当前位置:文档之家› 卫星气象数据接收系统数据产品一览表

卫星气象数据接收系统数据产品一览表

卫星气象数据接收系统数据产品一览表
卫星气象数据接收系统数据产品一览表

卫星气象数据接收系统数据产品一览表

卫星气象数据单收站系统接收的原始数据文件主要由报文组成。安装了MICAPS系统(气象信息综合分析处理系统)的主机会定时从数据接收机上获取这些原始的报文数据,经过数据解码、数据格式转换,形成一系列可读的、MICAPS系统定义的数据格式文件(共计十九类数据格式),被存放在/micaps/目录下。

下面列示的是目前能接收到的数据产品的内容以及MICAPS系统定义的十九类数据格式的说明。

一、地面常规气象观测数据产品

地面常规气象数据存放在:/micaps/surface/目录下

时次:02、05、08、11、14、17、20、23点(北京时)

范围:国内地面报、国外地面报、船舶报

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)以下子目录存放的要素为:

/plot 地面全要素填图观测数据(用于地面填图的观测数据-diamond 1)

/p0-p 海平面气压(台站数据-diamond 3)

/p0海平面气压(格点数据-diamond 4)

/p3-p 地面3小时变压(台站数据-diamond 3)

/p3地面3小时变压(格点数据-diamond 4)

/vv-p 地面全风速(台站数据-diamond 3)

/t0-p 地面气温(台站数据-diamond 3)

/td-p 地面露点(台站数据-diamond 3)

/r6-p 6小时降水量(台站数据-diamond 3)

/r24-5-p 05点的24小时降水(台站数据-diamond 3)

/r24-8-p 08点的24小时降水(台站数据-diamond 3)

/p24-p 08点地面24小时变压(台站数据-diamond 3)

/t24-p 08点地面24小时变温(台站数据-diamond 3)

/tmax-p 02点地面最高温度(台站数据-diamond 3)

/tmin-p 14点地面最低温度(台站数据-diamond 3)

/tg-p 08点地表最低温度(台站数据-diamond 3)

/special 特殊天气(台站数据-diamond 3)

/r12-p 12小时降水(台站数据-diamond 3)

/r1-p 1小时降水(台站数据-diamond 3)

/r3-p 3小时降水(台站数据-diamond 3)

/uv 地面流场(格点矢量数据-diamond 11)

(以下目录暂缺数据)

/vv 地面全风速(格点数据-diamond 4)

/t0 地面气温(格点数据-diamond 4)

/td 地面露点(格点数据-diamond 4)

/r6 6小时降水量(格点数据-diamond 4)

/r24-5 05点的24小时降水(格点数据-diamond 4)

/r24-8 08点24小时降水(格点数据-diamond 4)

/p24 08点地面24小时变压(格点数据-diamond 4)

/t24 08点地面24小时变温(格点数据-diamond 4)

/tmax 02点地面最高温度(格点数据-diamond 4)

/tmin 14点地面最低温度(格点数据-diamond 4)

/detail 加密观测场(格点数据-diamond 4)

二、高空常规气象观测数据产品

高空常规气象数据存放在:/micaps/high/目录下

时次:08点、20点(北京时)

范围:国内高空报

高度层:1000、925、850、700、500、400、300、250、200、150、100hpa

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)以下子目录存放的要素为:

/plot 高空全要素填图观测数据(用于高空填图观测数据-diamond 2)

/height-p 高空高度数据(台站数据-diamond 3)

/height 高空高度数据(格点数据-diamond 4)

/temper-p 高空温度数据(台站数据-diamond 3)

/temper 高空温度数据(格点数据-diamond 4)

/t-td-p 高空温度露点差数据(台站数据-diamond 3)

/t-td 高空温度露点差数据(格点数据-diamond 4)

/vv-p 高空全风速数据(台站数据-diamond 3)

/vv 高空全风速数据(格点数据-diamond 4)

/uv 高空流场(格点矢量数据-diamond 11)

/tlogp 高空温度对数压力图(TLOGP和站点剖面图数据-diamond 4)

/dh-p 高空24小时变高(台站数据-diamond 3)

/dt-p 高空24小时变温(台站数据-diamond 3)

三、高空物理量计算的数据产品

高空物理量计算的数据存放在:/micaps/physics/目录下

时次:08点、20点(北京时)

范围:国内高空报

高度层:1000、925、850、700、500、400、300、250、200、150、100hpa

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)

以下子目录存放的要素为:

/qq 高空比湿场(格点数据-diamond 4)

/rh 高空相对湿度场(格点数据-diamond 4)

/thetse 高空假相当位温场(格点数据-diamond 4)

/tt 高空总温度场(格点数据-diamond 4)

/ttadv 高空总温度平流场(格点数据-diamond 4)

/qflux 高空水汽通量场(格点数据-diamond 4)

/qfdiv 高空水汽通量散度场(格点数据-diamond 4)

/qadv 高空水汽平流场(格点数据-diamond 4)

/ki 高空K指数(格点数据-diamond 4)

/ky 高空山崎指数(格点数据-diamond 4)

/si 高空沙氏指数(格点数据-diamond 4)

/vor 高空涡度场(格点数据-diamond 4)

/voradv 高空涡度平流场(格点数据-diamond 4)

/div 高空散度场(格点数据-diamond 4)

/omega 高空垂直速度(格点数据-diamond 4)

/tadv 高空温度平流(格点数据-diamond 4)

四、台风路径及主、客观预报数据产品

台风路径及主、客观预报数据存放在:/micaps/typhoon/目录下

文件名:XXXXNNNN.DA T,其中XXXX是资料来源,NNNN是台风编号。

数据格式:台风路径数据- diamond 7

五、城市24小时预报数据产品

城市24小时预报数据存放在:/micaps/cityfcst/目录下

时次:24h、48h、72h、96h、120h预报

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)数据格式:城市站点预报数据- diamond 8

六、欧洲中心数值预报产品

暂缺数据

七、日本数值预报产品

日本数值预报产品存放在:/micaps/japan/目录下

时次:昨天20点、今天08点(北京时)的分析场及24h、48h、72h预报场

范围:北半球

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)以下子目录存放的要素为:

/height/500 日本500hpa高度预报场(格点数据-diamond 4)

/height-p/500 日本500hpa高度预报场(台站数据-diamond 3)

/dh/500 日本500hpa24小时变高预报(格点数据-diamond 4)

/dh-p/500 日本500hpa24小时变高预报(台站数据-diamond 3)

(以下目录暂缺数据)

/pressure/999 日本海平面气压预报场(格点数据-diamond 4)

/pres-p/999 日本海平面气压预报场(台站数据-diamond 3)

/dp/999 日本海平面气压24小时变压预报(格点数据-diamond 4)

/dp-p/999 日本海平面气压24小时变压预报(台站数据-diamond 3)

八、华盛顿数值预报产品

华盛顿数值预报产品存放在:/micaps/kwbc/目录下

时次:昨天20点、今天08点(北京时)的分析场及24h、48h、72h、96h、120h预报场范围:

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)以下子目录存放的要素为:

/height/500 美国500hpa高度预报场(格点数据-diamond 4)

/height-p/500 美国500hpa高度预报场(台站数据-diamond 3)

/dh/500 美国500hpa24小时变高预报(格点数据-diamond 4)

/dh-p/500 美国500hpa24小时变高预报(台站数据-diamond 3)

/temper/500 美国500hpa温度预报场(格点数据-diamond 4)

/temper-p/500 美国500hpa温度预报场(台站数据-diamond 3)

(以下目录暂缺数据)

/dt/500 美国500hpa24小时变温预报(格点数据-diamond 4)

/dt-p/500 美国500hpa24小时变温预报(台站数据-diamond 3)

九、中国T106模式数值预报产品

暂缺数据

十、中国有限区域模式HLAFS数值预报产品

中国有限区域模式HLAFS数值预报产品存放在:/micaps/hlafs/目录下

时次:昨天20点、今天08点(北京时)的分析场,06h、12h、18h、24h、30h、36h、42h、48h预报场

高度层:1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、70、50hpa (共计14层)

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)以下子目录存放的要素为:

/temper 温度(格点数据-diamond 4)

/temper-p 温度(台站数据-diamond 3)

/height 高度(格点数据-diamond 4)

/height-p 高度(台站数据-diamond 3)

/rh 相对湿度(格点数据-diamond 4)

/rh-p 相对湿度(台站数据-diamond 3)

/pressure 气压(格点数据-diamond 4)

/pressure-p 气压(台站数据-diamond 3)

/uv 流场(格点数据-diamond 4)

/wind 风(格点数据-diamond 4)

/t-td 温度露点差(格点数据-diamond 4)

/t-td-p 温度露点差(台站数据-diamond 3)

/rf 水汽通量(格点数据-diamond 4)

/rf-p 水汽通量(台站数据-diamond 3)

/ra 水汽通量散度(格点数据-diamond 4)

/ra-p 水汽通量散度(台站数据-diamond 3)

/tb 假相当位温(格点数据-diamond 4)

/tb-p 假相当位温(台站数据-diamond 3)

/vor 涡度(格点数据-diamond 4)

/vor-p 涡度(台站数据-diamond 3)

/div 散度(格点数据-diamond 4)

/div-p 散度(台站数据-diamond 3)

/wp 垂直速度(格点数据-diamond 4)

/wp-p 垂直速度(台站数据-diamond 3)

(以下目录暂缺数据)

/q0 比湿(格点数据-diamond 4)

/q0-p 比湿(台站数据-diamond 3)

/ki K指数(格点数据-diamond 4)

/ki-p K指数(台站数据-diamond 3)

/ps 地面气压(格点数据-diamond 4)

/ps-p 地面气压(台站数据-diamond 3)

/ts 地面气温(格点数据-diamond 4)

/ts-p 地面气温(台站数据-diamond 3)

/tc 温度平流(格点数据-diamond 4)

/tc-p 温度平流(台站数据-diamond 3)

/vb 涡度平流(格点数据-diamond 4)

/vb-p 涡度平流(台站数据-diamond 3)

/rain 12小时降水(格点数据-diamond 4)

/rain-p 12小时降水(台站数据-diamond 3)

十一、云图

云图存放在:/micaps/cloud/目录以及/micaps/meteosat/目录下

时次:24小时一个时次一幅(时次为北京时)

文件名:YYMMDDHH.ttt(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次、ttt为时效)以下子目录存放的要素为:

/micaps/cloud/ir/m 麦开托云图(图像数据-diamond 13)

/micaps/cloud /ir/l 兰勃托云图(图像数据-diamond 13)

/micaps/cloud /vis/m 麦开托可见光云图(图像数据-diamond 13)

/micaps/cloud /vis/l 兰勃托可见光云图(图像数据-diamond 13)

/micaps/cloud /vapour/m 麦开托水汽图(图像数据-diamond 13)

/micaps/cloud/vapour/l 兰勃托水汽图(图像数据-diamond 13)

/micaps/meteosat/ir/o 欧洲红外云图(图像数据-diamond 13)

/micaps/meteosat/vis/o 欧洲可见光云图(图像数据-diamond 13)

/micaps/meteosat/vapour/o 欧洲水汽图(图像数据-diamond 13)

/micaps/meteosat/ir/c GMS和欧洲红外拼图(图像数据-diamond 13)

十二、传真图

日本传真图和北京传真图存放在:/micaps/fax/目录下

时次:昨天20点、今天08点

范围:日本传真图、北京传真图

文件名:Jf*、Bj*

数据格式:传真图- diamond 6

十三、高空等值线

高空等值线数据存放在:/micaps/high/目录下

时次:昨天20点、今天08点

文件名:YYMMDDHH(YY为年、MM为月、DD为日、HH为时次)

/height/contour/500 500hpa高度等值线

/height/contour/700 700hpa高度等值线

/height/contour/850 850hpa高度等值线

/temper/contour/500 500hpa温度等值线

/temper/contour/700 700hpa温度等值线

/temper/contour/850 850hpa温度等值线

十四、雷达图像

雷达图像存放在:/micaps/radar/目录下

时次:08点、11点、14点、17点、20点、23点的雷达图像

范围:全国县级以上城镇雷达拼图

文件名:雷达站代码+DDHH00.gif(DD为日、HH为时次)

雷达站代码:

B0 全国B1 东北B2 华北B3 西北

B4 华南Bh Bs 百色Bz 滨州

Ca 常德Cc 长春Cd 成都Cq 重庆

Cs 长沙Cy 朝阳Es Fy 阜阳

Fz 长乐Ga 赣州Gy 贵阳Gz 广州

Hb 哈尔滨Hf 合肥Hk 海口Ht 呼和浩特

Hu 黄山Hw 怀化Hz 杭州Jn 济南

Km 昆明Lo 龙岩Lz 兰州Nc 南昌

Nj 南京Nn 南宁Np 建阳Pk 北京

Sf 三门峡Sg 韶关Sh 上海Sk 十堰

St 汕头Sy 沈阳Sz 石家庄Ta 泰山

Tj 天津Ty 太原Uz 徐州Wh 武汉

Wo 梧州Wz 温州Xa 西安Xm 厦门

Yc 银川Ye 永州Yg 宜昌Yh 盐城

Yv 阳江Ze 遵义Zk 张北Zm 驻马店

Zs 舟山Zz 郑州

十五、MICAPS系统数据格式说明

第一类数据格式:地面全要素填图数据(用于地面填图-文本文件)

文件头:

diamond 1 数据说明(字符串)年月日时次总站点数(整数)

数据:

区站号经度纬度海拔高度站点级别总云量风向风速海平面气压(或本站气压)3小时变压过去天气1 过去天气2 6小时降水低云状低云量低云高露点能见度现在天气温度中云状高云状标志1 标志2 24小时变温24小时变压

〃〃〃

注:

1)缺值时用9999表示

2)当标志1为1,标志2为2时,说明后面有24小时变温变压。否则说明后面没有24小时变温变压。

第二类数据格式:高空全要素填图数据(用于高空填图-文本文件)

文件头:

diamond 2 数据说明(字符串)年月日时次层次总站点数

数据:

区站号经度纬度海拔高度站点级别高度温度温度露点差风向风速〃〃〃

注:

1)缺值时用9999表示

第三类数据格式:用于通用填图和离散点等值线(台站数据-文本文件)文件头:

diamond 3 数据说明(字符串)年月日时次,层次,

等值线条数等值线值1 等值线值2 ......平滑系数加粗线值

裁剪框边缘线上的点数边缘线上点的经纬度值1 经纬度值2 ......

单站填图要素的个数(n)总站点数

数据:

区站号经度纬度海拔高度量值1 量值2 ……量值n

〃〃〃

注:

1)一定不可以有相同站点,缺值时取消该站点记录

第四类数据格式:格点数据(文本文件)

文件头:

diamond 4 数据说明(字符串)年月日时次时效层次经度格距纬度格距起始经度终止经度起始纬度终止纬度纬向格点数经向格点数等值线间隔等值线起始值终止值平滑系数加粗线值

数据:

数据按先纬向后经向放置,均为浮点数。

〃〃〃

注:

1)网格必须为经纬度网格。

第五类数据格式:TLOGP和站点剖面图数据(文本文件)

文件头:

diamond 5 数据说明(字符串)年月日时次总站点数

数据:

区站号经度纬度海拔高度单站内容长度第一层气压温度露点风向风速第二层气压温度露点风向风速……

〃〃〃

注:

1)风向风速缺值时整层取消,其余用9999表示

2)单站内容长度为层数x 6

第六类数据格式:传真图

1728 X 2400的点阵文件

文件名按国际电码规定命名

第七类数据格式:台风路径数据(文本文件)

文件头:

diamond 7 数据说明(字符串)台风名称台风编号发报中心总项数

数据:

年月日时次时效中心经度中心纬度最大风速中心最低气压七级风圈半径十级风圈半径移向移速

〃〃〃

注:

1)缺值时用9999表示

2)该文件名为: XXXXNNNN.DA T,其中XXXX是资料来源,NNNN是台风编号.

第八类数据格式:城市站点预报数据(文本文件)

文件头:

diamond 8 数据说明(字符串)年月日时次时效总站点数

数据:

区站号经度纬度海拔高度天气现象1 风向1 风速1 最低温度1 最高温度1 天气现象2 风向2 风速2 最低温度2 最高温度2

〃〃〃

注:

1)缺值时用9999表示

2)天气现象、风向、风速均可以有两个值,分别为前后两个预报时段的值。

第九类数据格式:地图线条数据(用于底图投影变换,不可定义为综合图)文件头:

diamond 9

投影方式标准经度标准纬度X放大系数Y放大系数X偏移Y偏移预先保留预先保留预先保留

数据:

本轮廓线点数标识字符串颜色线宽线型{X Y}

〃〃〃

或者:

文件头:

diamond 9

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

数据:

本轮廓线点数标识字符串颜色线宽线型{经度纬度}

〃〃〃

注:

1)四种投影的缺省标准配置如下:

投影种类投影编码标准经度标准纬度X放大系数Y放大系数X偏移Y偏移

Lambert 1 79 29.99999 1.89999 1.89999 -581 -3411.5999

Mecator 2 无影响0 0.558 0.573 478.0 1276.0

bbq 3 20 无影响0.25 0.25 0 0

nbq 4 20 无影响0.25 0.25 0 0

2)系统定义的地图文件和参数文件:

1.LAMBERT lambertM.dat para1.dat

2.MECATOR mecatorM.dat para2.dat

3.BBQ bbqMapXY.dat para3.dat

4.NBQ nbqMapXY.dat para4.dat

第十类数据格式:用于综合图定义(文本文件-不可再次定义为综合图)

文件头:

diamond 10 综合图中所含的数据文件数

数据:

数据文件路径可带统配符的文件名数据类型代码

〃〃〃

第十一类数据格式:格点矢量数据(用于画风场的流线-文本文件)

文件头:

diamond 11 数据说明(字符串)年月日时次时效层次经度格距纬度格距起始经度终止经度起始纬度终止纬度纬向格点数经向格点数

数据:

先放U分量,数据按先纬向后经向放置。所有格点的U分量放完后再放V分量,也是按先纬向后经向放置。均为浮点数。

第十二类数据格式:单点雷达图象(PPI)

(待定义)

第十三类数据格式:图象数据(卫星云图、雷达拼图、地形图等)

文件头:(文件头为文本格式)

diamond (8个字符) 13(3个字符) 数据说明(40个字符)

年(5个字符) 月(3个字符) 日(3个字符) 时次(3个字符) X方向图象大小(5个字符) Y方向图象大小(5个字符) 图象左下角经度坐标(8个字符) 图象左下角纬度坐标(8个字符) 投影方式(2个字符:1-lambert;2-mecator;3-北半球bbq;4-南半球nbq;5—线性投影) 放缩系数(5个字符) 图象种类(2个字符:1-红外云图;2-雷达拼图;3-地形图;4-可见光云图;5-水汽图) 象素值与相应物理量对照表文件名(12个字符) 系统保留(16个字符)

(文件头部分共128个字符)

下面是256级灰度表示值

〃〃〃

第十四类数据格式:保存被编辑图形的图元文件(用于记录修改后的等值线-文本文件)

文件头:

diamond 14 数据说明(字符串)年月日时次时效

数据:

LINES:线条数

线宽点数X Y Z〃〃〃

标号个数X Y Z〃〃〃

〃〃〃

LINES_SYMBOL:条数

编码

线宽点数NoLabel 0

〃〃〃

SYMBOLS:个数

编码X Y Z 风向角度或字符串

〃〃〃

CLOSED_CONTOURS:个数

线宽点数X Y Z〃〃〃

标号个数X Y Z〃〃〃

〃〃〃

STA TION_SITUATION

站号属性

〃〃〃

第十五类数据格式:调色板数据(用于调色板设置-文本文件)

文件头:

diamond 15 数据说明(字符串)

数据:

序号红色成分值绿色成分值蓝色成分值

〃〃〃

注:

1)各分量取值范围0-65535

2)不同序号的颜色用于不同的图形图像,系统色彩配置说明:

0-1 清屏色和传真图颜色;

2-255 云图;

256-272 等值线或流线等线条;

273-289 底图;

290-321 填图;

322-338 各种符号;

335 图形编辑时的临时线条;

339 标识有TLOGP资料的站点色彩;

340 标识有第3、16、17类数据的站圈颜色;

341 第17类数据中的汉字颜色;

底图颜色:274为海陆廓线和国界、省界颜色,275经度纬度线的颜色,276县界,279河流;

地面填图颜色:风290、温度291、现在天气292、能见度293、露点294、总云量295、高云状296、中云状297、低云状298、低云高299、气压300、3小时变301、过去天气一302、过去天气二303、低云量304、6小时雨量305、站点306、高度307、24小时变压315、24小时变温316、离散点填图中值308(-负值) 309(0零值) 310(+正值) ;高空填图:风311、温度312、高度313、温度露点差314;

各种符号颜色中:雨雪322、冻雨或冰雹或沙暴323、风雾324、阴或晴或多云325、注解326、冷中心或高中心327、暖中心或低中心328、槽线329、暖锋330、冷锋331、锢囚锋332、高温区333、霜冻334、划线中间结果335、划线确认后336、霜冻点337。

第十六类数据格式:预报站点数据(用于确定预报区域的站点-文本文件)文件头:

diamond 16 数据说明(字符串)总站点数

数据:

区站号纬度经度级别

〃〃〃

注:

1)经度和纬度均为60进制,并乘以100后化为整数。

第十七类数据格式:站点文字信息数据(文本文件)

文件头:

diamond 17 数据说明(字符串)总站点数

数据:

区站号纬度(度分) 经度(度分) 高度级别文字信息组数n 第一组文字第二组文字信息……第n组文字信息

〃〃〃

注:

1)经度和纬度均为60进制,并乘以100后化为整数。

第十八类数据格式:格点数据剖面图(文本文件)

文件头:

diamond 18 数据说明(字符串)年月日时次时效剖面上的点数等值线间隔等值线起始值终止值平滑系数加粗线值

数据:

显示层格点场文件名(全路径文件名-字符串,即显示该数据图形时,可以画剖面图。该文件必须为第四类数据)

剖面垂直层数

第一层数据文件名(全路径文件名-字符串,文件必须为第四类数据)

第一层数据文件名(全路径文件名-字符串,文件必须为第四类数据)

〃〃〃

第十九类数据格式:MICAPS系统命令行参数(用于初始化参数文件-文本文件)

文件头:

diamond 19

数据:

底图中心位置的经度底图中心位置的纬度放大倍数地图数据文件名要素设置缺省值窗口的最小X 最小Y 最大X 最大Y 缺省综合图目录画经线的间隔画纬线的间隔标志1 标志2

注:

要素设置缺省值定义如下(16进制数):

无填图要素#define OBSERV A TION_NONE 0X00000000

风场#define OBSERV A TION_WIND 0X00000001

温度#define OBSERV A TION_TEMPTURE 0X00000002

高度#define OBSERV A TION_HEIGHT 0X00000004

露点#define OBSERV A TION_DEW_POINT 0X00000008

云量#define OBSERV A TION_CLOUD_VOLUME 0X00000010

气压#define OBSERV A TION_PRESSURE 0X00000020

3小时变压#define OBSERV A TION_CHANGED_PRESSURE_3H

0X00000040

过去天气1 #define OBSERV A TION_LAST_WEATHER_1 0X00000080

过去天气2 #define OBSERV A TION_LAST_WEATHER_2 0X00000100

6小时降水#define OBSERV A TION_RAIN_FALL_6H 0X00000200

低云状#define OBSERV A TION_LOW_CLOUD_FORM 0X00000400

低云量#define OBSERV A TION_LOW_CLOUD_VOLUME

0X00000800

低云高#define OBSERV A TION_LOW_CLOUD_HEIGHT 0X00001000

能见度#define OBSERV A TION_TRANSPARENCY 0X00002000

现在天气#define OBSERV A TION_CURRENT_WEATHER 0X00004000

中云状#define OBSERV A TION_MIDDLE_CLOUD_FORM

0X00008000

高云状#define OBSERV A TION_HIGH_CLOUD_FORM 0X00010000

台站号#define OBSERV A TION_STATION_ID 0X00020000

船向#define OBSERV A TION_SHIP_DIRECTION 0X00040000

船速#define OBSERV A TION_SHIP_SPEED 0X00080000

所有要素#define OBSERV A TION_ALL 0XFFFFFFFF

计算信息科学中心

2002年11月5日

全国地面气象资料数据模式

全国地面气象资料数据模式 1.总则 1.1地面气象资料是探索气候演变规律、预测气候变化趋势的基础,是我国天气监测网收集的最重要的资料之一。为了适应我国大气探测自动化采集仪器的更新,确保及时收集到可靠的地面气象观测资料,有必要统一我国已有的各类地面气象资料数据模式。 1.2本模式主要根据1979年版“地面气象观测规范”中的“地面气象记录月报表”(气表-1)和“基准气候站地面气象记录月报表”(气表-1(基准))的格式,除包括“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定及补充规定”、“全国基准气候站地面气象资料信息化基本模式暂行规定”字符文件(A0、A1、A6/A7)格式内容外,还将自动观测基本数据统一归入本模式,并命名为文件A格式。本模式与配套的“气表-1封面、封底V文件格式”相结合,其内容涵盖了气表-1的全部内容。 1.3为了适应新仪器采集的时间分辨率更高的数据的需要,制定了单要素分钟数据文件格式,作为文件A格式的补充。1分钟降水量文件格式命名为文件J格式,其它单要素文件格式,将根据需要及业务技术发展另行制定。 1.4本模式与历史资料信息化模式相兼容,其文件框架、要素指示码排列顺序、方式位、特殊字符的表示等与原信息化模式完全相同,历史资料中有关的技术规定请参照“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定”和“补充规定”,本模式不再赘述。同时为适应投入业务运行的我国自行研制或引进国外的自动气象站采集的数据,增添了部分要素的方式位和数据内容。每个要素在同一文件中方式位的设置是唯一确定的。 1.5本模式适用于我国地面气象观测各类台站、各种类型观测仪器采集的数据。 2.A文件编制技术规定 2.1文件名编制规定 A文件为地面气象资料基本数据文件,由地面19个要素一个站一个月的原始数据构成。文件类型为文本(或称作字符)文件。 文件名以字母“A”打头,由11位字母、数字组成。文件名的结构为: AIIiiiMM.YYY 其中“A”为文件类别标识符(保留字),用大写字母表示。“IIiii”为区站号。“MM” 为资料月份,位数不足,高位补“0”。“YYY”为资料年份,取年后三位。 2.2文件结构 A文件由文件首部、尾部和文件体三个部分构成(见附表一)。 2.2.1文件首部

深入监控调试——报文详解

PLM 入门 V 1.0

目录 目录 (1) 版本信息 (2) 一、功能概述 (3) 二、通讯规约介绍 (3) 三、常用工具介绍 (4) 四、调试过程 (5) 4.1环境搭建 (5) 4.2运行调试 (5) 五、报文查看 (7) 5.1如何抓取报文 (7) 5.2以太网TCP104报文和串口IEC103报文: (8) 5.3串口M OD B US报文 (9) 5.4串口非标报文 (10) 六、报文实例 (11) 6.1报文实例-104上送遥脉报文 (11) 6.2报文实例-104上送遥测报文 (11) 6.3报文实例-104遥控报文 (12) 6.4报文实例-IEC103上送遥脉报文 (14) 6.5报文实例-IEC103上送遥测报文 (14) 6.6报文实例-IEC103遥控报文 (15) 6.7报文实例-IEC103压板投退报文 (16) 6.8报文实例-IEC103第一帧报文 (17) 七、实际问题分析 (17) 附A、安装包介绍 (18)

版本信息

一、功能概述 MCU801A,串口服务器,也叫做通讯管理机,在8000监控系统中作为子站(装置)和后台(8000监控)之间通讯的桥梁,起到规约转换的作用。 图1.1 监控抽象结构图 如上图所示,通过MCU,子站的数据可以上送到8000监控后台,监控后台的命令可以下达到每个子站。MCU主要在串口和以太网之间转换规约,主要涉及规约如下: 1、基于以太网的tcp104规约 2、基于串口的iec10 3、Modbus、自定义规约。 二、通讯规约介绍 通讯规约主要规定了通讯机制和数据帧的数据格式。 与我们的MCU相关的通讯规约主要有TCP104、IEC103、MODBUS,还有许多不规则的自定义规约。具体规约参考产品的规约说明文件。

清除和修改msde数据库的超级用户(sa)密码的方法

如何清除和修改msde数据库的sa密码 用友软件提示出现以下问题时,可以用本办法: 当客户主机那台电脑上面安装的是MSDE时,万一客户忘掉了MSDE中sa的登录密码时怎么办呢?我们大多会想到重装MSDE,这是其中一种解决办法,但是重装比较麻烦,还要搜索与备份mdf和ldf文件等,有没有一种更简单的方法来找回或者清空MSDE 中sa的密码呢?答案是肯定的。 “SQL Server 桌面引擎”(也叫 MSDE 2000)没有自己的用户界面,因为它主要设计为在后台运行。用户通过 MSDE 2000 嵌入的程序与它交互。随 MSDE 2000 提供的唯一工具是 osql 。可执行文件 Sql.exe 在 MSDE 2000 的默认实例的 MSSQL\Binn 文件夹中。本文重点讨论如何通过使用 osql 工具管理 MSDE 2000。 何为 Osql? osql 工具是一个 Microsoft Windows 32 命令提示符工具,您可以使用它运 行 Transact-SQL 语句和脚本文件。osql 工具使用 ODBC 数据库应用程序编程接 口 (API) 与服务器通讯。 如何使用 Osql? 一般情况下,可以这样使用 osql 工具: ?用户通过与使用命令提示符时相似的方式交互输入 Transact-SQL 语句。 ?用户提交 osql 作业,方法是:?指定单个要运行的 Transact-SQL 语句。 - 或 - ?将该工具指向一个包含要运行的 Transact-SQL 语句的脚本文件。 了解了这些之后,我们就可以利用osql这个命令提示符工具来进行相关的操作。 方法很简单,Follow me: 连接到 SQL Server 桌面引擎 (MSDE 2000) 如要连接到 MSDE 2000,请按照下列步骤操作: 1. 确认 MSDE 2000 正在运行。 2. 在承载您要连接的 MSDE 2000 实例的计算机上打开一个命令窗口。 3. 键入下面的命令,然后按 ENTER 键: osql -E 这可以通过使用 Windows 身份验证将您连接到 MSDE 2000 的本地默认实例。 如要连接到 MSDE 2000 的一个命名实例,请键入: osql -E -S servername\instancename

气象数据处理方法

(1)复杂地形下气温空间化模拟模型 首先考虑海拔高度、经度、纬度对气温空间分布影响,再进一步考虑坡度、坡向这些微观地形因子对气温空间分布的影响。根据地形调节统计模型,即在考虑微观地形(坡度、坡向)情况下,面辐射与地形存在着函数关系,其实际气温可表示为: T T=T H cosi/cosz (1) 式中,T T为地形调节统计模型模拟的气温;T H为常规统计模型模拟的气温;i为地球面法线与太阳光线之间的角度。其中,T H可根据式(2)求得,i可根据式(3)求得 T H=a0+ a1λ+ a2φ+ a3h (2) 式中,λ为经度,φ为纬度,h为海拔高度,a0为常数,a1、a2、a3为偏回归系数。 cosi=cosαcosz+sinαsinzcos(ф-β) (3) 式中,α为坡度,z为太阳天顶角,ф为太阳方位角,β为坡向。 对于中国的地理位置特点和气温模拟方法,可将太阳天顶角z设为45°,太阳方位角ф设为180°(为正午时间),所以公式(1)归纳为: T T=T H(cosα-sinαcosβ) (2) “回归分析计算+残差插值”模型构建用于降水数据处理 以2006年4月为例,得到各气象站点4月降水量与经纬度、海拔高度的线性关系式: P=-66.840+4.518*lat-1.324*long+0.001*ele(r2=0.456) (4) 式中:lat为气象站点的经度,long为气象站点的纬度,ele为气象站点的海拔高度,P为月降水。 由DEM提取经度、纬度、坡度、坡向 1.dem栅格转点 2.把Data frame propoties显示单位设置为度分秒 3投影

4生成经纬度 5点转栅格(生成经度)

最易破解密码

国公布最易破解密码专家称中国网民大量使用 2012-11-07 16:34:00作者:王伶玲尹晓琳来源:法制晚报 我要评论 法晚记者连线了榜单的制作公司,相关负责人表示,他们收集了数百万个被黑客公开的密码,从中统计出来了一个人气排行榜。以某IT社区网站泄露的600多万个账号密码为例,使用汉语拼音、手机号码,甚至经典诗句缩写作为密码的中国用户不在少数。 虽然密码这个东西已经存在了很多年,但是人类的想象力并未有所突破,实际上那些古老而又容易被破解的密码,一遍又一遍地被人们所使用着。 近日,美国一家密码管理应用提供商SplashData 公司总结出2012年度最差25个密码,“密码”的英文“password”蝉联榜首,紧随其后的,是“123456”和“12345678”。 法晚记者连线了榜单的制作公司,相关负责人表示,他们收集了数百万个被黑客公开的密码,从中统计出来了一个人气排行榜。 国内的网络安全专家表示,这个榜单放在中国同样适用,建议那些至今仍在使用最差密码的人们,还是尽快稍微花点儿力气,把自己的密码改一改,否则,一旦密码被盗,后果真的可能不堪设想。 连线 榜单数据库搜集大多来自黑客 这份2012年度最差密码名单共有25个最差密码,是根据网络黑客公布的上百万个被破解或盗用的常用密码筛选排出的。这是SplashData 第二次发布此类榜单。 今年排在榜首的3个密码和去年一样,依然是pass-word(即密码的英文单词)、123456以及12345678。 SplashData的媒体负责人凯文·德尔日前接受法晚记者采访时解释,榜单的数据来源是网络上张贴的各种密码列表,囊括公开的以及私人黑客论坛上的数据,其中也包括知名互联网公司发生密码泄露事件时被曝光的密码列表。 凯文举例说,2012年Yahoo、eHarmony等都发生过密码泄露事件,而这些被曝光的密码就成为“最烂密码榜单”的数据库之一。

气象数据处理流程

气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览(本次气象数据为:降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等;地区为:黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古) 下载数据并同时下载文档说明 1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 (注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。

2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省(如图),需要对现有数据建模分析,以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点,为了实现回归模型更好拟合效果,将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤:

《大数据云气象》阅读练习及解析答案

大数据云气象 ①我们平时从电视、报纸、网站或手机上获取的看似简单的天气预报,其背后却有着极其庞杂的数据采集和分析作支撑。用现在时髦的话来说,天气预报是经过“云计算”得到的 大数据产品。 ②为了获取精确的气象预报,气象部门历来都会收集大量数据,组成超大的“数据库”。这些数据来自一个庞大的观测网络。目前,全国有 2 000多个地面站、120多个高空探测站、6颗在轨卫星、5万多个自动监测站、600多个农业检测站、300多个雷达站等,逐日逐小时甚至逐分钟对不同地点、不同高度的各种气象要素进行监测。仅在贵州,每天就有85个气象站、3万多个区域自动气象站、7部新一代多普勒天气雷达、2个探空雷达站对贵州境内 的各种气象要素进行实时监测。 ③随着预报业务的不断发展以及大数据、云计算的应用,这些数据变得更加精密,数量也持续增加,气象预报也变得越来越精确。现在,我们已经可以随时随地....通过电脑、手机、 电视、网站等查询天气预报,其精度甚至可以精确到一公里...、一小时 ...以内。 ④早晨起床后,穿薄的还是厚的衣服?要不要进行晨练?长假期间是否要外出旅游?旅 游时需要带哪些随身物品……如何选择,天气预报会为你提供有效的参考。 ⑤随着各行各业对气象信息的需求越来越大,气象部门还需要针对不同领域、不同行业、不同群体制作相应的气象产品,包括面向社会群体的公众气象服务,面向水利、电力、交通、农业以及其他部门或企业的专业专项服务,以及针对干旱、暴雨、森林火险、雷电等灾害性天气的气象灾害预报预警服务等。 ⑥比如说能源,可以通过分析电力负荷历史加上气象数据进行用电量估算;农业方面, 通过某一地的农耕历史与相关气候信息,就可以指导农户进行农作物种养殖结构调整;还有交通,航班准点率历史加上机场历史天气特征,就可以得到航班延误预测……这些日益丰富 的气象产品构成了气象大数据的重要部分,让我们的生活变得更加丰富、便捷。 ⑦当气象邂逅大数据,气象大数据将大有作为,它必将更大程度地减轻灾害损失,为社会创造更多的财富,为人们带来更加美好的生活。 (1)第②段主要运用了________和________的说明方法,作用是________。 (2)阅读第④⑤⑥段,你认为下面这句话放在其中哪段的开头合适?为什么? 更精细、更准确、更长时效的天气预报让我们日常生活中的衣食住行变得更加便捷。 答:________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ (3)分析下列句子中加点词语的表达效果。 现在,我们已经可以随时随地 ....通过电脑、手机、电视、网站等查询天气预报,其精度甚 至可以精确到一公里 ...以内。 ...、一小时 答:________________________________________________________________________

中国气象数据共享数据格式(知识分析)

中国地面资料国际交换站1971-2000年气候标准值数据集 文件名-数据格式对照表 统计项目文件名数据格式表名 累年月平均本站气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10004.TXT 结果文件附表19累年月平均海平面气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10005.TXT 结果文件附表20累年月极端最高本站气压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10201.TXT 结果文件附表21累年月极端最低本站气压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10202.TXT 结果文件附表22累年月平均最高本站气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10203.TXT 结果文件附表23累年月平均最低本站气压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-PRS-10204.TXT 结果文件附表24累年月平均气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12001.TXT 结果文件附表25 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12201.TXT 结果文件附表26累年月平均气温平均差、标准差和最大正、负 距平 累年月平均最高气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12211.TXT 结果文件附表27累年月平均最低气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12212.TXT 结果文件附表28累年月极端最高气温及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12011.TXT 结果文件附表29累年月极端最低气温及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12012.TXT 结果文件附表30累年月日最高气温顺位及出现日期和1%、5%概 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12220.TXT 结果文件附表31率界限值 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12221.TXT 结果文件附表32累年月日最低气温顺位及出现日期和1%、5%概 率界限值 累年月平均气温日较差SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12202.TXT 结果文件附表33累年月最大气温日较差及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12203.TXT 结果文件附表34累年月最小气温日较差及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12204.TXT 结果文件附表35累年月各级气温日较差日数SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04250.TXT 结果文件附表36累年月平均气温分级值SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12222.TXT 结果文件附表37累年月平均最高气温分级值SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12223.TXT 结果文件附表38累年月平均最低气温分级值SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12224.TXT 结果文件附表39累年月日最高气温≤0.0℃日数SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04256.TXT 结果文件附表40累年月日最低气温≥25.0℃日数SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04260B.TXT 结果文件附表41 SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04264.TXT 结果文件附表42累年月(9-4月)最长连续降温日数及止日和降 温值 累年月(9-4月)连续最大降温值及日数和止日SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04265.TXT 结果文件附表43累年月各级日平均气温频率SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04230A.TXT 结果文件附表44累年月最高日平均气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12052.TXT 结果文件附表45累年月最低日平均气温SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-12053.TXT 结果文件附表46累年月各级温湿度出现频率SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-TEM-04230B.TXT 结果文件附表47累年月平均水汽压SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-VAP-13004.TXT 结果文件附表48累年月最大水汽压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-VAP-13009.TXT 结果文件附表49累年月最小水汽压及出现日期SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-VAP-13010.TXT 结果文件附表50累年月平均相对湿度SURF_CLI_CHN_MUL_MUT_19712000_CES-MMON-RHU-13003.TXT 结果文件附表51

气象大数据资料

1 引言 在气象行业内部,气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是,不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。 大数据实际上是一种混杂数据,气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据,包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。 传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上,基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同,前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。 “大数据的核心就是预测”,这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统,无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀,会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象,形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说,目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。 现在,气象行业的公共服务职能越来越强,面向政府提供决策服务,面向公众提供气象预报预警服务,面向社会发展,应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的处理。

气象大数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 2 大数据平台的基本构成 2.1 概述 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘(SaaS),但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库(PaaS)和云存储、虚拟化技术(IaaS)。 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征,包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时,会涉及到更多维度,比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战,因为需要考虑非常多的因素。 气象行业的数据情况则更为复杂,除了“机器生成”(可以理解为遥测、传感设备产生的观测数据,大量参与气象服务和共享的信息都以文本、图片、视频等多种形式存储,符合“大数据”的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、

全国地面气象资料数据模式 A格式

四、地面气象观测数据文件格式 1、总则 1.1地面气象观测数据是认识和预测天气变化、探索气候演变规律、进行科学研究和提供气象服务的基础,是我国天气气候监测网收集的最重要的资料之一。为适应地面气象观测业务的发展,有必要对2001年版的“全国地面气象资料数据模式”(简称2001年版A格式)进行补充、修改。 1.2 本格式以中国气象局2003年版《地面气象观测规范》中的“地面气象记录月报表”为依据,对2001年版A格式作了必要的修改和补充,并将格式命名为“地面气象观测数据文件格式”,作为原“全国地面气象资料数据模式”的2003年版。 1.3本格式由一个站月的原始观测数据、数据质量控制标识及相应的台站附加信息构成,包括A文件和J文件两个文件,附加信息即2001年版的“气表-1封面、封底V文件”,作为A文件的一部分。因此本格式涵盖了气表-1的全部内容。 1.4 根据2003年版的《地面气象观测规范》,本格式在2001年版A格式基础上增加了相关的要素项目;为了更好地表述数据质量,增加了数据质量控制标识。观测数据部分历史资料中的技术规定可参照“全国地面气象资料信息化基本模式暂行规定”和“补充规定”,本格式不再赘述。 1.5 根据2003年版《地面气象观测规范》的规定,本格式将2001年版单要素分钟降水量J 文件更改为多要素分钟观测数据文件,作为A文件的补充,简称J文件。 1.6 2001年版与2003年版A、J格式具体变动内容见附件“2001年版与2003年版格式变动对照表”。 1.7 本格式适用于我国现行各类地面气象台站和不同观测仪器采集的数据。 2、A文件 2.1 文件名 “地面气象观测数据文件”(简称A文件)为文本文件,文件名由17位字母、数字、符号组成,其结构为“AIIiii-YYYYMM.TXT”。 其中“A”为文件类别标识符(保留字);“IIiii”为区站号;“YYYY”为资料年份;“MM”为资料月份,位数不足,高位补“0”;“TXT“为文件扩展名。 2.2 文件结构 A文件由台站参数、观测数据、质量控制、附加信息四个部分构成。观测数据部分的结束符为“??????”,质量控制部分的结束符为“******”,附加信息部分的结束符为“######”。具体结构详见附录1:A文件基本结构。 2.3 台站参数 台站参数是文件的第一条记录,由12组数据构成,排列顺序为区站号、纬度、经度、观测场拔海高度、气压感应器拔海高度、风速感应器距地(平台)高度、观测平台距地高度、观测方式和测站类别、观测项目标识、质量控制指示码、年份、月份。各组数据间隔符为1 位空格。 2.3.1 区站号(IIiii),由5位数字组成,前2位为区号,后3位为站号。 2.3.2 纬度(QQQQQ),由4位数字加一位字母组成,前4位为纬度,其中1~2位为度,3~4位为分,位数不足,高位补“0”。最后一位“S”、“N”分别表示南、北纬。 2.3.3 经度(LLLLLL),由5位数字加一位字母组成,前5位为经度,其中1~3位为度,4~5位为分,位数不足,高位补“0”。最后一位“E”、“W”分别表示东、西经。 2.3.4 观测场拔海高度(H1H1H1H1H1H1),由6位数字组成,第一位为拔海高度参数,实测

网络数据包分析实验

实验一:网络数据包分析实验 班级:班学号:姓名:一、实验目的 通过对实际的网络数据包进行捕捉,分析数据包的结构,加深对网络协议分层概念的理解,并实际的了解数据链路层,网络层,传输层以及应用层的相关协议和服务。 、实验内容 1. IGMP包解析 1.1数据链路层 El代XEL洱丁;亡日:亡5 MB)」osr: IP- 4m 4 t-is :hi-At I _n * tP f Ld L^iJ 1 Sei 00:00:1^^ saur-ctt El1imro_&ai?SiU Type;IP CgMOsw) 源数据: 数据链路层头部:01 00 5e 00 00 16 00 21 97 0a e5 16 08 00 数据链路层尾部:00 00 00 00 00 00 分析如下:

数据头部的前6个字节是接收者的mac地址:01 00 5e 00 00 16 数据头部的中间6个字节是发送者的mac地址:00 21 97 0a e5 16 数据头部的最后2个字节代表网络协议,即:08 00协议类型。 1.2网络层 Header* 1 cngth: 24 byres n axed services "乜Id:0x00 (.DSCP 0X00: D&fau11: 0x003 Tqtil rength:斗D Tdsrrtificar I cn: QklclJ 也^7460) H Flmqs: Q>00 Fra^Tienr offset;:Q Time VQ live; 1 Fr DTCCDl : IGMP go?) ¥ HPAder fhecksijn:CxJ85c [correct] 5DU RUM;172,10.103.?0

大到暴雨天气数据分析

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html, 大到暴雨天气数据分析 作者:马颐樱 来源:《科学与信息化》2018年第32期 摘要通过常规资料和物理量场产品,从环流系统特征和物理量场特征,对青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析。结果表明:500 hPa高空切变和700 hPa暖低压是此次大到暴雨降水过程直接影响系统,高层西风急流和强南风是暴雨产生和维持重要因素,为以后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 关键词大到暴雨;物理量场特征;环流系统特征 青海省位于内陆,受水汽条件的限制,暴雨发生的概率比较小,但是如果发生大到暴雨对青海省所造成的灾害是非常严重的。据相关统计显示,青海省的大到暴雨主要集中在汛期,是青海主要的灾害性天气之一。随着全球不断变暖,青海地区的极端天气也是越来越多,灾害性天气也是越来越多。本文主要青海省2016年7月7-8日大到暴雨天气过程进行了分析,为以 后大到暴雨天气预报和预警服务提供参考。 1 降水情况 相关规定在24小时降水量大于25毫米的降水称为大到暴雨,同时规定当有≥1个站日降 水量达到该标准记为一个大到暴雨日;同日有≥3个站出现达到暴雨时称为一次区域性大到暴 雨降水过程。在2016年7月7-8日,青海省东部出现了大范围降水天气,其中降水量达40毫米以上有11个站点。造成了青海省东部受灾严重,其中部分乡镇出现了洪涝灾害,造成了一定的经济损失[1]。 2 环流系统特征 在2016年7月7日8点,500 hPa处于反气旋环流中;在晚上8点,500 hPa青海省形成 东北西南向切变,暖空气在东部交汇,T-Td小于4℃,从而导致青海省东部区域降水。此时,300 hPa中高纬环流比较平直,河西走廊有急流带,非常利用高空抽吸作用。高层冷暖空气进行交汇,底层暖气压低,导致了青海省东部大雨天气[2]。 3 物理量场特征分析 在在2016年7月7日~8日,青海东部出现了大到暴雨天气,主要是受500 hPa高空切变、西太平洋副热带高压和700 hPa上的暖低压的影响,导致出现大到暴雨天气[3]。 在2016年7~8日沿102°E垂直速度纬度-高度垂直剖面,暴雨发生当日上午8点(图 1a),暴雨区附近就开始有垂直上升运动。随着时间的推移,后上升运动强度增强,在下午2点(图1b)暴雨区上空上升运动比较强,在晚上8点,上升运动高度达250 hPa左右(图

上机教案2sniffer数据报文解码详解

Sniffer 数据报文解码详解 本章主要对:数据报文分层、以太报文结构、IP 协议、ARP 协议、PPPOE 协议、Radius 协议等的解码分析做了简单的描述,目的在于介绍Sniffer 软件在协议分析中的功能作用并通过解码分析对协议进一步了解。对其其他协议读者可以通过协议文档和Sniffer 捕获的报文对比分析。 1、数据报文分层 如下图所示,对于四层网络结构,其不同层次完成不通功能。每一层次有众多协议组成。 如上图所示:在Sniffer 的解码表中分别对每一个层次协议进行解码分析。链路层对应“DLC ”;网络层对应“IP ”;传输层对应“UDP ”;应用层对对应的是“NETB ”等高层协议。Sniffer 可以针对众多协议进行详细结构化解码分析。并利用树形结构良好的表现出来。 2、以太报文结构 EthernetII 以太网帧结构 Ethernet_II 以太网帧类型报文结构为:目的MAC 地址(6bytes )+源MAC 地址+(6bytes )上层协议类型(2bytes )+数据字段(46-1500bytes)+校验(4bytes )。 应用层传输层网络层链路层Telnet FTP 和e-mail 等 TCP 和UDP IP ICMP IGMP 设备驱动程序及接口卡Ethernet_II DMAC SMAC Type DATA/PAD FCS

添加时间戳 目的上层协议Sniffer 自动MAC 地址 源MAC 地址 类型 Sniffer 会在捕获报文的时候自动记录捕获的时间,在解码显示时显示出来,在分析问题时提供了很好的时间记录。 源目的MAC 地址在解码框中可以将前3字节代表厂商的字段翻译出来,方便定位问题,例如网络上2台设备IP 地址设置冲突,可以通过解码翻译出厂商信息方便的将故障设备找到,如00e0fc 为华为,010042为Cisco 等等。如果需要查看详细的MAC 地址用鼠标在解码框中点击此MAC 地址,在下面的表格中会突出显示该地址的16进制编码。 对IP 网络来说Ether type 字段承载的上层协议的类型主要包括0x800为IP 协议,0x806为ARP 协议。IEEE802.3以太网报文结构。 IEEE802.3帧结构 上图为IEEE802.3SNAP 帧结构,与EthernetII 不通点是目的和源地址后面的字段代表的不是上层协议类型而是报文长度。并多了LLC 子层。 3、IP 协议 IP 报文结构为IP 协议头+载荷,其中对IP 协议头部的分析,时分析IP 报文的主要内容之一,关于IP 报文详细信息请参考相关资料。这里给出了IP 协议头部的一个结构。

气象数据处理流程

气象数据处理流程 1.数据下载 1.1. 登录中国气象科学数据共享服务网 1.2. 注册用户 1.3. 1.4. 辐射度、1.5. 2. 2.1. 2.2. 2.2.1. 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库 (注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6

For j = 1 To 30 Windows("chengle.dbf").Activate Rows("1:1").Select Selection.AutoFilter Selection.AutoFilter Field:=5, Criteria1:=i Selection.AutoFilter Field:=6, Criteria1:=j Cells.Select Selection.Copy Workbooks.Add ActiveSheet.Paste Windows("chengle.dbf").Activate ", Title = " 3. 利用 3.1. 3.2. 选择分析→回归→非线性回归 3.3. 将辐射值设为因变量 将经度(X)和纬度(Y)作为自变量,采用二次趋势面模型(f=b0+b1*x+b2*y+b3*x2+b4*x*y+b5*y2)进行回归,回归方法采用强迫引入法。 如图,在模型表达式中输入模型方程。 在参数中设置参数初始值

61850典型报文解析说明

61850典型报文解析说明 编写:欧灶军 1 平台 现利用ethereal报文抓捕工具抓取部分典型报文解析说明。 1.1报告类 61850报告服务,是一项非常重要的ACSI服务,它通过SCSM映射为MMS协议中的InformationReport服务,我们在调试过程中通过捕包工具得到的61850报告报文,都是经过ASN.1编码后的InformationReport数据。 1.1.1InformationReport相关数据结构 下表是InformationReport的数据结构: InformationReport的数据结构定义 其中: RptID:作为不同报告间的唯一标识符,在报文中是始终存在的。 OptFlds:决定了报文拼装中可选成员出现与否,该属性值对于报文解析非常重要,在61850-7-2中BRCB.OptFlds和URCB.OptFlds定义不同,在标准-8-1中通过引入保留位,保证了OptFlds定义的一致性,整合后的OptFlds各位含义如下:

OptFlds 数据定义 ResonCode (DataChange )、数据更新(DataUpdata )、品质变化(QualityChange )、完整性周期(IntegerPd )和总召唤(GI )。ResonCode 也是Bitstring 类型, × × × × × × × × Dchg Qchg Ddup GI IntgPd 保留待扩展 触发选项的存储形式 1.1.2 InformationReport 报文解析 建好数据库,连接好装置后,启动SCADA 服务器,并用ethereal 抓报文,根据报告格式进行解析。图1为ethereal 解析出来的报文。解释如下: 1、 报告的RptID 为BR04_brcbRelayDin03,其中03为报告实例号 2、 报告的选项域,报告中包含哪些选项,按位标识,0为不存在,1为存在。 3、 顺序编号SeqNum ,由OptFlds 决定其是否存在 4、 溢出标志BufOvfl ,由OptFlds 决定其是否存在 5、 入口标识EntryID ,由OptFlds 决定其是否存在 6、 InclusionBitstring (该报告中出现的数据集成员),由报文可知该数据集共有137个成员, 其中只有第29个数据集成员上送报告 7、 数据集成员Value ,数据集成员值为一个结构 8、 value 的stval (状态值) 9、 value 的q (品质) 10、 value 的t (时标) 11、 报告的触发原因类型为:数据变化(按位为保留、数据变化、品质变化、数据更新、完 整性、总召唤,0为无1为有)

各大数据库账号密码——绝密!

核实过了,大部分是收费网站,共享造福你我他,请不要改密码哈~~~ 另外个别收费网站的账号密码有过期的了,大家自己试一下吧~ 关键词:学术资料学术资料账号密码全集汇总 希望能对大家有帮助,共享... springerlink密码 https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/(kmr ... sp?referrer=default user name: und755bq password: rjj733un https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/(wf4 ... sp?referrer=default user name: hjq242zs password: dnm829bz ebsco密码 https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/Login s6222955 : password https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/ User ID: crlc Password: capebsco https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/Home.asp Customer Code: SPSL, Username: Catalog, Password: Services https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/login.asp user=s4122826 password=p0027864 https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html, ez密码 https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/login 20500031433597 20500031471787 20500031439388 20500031455376 https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,.au ez密码 https://https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,.au/menu root / lxrccer https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html, ez 镜像站点 https://www.doczj.com/doc/8d1538775.html,/login

气象数据处理流程

气象数据处理流程 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

气象数据处理流程1.数据下载 1.1.登录中国气象科学数据共享服务网 1.2.注册用户 1.3.选择地面气象资料 1.4.选择中国地面国际交换站日值数据 选择所需数据点击预览(本次气象数据为:降水量、日最高气温、日最低气温、平均湿度、辐射度、积雪厚度等;地区为:黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古) 下载数据并同时下载文档说明

1.5.网站数据粘贴并保存为TXT文档 2.建立属性库 2.1.存储后的TXT文档用Excel打开并将第一列按逗号分列 2.2.站点数据处理 2.2.1.由于站点数据为经纬度数据 为方便插值数据设置分辨率(1公里)减少投影变换次数,先将站点坐标转为大地坐标 并添加X、Y列存储大地坐标值后将各项数据按照站点字段年月日合成总数据库(注意:数据库存储为DBF3格式,个字段均为数值型坐标需设置小数位数) 为填补插值后北部和东部数据的空缺采用最邻近法将漠河北部、富锦东部补齐2点数据。 2.2.2.利用VBA程序 Sub we() i = 6 For j = 1 To 30 Windows("").Activate Rows("1:1").Select Field:=5, Criteria1:=i

Field:=6, Criteria1:=j Windows("").Activate Rows("1:1").Select Windows("book" + CStr(j)).Activate Range("A1:n100").Select Range("I14").Activate ChDir "C:\Documents and Settings\王\桌面" Filename:="C:\Documents and Settings\王\桌面\6\" & InputBox("输入保存名", Title = "保存名字", "20070" + CStr(i) + "0" + CStr(j)), _ FileFormat:=xlDBF4, CreateBackup:=False SaveChanges:=True Next j End Sub 将数据库按照日期分为365个文件 3.建立回归模型增加点密度 由于现有的日辐射值数据不能覆盖东三省(如图),需要对现有数据建模分析,以增加气象数据各点密度。 已有数据10个太阳辐射站点,为了实现回归模型更好拟合效果,将10个样本全部作为回归参数。利用SPSS软件建模步骤:

相关主题
相关文档 最新文档