
说明：
以下关于气象数据库表结构的说明是参照水利部最新发布的《实时雨水情数据库表结构
与标识符SL323-2011—2011年3月》进行编制的，为了今后水文气象数据的统一整合，本
部分库表字段参照了水利行业标准执行。由于目前气象部门仅提供了雨量监测点的实时数
据，本表结构说明只包含气象测站基本信息和降水量两部分，如在实时过程中气象部门提供
的数据超过该范围，请按国家标准进行库表标准进行补充建设。
1.1数据库标识
数据库名称：FX_Weather
1.2 气象测站基本信息
1.2.1 一般规定
测站基本属性表用于存储测站的基本信息。
表标识：WT_STBPRP_B。
1.2.2 测站基本属性表表结构
见表1。
表1 测站基本属性表表结构
序号 字段名 字段标识 类型及长度 是否允许空值 计量单位 主键序号
1 测站编码 STCD C(8) N 1
2 测站名称 STNM C(30)
3 河流名称 RVNM C(30)
4 水系名称 HNNM C(30)
5 流域名称 BSNM C(30)
6 经度 LGTD N(10,6) °
7 纬度 LTTD N(10,6) °
8 站址 STLC C(50)
9 行政区划码 ADDVCD C(6)
10 基面名称 DTMNM C(16)
11 基面高程 DTMEL N(7,3) m
序号 字段名 字段标识 类型及长度 是否允许空值 计量单位 主键序号
12 基面修正值 DTPR N(7,3) m
13 站类 STTP C(2)
14 测站等级 FRGRD C(1)
15 建站年月 ESSTYM C(6)
16 始报年月 BGFRYM C(6)
17 隶属行业单位 ATCUNIT C(20)
18 信息管理单位 ADMAUTH C(20)
19 交换管理单位 LOCALITY C(10) N 2
20 测站岸别 STBK C(1)
21 测站方位 STAZT N(3) °
22 至河口距离 DSTRVM N(6,1) km
23 集水面积 DRNA N(7) km2
24 拼音码 PHCD C(6)
25 启用标志 USFL C(1)
26 备注 COMMENTS VC(200)
27 时间戳 MODITIME DATETIME
表结构各字段描述如下：
测站编码：按照气象局给定统一编码执行。
测站名称：测站编码所代表测站的中文名称。
河流名称：测站所属河流的中文名称，可暂为空。
水系名称：测站所属水系的中文名称，可暂为空。
流域名称：测站所属流域的中文名称，可暂为空。
经度：测站代表点所在地理位置的东经度，单位为度，保留6位小数。
纬度：测站代表点所在地理位置的北纬度，单位为度，保留6位小数。
站址：测站代表点所在地县级以下详细地址。
行政区划码：测站代表点所在地的行政区划（区县级）代码。行政区划代码编码按GB /T
2260执行。
基面名称：测站观测水位时所采用的基面高程系的名称。除特别注明以外，本数据表中
存储的关于某一测站的所有高程、水位数值均是相对于该测站基面的，可暂为空。
基面高程：测站观测水位时所采用基面高程系的基准面与该水文站所在流域的基准高程
系基准面的高差，可暂为空。
基面修正值：测站基于基面高程的水位值，遇水位断面沉降等因素影响需要设置基面修
正值来修正水位为基面高程，可暂为空。
站类：标识测站类型的两位字母代码。测站类型代码由两位大写英文字母组成，第一位
固定不变，表示大的测站类型，第二位根据情况可以扩展，表示大的测站类型的细分，如果
没有细分的情况下，重复第一位。大的测站类型目前分为8种。测站类型及其代码按表5
规定取值。
表2 测站类型代码表
类型 代码 类型 代码
气象站 MM 雨量站 PP
蒸发站 BB 河道水文站 ZQ
堰闸水文站 DD 河道水位站 ZZ
潮位站 TT 水库水文站 RR
泵站 DP 地下水站 ZG
墒情站 SS 分洪水位站 ZB
测站等级：描述测站的级别，取值及其含义见表3。
表3 报汛等级取值及其含义表
报汛等级 含义
1 国家站
2 地方站
3 其他
建站年月：测站完成建站的时间。编码格式为： YYYYMM。
——YYYY 为四位数字，表示年份；
——MM为二位数字，表示月份，若数值不足两位，前面加0补齐。
始报年月：测站建站后开始上报的时间。编码格式同建站年月。
隶属行业单位：测站所隶属的行业管理单位。
信息管理单位：测站信息报送质量责任单位，可填写实际上报信息的气象部门名称。
交换管理单位：测站信息交换管理单位，可填写实际信息交换管理的水利部门名称。
测站岸别：暂为空。
测站方位：暂为空。
至河口距离：暂为空。
集水面积：暂为空。
拼音码：用于快速输入测站名称的编码，采用测站名称的汉语拼音首字母构成，不区分
大小写。
启用标志：启用标志取值“0”和“1”。当取值为“1”时，代表启用该站报数；当测
站报数出现异常情况无法马上排除时，启用标识应设为“0”，停止该站报数，默认值为
“1”。
备注：用于记载该条记录的一些描述性的文字，最长不超过100个汉字。
时间戳：用于保存该条记录的最新插入或者修改时间，取系统日期时间，精确到秒。
1.2 降水量表
1.2.1 一般规定
降水量表用于存储时段降水量和日降水量。
表标识：WT_PPTN_R。
1.2.2 降水量表表结构
见表5。
表5 降水量表表结构
序号 字段名 字段标识 类型及长度 是否允许空值 计量单位 主键序号
1 测站编码 STCD C(8) N 2
2 时间 TM DATETIME N 1
3 时段降水量 DRP N(5,1) mm
4 时段长 INTV N(5,2) h
5 降水历时 PDR N(5,2)
6 日降水量 DYP N(5,1) mm
7 天气状况 WTH C(1)
表结构各字段描述如下：
测站编码：同1.2节中测站编码字段。
时间：降水量值的截止时间。
时段降水量：表示指定时段内的降水量。
时段长：描述测站所报时段降水量的统计时段长度。
降水历时：描述指定时段的实际降雨时间。数据存储的格式是HH.NN，其中HH为小时
数，取值为00～23；NN为分钟数，取值为01～59。当降水历时为整小时数时，可只列小时
数。
日降水量：表示前一天8时至截至8时共计24h的累计降水量。
天气状况：时间字段截至时刻的天气状况，用代码表示。天气状况的代码及意义按表6
中规定取值。
表6 天气状况代码表
天气状况 代码
雪 5
雨夹雪 6
雨 7
阴 8
晴 9