CN110161592A - 一种大气稳定度的确定方法及装置 - Google Patents

一种大气稳定度的确定方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110161592A
CN110161592A CN201910532894.1A CN201910532894A CN110161592A CN 110161592 A CN110161592 A CN 110161592A CN 201910532894 A CN201910532894 A CN 201910532894A CN 110161592 A CN110161592 A CN 110161592A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cloud
observation
subregion
clouds
amount
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910532894.1A
Other languages
English (en)
Inventor
黄宏涛
熊安元
易爱华
储雅
崔宏
陈陆霞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Environmental Engineering Evaluation Center Of Ministry Of Ecology And Environment
Huayun Information Technology Engineering Co Ltd
Original Assignee
Environmental Engineering Evaluation Center Of Ministry Of Ecology And Environment
Huayun Information Technology Engineering Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Environmental Engineering Evaluation Center Of Ministry Of Ecology And Environment, Huayun Information Technology Engineering Co Ltd filed Critical Environmental Engineering Evaluation Center Of Ministry Of Ecology And Environment
Priority to CN201910532894.1A priority Critical patent/CN110161592A/zh
Publication of CN110161592A publication Critical patent/CN110161592A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01WMETEOROLOGY
    • G01W1/00Meteorology
    • G01W1/10Devices for predicting weather conditions

Landscapes

  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本申请提供了一种大气稳定度的确定方法,包括:获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域;获取在每个预设时刻,每个观测子区域内气象卫星云分类数据,确定不同类型云所属的云种类;针对每个观测子区域,基于该观测子区域内的云量,确定该观测子区域的总云量和低云量;基于每个观测子区域的总云量和低云量,确定预设天空观测区域的云量信息,结合太阳高度角与地面风速确定目标地点的大气稳定度。本申请实施例通过获取多个预设时刻、多个观测子区域内的气象卫星云分类以及云量数据确定总云量和低云量,扩大了云量观测区域的空间覆盖范围、提高了获取云量的时间频率,从而弥补了地面观测云量的气象站点较少、时间分辨率不高的缺陷。

Description

一种大气稳定度的确定方法及装置
技术领域
本申请涉及大气环境技术领域,尤其是涉及一种大气稳定度的确定方法及装置。
背景技术
大气稳定度是指空中的大气团由于与周围空气存在密度、温度和流速等的强度差而产生的浮力使其产生加速度而上升或下降的程度,是影响污染物在大气中扩散的重要因素。
确定大气稳定度需要用到地面气象观测站观测的云量数据,利用观测的云量结合太阳高度角以及地面风速确定大气稳定度,而有云量观测的地面气象观测站较少、观测频率较低导致观测空间覆盖范围有限、时间分辨率太低而无法满足大气环境评估业务要求。
发明内容
有鉴于此,本申请的目的在于提供一种大气稳定度的确定方法及装置,以扩大获取云量数据的空间区域、提高时间分辨率。
第一方面,本申请实施例提供了一种大气稳定度的确定方法,包括:
获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域;
获取在每个预设时刻,每个所述观测子区域内气象卫星云分类数据,并确定不同类型云所属的云种类;其中,所述云种类包括低云、中云和高云;
针对每个所述观测子区域,基于该观测子区域内的云量以及所述云种类,确定该观测子区域的总云量和低云量;
基于每个所述观测子区域的总云量和低云量,确定所述预设天空观测区域的云量信息;
根据太阳高度角、地面风速以及所述云量信息,确定所述目标地点的大气稳定度。
结合第一方面,本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域,包括:
以目标地点所在的观测点为定点,以所述定点与地面的垂直线为旋转轴,以与所述旋转轴的预设夹角为观测角,所述观测角绕所述旋转轴旋转形成圆锥体;
所述圆锥体与距离地面预设高度所在的平面形成的底面为预设天空观测区域;
获取所述目标地点预设天空预测区域内的多个观测子区域。
结合第一方面,本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,所述获取在每个预设时刻,每个所述观测子区域内的云种类,包括:
每小时获取一次每个所述观测子区域内的云种类。
结合第一方面,本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,所述针对每个所述观测子区域,基于该观测子区域内每种云的云量,确定该观测子区域的总云量和低云量,包括:
针对每个所述观测子区域,判断所述观测子区域内的云种类是否包含低云;
若所述观测子区域内的云种类包括低云,则获取所述观测子区域内低云的云量、中云的云量以及高云的云量;
基于所述低云的云量、中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量;
若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则记录所述观测子区域内低云的云量为零,并获取所述观测子区域内中云的云量以及高云的云量;
基于记录的所述低云的云量以及获取的所述中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量。
结合第一方面,本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,所述基于每个观测子区域的总云量以及所述云种类,确定所述预设天空观测区域的云量信息,包括:
若所述观测子区域内的云种类包括低云,则基于获取的所述观测子区域内的低云量和总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值;
若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则基于记录的所述低云的云量以及获取的所述观测子区域内的总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值。
第二方面,本申请实施例还提供一种大气稳定度的确定装置,包括:
第一获取模块,用于获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域;
第二获取模块,用于获取在每个预设时刻,每个所述观测子区域内的云种类;其中,所述云种类包括低云、中云和高云;
第一确定模块,用于针对每个所述观测子区域,基于该观测子区域内的云量以及所述云种类,确定该观测子区域的总云量和低云量;
第二确定模块,用于基于每个所述观测子区域的总云量和低云量,确定所述预设天空观测区域的云量信息;
第三确定模块,用于根据太阳高度角、地面风速以及所述云量信息,确定所述目标地点的大气稳定度。
结合第二方面,本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式,其中,所述第一获取模块,还用于:
以目标地点所在的观测点为定点,以所述定点与地面的垂直线为旋转轴,以与所述旋转轴的预设夹角为观测角,所述观测角绕所述旋转轴旋转形成圆锥体;
所述圆锥体与距离地面预设高度所在的平面形成的底面为预设天空观测区域;
获取所述目标地点预设天空预测区域内的多个观测子区域。
结合第二方面,本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式,还包括:
第三获取模块,用于每小时获取一次每个所述观测子区域内的云种类。
结合第二方面,本申请实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式,还包括:
判断模块,用于针对每个所述观测子区域,判断所述观测子区域内的云种类是否包含低云;
第四获取模块,用于若所述观测子区域内的云种类包括低云,则获取所述观测子区域内低云的云量、中云的云量以及高云的云量;
第四确定模块,用于基于所述低云的云量、中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量;
第五获取模块,用于若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则记录所述观测子区域内低云的云量为零,并获取所述观测子区域内中云的云量以及高云的云量;
第五确定模块,用于基于记录的所述低云的云量以及获取的所述中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量。
结合第二方面,本申请实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式,还包括:
第一计算模块,用于若所述观测子区域内的云种类包括低云,则基于获取的所述观测子区域内的低云量和总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值;
第二计算模块,用于若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则基于记录的所述低云的云量以及获取的所述观测子区域内的总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值。
本申请实施例提供的一种大气稳定度的确定方法及装置,所述大气稳定度的确定方法包括:获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域;获取在每个预设时刻,每个观测子区域内的气象卫星云分类数据,并确定不同类型云归属的云种类;针对每个观测子区域,基于该观测子区域内的云量以及云种类,确定该观测子区域的总云量和低云量;基于每个观测子区域的总云量和低云量,确定预设天空观测区域的云量信息;根据云量信息、太阳高度角以及地面风速,确定目标地点的大气稳定度。本申请实施例通过获取目标地点预设天空观测区域内的多个预设时刻、多个观测子区域内的气象卫星反演的云分类以及云量数据,扩大了云量观测的空间范围、提高了获取云量的时间频率,从而弥补了地面云量观测数据覆盖范围有限、时间分辨率不高的缺陷。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种大气稳定度的确定方法的流程图;
图2示出了本申请实施例所提供的另一种大气稳定度的确定方法的流程图;
图3示出了本申请实施例所提供的另一种大气稳定度的确定方法的流程图;
图4示出了本申请实施例所提供的一种大气稳定度的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种大气稳定度的确定方法及装置,下面通过实施例进行描述。为便于对本实施例进行理解,首先对本申请实施例所公开的一种大气稳定度的确定方法进行详细介绍。
本申请实施例通过气象卫星反演云分类和云总量数据获取天空的云量数据。
S101:获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域。
S102:获取在每个预设时刻,每个观测子区域内气象卫星云分类数据,并确定不同类型云所属的云种类。
S103:针对每个观测子区域,基于该观测子区域内每种云的云量以及云种类,确定该观测子区域的总云量和低云量。
S104:基于每个观测子区域的总云量和低云量,确定预设天空观测区域的云量信息。
S105:根据太阳高度角、地面风速以及云量信息,确定目标地点的大气稳定度。
在步骤S101中,以目标地点所在的点为观测点,以该观测点为定点,以该定点与地面的垂直线为旋转轴,以与旋转轴的预设夹角为观测角,观测角绕旋转轴旋转形成圆锥体,圆锥体与距离地面预设高度所在的平面形成的底面为预设天空观测区域,将预设天空观测区域分成多个子区域,以该观测点所在的子区域为中心观测子区域,选取该中心观测子区域周围的多个子区域为周围观测子区域。将中心观测子区域和周围观测子区域作为观测子区域。
在上述选取观测子区域的过程中,可以仿照地面以预设角度、预设高度的天空覆盖面积的规则确定预设天空观测区域,进而选取观测子区域。
在具体实施中观测子区域可以为矩形区域或近似矩形区域,且观测子区域可以为面积大致相等的区域。
在步骤S102中,通过气象卫星反演的云分类数据可以获取每个预设时刻、每个观测子区域的云种类。
这里,相邻两个预设时刻之间的时间间隔可以相同。例如,每间隔一个小时选取一个预设时刻,预设时刻具体可以如07:00、08:00、09:00等。通过气象卫星反演的云分类数据可以每小时获取一次观测子区域内的云种类。
利用气象卫星反演的云分类数据可以获取每个观测子区域内云的名称,然后根据云的名称判断云的种类。
在具体实施中,可以先按照云的名称判断云的子种类,再根据云的子种类判断云的种类为低云、中云或者高云。其中,云的种类是根据云在距离地面的高度划分的。
在具体实施中,云的名称与云的种类的对应关系可以参照表1所示的云分类归属表。
表1云分类归属表
如表1所示的云分类归属表中,根据云的细分种类和粗分种类,判断该云属于哪种云种类。例如,在表1中可以判断淡积云该云属于低云。
在步骤S103中,分别获取通过气象卫星反演的每个观测子区域内的云量,并根据云种类的判别结果分别获取低云的云量、中云的云量以及高云的云量。
在具体实施中,通过气象卫星反演的云量和云分类数据确定观测子区域的总云量和低云量可以包括两种情况:
第一种情况,若观测子区域内的云种类包括低云,则获取观测子区域内低云的云量、中云的云量以及高云的云量;并根据低云的云量、中云的云量以及高云的云量,确定观测子区域内的总云量,也就是在观测子区域内的云种类包括低云时,观测子区域内的总云量为低云的云量、中云的云量以及高云的云量之和。
第二种情况,若观测子区域内的云种类不包括低云,则获取观测子区域内中云的云量以及高云的云量,并记录低云的云量为零;并根据中云的云量和高云的云量,确定观测子区域内的总云量,这里也可以理解为在观测子区域内的云种类不包括低云时,观测子区域内的总云量为中云的云量以及高云的云量之和。
在步骤S104中,针对上述两种情况,分别确定预设天空观测区域的云量信息。
需要说明的是,这里的云量信息指的是预设天空观测区域内的平均云量。在计算时,先确定所有观测子区域的总云量和低云量,再对所有观测子区域内的总云量和低云量求和,最后计算所有观测子区域的总云量和低云量的平均值,即预设天空观测区域的云量信息。
针对上述第一种情况,若观测子区域内的云种类包括低云,则对所有观测子区域内的总云量和低云量求和,再计算预设天空观测区域内的总云量和低云量的平均值。
针对上述第二种情况,若观测子区域内的云种类不包括低云,由于低云的云量为零,则可以对所有观测子区域内的总云量求和,再计算预设天空观测区域内的总云量的平均值。
在步骤S105中,利用步骤S104确定出的预设天空观测区域内的云量信息,再结合太阳高度角的计算方法,可以确定出太阳辐射等级,进而结合地面风速可以确定出目标地点的大气稳定度。
下面给出一个可选的实施例,如图2所示的一种大气稳定度的确定方法的流程图,具体介绍了大气稳定度的确定方法的步骤。
步骤1、利用气象卫星的遥感数据获取预设天空观测区域内的所在的观测子区域和周围的8个观测子区域;
步骤2、利用气象卫星反演云分类数据每间隔一个小时获取一次每个观测子区域内的云名称;
步骤3、根据每个观测子区域内的云名称确定每个观测子区域内的云种类;
步骤4、针对每个观测子区域,判断该观测子区域内的云种类是否包含低云;若该观测子区域内的云种类包含低云,则执行步骤5;若该观测子区域内的云种类不包含低云,则执行步骤6;
步骤5、利用气象卫星反演云量数据获取该观测子区域内低云量、中云的云量和高云的云量,并计算低云、中云和高云的总云量和低云量;
步骤6、利用气象卫星反演云量数据获取该观测子区域内中云的云量和高云的云量,计算低云、中云和高云的总云量,并记录低云量为零;
步骤7、计算9个观测子区域内低云量以及总云量之和;
步骤8、根据9个观测子区域内低云量以及总云量之和,计算预设天空观测区域内的云量平均值;
步骤9、根据预设天空观测区域内的云量平均值、太阳高度角和地面风速,确定目标地点的大气稳定度。
在具体实施中,计算大气稳定度时,首先需要计算太阳高度角,然后根据太阳高度角以及根据上述方法得到的总云量和低云量,计算太阳辐射等级,最后根据太阳辐射等级以及地面风速计算大气稳定度。
在具体实施中,太阳高度角h0的具体计算公式如下:
其中:为目标地点的纬度;λ为目标地点的经度;t为进行观测时的北京时间;σ为太阳倾角。
其中,太阳倾角σ的计算公式如下:
其中:dn为一年中的日期序数,即0、1、2……364。
根据上述公式确定的太阳高度角和上述方法确定的总云量和低云量,可以根据表2所示的太阳辐射等级判别表确定出太阳辐射等级。
表2太阳辐射等级判别表
然后,据上述表2确定的太阳辐射等级以及根据地面气象站观测的风速数据,通过表3所示的大气稳定度等级判别表,可以确定出大气稳定度等级。
表3大气稳定度等级判别表
需要说明的是,在表3中,地面风速(m/s)为距离地面10m高度处10分钟内的平均风速。
图3所示的一种大气稳定度确定方法的示意图,示出了大气稳定度的确定过程,根据图3可知,首先将目标地点的纬度、目标地点的经度以及进行观测时的北京时间输入到太阳高度角h0的计算公式中,计算得到太阳高度角h0;再根据计算得出的太阳高度角h0,以及根据本申请实施例提供的方法确定的总云量和低云量,利用表2所示的太阳辐射等级判别表确定出太阳辐射等级;最后根据确定出的太阳辐射等级,以及获取到的地面风速,利用表3所示的大气稳定度等级判别表,确定大气稳定度等级。
本申请提供的一种大气稳定度的确定方法通过气象卫星反演云分类与云量数据确定出的大气稳定度等级有效地弥补了地面观测云量的气象站点较少导致的云量空间覆盖范围有限、时间分辨率不足的缺陷。
基于相同的技术构思,本申请实施例还提供一种大气稳定度的确定装置、以及计算机存储介质等,具体可参见以下实施例。
图4示出了本申请的一些实施例的大气稳定度的确定装置的框图,该大气稳定度的确定装置实现的功能对应上述在终端设备上执行大气稳定度的确定方法的步骤。该装置可以理解为一个包括处理器的服务器的组件,该组件能够实现上述大气稳定度的确定方法,如图4所示,该大气稳定度的确定装置400可以包括:第一获取模块401、第二获取模块402、第一确定模块403、第二确定模块404和第三确定模块405;
第一获取模块401,用于获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域;
具体地,第一获取模块401,还用于:
以目标地点所在的观测点为定点,以所述定点与地面的垂直线为旋转轴,以与所述旋转轴的预设夹角为观测角,所述观测角绕所述旋转轴旋转形成圆锥体;
所述圆锥体与距离地面预设高度所在的平面形成的底面为预设天空观测区域;
获取所述预设天空预测区域内的多个观测子区域。
第二获取模块402,用于获取在每个预设时刻,每个所述观测子区域内的云种类;其中,所述云种类包括低云、中云和高云;
第一确定模块403,用于针对每个所述观测子区域,基于该观测子区域内的云量以及所述云种类,确定该观测子区域的总云量和低云量;
第二确定模块404,用于基于每个所述观测子区域的总云量和低云量,确定所述预设天空观测区域的云量信息;
第三确定模块405,用于根据所述云量信息、太阳高度角以及地面风速,确定所述目标地点的大气稳定度。
该大气稳定度的确定装置400还可以包括:第三获取模块;
所述第三获取模块,用于每小时获取一次每个所述观测子区域内的云种类。
该大气稳定度的确定装置400还可以包括:判断模块、第四获取模块、第四确定模块、第五获取模块和第五确定模块;
所述判断模块,用于针对每个所述观测子区域,判断所述观测子区域内的云种类是否包含低云;
所述第四获取模块,用于若所述观测子区域内的云种类包括低云,则获取所述观测子区域内低云的云量、中云的云量以及高云的云量;
所述第四确定模块,用于基于所述低云的云量、中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量;
所述第五获取模块,用于若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则记录所述观测子区域内低云的云量为零,并获取所述观测子区域内中云的云量以及高云的云量;
所述第五确定模块,用于基于记录的所述低云的云量以及获取的所述中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量。
该大气稳定度的确定装置400还可以包括:第一计算模块和第二计算模块;
第一计算模块,用于若所述观测子区域内的云种类包括低云,则基于获取的所述观测子区域内的低云量和总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值;
第二计算模块,用于若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则基于记录的所述低云的云量以及获取的所述观测子区域内的总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的数据销售或使用时,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件数据的形式体现出来,该计算机软件数据存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本申请的具体实施方式,用以说明本申请的技术方案,而非对其限制,本申请的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种大气稳定度的确定方法,其特征在于,应用气象卫星云分类与云量数据确定总云量与低云量,包括:
获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域;
获取在每个预设时刻,每个所述观测子区域内气象卫星云分类数据,并确定不同类型云所属的云种类;其中,所述云种类包括低云、中云和高云;
针对每个所述观测子区域,基于该观测子区域内的云量以及所述云种类,确定该观测子区域的总云量和低云量;
基于每个所述观测子区域的总云量和低云量,确定所述预设天空观测区域的云量信息;
根据太阳高度角、地面风速以及所述云量信息,确定所述目标地点的大气稳定度。
2.根据权利要求1所述的大气稳定度的确定方法,其特征在于,所述获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域,包括:
以目标地点所在的观测点为定点,以所述定点与地面的垂直线为旋转轴,以与所述旋转轴的预设夹角为观测角,所述观测角绕所述旋转轴旋转形成圆锥体;
所述圆锥体与距离地面预设高度所在的平面形成的底面为预设天空观测区域;
获取所述目标地点预设天空预测区域内的多个观测子区域。
3.根据权利要求1所述的大气稳定度的确定方法,其特征在于,所述获取在每个预设时刻,每个所述观测子区域内气象卫星云分类数据,并确定不同类型云所属的云种类,包括:
每小时获取一次每个所述观测子区域内气象卫星云分类数据,并确定不同类型云所属的云种类。
4.根据权利要求1所述的大气稳定度的确定方法,其特征在于,所述针对每个所述观测子区域,基于该观测子区域内每种云的云量,确定该观测子区域的总云量和低云量,包括:
针对每个所述观测子区域,判断所述观测子区域内的云种类是否包含低云;
若所述观测子区域内的云种类包括低云,则获取所述观测子区域内低云的云量、中云的云量以及高云的云量;
基于所述低云的云量、中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量;
若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则记录所述观测子区域内低云的云量为零,并获取所述观测子区域内中云的云量以及高云的云量;
基于记录的所述低云的云量以及获取的所述中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量。
5.根据权利要求1所述的大气稳定度的确定方法,其特征在于,所述基于每个观测子区域的总云量以及所述云种类,确定所述预设天空观测区域的云量信息,包括:
若所述观测子区域内的云种类包括低云,则基于获取的所述观测子区域内的低云量和总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值;
若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则基于记录的所述低云的云量以及获取的所述观测子区域内的总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值。
6.一种大气稳定度的确定装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取目标地点预设天空观测区域内的多个观测子区域;
第二获取模块,用于获取在每个预设时刻,每个所述观测子区域内的云种类;其中,所述云种类包括低云、中云和高云;
第一确定模块,用于针对每个所述观测子区域,基于该观测子区域内的云量以及所述云种类,确定该观测子区域的总云量和低云量;
第二确定模块,用于基于每个所述观测子区域的总云量和低云量,确定所述预设天空观测区域的云量信息;
第三确定模块,用于根据太阳高度角、地面风速以及所述云量信息,确定所述目标地点的大气稳定度。
7.根据权利要求6所述的大气稳定度的确定装置,其特征在于,包括:所述第一获取模块,还用于:
以目标地点所在的观测点为定点,以所述定点与地面的垂直线为旋转轴,以与所述旋转轴的预设夹角为观测角,所述观测角绕所述旋转轴旋转形成圆锥体;
所述圆锥体与距离地面预设高度所在的平面形成的底面为预设天空观测区域;
获取所述目标地点预设天空预测区域内的多个观测子区域。
8.根据权利要求6所述的大气稳定度的确定装置,其特征在于,包括:
第三获取模块,用于每小时获取一次每个所述观测子区域内的云种类。
9.根据权利要求6所述的大气稳定度的确定装置,其特征在于,包括:
判断模块,用于针对每个所述观测子区域,判断所述观测子区域内的云种类是否包含低云;
第四获取模块,用于若所述观测子区域内的云种类包括低云,则获取所述观测子区域内低云的云量、中云的云量以及高云的云量;
第四确定模块,用于基于所述低云的云量、中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量;
第五获取模块,用于若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则记录所述观测子区域内低云的云量为零,并获取所述观测子区域内中云的云量以及高云的云量;
第五确定模块,用于基于记录的所述低云的云量以及获取的所述中云的云量以及高云的云量,确定所述观测子区域内的总云量和低云量。
10.根据权利要求6所述的大气稳定度的确定装置,其特征在于,包括:
第一计算模块,用于若所述观测子区域内的云种类包括低云,则基于获取的所述观测子区域内的低云量和总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值;
第二计算模块,用于若所述观测子区域内的云种类不包括低云,则基于记录的所述低云的云量以及获取的所述观测子区域内的总云量,计算所述预设天空观测区域内的云量平均值。
CN201910532894.1A 2019-06-19 2019-06-19 一种大气稳定度的确定方法及装置 Pending CN110161592A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910532894.1A CN110161592A (zh) 2019-06-19 2019-06-19 一种大气稳定度的确定方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910532894.1A CN110161592A (zh) 2019-06-19 2019-06-19 一种大气稳定度的确定方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110161592A true CN110161592A (zh) 2019-08-23

Family

ID=67626132

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910532894.1A Pending CN110161592A (zh) 2019-06-19 2019-06-19 一种大气稳定度的确定方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110161592A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112444605A (zh) * 2020-11-24 2021-03-05 深圳中兴网信科技有限公司 大气污染智能化精准溯源方法、系统、设备和存储介质
CN113378490A (zh) * 2021-05-29 2021-09-10 非比信息科技嘉兴有限公司 高分辨率大气环境弱扩散分布区域研究方法
RU2756031C1 (ru) * 2021-01-11 2021-09-24 Федеральное государственное казённое учреждение "12 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации Способ определения класса устойчивости атмосферы по измерениям метеорологических параметров беспилотным летательным аппаратом
CN115099452A (zh) * 2022-05-05 2022-09-23 贵州省气象台(贵州省气象决策服务中心) 一种能源气象预报系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6035710A (en) * 1999-05-28 2000-03-14 Lockheed Martin Missiles & Space Co. Cloud base height and weather characterization, visualization and prediction based on satellite meteorological observation
CN108957594A (zh) * 2018-05-15 2018-12-07 北京维艾思气象信息科技有限公司 一种商遥卫星轨道总云量预报修正方法及修正系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6035710A (en) * 1999-05-28 2000-03-14 Lockheed Martin Missiles & Space Co. Cloud base height and weather characterization, visualization and prediction based on satellite meteorological observation
CN108957594A (zh) * 2018-05-15 2018-12-07 北京维艾思气象信息科技有限公司 一种商遥卫星轨道总云量预报修正方法及修正系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘奇等: "基于ISCCP观测的云量全球分布及其在NCEP再分析场中的指示*", 《气象学报》 *
王琦等: "MM5/CALMET系统对陕西大气稳定度的模拟", 《陕西气象》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112444605A (zh) * 2020-11-24 2021-03-05 深圳中兴网信科技有限公司 大气污染智能化精准溯源方法、系统、设备和存储介质
RU2756031C1 (ru) * 2021-01-11 2021-09-24 Федеральное государственное казённое учреждение "12 Центральный научно-исследовательский институт" Министерства обороны Российской Федерации Способ определения класса устойчивости атмосферы по измерениям метеорологических параметров беспилотным летательным аппаратом
CN113378490A (zh) * 2021-05-29 2021-09-10 非比信息科技嘉兴有限公司 高分辨率大气环境弱扩散分布区域研究方法
CN115099452A (zh) * 2022-05-05 2022-09-23 贵州省气象台(贵州省气象决策服务中心) 一种能源气象预报系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110161592A (zh) 一种大气稳定度的确定方法及装置
KR101933216B1 (ko) 드론과 공간정보를 이용한 하천지형정보 생성 방법
Lingfors et al. Comparing the capability of low-and high-resolution LiDAR data with application to solar resource assessment, roof type classification and shading analysis
Arun A comparative analysis of different DEM interpolation methods
Goetz et al. Modeling the precision of structure-from-motion multi-view stereo digital elevation models from repeated close-range aerial surveys
Carlisle Modelling the spatial distribution of DEM error
Sofia et al. Variations in multiscale curvature distribution and signatures of LiDAR DTM errors
Sheng et al. Automated georeferencing and orthorectification of Amazon basin-wide SAR mosaics using SRTM DEM data
US11335059B2 (en) Method and arrangement for providing a 3D model
JP2011501301A (ja) 地理的情報の複数のソースを用いた地理空間モデリングシステム及び関連する方法
Middleton et al. Resolution and accuracy of an airborne scanning laser system for beach surveys
Goetz et al. Quantifying uncertainties in snow depth mapping from structure from motion photogrammetry in an alpine area
US7778808B2 (en) Geospatial modeling system providing data thinning of geospatial data points and related methods
Talavera et al. UAS as tools for rapid detection of storm-induced morphodynamic changes at Camposoto beach, SW Spain
US20230394705A1 (en) Location determination in a gps-denied environment with user annotation
CN109581383A (zh) 各向异性海面雷达后向散射模拟方法及系统
Mukherjee et al. Accuracy of Cartosat-1 DEM and its derived attribute at multiple scale representation
JP2022013152A (ja) 雲高計測装置、計測点決定方法、および雲種類決定方法
Sohn et al. Mapping ice sheet margins from ERS-1 SAR and SPOT imagery
CN113282695B (zh) 一种基于遥感影像的矢量地理信息采集方法和装置
CN110555538B (zh) 风电场风速预测方法及预测系统
Sreedhar et al. Automatic conversion of DSM to DTM by classification techniques using multi-date stereo data from cartosat-1
Liu et al. Evaluation of the performance of DEM interpolation algorithms for LiDAR data
US20230186594A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium
CN113724229B (zh) 高程差的确定方法、装置及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination