简介:A文件是地面气象观测数据文件的简称,由于A文件存储要素方式位的复杂性,直接对A文件资料的查询、统计非常不方便,尤其是需要对不同台站、不同月份的A文件进行查询统计时。通过编写程序将A文件观测资料解读写入XML数据文件和关系型数据库,形成完整的浙江省A文件观测资料数据库。就可以很方便的在此基础上开发相应的查询统计应用软件,就能实现全省任意时段、区域A文件观测资料的查询和统计,为A文件观测资料数据的二次开发应用奠定了基础。
简介:基于中国气象局国家气象信息中心2012年发布的《中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)》,选取一定空间范围内相关性、数据完整性均较好的邻近站降水资料,构建参考序列,结合标准正态检验和台站历史沿革信息对我国2342个台站年、月降水资料进行均一性检验.采用相关系数权重平均方法和一阶差分方法相结合得到参考序列,以降低因计算方法和邻近站序列长度不一致等引起的参考序列不确定性.最终结果显示:98个台站降水序列存在断点,仅占总站数的4.2%.采用比值法订正上述非均一性的降水序列,订正后的序列在一定程度上消除了人为因素的干扰,部分台站降水量变化趋势(1960-2009年)异常的问题得到改善.
简介:气候变化对陆地水文系统有着重大影响。利用1955—2015年我国西北干旱区党河水库入库流量资料,结合下游敦煌站1951—2015年平均气温与降水量逐月数据,采用线性趋势分析、滑动平均、Mann-Kendall法与R/S法等分析方法,分析了党河水库入库径流量及气温和降水量的变化特征,以及其未来可能变化趋势,并探讨了入库径流量对气温和降水量变化的响应关系。结果表明:(1)1955—2015年党河水库入库径流量年际变化大,丰枯水年出现频率符合正态分布特征,入库径流量呈显著增加趋势,其线性增加率为0.16亿m^3·(10a)^-1,且这种增加趋势在未来变化中持续性极强;(2)1951—2015年,敦煌地区年均气温与年降水量均呈上升趋势,显著升温和降水微弱增加的趋势在未来变化中持续性极强,且二者均发生突变,突变年前者是1997年前后,后者为1970年和1986年前后;(3)年入库径流量对年均温度和年降水量变化的响应分析发现,年均温度变化是导致党河水库入库径流量变化的主要因素,降水是次要因素。
简介:利用河南省30个农业气象站1981-2010年共196个冬小麦品种的观测数据和同期气象数据,采用相关分析和回归分析方法,研究了气候变化背景下冬小麦生育期长度、积温需求和产量构成要素等品种更新特征.结果表明:30年来,河南省冬小麦生长季平均气温升高明显,营养生长期增温速率高于生殖生长期,降水量变化趋势不明显.不同区域品种更新的主要特征是出苗—抽穗天数减少(2.8~5.9d/10a)、抽穗—成熟天数增加(1.3~2.5d/10a);完成各生育阶段所需积温(>0℃积温)总体呈增加趋势,其中抽穗—成熟期尤为明显(26~50℃·d/10a).有效穗和穗粒数与营养生长期长度或同期积温无显著相关,千粒重随生殖生长期延长而显著增加.豫南地区生育期天数比(抽穗至成熟天数/出苗至成熟天数)和同期积温比(抽穗至成熟积温/出苗至成熟积温)随时间增加,积温比对产量变化的解释性高于天数比;豫中和豫北地区生育期天数比随时间增加,但积温比无明显的时间变化趋势,单产提高与生育期天数比增加有关.气候变化背景下河南省冬小麦品种更新特征是营养生长期缩短、生殖生长期延长、千粒重增加,从而提高了产量.
简介:简要介绍了精细化天气预报和气象数据挖掘应用的现状,在对BP神经网络预测方法详细分析的基础上,研究了基于时间序列数据挖掘实现精细化温度预报的方法。该方法基于时序分析技术,建立起适合于BP神经网络的输入样本模型,通过反复学习从温度时序中建立预测模型,将其用于未来24h的精细化温度预报。同时,对BP神经网络算法和步骤做了简要介绍,针对原有的BP算法存在的不足,做了一些改进。最后,通过对预测挖掘系统的设计和在Matlab6.5仿真平台上的试验,建立了温度预报模型,以兰州市观测站数据为时间序列研究对象,对精细化温度预报进行了仿真实现。对基于时序的数据挖掘理论的应用和开发精细化温度预报方法做了有益的探索。