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RSS订阅原创 气象海洋信息在线共享服务平台设计
1、建立信息资源整合机制，规范数据采集接口、采集方式和服务方式，实现综合气象观探测数据、多源预报警报和指导预报、专题保障产品等信息的统一汇集、多级交互。2、能够提供信息定制分发、信息共享和数据检索等服务，同时面向其他气象海洋保障用户提供数据服务。主要包括信息服务管理、信息共享门户、数据传输服务3个分系统。
2025-10-24 17:01:02
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原创 灾害性空间天气事件数值模拟与仿真
害性空间天气的模拟与仿真是显著提高我国空间天气业务领域数值预报水平的前提和关键，也是建立我国急需的数值空间天气预报系统的突破口。本项目实现了从太阳到地球的灾害性空间天气事件过程的仿真，能够为评估灾害性空间天气事件对航天、无线电链路、地面技术和生物等系统的影响提供系统的定量环境参数，为空间天气预报提供定量的分析与诊断手段，仿真演示系统也可用为民众提供直观形象的日地空间天气过程演示，增强民众对空间天气灾害的认识。太阳活动三维虚拟可视化平台。太阳风粒子与磁层的仿真演示。地球磁层空间综合演示。
2025-10-24 12:04:48
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原创 气象业务实时监控软件功能设计
（1）系统后台运行环境支持 Linux 操作系统，部署环境支持云平台。（2）监控系统应当与现有国家级监控系统采用相同的数据存储与管理技术，支持非关系型数据库，如 Elasticsearch、Redis 等；关系型数据库，如 MySQL。（3）监控数据采集应当在国家级监控系统数据采集层和数据平台基础上完善数据采集能 力，不对现有系统架构与能力造成影响。
2025-10-13 13:10:27
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原创 中国区域多源融合实况分析1km分辨率产品（ART_1km,地面）说明
降水产品时间段产品，产品文件名中时间段文件名时间段的含义1过去1小时累积降水：yyyymmdd（hh-1）– yyyymmddhh的1小时累积降水；北京时3.多源融合实况分析产品GRIB2数据格式说明一、 概述1.1适用范围本规范描述了多源融合实况分析产品的GRIB2编码规则，并描述了实况分析产品和质量码产品的编码定义。1.2数据类型定义文中的数据类型定义均基于32位操作系统（如Linux/Windows），主要包括：• INT – 4字节整型• SHORT – 2字节整型。
2025-08-08 15:10:27
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原创 国家级强对流客观短时预报产品说明
国家级强对流客观短时预报产品包括：基于GRAPES_V5模式的1天8次滚动更新的雷暴、短时强降水、雷暴大风和冰雹的全国5公里网格的概率预报产品、确定性预报产品和10460站的确定性预报产品。预报内容：概率产品为0-100之间的概率值，确定性格点和站点预报，-1表示无此类天气，有天气时，4表示雷暴，63表示短时强降水，5表示冰雹，61表示雷暴大风。其中，本产品相应的字段为“01201”，表示12小时预报时效，逐1小时间隔；固定代码，表示产品内容是概率落区预报/确定性落区预报/站点预报；
2025-08-07 19:10:53
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原创 智能网格天气预报系统数据格式
PRE/GUST/FOG/HZ/SNOW/TMAX/TMIN/VIS/R24/RH/CLOUD/TA/TMP/WIN/PRS/TCC/SAND/SOIL/SUNLIGHT/HOURS:固定代码，表示产品内容是降水/阵风/雾/霾/积雪/最高气温/最低气温/能见度/24小时降水量/相对湿度/云量/气温距平/温度/风/气压/总云量/沙尘/土壤/日照/时数；LS/L*CM /LNO:固定代码，表示高度层次是0厘米/*厘米/默认高度。SCMOC： 固定代码，表示国家级指导预报产品；
2025-08-07 19:07:54
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原创 configure: error: Your OpenSSL headers do not match your library
mv /usr/local/include/openssl /usr/local/include/openssl-bak//备份。1、下载安装新版本 ，安装到/opt/openssl。--shared 很关键。
2025-04-01 15:32:12
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原创 灾害性大风识别与预警算法
在强对流区识别软件模块的开发方面，考虑到传统方法在识别与中气旋和下击暴流相关的灾害大风时未考虑与降水回波的关系。本项目考虑到灾害性大风天气都是与强对流过程相伴的，因此可以通过强对流区域的确定来减少虚警率。强对流区识别的方法是首次通过dBZ阈值来确定一部分强对流区，对于剩下的区域计算dBZ的梯度来确定是否为对流性降水。对流降水区域识别完成后，计算每个区域的边界并保持后用。在灾害性大风识别软件模块的开发方面，基于雷达径向速度场进行灾害性大风的识别。
2024-11-25 13:20:16
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原创 基于Restnet的强对流天气分类识别
我国处于东亚季风区，冷暖空气相互作用频繁，强对流天气活跃，因此，强对流天气临近预报、预警在我国天气灾害防御中具有极其重要的地位。强对流天气通常包括冰雹、雷暴、雷暴大风、短时强降水等，专业人员可以通过雷达回波特征分析强对流天气的形成和发展过程。我国幅员辽阔，不同地域条件导致了强对流天气雷达回波特征具有复杂性。冰雹天气雷达回波经常具有弓状、勾状和V形缺口等特征；雷暴天气雷达回波多表现为团状，其次是孤立的对流云状、块状以及带状；雷暴大风的主要雷达回波特征是弓形回波，以及中层径向辐合和低层径向速度大值区；
2024-11-25 13:09:42
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原创 航路的颠簸、积冰、对流云预报算法
指数，是根据湍流报告与各种天气尺度湍流指数的非线性回归分析所得到的经验指数，包括了用来衡量水平范围内风速的变化情况的。模式强对流客观预报产品等多种数据，通过插值实现预报区域内统一的时空分辨率。指数对于高空急流背景下的颠簸具有较好指示能力。个等级：无、中度及严重积冰，分别赋值。与衡量风速随位势高度变化情况的。根据实际情况将积冰等级划分为。，数值越大，表示积冰越强；℃时，积冰指数取得最大值。颠簸指数预报等级及阈值。对流云预报等级及阈值。
2024-11-22 15:42:57
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原创 基于高分辨率的深度学习分类强对流天气短时预报系统设计
基于公里尺度NWP数值模式资料和多源观测资料，发展深度学习方法面向气象大数据的应用技术，研发基于公里尺度数值模式资料的分类强对流天气短时预报技术，发展分类强对流天气（雷暴、短时强降水、雷暴大风、冰雹）短时预报技术，建立12小时内的分类强对流天气短时预报系统。利用深度学习，结合中尺度数值预报模式有效地从强对流天气的过程中学习强对流过程的发生发展机制，从大量的模式数据中提取各类强对流天气的特征参量和阈值范围，综合考虑每一个地区的地理、气候环境，有效改善预报强对流。
2024-11-15 13:22:26
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原创 清华大学「鬼天气」预报大模型——NowcastNet
这样可以缓解由演化算子中不连续插值引起的数值不稳定性，因为整个系统的基础是欠定的。的一类算子，用于建模降水物理过程中的中尺度运动。这些神经演变算子在整个神经网络中充当重要的角色，通过它们可以对降水过程中的运动和物理特性进行有效的学习和预测。的预测结果，同时捕捉雷达观测到的对流尺度的细节，从而获得具有多尺度预测技能的结果，其最大预报提前时间达到。这种完全依赖于过去和未来时间步骤之间的关系有助于缓解序列预测中的非平稳性问题。在每个时间步骤中，上一个时间步骤预测的雷达场。为输入，预测未来的雷达场。
2024-11-15 13:15:01
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原创 X波段天气雷达产品加工
雷达相适配的软件系统，包括数据处理和产品显示两大部分。数据处理包括数据质控和由标准格式雷达基数据生成标准格式雷达产品的加工处理，其中质控部分包括异常数据消除、电磁干扰消除、非降水回波消除、衰减订正、零度层亮带识别订正、双偏振量（ΦDP、KDP）质控、速度退模糊等质量控制等；产品部分包括混合扫描反射率、组合反射率、回波顶高、垂直积分液态水含量、降水估测、水凝物分类、冰雹识别、风场反演等一次产品和二次产品的处理生成等。产品显示则包括单站多种产品的解析和综合显示等功能。产品显示内容如上述产品内容。
2024-11-15 12:58:05
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原创 探空特性层温度偏差订正及效果检验方法
2. 探空温度偏差订正量取自国际或国内已有的规定层探空温度偏差订正量，其数值大小是随时间不断变化的，订正量的大小不仅仅包含了探空仪器升空过程中太阳辐射误差的影响，而且包含了其他误差来源，如台站迁移、仪器换型、数据处理算法改变等因素对温度长时间序列造成的资料不均一影响。针对现有技术方法中的不足，将已有探空规定层温度偏差订正量应用到探空特性层，实现对整个探空温度廓线的温度偏差订正。该方法设计了量化评估探空特性层温度偏差订正效果的指标，对来自不同来源的规定层温度订正量的应用效果进行了对比检验评估。
2024-11-13 14:19:15
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原创 基于CNN-typhoon模型的全球台风报文收集
所述基于CNN-typhoon模型的全球台风报文收集方法在构建基于模型台风分类识别模型的基础上，对台风进行分类监测，当识别出有热带气旋生成时，对热带气旋生成海域进行定位，主动从定位海域所属的编报中心提取报文资料，再根据主动提取的报文资料，编发台风报文并上传至台风预警发布平台，当判断为有效台风报文时，收集完整的台风报文，并进行持久化存储。本发明能够主动识别台风预警信息，且在识别到台风预警后再从WMO处获取台风报文，节约了传输距离，提高了传输时效性，同时提高了报文的完整性，降低了报文持久性存储的资源消耗。
2024-11-12 15:05:26
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原创 error while loading shared libraries: libsafec.so.3错误解决方案
一般安装在/usr/local/lib目录下，如果不确定，可以使用ls /usr/local/lib查看里面是否有你需要的库文件。执行：sudo /sbin/ldconfig -v。
2023-12-28 12:20:26
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原创 CentOS7 上cmake 生成旧版gcc
由于gcc 是升级到9.4.0，默认安装路径是usr/local/bin,而cmake找的是usr/bin。再次cmake 认可的就是新版GUN。但输入默认命令却是旧版本。
2023-12-15 18:27:42
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原创 天气雷达TITAN 算法
为了追踪风暴随时间的演变,TITAN根据三个原则：宁短不长、特征相似和演变限制，构造一个代价函数，将追踪问题转化为组合最优化问题来计算相邻两个雷达图像内风暴体的匹配关系，并且通过一种特殊的、基于风暴体质心位置的几何方法来识别风暴的分裂、合并。对于风暴体位置的预报，TITAN使用风暴体在不同时刻的质心位置进行外推预报。TITAN(风暴识别、追踪、分析和临近预报)将风暴视为三维单体进行识别、追踪和外推预报，其优点是可以对单个的风暴体进行追踪，并能够给出风暴单体随时间变化的各种物理属性数据。
2023-05-26 16:43:15
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原创 全球无缝隙天气预报产品体系
目前的服务产品在高性能计算机上制作和上传，因产品制作分成大量小作业提交，不利于业务系统的稳定运行及高效生成。世界气象中心成立之后，我国承担的国际义务和国际责任逐渐增多。）中东南亚、中亚和孟加拉湾三个子项目的全球气象中心产品。后向散射补偿的模式随机扰动技术，水平分辨率。我国数值预报能力大幅提升，基本建成。世界气象组织灾害天气示范项目（全球无缝隙数值预报产品体系。物理过程倾向项随机扰动。全球集合预报业务系统。世界气象中心网站产品。香港天文台负责维护的。
2022-12-20 18:01:32
223
原创 商业气象服务国内外市场对比分析
目前国际上商业性气象服务的运作方式大体可归为三类：ü国家气象部门不开展商业性气象服务，由私营气象公司开展，如美国、日本等国。ü除私营气象公司外，国家气象部门也开展商业性气象服务，与私营气象公司竞争，如英国、法国、德国和澳大利亚等国ü国家气象部门改组为气象公司，整个国家的气象服务工作都商业化，如新西兰ü商业气象企业数据都是来自于国家气象部门，其竞争核心力还是在于满足客户需求的增值服务。对气象数据的加工能力，形成的包括算法、历史气象数据、精准度、及时程度等方面的差距ü美国有350家以上商业气
2021-07-12 12:19:19
2549
原创 AI在气象中的应用进展
1 AI在气象数据处理方面的应用AI在气象数据处理方面的一直得到应用。来自NOAA/NESDIS的Boukabara介绍了AI在数值模式、态势感知方面的应用，他首先指出目前地球观测资料原来越多，特别是卫星遥感资料。然而目前的数值模式系统还不能很好地同化这些资料。他提出一个实验项目，采用认知学习的方法，来复制遥感的运行结果以及数据同化技术来融合不同来源的数据，其结果为5D参数空间用于描述环境的状态。该方法使用NASA's GEOS-5 Nature Run和相应的基于CRTM和其它前向算子的模拟观测作为深
2021-06-08 14:25:05
1880
原创 没有找到msvcp80.dll
编译dll unicode debug 版开始执行程序时出现错误提示：没有找到MSVCP80D.dll，因此这个应用程序未能启动。重新安装应用程序可能会修复此问题。网上解决方法：项目->属性->配置属性->清单工具->常规->使用FAT32解决办法改为“是”即可无效气死，一条一条的改配置，一堆堆错误某人提示了一下修改项目->属性->C++->运行时库->多线程调试(/M
2008-12-11 13:37:00
1808
风资源评估数据下载.docx
2021-06-03
WRF 学习讲义，初期可从简单案例入手，逐步积累经验后再挑战复杂场景
2025-08-05
人工智能气象创新应用-基于人工智能的气象预报大模型大气科学发展应用
2024-11-12
多维气象实况数据分析业务技术建设方案
2022-06-22
基于卫星资料的暴雨云团智能识别及追踪系统
2024-04-07
东北森林生态保护修复工程提供生态气象监测预测评估
2023-02-07
关于天气雷达监测龙卷的技术分析报告
2022-07-12
气象综合观测系统与未来发展
2022-06-22
静止气象卫星秸秆焚烧监测及对空气 质量影响分析
2022-06-23
地理信息是气象预报产品可视化的基础，可形象直观地表达出空间的各种 状态；还可以为气象灾害评估分析应用、决策服务提供科学依据
2022-06-22
人工天气影响数据库环境，包括数据收集，数据存储及数据服务
2022-06-22
测试工具（Jmeter）培训
2022-02-21
空空如也
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