bagus.primohadi38@gmail.com摘要上空观察结果的局限性是分析天气的障碍之一。数据模型的使用可以是一种解决方案。本研究的目的是确定数据模型在使用RAOB作为充气图和发声信息分析仪的可视化工具提供上部空气信息方面的准确性。所使用的数据是来自Cengkareng气象站的辐射观察数据,与原位观测值相同的位置,1000 - 100 MB ECMWF压力水平模型。选择的时间是在观察时间00 UTC发生的5个事件的雾兹和雾时。使用的方法是Pearson相关性和简单的视觉验证。获得的结果是,当雾发生时,显着点图数据图的相关性为0.76,而雾霾的发生率为0.67,并且从视觉上讲,整个模型数据非常接近观察数据。在发生雾气时,整体上59个响起信息的相关性总体产生0.85 - 0.99的值,当雾霾发生时值为0.89 - 0.99。希望这些结果可以用作使用数据模型来填补辐射观察数据中的空白的考虑。关键字:发声信息,RAOB,RadioSonde,ECMWF模型。1。引言天气是在有限的时间和空间内的大气条件。天气条件通常从表面层的大气和上方的层的动力学中可以看出。使用飞行员气球观测(PIBAL)和辐射仪(自然,1957年)进行上空或上空空气的观测。辐射观测,以获取不同空气高度层处的几个天气参数的数据。观察到的参数是温度,露点,地球电位高度(与压力有关)以及风向和速度。处理辐射观察数据将获得与空气稳定性和其他几个派生参数有关的各种指数值,后来对分析和天气预测的目的非常有用(Syaifullah,2018)。印度尼西亚的守恒观察结果通常每天在00 UTC和12 UTC同时进行两次。非常动态的天气条件使上层空气的最新条件非常必要,因此模型计算似乎可以填补空的观察时间。广泛使用的一种模型是ECMWF(欧洲中范围内天气预报中心)模型。与验证ECMWF模型有关上空参数的研究表现出非常良好的热带表现,尤其是在温度和风参数方面(Haiden et
辐射站 46 --- 46 * 总数 807 个中,346 个已过期。 ** 总数 1382 个中,850 个已过期。 *** 包括印度空间研究组织 (ISRO) 的 2 个多普勒气象雷达。 **** 与该公司的合同未续签。建模 2022 年 11 月期间,每周四,国家中期天气预报中心 (NCMRWF) 耦合模型的扩展范围预报 (ERP) 向以下机构实时提供为期四周的降雨、地表温度和风 (全场和异常) 数据:(i) 印度气象局的长期预报和农业气象部门、(ii) 印度热带气象研究所 (IITM) ERP 组、(iii) 空间应用中心 (SAC)、(iv) 国防地理信息研究机构 (DGRE)、(v) 印度空军 (IAF)、(vi) 海军、(vii) 印度地质调查局 (GSI)、(viii) 国家水文研究所 (NIH)、(ix) 印度气象局的所有区域中心和 (x) 孟加拉多部门技术经济合作倡议 (BIMSTEC) 国家气象部门。此外,还向国防研究与发展组织 (DRDO) 和 IAF 提供了降雪预报,供其使用。在每月的最后一个星期四,即 2022 年 11 月 24 日,还为用户提供了对 2022 年 12 月有效的月平均预报。每月天气摘要(2022 年 11 月)a) 当月重要天气事件低压系统:2022 年 11 月 9 日至 14 日,一个明显的低压区在孟加拉湾西南部形成,并穿过斯里兰卡东北部、泰米尔纳德邦北部和喀拉拉邦移至阿拉伯海东南部。2022 年 11 月 11 日至 12 日,它给泰米尔纳德邦的三角洲地区带来了极强的降雨。当月,五次西部扰动 (WD) 横跨印度北部。其中,两次 WD(11 月 2 日至 5 日和 6 日至 9 日)影响了印度北部,导致西喜马拉雅地区出现零星至零星降雨/降雪,毗邻平原出现降雨。其余三次 WD 较弱(11 月 13-15 日、18-21 日和 22-24 日),没有造成太大的天气影响。11 月最后一周,东部北方邦、比哈尔邦、德里的偏远地区报告有浅至中度雾。b) 降雨情景:2022 年 11 月全国降雨量为 18.7 毫米,为其长期平均值 (LPA) 29.7 毫米的 63%。c) 暴雨事件:
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统:自动鸟类迁徙信息系统的新发展 气象学硕士 Wilhelm Ruhe,理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach,德国 电话:06541/18734 传真:06541/18767 电子邮件:WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行,那里也有很多鸟类,尤其是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中防止鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统,该系统包括 • 持续的实际鸟类迁徙观察(视觉和雷达), • 即时报告, • 集中风险评估, • 在线警告(BIRDTAM), • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM, • 严格的军事飞行规定和 • 定期的鸟击风险预报以供规划之用。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统(AVIS(拉丁语:Bird):“Automatisiertes Vogelzug Informations -System”)的近期和近期发展。描述了该系统的重要模块。概述了项目的实际情况。鸟类迁徙观察实际的鸟类迁徙观察系统基于以下网络和技术:(i)综合气象观测网络,由大约 150 个站组成。观察员经过培训并被指派目视监测鸟类迁徙。只有较大的鸟类和鸟群规模才需要报告。 (ii) 6 个防空雷达站与防空控制和报告中心 (CRC) 一起分布在德国西部。目前的作战观察系统监控 60 海里圆形范围内的所有移动目标。个人电脑和摄像机自动记录每小时的观察结果,作为 PPI 显示器的 10 分钟延时录像(图 1)。视频图像显示鸟群的二维运动。二维杂波图像会自动处理和存储。如果超过某些参数值,系统会向雷达工作人员发出警报,并指派雷达工作人员进行解释和报告(如有必要)。此外,每台 PC 都由 GMGO(生物部门或地球物理预报中心)通过调制解调器完全远程控制。可以随时启动连接并查看实际、最近或存档的观察文件。 (三)德国东北部的一个由 5 个雷达站和远程传感器组成的系统正在使用鸟类雷达数据接口的原型,该接口连续收集预先选定的 3-D 雷达图数据(仅限初级雷达图,我们提取了与二次雷达图不相关的数据(这些图与二次雷达图不相关),并将其存储到 20 分钟的数据文件中。