中国耕地变化及耕地与水资源的匹配研究

针对我国水资源分布不均,且耕地数量和结构存在不合理分布的问题,为了探究近年来我国耕地分配模式是否与水资源耦合得当,从时空尺度对我国水土资源不匹配程度进行了分析。在时间尺度上,采用基尼系数法进行分析;在空间尺度上,选择在时间尺度上我国水土不匹配等级最高的2016年为研究年份,以MODIS年蒸散和降水量数据分析水土不匹配等级。并依据省级水土不匹配等级将全国省份划分为三种类型,分类型对耕地数量和结构进行优化讨论。结果表明:2009—2016年我国水土不匹配等级均为差(4级),且不匹配程度略有升高。从全国层面看,我国水土不匹配等级为差(4级),且短缺等级(3级)高于富余等级(2级),水土不匹配的主要原因是水资源短缺。从省级层面看,水土不匹配等级最高的是新疆维吾尔自治区,水资源不足导致其水土匹配程度很差(5级)。另有10个省份的水土不匹配等级达到差(4级),除福建省主要因水资源富余导致水土不匹配外,其余省份均因为水资源短缺。研究成果对在水资源约束条件下优化我国耕地数量和结构分配模式、降低水土不匹配程度具有参考价值。     

临高自动气象站与人工观测资料差异的对比分析

自动气象站的投入使用大大提高了大气探测自动化的技术水平，但是自动与人工两种观测技术体制所获取的气象数据存在差异。通过对临高国家一般气象站2004年1月至2005年12月的自动气象站与人工平行观测期间的月平均气温差值分析，得出自动站替换人工观测对历史资料序列连续性的影响结果。     

自动气象站供电系统设计与研究

本文结合作者多年工作经验,对自动气象站的供电系统的设计进行了详细的阐述。首先简要介绍了自动气象站的概念、功用,然后对自动气象站的供电系统设计进行深入分析。     

溪洛渡坝区主要气象要素随高度的垂直变化

利用溪洛渡坝区三个气象站的观测资料，分析了温湿度、降水、风等气象要素随高度的垂直变化。结果表明：坝址河谷夏长无冬，秋春相连，干湿季节分明；平均气温随高度的升高而降低，旱季垂直递减率接近干绝热变化，雨季接近湿绝热变化，白天垂直递减率加大；夜间多有逆温；平均相对湿度随高度的上升而增加；下垫面风速河谷大于山坡，旱季大于雨季，坝址处全年盛行东南风。     

无线数字气象站

随着无线技术的发展,无线产品也逐渐进入普通大众的家庭。最近,美国俄勒冈州的科学家们开发出了一款无线数字气象站产品。这款无线产品功能丰富,拥有多个传感器,能提供全方位的天气预报。     

气象观测仪器测量准确度的维护

0引言随着气象事业建设的不断发展,自动气象站实现了单轨运行,基本淘汰了人工气象站。自动气象站属于科技含量高的多要素（含风速、气温、地温、湿度、气压、雨量、蒸发、太阳辐射八个项目）的自动观测系统,与过去使用的常规仪器不同,     

浅谈自动气象站设备故障及维护

随着气象监测行业的发展,气象站在我国的地位逐渐提高,为满足气象站的自动化发展,我国提高对运行设备维护的关注度。目前,气象设备的运行无法与气象领域的发展保持一致步调,造成一定程度的制约,严重影响自动化的效果,因此,本文通过对气象站设备的自动化程度和应用进行研究,分析常见设备故障及维护方式。     

一次信号干扰引发的区域气象站故障

区域自动气象站在运行过程中,常因为不同原因而出现故障,导致不能正常采集观测数据,从而影响气象观测资料的连续性与时效性。文章针对一次信号干扰引起的区域自动气象站故障,进行现场排查、分析、计算并查找出故障原因,并给出了解决办法,对区域自动气象站因为信号干扰而导致的故障提供有益参考。文章指出区域自动气象站在建设过程中的选扯、防雷装置、信号测试等工作中应严格执行规范要求。     

风速风向对风机塔筒结构动力响应和疲劳寿命的影响

基于气象站的观测数据,推导得到某1.25MW风机位置处的风速风向联合分布函数,对风机塔筒结构的风致响应和疲劳寿命进行计算,将计算结果与现场实测结果进行对比,系统研究了风速风向对风机塔筒结构动力响应和疲劳寿命的影响。结果表明:风向对顺风向和横风向位移响应的影响规律不一致,且风向对塔筒结构的疲劳累积损伤影响较大,在风向出现概率较大的区间产生的疲劳累积损伤较大。与考虑风向角下得到的疲劳寿命相比,不考虑风向角影响的疲劳寿命偏小。为了兼顾风机结构设计的可靠性和经济性要求,需考虑风向对风机塔筒结构疲劳寿命的影响。     

基于双核嵌入式系统及ALN算法的智能气象站系统

现代工业控制领域和能源行业往往需要气象数据的支持,这些数据不仅包括实时采集的气象数据,而且包含了未来一段时间内的气象预测数据.提出一种基于OMAP-L138的ARM+DSP芯片并使用自适应线性逻辑网络(ALN)算法来实现具有预测功能的气象站系统.该系统可以通过三个月以上的历史数据训练出预测模型,并使用当前采集的气象数据作为预测模型的输入即可预测得到未来一段时间内的预测数据.