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：L波段雷达经过多年业务运行,故障频发,极易造成记录缺测或中断。如何在故障出现时完成观测任务,保证气象数据准确和完整,值班员的应急处置方法及时得当显得尤为重要。在总结经验的基础上,以西安泾河站2017年11月23日02时的一次L波段雷达系统突发性故障为例,从故障研判、仪器准备、数据观测、记录处理、编发报文等方面详细记录了单独测风应急观测业务流程和操作技巧,供同行参考。

简介：应美国普渡大学地球、大气和行星科学学院（以下简称“行星科学学院”）WenwenTung教授邀请，上海市气象灾害防御技术中心王强和杨辰于2017年9月16-21日访问美国普渡大学，就气象大数据分析研究、气象灾害风险大数据分析理论及技术应用方法等进行了交流，并讨论了合作研究方向及具体分工。

简介：1概况2018年3月2629日，世界气象组织（WMO）基本系统委员会（CBS）技术大会在瑞士日内瓦举行，来自42个国家和地区、4个国际组织及部分私营气象服务机构的代表参加会议。

简介：应美国国家海洋和大气管理局（NOAA）地球系统研究实验室（ES—RL）全球温室气体参比网络（GlobalGreenhouseGasRefereneeNetwork）首席科学家PieterTans教授邀请，中国气象科学研究院周凌唏研究员于2018年5月13日至6月2日赴美国NOAA的ESRL实验室和科罗拉多州及加利福尼亚州野外科学试验场所、美国国家大气研究中心（NCAR）、科罗拉多大学之极地与高山研究所稳定同位素实验室、高精度设备（HPD）研发加工厂进行了技术访问.