天气因素（精选4篇）
天气因素 篇1
当前社会发展迅猛,生活节奏如此快速,如果能预知事件可能的变化规律,将是十分有意义的事。天气预报就是根据大气的变化规律,并联系当前和近期的天气情况,来对某一地区在未来一定时期内的可能的天气状况进行预估。它主要是通过对卫星云图及天气图综合分析,结合当地的有关气象资料、当地的地形、各个时节的季节特点以及群众经验等因素经综合研究后得出的天气状况结论[1]。目前根据时效的长短将天气预报分为如下3种类型:短期天气预报(2~3 d)、中期天气预报(4~9 d)、长期天气预报(10~15 d)。
在天气预报过程中,对于预报相关因素的选择和使用是最为关键的步骤。相关因素的选择和使用成功与否直接影响着天气预报的准确度,也决定着该次天气预报的成败。但是由于大气本身变化十分复杂,各种气候问题对大气的运动情况影响十分显著,人类对大气变化规律的认识不足等一系列因素,使得目前大气预测非常混乱。这种情况就需要人们不断寻找更为准确的大气运动规律。笔者主要就目前天气预报相关因素选择和使用,根据自己的工作经验作一探讨。
1 相关因素的选择
1.1 选择范围
天气预报时效长短的不同对天气预报相关因素的选择和使用有直接的影响,不同的时效长短会使得天气预报相关因素的选择和使用则重点不同。因此,在进行相关因素选择时,首先应确定天气预报的类型(短期天气预报、中期天气预报、长期天气预报)。再根据不同类型进行选择。比如,在选择短期天气预报相关因素时,由于时效较短,要分析该天气预报的相关因素,则可以根据近段时间内每天的大气层气象资料进行针对性的筛选,也可以根据该预报过程中特定区域在某一时间的气流横截面图来进行选择,或者可以从天气检测系统中调出该区域在以往的时期内所有的数据系统值和量值,并对这些值进行针对性地筛选[2]。另外,还可以针对特定的天气形势这一项预报来选取与之相关的因子,结合当地一些关于天气方面的谚语,抓住谚语的重要规律来选择相关的一些因素。而与之相对的中期天气预报和长期天气预报在进行相关因素的选择时,则主要是从以往的气象资料中来分析,将以往气象资料中比较重要的影响因素以季度、月份、半年等这样的时间段来进行分析。并将不同时间段的平均值拿来对比参考,来选择相关因素。还可以将近期内不同时间段的大型环流类型或者其中的特征量拿来作为预报因素。
在中长期天气预报中,有一个比较常见的相关因素———海水温度。海水温度是具有长时间持续性的特点,突然变化的几率很小。因此,海水温度通常可以作为一个重要的预报相关因素。在所有的天气预报相关因素中,最常用到的天文因素是太阳黑子,所谓的太阳黑子指的是在太阳气体中出现的一种强烈旋涡现象。因为太阳黑子的演变或出现是有一定的周期的,所以中长期天气预报时将太阳黑子出现的周期作为预报的相关因素,不仅可以起到预报季度的降雨量的作用,还可以将各个季节的温度变化趋势清晰地预报出来。实践证明,这样的预报效果很显著[3]。其次,在民间还有一些有经验的农民会根据相关的动物行为来预测短期的天气变化,比如燕子低飞、蚂蚁搬家、蚯蚓滚沙等,这些都是一些比较常见的相关因素,事实证明这些经验预测结果也比较准确。
1.2 选择方法
宏观来看,与天气预报相关的因素众多,为了能保证这些相关因素的准确性,通过笔者多年的工作经验,对筛选方法总结如下:一是普遍查询法。这是所有筛选方法中最为简单的一种,主要分粗选和精选2步。第一步粗选主要是对近期内统计一些数据资料进行编号,比如说将不同时间内收集的气象资料、所有的特征量以及一些大型环流类型按照相关的编码方式进行编号。然后将不同的编码与相对应的因素进行拟合,并最后淘汰点拟合率较低的相关因素。第二步精选是在粗选的基础上进行的,将粗选中拟合率较高的相关因素,用电子计算机等相关工具来进行一一分析处理,最终筛选出重复性高、准确率高、相关性好的预报相关因素。单从难易度上来说这种方法相当简单,但缺点是工作量略大,而且操作繁琐。二是经验法。所谓经验法就是总结群众经验,并将这些经验作为预报相关因素的选择范围。其实这种经验法,不失为一种理想的筛选方法。由于几千年流传下来的经验,基本上都是前人对天气的总结与思考,需要做的就是将其用现代的方法展示出来,从而筛选出合理的相关因素[4]。
2 相关因素的使用
相关因素筛选只是天气预报的第一步,为了提高天气预报的准确度,以便使得天气预报有益人们的生产与生活,相关因素的使用也格外重要。这需要天气预报相关工作人员十分用心才行,首先要确保被预报项的本身是比较稳定的并且有实际意义。其次,相关因素要与被预报项具有很强的关联性。最后,相关因素的选择数量要合适,不宜过多或者过少。
相关因素在反常天气中使用时,一定要选择相关性很稳定的相关因素,结合现实情况才能作出准确的判断。大多数反常的天气都会给人们带来一些灾难,因此好好利用这些相关因素,或许能够帮助人们对反常的天气进行预防,以减少人们的人员伤亡及财产损失。
3 结语
天气预报相关因素很多,要合理地选择和使用,才能真正对实际生活和生产提供帮助。
参考文献
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雾霾天气对农作物的影响因素研究 篇2
近年来我国京津冀、华东等地区雾霾天气频发, 并有逐年严重的倾向, 雾霾不仅对人们的身体健康造成严重危害, 对农作物的生长发育也带来许多不利影响, 因此对雾霾的研究已经越来越引起人们的重视。雾霾对农作物的危害主要表现在两个方面, 一方面, 空气中较大的细颗粒物浓度影响植株的呼吸作用;另一方面, 雾霾天气时, 光照条件差, 进而影响植物的光合作用, 导致减产[1]。同时, 雾霾也会导致农作物生育期的延迟、病害多发, 以及农产品的产量和质量下降等许多问题。通过分析雾霾对农作物的影响因素, 在完全根治雾霾以前, 可以帮助我们采取必要的技术措施和手段, 减轻雾霾天气对农作物生长的影响。
2 雾霾的定义
2.1 雾、霾气象学定义
根据气象学定义, 雾是浮游在空气中的大量微小水滴或冰晶, 形成条件要具备较高的水汽饱和因素;而霾是大量极细微的干气溶胶粒子等均匀地浮游在空中, 使水平能见度小于10km的空气混浊现象[2]。二氧化硫、氮氧化物以及可吸入颗粒物这三项是雾霾的主要组成成分, 前两者为气态污染物, 最后一项颗粒物才是加重雾霾天气污染的主要因素。
2.2 细颗粒物 (PM2.5) 与雾霾的关系
细颗粒物 (PM2.5) 是空气中直径小于或等于2.5μm的固体颗粒或液滴的总称[2]。根据《2010年灰霾试点监测报告》, 灰霾天中的PM2.5明显高于平时, PM2.5是灰霾天气能见度降低的主要原因。如今, PM2.5浓度与大气能见度、相对湿度等气象要素并列为霾预警分级的重要指标[2]。这种颗粒本身既是一种污染物, 又是重金属、多环芳烃等有毒物质的载体。细颗粒物 (PM2.5) 的增加是导致雾霾形成的重要因素, 雾霾对作物的多种影响因素在很大程度上缘于细颗粒物 (PM2.5) 。
3 雾霾对农作物的影响
3.1 雾霾对农作物产量的影响
雾霾天气污染物颗粒悬浮于空气中, 吸收、反射了太阳辐射达到地面的部分光照和热量, 通过对光的遮挡、降低空气的流动性、颗粒物的增加以及有害物质对农作物的生理状态产生不良影响, 影响作物的生长发育, 使作物产量下降。雾霾主要通过如下几个方面影响农作物产量。
3.1.1 雾霾对作物光合作用的影响
农作物的光合作用是作物生长发育所需要的物质和能量的重要来源, 光合作用的强弱会直接影响到农作物的生长发育和作物产量的形成。在雾霾天气时, 空气的流动性较差, 通过颗粒物对光的遮挡和吸收造成光照强度的降低, 同时, 污染物浓度增加导致了能见度的降低, 太阳直接照射的时间减少, 因此日照时数减少, 温度也会因为光照强度的降低而随之下降。其光照时间一般会缩短3~4h, 严重的可达6~8h, 使光合作用的效能显著下降[3]。光照强度的降低直接影响农作物的光合作用强度, 雾霾的形成大多数是在气温较低的季节, 在这样的季节由于雾霾的原因使温度进一步降低, 也会影响到许多农作物光合作用的正常进行, 使光合作用强度进一步降低。其结果是雾霾通过影响农作物的光合作用, 使农作物生长所需要的养分和能量得不到充分满足, 从而影响其正常的生长和发育, 最终影响到作物产量的形成。
3.1.2 雾霾对作物呼吸作用的影响
在雾霾天气发生时, 由于空气中细微颗粒物浓度过大和空气流通不畅, 大量的固体颗粒、液滴和有害的气体, 通过气孔被农作物吸收进入体内, 导致二氧化碳和氧气的比例失调, 有害气体吸入过多, 从而在影响作物光合作用的同时对作物的呼吸作用也会造成不利影响, 对作物的正常新陈代谢产生干扰, 危害农作物的健康生长发育, 严重的可以使叶片发黄, 萎蔫甚至死亡。
3.1.3 雾霾对作物生长的其它影响
受雾霾天气的影响, 叶色变浅、植株茎杆变细、叶茎嫩, 出现不同程度徒长;花开的整齐度差, 谢花早。雾霾天气使蔬菜作物根系的须根减少, 蔬菜的长势减弱。此外, 由于雾霾天气发生时, 菜农为了保持设施内的温度, 不揭帘子或草苫, 间接导致设施蔬菜不能及时通风换气, 二氧化碳浓度持续降低, 棚内有害气体无法排除, 影响植株长势, 不利于植物光合作用[2]。作物通过气孔吸收的有害气体对作物往往造成伤害, 有害气体可以降低作物的抗性, 给作物生长带来不利影响。小麦作为我国重要的越冬粮食作物, 其苗期正是雾霾天气多发季节, 对于小麦形成壮苗和安全越冬极为不利, 对越冬后的小麦生长发育和保证一定数量的亩穗数产生不良影响, 通过影响小麦产量形成要素而导致减产。
3.2 雾霾对农作物质量的影响
由于雾霾导致农作物的光合作用降低以及温差减小均不利于作物营养物质的积累, 由于作物的光合产物减少使营养品质下降, 特别是糖分减少, 还会影响到食用品质的下降。例如雾霾天气严重时, 草莓长势弱、不开花, 已经开花的不长果, 已经长好的果实, 不变红, 已经变红的果实口感也不甜, 严重影响了草莓品质[2]。温室内的茄果类的蔬菜品种, 也会由于雾霾而影响到其品质的下降和食用价值的降低, 甚至由于有害物质的残留而对人体造成危害。作为北方冬季食用的主要蔬菜品种———大白菜, 由于为露天栽培, 生长季节的中后期处于雾霾多发的时段, 对它的产量形成和质量都会产生不良影响。雾霾对光照强度的降低和光照时间的缩短及温度的降低, 对许多果实的着色十分不利, 甚至出现畸形果, 在影响其食用品质的情况下对果实的外观品质也造成不利影响, 导致降低其经济效益。
3.3 雾霾对作物病虫害的影响
雾霾天气极易诱发蔬菜病虫害的暴发和流行, 严重影响蔬菜生产。由于雾霾天寡照低温, 温室不能进行放风, 造成温室内湿度较高, 与低温和高湿有关的灰霉病、晚疫病、霜霉病、黑星病等会明显加重, 同时, 由于植株抗性减弱, 一些与蔬菜抗性有关的病害从花期到结果期也明显加重[2]。病虫害的发生会导致茄果类蔬菜落花落果, 叶菜类则直接影响其产量。调查发现, 严重的雾霾天气除了会影响草莓的生长、造成减产外, 还会导致设施内草莓病害高发。由于雾霾会影响光照, 为了保持设施内足够的温度, 并且不受雾霾污染的影响, 设施大棚会减少通风, 这样会在设施大棚内产生高湿的环境, 适温高湿的环境有利于白粉病、灰霉病等病害的发生与流行, 进而影响草莓的品质和质量[4]。露天栽培的作物更容易直接遭受雾霾危害, 特别是在受到有害气体的影响时, 使其生理状态产生异常而发生生理性病害。雾霾通过加重农作物病虫害的发生, 既降低了农作物的产量, 也降低了农产品的质量, 应当给予高度重视。
4 讨论
雾霾现象是雾与霾的混合产物, 尽管雾与霾的成因不同, 其成分和特性各异, 但是雾霾天气可以通过多种途径, 影响农作物的生长发育, 并引起农作物病虫害的发生, 还可导致有害物质在农作物中的残留。雾霾天气一方面导致农作物减产、品质下降, 影响到经济效益;另一方面, 通过食用这些受到污染的有害食品, 间接危害到人们的身体健康。因此, 治理雾霾是一项不容忽视的紧迫任务, 要从战略高度认识其危害的严重性, 从全民健康的角度和食品安全的角度去理解根治雾霾的重要意义。
摘要：指出了近年来我国雾霾天气频发, 河北省尤其严重, 雾霾对农业生产以及对农产品质量的影响也日趋严重。针对雾霾天气对作物产量、质量和病虫害的影响进行了分析, 探讨了解雾霾对农产品质量的危害, 提出了应加强对治理雾霾的认识。
关键词：雾霾,农作物,影响
参考文献
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天气因素 篇3
影响空气质量的因素繁多,有人为因素也有自然因素,笔者则侧重于从自然因素的角度来研究影响空气质量的因素。目前,北京市的首要污染物为PM2.5,而在供暖期由于燃煤采暖而排放大量SO2,使得空气污染程度加重。然而随着空气的流动、气温的变化等因素,每天污染物的浓度都是在变化的,因此采取相关分析和建立逐步回归模型的方法寻找影响PM2.5和SO2扩散的影响因素,进而可以找出影响污染物扩散的因素。
2 PM2.5浓度的分布情况
PM2.5是指在环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,PM2.5可以由硫和氮的氧化物转化而成,而这些气体污染物一般是由人类对化石燃料(煤、石油等)和垃圾的燃烧造成的,同时它还可以在大气中长时间停留,并且能被人体吸入,因此PM2.5对人体健康和大气环境质量的影响相当大。近些年来,由于北京的快速发展及能源的大量消耗,北京的空气质量状况与日剧下,PM2.5已成为北京空气污染的重要污染物。
由图1可以看到,曲线为PM2.5在这14个月中的大致平均趋势,不难看出北京供暖期时PM2.5浓度较高于非供暖期,而PM2.5高于300μg/m3的日期基本都在供暖期时出现。特别是2015年12月1日和2015年12月25日,这两天的PM2.5浓度已经高达477.5μg/m3和476.7μg/m3。根据《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》的规定,这样的空气质量状况已经严重威胁人体健康,特别是儿童、老人和病人这种免疫力较低的群体。又根据这两日的天气情况,发现12月1日和25日的温差较小且风力不大,这种天气更加不利于污染物的扩散。而在12月2日时,北京出现3~4级西北风,且温差与前一天相比变大,PM2.5浓度直接骤降至14.8μg/m3,空气质量状况良好;然而12月26日的天气情况与前一天相似,所以当天PM2.5浓度为282μg/m3,仍属于重度污染。
3 天气因素对于空气质量的影响分析
在供暖期PM2.5及SO2浓度是极为突出的问题,因此笔者将讨论影响二者浓度的天气因素。其中,天气因素包含最低气温(摄氏度)、最高气温(摄氏度)、温度差(最高气温—最低气温)、是否下雨(有1或无2)、是否下雪(有1或无2)及风速(微风1、3~4级2、4~5级3、5~6级4)。最低气温、最高气温、温度差为定量变量,而是否下雨、是否下雪及风速为分类变量。
3.1 通过相关分析找出影响空气质量的天气因素
因为研究数据中存在定量变量及分类变量两种,因此采取皮尔逊(Pearson)和斯皮尔曼(Spearman)相关检验进行分析。
通过皮尔逊检验,得到最低气温、最高气温及温差都与PM2.5浓度呈相关,说明温差越大,越有利于PM2.5的扩散,PM2.5浓度越低;而SO2浓度与最低气温与最高气温呈负相关,但与温差无关。气温越高,PM2.5及SO2浓度越低的原因主要是气温低时是冬季,恰好为供暖期,需要烧煤或天然气供暖,此时会产生较多的污染物;而气温高时是夏季,夏季不需要烧煤供暖,因而排放的污染物会减少,空气质量相对于供暖期要好。
利用斯皮尔曼(Spearman)相关检验分析污染物与是否下雨、是否下雪及风速等3个分类变量的相关结果,PM2.5浓度与风力大小呈负相关,说明风力越大越有利于PM2.5的扩散;然而SO2浓度与降雨呈负相关,说明无雨天气相较于有雨天气更有利于SO2的扩散,可以降低SO2浓度。因为下雨时,空气湿度比较大,不利于污染物的扩散,因此空气质量较差。
3.2 逐步回归分析天气状况对污染物浓度的影响
根据污染物与天气状况的相互关系,以及不同的污染物的扩散依赖于不同的天气状况,将建立逐步回归模型,进一步论证天气状况对污染物浓度的影响程度。首先建立普通的回归方程:
其中,TEMPL———最低气温;TEMPH———最高气温;TEMP.D———温差。
逐步回归分为全部、向前、向后3种方式,采用全部逐步回归的方式建立方程,通过逐步回归结果可以看出,两个回归方程的拟合效果都不好,一个R2为0.1229,另一个R2为0.3219,所以在这里不写出最终的回归方程。虽然拟合效果不好,但是因为利用逐步回归已经剔除了多重共线性,还是能够通过以上的回归结果看出天气因素对污染物浓度的影响的。
4 结论
结合相关分析与建立逐步回归模型两种分析方法,说明天气因素对于空气质量的高低是存在影响,尤其是风力大小,风力越大越有利于污染物的扩散,然而当风力过大时,则会引起沙尘、黄沙等天气,这也是会影响空气质量的。同时,气温较高时,污染物的浓度也会稍低,不过这也可能与冬季供暖时产生污染物相关。所以,应该在尽量保护生态环境的同时,利用大自然的力量去更好地推动空气质量的治理。
摘要：指出了空气污染是我国亟待解决的重大问题,以北京市为例,2015年空气质量合格的天数仅有51%。通过建立相关分析及逐步回归分析模型,结合北京市2014年11月2015年12月期间的数据,分析了天气因素对空气质量的影响,结果发现:气温越高、风力越强越有利于PM2.5的扩散及其浓度的降低。
关键词：分析,逐步回归,空气质量,PM2.5,北京
参考文献
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天气因素 篇4
1 综合气象观测系统运行监控平台 (ASOM) 简介和业务应用
综合气象观测系统运行监控平台是集气象探测设备运行状态监控、观测数据质量监控、技术保障信息管理为一体的业务监控和分析平台。阿克苏新一代天气雷达自并入全国数字化雷达网以来, 通过ASOM平台的业务应用 (监控雷达运行状态、监控雷达探测数据和雷达常规维护、故障维修及相关信息的发布, 获取远程技术支持等) , 在雷达系统维护、故障分析和实时监控观测方面, 已积累了一定的经验技术, 确保了台站天气雷达设备的正常运行, 使雷达产品资料得到高效利用, 充分体现了新一代天气雷达组网建设的意义。
2 影响新一代天气雷达探测数据质量的因素
影响新一代天气雷达数据质量的因素主要有雷达设备故障 (造成雷达故障关机、参数异常等情况) , 计算机系统和网络传输故障 (造成雷达探测数据错误和缺失, 是数据文件缺报、逾限报的主要原因) , 外部电路、UPS、环境温度等工作辅助设施故障 (造成雷达运行性能不稳定或无法正常开机) , 工作人员业务素质 (保障雷达探测数据质量的关键因素) 。
在这些影响因素中, ASOM根据新一代天气雷达系统上传的“雷达性能参数”和“故障报警”信息, 以运行状态图、序列图、状态统计、产品到报、产品显示等功能, 实现对天气雷达运行状态和数据质量的监控, 可以有效帮助雷达观测、维护人员及时发现、诊断雷达系统的故障。但目前ASOM对新一代天气雷达系统的监控技术方法还不成熟, 在雷达系统无任何报警、所有雷达性能参数均正常时, 也会出现雷达探测数据缺失或异常的现象, 如:计算机系统原因 (计算机的缓存溢出、CPU过载、病毒、RPG和PUP软件故障、通信网络等问题) 造成的雷达数据图像出现局部缺失或生成的雷达数据产品数量不全的情况;信号干扰原因造成的类似扇形区的异常雷达回波;雷达部件老化维护困难原因造成的毛刷回波等异常现象, 此类故障大多是由于雷达系统设备维护不到位和计算机系统维护不及时造成的, 故障出现时需要雷达观测人员及时发现, 才可以有效排除, 避免严重影响雷达探测数据的质量[1,2,3]。
3 提高新一代天气雷达探测数据质量的技术方法
笔者从阿克苏新一代天气雷达站业务工作中体会到在雷达系统稳定运行或出现故障时, 雷达观测、维护人员能及时掌握信息和故障排查方法并及时排除故障, 是获取高质量雷达探测数据的有效途径, 因此台站要加强雷达系统的维护力度和信息管理制度, 以及提高雷达系统实时监控技术和工作人员的综合技能, 这是提高雷达探测数据质量的的根本保障和基本方法。
3.1 加强台站对天气雷达系统的维护力度和信息管理制度
新一代天气雷达系统的维护工作可确保雷达正常运行, 是提高雷达数据质量的根本条件。雷达操作员按照ASOM要求认真及时填写各项记录, 可及时反馈雷达运行信息, 保障雷达数据产品的真实性。
3.1.1 加强天气雷达系统的维护工作。
新一代天气雷达在汛期需要连续运行, 雷达系统各项设备一旦出现故障, 维修难度大、时间长, 严重影响雷达运行质量, 因此做好设备维护工作尤其重要。一是做好日维护工作是维护工作的重点, 每天开机后, 按照ASOM日维护的要求, 仔细认真地检查雷达参数、机房温湿、UPS、计算机系统、网络等的运行情况, 发现异常情况及时处理, 确保雷达系统的稳定运行。二是在雷达周、月、季、年维护工作中认真做好雷达设备保养, 检查雷达电源和各分机固件的运行状态, 维护、标定雷达各项性能指标, 排除雷达系统报警提示中的维护内容等工作, 从而提高雷达探测数据的可用性。三是注意在维护工作中, 尽量不要占用国家规定的观测时段, 及时填写维护记录, 可以有效提高雷达的综合运行效能。
3.1.2 加强台站故障信息填报的管理制度。
新一代天气雷达主要为气象预报提供准确、及时的观测数据服务, 对雷达数据的真实性要求很高, 在发生重大天气过程或有天气预警时, 雷达故障信息的及时准确填报尤为重要, 而且ASOM对故障信息填报也有严格的时间要求, 它是影响雷达综合运行效能评估的一项指标, 但是目前台站观测、维护人员对相关影响因素的理解不够深刻, 常会出现故障迟报或漏报现象, 因此要强化台站故障信息填报的管理制度。当新一代天气雷达系统设备发生故障后, 本站技术保障人员应对故障立即进行诊断及维修, 及时将故障现象及处理过程按照ASOM中的故障填报要求, 逐级上报给各级保障部门, 记录要尽量详细并及时更新维修进度信息, 为开展雷达故障检修、评估雷达运行效能提供依据。
3.2 提高雷达系统的实时监控技术和工作人员的综合技能
由于新一代天气雷达系统运行环境复杂, 数据流程中的故障节点多, 且故障具有突发性、排查困难的特点, 因此台站要加强实时监控技术的应用和研发, 可大大减少人为的疏忽, 增强实时监测的效率。随着现代气象事业的发展, 雷达观测岗位职能已从单纯的观测转变为兼具设备维护和计算机应用等相关技能的综合职能岗位, 雷达操作、维护人员在雷达实时监控中的业务素质是保障雷达正常运行的关键因素, 工作人员熟练掌握各项技术的应用可有效监控、排除雷达运行中的故障, 提高雷达综合运行质量[4,5]。
3.2.1 提高雷达实时监控的技巧与方法。
由于目前ASOM中数据质量监控还不够完善, 而且雷达业务流程中涉及的易发故障环节多, 台站监控设备和软件的应用研发力量薄弱, 因此观测人员在实时监控工作中需结合人工技术经验来完善雷达实时监控工作, 它是提高雷达探测数据质量和监测灾害性对流天气的有效途径。一是首先利用实时监控的软件, 通过监控Trad2005Ⅱ、t Client、RPGCD、PUPC软件中上传报文的到报时间和文件数目, 实现对上传数据的监控, 根据监控软件的报警情况, 可迅速排查故障, 减少故障响应及恢复时间, 保障了雷达数据及时上传。二是工作人员通过人工实时监控, 结合ASOM中的雷达数据质量监控, 对实时产生的雷达数据的图形 (实时显示的雷达回波图形, PUP显示的雷达产品图形、雷达Web产品图形) 、时间连续性等随时检查, 可及时发现、处理雷达数据异常的情况, 有效保障了雷达数据的准确率。三是人工实时监控雷达探测数据传输流程中的计算机系统、网络等环节的运行状态, 确保雷达资料传输系统的稳定运行, 可大大提高雷达数据上传的及时率。四是工作人员实时监测雷达系统辅助设备和运行环境状况, 及早排除安全隐患, 可有效保障雷达系统的正常运行。
3.2.2提高雷达观测人员的计算机应用技术。
由于目前台站工作人员的计算机业务化程度普遍不高, 而雷达工作流程中涉及的计算机系统故障具有突发性特点, 以及ASOM对雷达产品文件上传的时效要求严格等原因, 一旦发生故障, 即可造成上传的雷达数据报文的缺报和逾限, 因此雷达观测员在发现故障时能及时解决问题, 才可以有效提高雷达数据质量。一是在实际工作中雷达操作人员必须做到熟练掌握雷达业务系统软件的应用。雷达终端软件:通过控制面板界面可控制雷达运行、选择、设置雷达运行模式及参数、保存原始基数据、显示实时雷达回波、状态监控、故障报警等信息。RPG软件:将雷达体扫基数据根据众多的气象算法, 处理成用户请求的雷达数据产品。PUP软件 (主用户终端子系统) 可支持业务操作人员对雷达产品的请求、显示、存储、设置、分配的任务。Radar Process软件:将雷达体扫基数据处理成雷达Web产品。PUPC软件:将25份雷达产品转换成世界时后上传到上级目录。Trad2005Ⅱ软件:上传整点前15 min内的5份雷达拼图产品。t Client软件:上传雷达体扫基数据V、雷达自动标定文件bit和雷达Web产品。RPGCD软件:上传雷达体扫基数据到上级目录。捆绑在雷达终端软件中的REPORT.exe软件:上传雷达状态监控文件。工作人员根据以上不同软件的使用功能, 可及时监控和排查雷达数据生成到上传过程中的故障现象, 如发现雷达状态异常、雷达回波异常、雷达数据产品异常、软件故障、计算机网络故障等。二是观测员必须熟悉雷达数据的传输流程和掌握基础的计算机、网络维护知识。由于雷达数据通过计算机网络映射存储、共享、上传, 观测员可依据雷达数据的传输流程, 结合雷达系统软件的应用, 迅速找到数据流程中的故障节点, 如雷达产品异常或缺失时, 依据数据流程对原始基数据和雷达产品的产生、保存、处理、上传网络等各环节进行快速排查, 可迅速发现故障原因并及时将备份的数据重新处理、补传等, 可大大提高雷达资料的完整性和及时率。
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