给大家分享8篇关于云量的计算机专业论文

今天分享的是关于云量的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到云量等主题,本文能够帮助到你

全球和中国地区云量和云的光学厚度的长期变化趋势研究

这是一篇关于ISCCP,MODIS,云量,云光学厚度的论文, 主要内容为本文利用1983-2009年ISCCP的D2月平均资料集,得到了中国地区总云量、低云量、中云量、高云量与云光学厚度的全年和四季的分布与变化趋势,结果表明:中国总云量和中云量呈现南多北少的分布,青藏高原地区高云量较大而低云量很小;总云量和中云量在东部呈增加趋势,西部呈减小趋势,低云量和高云量在大部分地区呈减小趋势。从不同季节来看,春季和秋季北方总云量增加,西部总云量减小;夏季大部分地区总云量增加,冬季大部分地区总云量减少。低、中、高云量在不同季节呈现不同的分布与变化趋势。云的光学厚度呈现南多北少的分布,且在大部分地区呈增加趋势。利用2001-2013年MODIS资料得到了全球范围内总云量和云光学厚度的全年和四季的分布与变化趋势,结果表明:全球总云量在海洋地区高于陆地地区,在赤道附近与南北纬60o附近分别存在三个总云量的高值区。撒哈拉沙漠与中东地区、格陵兰岛、美国西部、南美南部、非洲南部、澳大利亚中西部与南极大陆地区是总云量的低值中心。全球总云量的增加区域主要在南北半球的低纬度地区尤其是赤道辐合带附近。中低纬度地区陆地上云的光学厚度明显高于海洋,云光学厚度最小的区域主要位于低纬度海洋、撒哈拉沙漠和阿拉伯半岛的沙漠地区。云光学厚度在中低纬度的大部分地区均呈现减小的趋势。利用MODIS资料研究了中国地区气溶胶光学厚度对总云量和云光学厚度的影响,并选取四个典型地区分别进行分析,结果表明:气溶胶光学厚度高的地区,总云量和云光学厚度也较高。华东北部、东北中部与青藏高原东部地区的气溶胶光学厚度的变化与总云量的变化均呈现正相关;青藏高原东部和四川盆地的气溶胶光学厚度的变化与云光学厚度的变化呈现正相关,华东北部和东北中部则呈现负相关。这说明除了气溶胶之外,云的变化还受到其它因素的影响。本文利用最新的卫星资料,详细给出了云量和云光学厚度在中国地区与全球范围内的分布与变化趋势,并考察了气溶胶光学厚度对云的影响,为研究云在气候变化中的作用提供了一定的参考。

卫星气候数据集评价及在气候研究中的应用

这是一篇关于静止卫星气候数据集,云量,云检测,大气可降水,定量检验的论文, 主要内容为本文对利用FY-2号系列和GMS静止气象卫星建立的东亚地区气候数据集(EAGSCDR—Geostationary Satellite Climate Data Record over East Asia)进行了检验和评估,使用的检验源数据包括中国地面气候资料,国际卫星云气候计划ISCCP D2月平均云量数据集以及全球高空规定层探测资料。对由上述三种不同观测手段得到的多年平均总云量的空间分布特征分析结果表明,三种资料的总云量分布形势有较好的一致性,但是在40。N以北地区,ISCCP和EAGSCDR得到的总云量在量值上高于地面观测值。用地面观测资料检验EAGSCDR的云检测产品,结果为中国地区总的准确率为72.15%,总漏判率4.45%,总误判率为23.40%；分季节进行研究得出了秋冬季节准确率偏低的结论,在秋冬季节晴空被误判为云,是影响秋冬季节云检测结果准确率的主要原因；按照云变化规律是否一致的原则将中国分为5个子区域,分区域研究EAGSCDR云检测产品准确率、漏判率及误判率的逐月变化,发现时间序列变化曲线存在明显的季节性变化。因此在使用这套数据集时,要注意到不同季节和地区对精度的影响。EAGSCDR与ISCCP云量都是由卫星资料处理得到的,二者差异主要来自算法的不同,从本文的研究表明,EAGSCDR中的云量产品精度优于ISCCP云量,并且其时间分辨率可达到1小时,空间分辨率达到10公里,由此可见,EAGSCDR的云产品比ISCCP云产品更有优势。利用探空资料求算大气可降水量与EAGSCDR资料进行对比分析的结果表明,夏秋季节两者的误差明显小于冬季和春季,7月份EAGSCDR晴空大气可降水值略小于探空求算值,但在其他月份EAGSCDR晴空大气可降水值在北方地区基本较探空求算值偏大；海洋上的误差小于陆地。另外分区域研究了中国地区总云量的月变化特征；分区域分季节研究了中国地区总云量的日变化特征；采用小波分析方法分析了区域总云量变化的周期特征,得出了月平均总云量序列所存在的特征时间尺度。

利用NOAA/AVHRR资料分析21年长江中下游地区云量时空分布与演变特征

这是一篇关于云量,NOAA/AVHRR,动态阈值法,长江中下游地区的论文, 主要内容为云是气候的重要影响因素之一。本论文的研究目的是在气候变化背景下,利用国家卫星气象中心收集整理的二十一年(1988年6月至2008年12月)NOAA/AVHRR观测资料,生成一套高时空分辨率的云量产品,利用这套数据研究上世纪90年代以来长江流域云量的时空分布、年际变化、季节变化等气候学特征,了解其变化的原因,以及未来云量的变化趋势,并对该区域内云与降水、辐射、气温的关系进行初步研究。具体研究内容包括： (1)对NOAA/AVHRR 1B资料进行归一化辐射订正、几何精纠正等处理,利用动态阈值云检测方法对其进行云判识,得到AVHRR云检测数据集(NSMC-AVHRR-CLM),进而计算得到AVHRR云量数据集(NSMC-AVHRR-CLA). (2)辐射散点图表明每颗NOAA卫星观测期间辐射值具有规则的年际变化,各卫星观测得到的辐射值具有可比性。NSMC-AVHRR-CLM总的准确率为90.46%,漏判率为5.31%,多判率为4.23%。与地面瞬时观测云量相比,夏季AVHRR云量偏低2%左右,冬季AVHRR云量偏高5%。 (3) NSMC-AVHRR-CLA的空间分布与地面观测云量、ISCCP、MODIS具有很好的一致性,可以正确反映出研究区域内云量的演变特征。从长期变化趋势看,1988～2008年长江中下游区域云量呈显著下降趋势。冬季受在四川盆地、贵州高原、重庆为云量高值区；夏季云量呈西南向东北逐渐减少趋势,少云区主要分布在在东南沿海地带。夏季云量要高于冬季云量。 (4)利用NSMC-AVHRR-CLA分析云量与其他气候因子的相关性：月平均云量与月平均日较差有显著的负相关关系；多年的变化趋势相关分析表明,云量与平均气温、最高气温、最低气温呈负相关性,且云量与最高气温的相关性要大于云量与最低气温的相关性。云量与降水量、降水日数、相对湿度呈正相关关系。

利用NOAA/AVHRR资料分析21年长江中下游地区云量时空分布与演变特征

中国大陆太阳辐射及其与气象要素关系的研究

这是一篇关于阈值检验,地面太阳辐射,云量,能见度,气温,总辐射估算的论文, 主要内容为地球-大气系统的辐射收支对大气和海洋的热力及环流状况起着决定性的作用,塑造了地球气候的主要特征,到达地面的太阳辐射量是影响气候和环境最重要的物理量之一。因此对地面太阳辐射的研究具有特别的意义,能够帮助了解地面辐射变化对环境、区域气候的变化带来的影响。本文利用中国大陆122个常规地面辐射观测站1961-2000年地面观测太阳辐射的逐日总辐射、直接辐射、散射辐射和净辐射资料,首先对资料进行质量控制阈值检验,在剔除错误数据和缺测数据的基础上,按照中国地理气候区域的特征并考虑年总辐射,将中国大陆划分为5个不同的辐射区域(东北区;西北区;青藏区;中南区,华东区),系统地分析研究了这40年来我国太阳辐射时空分布状况和变化趋势。分析了各区近40年来总辐射、直接辐射、散射辐射量的年代际距平变化;然后结合全国729个常规气象观测站点1961-2000年逐日云量资料和能见度资料提出了一种估算一年中任何一天太阳总辐射的计算模型,并作误差分析;最后结合全国729个站点逐日平均气温,194个站点逐日最高气温和最低气温分析地面接收到的太阳辐射和气温之间的相关关系,获得了一些创新性的研究成果,归纳起来主要有: (1)中国大陆5个辐射气候区域的总辐射和直接辐射量在1961-1990年之间呈下降趋势,在上世纪80年代达到最低值,以青藏高原西南部地区降幅最明显;在1991-2000年总辐射和直接辐射量有回升趋势,其中青藏高原地区回升最显著,但均未达到历史最高水平。这与全球范围内出现的Dimming和Brightening现象相对应。东北区;西北区;青藏区;中南区;华东区各区总辐射近40年来年均下降率分别为-1.24%/10a,-1.66%/10a,-1.60%/10a,-1.89%/10a和-1.93%/10a。各区近40年来散射辐射量除东北无明显变化外,南疆和青藏高原有降低趋势,而南方有略微增加趋势。 (2)通过对云量的分析发现西北地区低云量略增加,而其他地区低云量和总云量都有不同程度的下降趋势,各区总云量近40年来年均下降率为:-2.99%/10a,-1.68%/10a,-3.10%/10a,-1.17%/10a和-1.01%/10a,低云量变化率为:-1.51%/10a,4.46%/10a,-1.47%/10a,-0.89%/10a和-0.75%/10a。全国能见度在1961-2000年间不断下降,与辐射下降趋势相吻合。初步认为总辐射在1980年以前的下降原因是大气颗粒物增多造成,但1980年后能见度年际变幅不是影响辐射年际变幅的主要原因。 (3)全国平均气温在1961-2000年间呈上升趋势,40年来平均上升0.84℃,年均日较差呈显著下降趋势,40年来全国平均下降0.92℃。逐日平均气温、最高气温、最低气温与总辐射、直接辐射、散射辐射和净辐射显著正相关。而年平均的各气温要素与年总辐射呈反相关的变化趋势,说明大气气溶胶和温室气体的增加,一方面引起到达地面的太阳辐射下降,另一面减少长波射出,使近地面气温上升。春季接收辐射大于秋季,但是春季气温和秋季相差不大,这是气温对太阳响应滞后的结果 (4)基于云量和水平能见度提出的总辐射估算模型能较好的估算出太阳总辐射量。对中国大陆16个不同的代表站用多元回归拟合求得拟合值与实测值结果进行比较与统计检验表明:总辐射拟合值与实测值之间相关显著(相关系数为0.76-0.92),拟合方法的均方根偏差RMSE为3.6 MJ/m2·d;平均偏差MBE为0.003MJ/m2·d;平均绝对偏差MABE为2.72 MJ/m2·d;平均绝对误差MAPE为19.10%。本方法的优点是简单实用,仅需要目测当地云量和能见度就能快速估算出当日太阳总辐射量,对临近地区也能普遍适用。

基于GEE云平台的中国云量时空分布特征研究

这是一篇关于Google Earth Engine,云量,时空分布,变化趋势,相关性分析的论文, 主要内容为云量不仅是反映气候、水循环和太阳辐射变化的基本参数,也是组织有效卫星对地观测数据的重要信息。在当前全球气候变化的严峻形势下,准确获取云量覆盖信息,提高人们对云量时空分布格局的认识,明确不同地理区域的空间分布差异,是掌握天气变化规律的首要任务。与通过传统的有限地面站点观测收集云量资料相比,卫星遥感技术提供了从全球或区域尺度进行长时间、大范围研究云量覆盖的机会,成为研究云特征的新手段。此前对于不同云类型,特别是中国地区云量的时空变化特征缺乏时效性的卫星资料的研究。鉴于此,本文选取中国全境为研究区,针对海量遥感数据难以收集、传输、处理等问题,依托Google Earth Engine(GEE)云平台强大的数据存储和在线计算能力,利用MODIS数据产品提供的质量评估波段,采用位运算识别提取方法,结合数理统计、线性拟合,对2001—2020年中国不同云类型(云、云影和卷云)的时空分布特征和趋势展开研究,分析其成因。首先,在空间维度上,以中国七大地理区域为划分依据,从整体到局部详细分析了我国云量的空间分布特征。其次,从时间维度上划分为季节和月份,深入探究我国云量的时空变化特征。最后,通过皮尔逊相关分析法,进一步探讨了云量分布受降水、气温、太阳辐射的驱动情况。主要研究结论如下:(1)空间分布上,中国全境云量呈现南多北少的分布特征,华南地区全年多云,云量达75%,西北干旱区少云,一般低于25%,云阴影主要集中在由高山组成的复杂起伏地表处,卷云多分布在我国北部的中高纬度地区。空间变化上,近20年来,华北地区云量呈下降趋势,其中内蒙古地区云量每年减少率超过0.5%,长江中下游地区云量显著增加,增长幅度达0.6%,我国大部分地区卷云呈减少趋势,尤其是大兴安岭地区卷云减少率可达0.7%。(2)从季节间来看,我国总云量以夏季分布最多,春季和秋季次之,冬季最少,其中夏季西南地区云量高达80%,而冬季喜马拉雅山脉云量低至7%;全国卷云的分布表现为春季最多,秋季最少。季节变化上,中国大部分地区云量在夏季和秋季呈现增加趋势,冬季变化趋势较缓和;卷云在春季减少趋势最明显,其中青海南部下降幅度最大,为每年1.2%,夏季卷云变化幅度较小,秋季则有显著增加趋势。(3)从不同月份来看,我国总云量的逐月演变是连续的,3月开始,我国云量的低值区范围逐渐向北部地区扩张,华北的大部分地区云量在40%左右,4月起随着气温的回升,大气对流运动加强,云量也明显增多,6月我国南部地区的云量分布达到最高峰,在70%～90%之间,9月之后受西北季风影响,云量在我国北部地区明显减少,11月西北地区云量低值中心范围略微南移。全国卷云量最高的时期为4月和5月,最低的月份为9月。(4)云量与降水在2001—2020年间以显著正相关为主,与气温、太阳辐射在20年内均表现为显著负相关关系。季节上,秋季云量与降水量的正相关性最强,夏季次之,冬季较弱,云量与气温各季节间有不同程度的显著负相关,春季和冬季相关性更强,云量与太阳辐射在夏、秋两季的负相关性明显高于其他两个季节。该论文有图32幅,表9个,参考文献73篇。