如何制作环境影响评价所需的oqa格式气象数据

本文探讨了气象观测数据在大气污染模拟预测中的重要性,特别是AERMOD和CALPUFF等模型的应用,以及OQA格式的地面观测数据结构。同时提到了国家气象局和环境气象数据服务公司的数据获取途径。

大气污染模拟预测是环境影响评价的重要内容,其中气象观测数据是影响大气污染模拟预测重要因素之一。《环境影响评价技术导则-大气环境》中以推荐模式清单方式引进AERMOD、CALPUFF 等进一步大气污染预测模式。

相关模式均需要地面气象数据、高空气象数据等作为气象场。大气污染预测模型输入地面气象数据,经过计算,所输出的模拟气象场对预测污染物的扩散和迁移路径提供可信度较高的气象支持。AERMOD 等进一步预测模式所需的气象参数有风向、风速、气温、云量等。

OQA 地面观测数据格式

以下是OQA格式的的地面观测数据具体每一列含义。

列数变量说明单位默认值
1DATE日期yymmddhh
2PRCP降水量 mm*1000/-9millimeters×1000-9
3SLVP海平面压力millibars×1099999
4PRES测点压力millibars×1099999
5CLHT云层高度kilometers×10999
6TSKC总云/低云tenths//tenths9999
7ALC11 层云层状况code//hundredthsft09999
8ALC22 层云层状况code//hundredthsft09999
9ALC33 层云层状况code//hundredthsft09999
10ALC44 层云层状况code//hundredthsft09999
11ALC55 层云层状况code//hundredthsft09999
12ALC66 层云层状况code//hundredthsft09999
13PWVC天气代码 (临近地)9999
14PWTH天气代码9999
15ASKYASOS 天气tenths99
16ACHTASOS 高度kilometers×10999
17HZVS水平可见度kilometers×1099999
18TMPD干球温度℃×10999
19TMPW湿球温度℃×10999
20DPTP露点温度℃×10999
21RHUM相对湿度whole percent999
22WDIR风向tens of degrees99
23WSPD风速meters/second×10-9999

OQA 地面观测输入数据示例

93070100-9101751003720010100999900300003000030000300
00300099990000000099009999999921116713964526
93070101-9101741003420010090999900300003000030000300
00300099990000000099009999999920616113966526

地面数据获取 

国家气象局官网。国家气象局提供了全国范围内的3小时气象观测数据,包括温度、湿度、风速、降水量等。您可以在其官网上进行查询和下载。

气象数据服务公司。环境气象数据服务平台可以为提供更为详细和长时段的气象观测数据。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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