基于江西省站点资料对智能网格实况分析产品的检验评估

利用江西省2019年3月～2020年2月气象站观测资料,在小时尺度上,对中国气象局下发的智能网格实况的2 m气温、湿度、风速、降水等多个气象要素产品进行检验评估.研究分析各类产品的数据误差及其时空变化规律,验证该产品在研究区的适用性.研究结果表明:2 m气温、相对湿度产品与站点观测较为一致,其相关系数均可达0.9以上,2 m气温均方根误差在1.0 ℃左右,准确率可达80%以上,相对湿度均方根误差小于10%,准确率可达90%以上.风速产品的数据精度较低,相比站点观测风速明显偏弱,70%站点的风向准确率小于50%,风向准确率仅为40%左右.降水产品能准确反映年内逐小时变化趋势,但存在一定程度低估,相关系数基本在0.8以上,平均误差为-0.1～0.1 mm·h^-1,平均绝对误差小于0.2 mm·h^-1.与站点观测相比,降水产品对强降水明显偏弱.地形对实况网格产品准确性有较大影响,产品误差在地形复杂山区中比在平原地区中明显偏大.总体上,2 m气温、相对湿度产品质量较高,基本可满足业务服务需求.风速产品及降水产品在大降水量级下的误差较大,与业务服务需求有一定差距.     

基于MODIS反演的2000—2011年江西省植被叶面积指数时空变化特征

叶面积指数(LAI)是陆地植被的重要结构参数之一,是陆地生态系统生产力模型和气候、水文、生物地球化学等模型的关键输入参数。笔者基于MODIS-MOD09A1反射率数据,利用4-尺度几何光学模型反演了2000—2011年江西省植被LAI。结果表明:(1)江西省植被LAI呈现出明显的季节变化,1年中1—2月LAI值较低(最低为1月,平均值为0.85),3—4月随着植被生长,LAI值逐渐增大,到6—8月,LAI达到最大值,最大值为7月的4.8,约为最小月份平均值的5.6倍,9月以后,LAI值逐渐减少;(2)2000—2007年江西全省生长季LAI呈增加趋势,2008—2011年LAI平均值呈下降趋势,2000—2011年全省生长季LAI平均值呈下降趋势,平均下降0.048;(3)江西省不同植被类型的LAI值差异较大,2000—2011年间,各植被类型LAI平均值从大到小顺序为:常绿针叶林(5.67)、常绿阔叶林(4.57)、混交林(4.01)、落叶阔叶林(3.17)、农作物/自然植被混合(2.08)、高郁闭度灌木(1.92)、农作物(1.85)。2000—2011年江西全省植被LAI的平均值为3.60。     

基于“云+端”架构的江西省雷达拼图系统设计

及时准确的天气雷达产品对灾害性天气监测预报预警具有重要作用，为进一步提高雷达产品处理效率，本文基于融入气象大数据云平台（“天擎”）的建设理念，设计与开发了“云+端”技术架构的江西省雷达拼图系统，采用数据源感知、顺序任务、定时任务等多种调度机制，实现了雷达资料的质量控制、网格化处理、数据缓存、组网拼接等实时快速处理。基于集约化统一监控思想，研发了系统运行的全流程监视与异常告警功能。依托“天擎”的数据、计算资源，构建了分布式并行的系统运行环境，对江西省及周边省份22部多普勒天气雷达进行组网拼图处理，实时制作江西省逐6分钟、0.01°分辨率的单站及区域组网的雷达数据产品。产品纳入“天擎”统一标准化存储管理，为全省精细化气象业务提供了在线服务支撑。基于“天擎”统一加工流水线的雷达拼图系统显著提高了数据处理时效，为推进构建“云+端”的新气象业务提供了技术参考。