简介：在气象资料应用中，常常需用到等值线的绘制，本文提出了一种基于小网格重心生成矩形网格等值线的算法。该算法通过设计搜索追踪顺序，引入重心点分析每个网格，合理避免了传统等值线追踪算法起始点选取困难、网格出口边判断复杂的问题，不仅可确保等值线的唯一性，而且更真实地反应等值线整体逐渐变化的特征，此外，每条等值线增加的等值点可为后续光滑提供更多的控制点。最后通过示例说明了本文的算法的可行性，可扩展性，能在气象的雷达、数值预报、站点数据等中应用。

简介：利用地表太阳总辐射和散射辐射对LongandAckerman（2000）的云检测算法进行了改进，提高了云判别的准确率。首先采用比值概率密度峰值法，初步选出晴天时刻。然后根据晴天时刻的地表太阳总辐射和太阳天顶角余弦值，拟合得到该日晴天总辐射近似表达式。在此基础上，计算各时刻实际观测值与用该拟合式估计的总辐射的比值，并再次利用比值概率密度峰值法，判断该时刻的天空状况。最后利用全天空成像仪观测资料和站点天气记录结果检验算法，结果表明，在天顶角小于75°条件下，本算法判断准确率平均达90．9％。改进的云检测算法减少了因水汽柱总量、气溶胶浓度和系统测量偏差的日变化及天顶角变化造成的误差。应用该检测算法，得到了香河和太湖两地云El发生频率并分析了云地表辐射强迫季节变化特征。两地云出现频率和云地表短波辐射强迫均夏季最大，春秋次之，冬季最小，太湖站云出现频率的季节变化幅度不及香河。香河云地表短波辐射强迫年平均为-39．5W·m-2，春夏秋冬季节平均分别为-25．9W·m-2、-70．9W·m、-51．1W·m-2、-10．8W·m-2。太湖云地表短波辐射强迫年平均为-66．2W·m-2，春夏秋冬季节平均分别为-84．6W·m-2、-89．1W·m-2、-50．2W·m-2、-44．1W·m-2。

简介：选取QIN和SOB两种代表性劈窗算法对辽宁地区地表温度进行反演，并分析二者的精度和误差分布。结果表明：QIN和SOB算法反演的地表温度（Ts）与地面气象台站准同步观测的气温和地温的线性拟合显著，SOB算法线性拟合更好；从误差分布直方图可知，两种算法的反演结果与地温更接近，SOB算法与同步气温和地温在±2.0℃之间的误差比例略高于QIN算法；在野外开展与卫星遥感空间尺度一致的地表温度观测试验，QIN和SOB算法与实测值的平均绝对误差均为1.5℃；与NASA官网发布的地表温度产品对比发现，QIN和SOB算法的平均绝对误差分别为1.75℃和1.70℃；因此，QIN和SOB算法在辽宁地区均适用，而SOB算法误差较小。

简介：利用HJ／IRS遥感数据，根据普适性算法和单窗算法反演太湖水温。结果表明：普适性单通道方法反演太湖水温均方根误差为1．058；单窗算法均方根误差为o．538。太湖水温空间分布呈现出南高北低、周围高于中心的特征，湖面温度低于周边陆地温度1～3℃。

简介：依据气温间的空间相关性,将地统计学中的普通克里金法（OrdinaryKriging,OK）引入地面气温资料的质量控制。考虑气温在空间上的连续性,提出一种基于高斯模型改进的普通克里金（ImprovedOrdinaryKriging,IOK）质量控制方法。为评估该方法的性能,运用IOK法对江苏省67个台站2008年地面日平均气温资料进行质量控制,并与OK法以及反距离加权法（InverseDistanceWeighted,IDW）进行比较。试验结果表明,IOK法的检验效果优于OK法与IDW法,且稳定性与适用性较高,能有效地标记出气温观测数据中的可疑数据。

简介：利用2016年7—9月全省1957个包括区域自动站在内的站点观测资料，对同期雷达融合降水估测和预报资料进行了从时间演变、空间分布及统计检验3个方面的检验，还利用基于对象的诊断评估方法（MODE）考察了台风莫兰蒂（编号1614）9月13—16日一次降水过程，结果表明：1）融合估测降水能较好反映出2016年夏季降水的时间演变和空间分布；2）预报1～6h降水总体偏强，随着预报时效的增长，均方根误差在增大，对浙东沿海和浙南温州一带的降水预报的均方根误差最大；3）对于台风莫兰蒂的这次降水预报，在降水最强的15日21时的融合1—6h预报降水进行MODE检验评估，可以看出预报1—5h的降水落区与实况较一致，但降水落区的范围比实况偏小，随着预报时效的增加，预报与实况降水落区的相似度在减小。

简介：云状的正确观测对降水测报具有指示性意义,云状自动识别技术是气象要素自动化观测领域的难题之一.本文基于全天空可见光成像仪采集的云图与中红外热像仪获取的云图结合,对天空云状进行分类和测量.结果表明：通过在北京、杭州和丽江气象台站采集的大量云图,从云图特征和降水指示性方面将云状划分为Clear、CH、CL、CB及CM共5类.选取14个色彩和纹理特征值作为云状计算参数,采用552张云图作为训练样本,信息分类利用特征值加权最小距离算法,对于5类50个被测样本进行云状的判别.对应自拟的标准云状分类,平均准确率为82%.基于可见光-红外图像信息融合的云状识别方法结合了可见光图像色彩信息丰富的特点及红外图像可以降低雾霾干扰的优势,对比单-可见光传感器云测量,准确性有所提高.本文在可见光与红外图像传感器等多种云观测设备的信息融合方面进行了有益的尝试.

简介：当前,世界面临着气候变化、资源短缺、生态破坏、环境污染、恐怖活动蔓延等一系列全球性重大挑战,对人类生存与发展提出了许多新的严峻课题。在此背景下,融合式研究、融合科学领域研究等新兴的科学研究组织模式逐渐兴起。面对这一新趋势,如何组织和管理融合科学领域的研究活动,是科技工作者面临的一大问题。未来地球计划（FutureEarth,简称FE）倡导的协同设计与协同实施（co-design,

简介：利用国家气象信息中心研制的全国30000多个地面自动站降水与CMORPH（ClimatePredictionCenterMorphingtechniquel卫星反演降水融合而成的融合降水产品，分析了融合降水平均偏差和均方根误差的时空分布特征，探讨了不同降水量级以及站点稀疏区和密集区的融合效果，结果表明：融合降水的平均偏差和均方根误差量值均较卫星反演降水有显著减小，随时间的变化幅度不大且误差的区域性差异减弱；融合降水不同量级降水日数分布接近于地面观测降水，虽高估了雨强小于等于4mm／d的降水，低估了大于4mm／d高值降水，但同一量级下的误差比卫星反演降水大幅减小，且随着降水强度的增加改善效果明显；站点密集区的融合降水值主要是取决于地面观测降水；站点稀疏区在没有站点分布时，融合降水值主要取决于卫星反演降水，但随着站点个数增加，地面观测降水在融合降水中所占比重逐渐增大，且超过了卫星反演降水的作用。可见融合降水充分有效利用了地面观测降水和卫星反演降水各自的优势，融合效果明显。

简介：气象卫星资料不仅对天气、气候研究非常重要,对于地表参数模拟和预报也具有重要意义。本文首次将全国自动站观测、卫星降水估计和地面观测融合降水资料（CMORPH）以及风云二号D星（FY-2D）积雪覆盖率数据应用到了高分辨率陆面资料同化系统（u-HRLDAS）。融合降水资料用于驱动u-HRLDAS,同时用于计算雪水当量;积雪覆盖率资料作为u-HRLDAS强迫变量。区域模拟结果表明,积雪覆盖率对于地表反照率、地表温度以及地气交换通量模拟有极其重要的影响。密云站土壤湿度模拟结果表明,融合降水资料准确度优于全球陆面资料同化系统（GLDAS）再分析资料。小汤山站单点验证结果表明,应用融合降水资料及卫星积雪覆盖率资料可以改进地表温度及地气交换通量的模拟。

简介：借助JAXA/EORC热带台风数据集资料，实现了台风区和非台风区的分离，在此基础上，利用热带测雨卫星搭载的测雨雷达和可见光/红外扫描仪的融合观测资料，对1998～2007年东亚雨季台风及非台风降水的气候特征和降水云红外信号特征进行了分析。结果表明：1）东亚台风降水强度谱较非台风降水谱更宽，特别是对流降水主要分布在5～20mm/h之间；强降水更多，主要分布在东亚洋面。2）雨季东亚降水的主要形式是非台风层云降水，但台风降水对局地降水量的贡献也不容忽视，例如台湾以东附近洋面可达20%。3）台风降水云亮温海陆分布差异显著；其雨顶高度在4～9km（层云）和4.5～12.5km（对流）之间均有分布，较非台风降水雨顶高度谱更宽。4）不同等级的台风在降水强度、覆盖区域和云顶10.8μm亮温分布上差异大。

简介：针对ECMWF（EuropeanCentreforMedium-rangeWeatherForecasts）集合预报,融合降水产品在海河流域的偏差特征,进行基于频率匹配法的降水偏差订正,并对订正前后降水评分结果进行了系统检验。结果表明：经过2016年5—8月逐日试验分析表明,改进后的ECMWF集合预报融合产品显著改善了原产品降水量和雨区范围偏大的特征,订正后降水预报的平均强度与实况更接近,且预报时效越长、降水量级越大、预报偏差越大改进效果越明显;改进后ECMWF的集合预报融合产品降水预报的TS评分均有一定程度的提高,降水预报的Bias评分更接近1,特别是对于小雨和暴雨、大暴雨量级的改进尤其明显,消除了大片降水虚报区;降水预报的空报率明显减小,但漏报率有所增加。