山西天气预报卫星云图(山西天气预报卫星云图天气实况)

北京这几天的天气预报

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中央电视台卫星云图的预报是什么？

气象观测预报与国民经济和人们的日常生活息息相关，气象卫星的出现为气象观测提供了革命性的技术手段。气象卫星上装有各种气象遥感器，能够遥感地球及大气层的可见光、红外和微波辐射，能够探测温度、湿度、气压和风速等信息，并将其转换成电信号传递到地面。地面台站将卫星送来的电信号复原，绘制成各种云层、地表和洋面图片，再经进一步处理和计算，即可得出各种气象资料。中央电视台天气预报节目的气象云图就是根据气象卫星发回的气象探测资料绘制的。

中央电视台天气预报的卫星云图有两种，一种是同步轨道气象卫星云图，图像上有各种不同的云系和经纬网络；一种是极轨气象卫星云图，图像上有海洋、云层、高原、沙漠、冰雪、植被和河流。卫星云图还分可见光云图、红外云图、全景云图和区域云图。直接从卫星上接收的云图只是黑白图像。为研究的方便和使观众易于看明白，气象工作者为云图画上国境线、城市标记，并根据光谱原理对云图进行了色彩加工，使之接近人的视觉习惯：绿色表示植被；赭黄色表示陆地；蓝色表示海洋等等。由于大片云系会反射太阳光，气象卫星接收到的各种云系的信号是灰白颜色，因此我们从卫星云图看到的大片降雨云系的色彩是灰白的，而不是浓黑色。

制作卫星云图的工作相当复杂。每天早上值班天气预报员要确定天气预报使用的云图种类。气象中心的人员按需要将接收到的图像进行处理，包括云图定位、拼接处理、投影变换、几何畸变校正、辐射畸变校正、绘制等压线和等温线等。通常每天接收两次极轨气象卫星的图像资料，每次接收到的是相邻三个轨道（每个轨道约横向3000千米宽）气象资料，这些资料经过投影拼接才能得到一张可完全覆盖中国的气象云图。接着还要进行彩色合成及局部放大。另外，每隔半小时还要接收一次同步轨道气象卫星云图，它覆盖约四分之一的地球表面。将这些云图做成动画片形式可生动显示各个云系的变化，据此可对天气系统的趋势作出预测。

1960年4月，美国发射成功第一颗气象卫星“泰罗斯”1号，证明了使用卫星进行气象观测的巨大价值和优越性。气象卫星观测的地域广阔、观测时间长、观测数据汇集迅速，因而能提高气象预报的质量，对长期天气预报更有重要意义。气象卫星所提供的气象资料已被广泛用于日常气象业务、气象科学、大气物理、海洋学和水产学的研究。气象卫星的发展和应用异常迅速。气象卫星逐步由低地球轨道扩展到太阳同步轨道，再进一步发展到同步轨道。极地轨道和同步轨道气象卫星相互补充就可以实现对全球的气象观测。目前全球性的气象卫星观测网大大提高了气象预报的精度和及时性，并能预先预报灾害性天气，为社会发展作出了巨大贡献。

60年代初，中国已对气象卫星技术和大气遥感问题进行了初步探索。从70年代起，中国开始接收国外气象卫星发出的资料，对云图分析、红外和微波遥感以及天气预报进行了大量研究工作。80年代，引进了美国“泰罗斯-N”系列气象卫星单站接收处理系统，1986年10月1日，中国首次在电视中播发了卫星气象云图和气象预报。1988年9月7日和1990年9月3日，中国先后发射成功两颗“风云一号”极轨气象卫星，标志着中国卫星气象工作进入了一个新阶段。“风云一号”的主要遥感设备是两台五通道可见光和红外扫描辐射仪，扫描宽度3000千米，星下点分辨率1.1千米。各通道分别用于拍摄白天云图，昼夜云图，水、冰、雪和植被图像，海洋水色图像，地表、海面温度及图像。星上其他重要设备还有三种图像传输系统和计算机。卫星为1.4×1.4×1.2米的六面体，重900千克，运行轨道高度为901千米，每天绕地球运行14圈。地面系统由北京、广州、乌鲁木齐三个地面资料接收站和设于北京国家卫星气象中心的资料处理中心构成。广州和乌鲁木齐接收的资料通过通信卫星实时传送到中心，北京的资料通过微波传至中心。中心对气象卫星资料进行处理，制成卫星云图，供气象研究和预报使用。在这两颗卫星正常工作期间，中国气象预报工作采用了自己的高质量卫星云图。除使用“风云一号”卫星的云图外，中国通常都是接收和使用美国的“诺阿”极轨气象卫星和日本的“葵花”同步轨道气象卫星的资料。

未来40天天气预报准吗

准确，现代天气预报和气候预报的原理都是数值模型的结果。说白了，数值模式就是描述大气运动的一组方程组，通过计算机计算得出数值结果。但是这些结果并不能直接反映天气现象。相反，它反映了大气的各种变量(气压、温度、风速、降水等。)，预报员或研究人员结合这些变量来预测可能的天气。有个问题需要解释一下。数值模型值有两种驱动方式。一种是输入初始变量，然后看接下来几天的变化。比如输入今天的各种气象变量(上面提到的那些)，然后看看明天这些变量会是什么。这是每日天气预报的基本原则。这个预报的准确率在7-10天基本可以接受。如果超过10天，以现在的技术条件，误差会非常大，几乎和失明一样。然后有人问，气候预测，一个预测就是几个月几年，那不是更不靠谱吗？其实讲的是另一种驾驶模式，就是输入边界条件，有点傻？不是，边界条件基本上是指地形、海水温度、太阳辐射等变量。也叫外力。在这些外部强迫条件下，经过一定的时间，气候模式可以达到相应的平衡。研究人员可以通过平衡状态预测未来的气候。当然，这种气候预报不是每天的天气状况，而是更长时间尺度的气候状况。比如明年春天东北会冷还是会暖？是旱还是涝？至于哪一天出现高/低温，哪一天下大雨，就不能报道了。但是这个定性的信息已经很有用了。比如秋天，如果提前知道冬天是冷是暖，羽绒服的生产厂家就可以决定备货量(老师上课举的例子有点低，但还是挺合适的)。首先，每日天气预报的准确性随着预报时间的增加而降低，换句话说，预报时间越长，月份越不准确。相反，输入外部强迫的气候预测模式，相对于预测时间越长越准确(因为模式达到平衡状态需要时间，时间短，不一定能平衡)。中间有一个尴尬点，就是预报时间在10-30天的范围内，不允许逐日，气候预报也不允许。这就是所谓的长周期预测，这是科学研究中的一个难点。所以，每天看，差不多够看7天了。

怎么看天气预报的卫星云图？怎么知道会有雨或者天晴？

刚好做完华为组织的数学建模D题，正好是关于卫星云图。

气象卫星是地球同步卫星，定位在赤道上，高度固定，与地球相对静止。地球同步卫星通过红外探测仪，探测地球表面温度，如果有云，则认为是探测到的云层的温度。红外探测仪以沿着经纬线的方向的步进角和行扫描角探测，每次扫描角度为140微弧。 但是扫描的步进角和行扫描角虽然是均匀的，对应到地球上的经纬度坐标却不是均分的。一个气象卫星是探测不到地球上所有点的温度的，而且南极和北极同样是盲区。

所以一般先计算出每个扫描点和经纬度的一一对应关系，然后将红外探测仪探测到的温度数据（红外探测仪会将温度转换成灰度，也就是颜色深浅不同的黑色和白色），两组数据组合同步到二维的地图上，就是我们看到的卫星云图。白色一般是低温区，黑色表示高温区，白色的地方是云层。

一般天气预测，不是从单一的卫星云图进行判断，而是连续时刻云层的移动和变化（风矢）进行判断，也就是一副云图是起不了天气预测的作用。利用图像匹配，将灰度矩阵对应的小范围的像素（比如4X4）在一定范围内（比如16X16内所有的4X4)所有的相同像素的不断对比，判断风矢，风的大小和方向，通过云层的移动判断气象变化。

这种计算量通常比较大，所以气象局一般肯定具备超级计算机这么变态的东东。

本地天气预报,几点几分,精准

1.星空天气:推荐的天气预报数据信息非常实用，可以为用户提供全国各地的准确天气情况。用户可以在网上查询他们想知道的天气信息。

星空集锦:

1.什么时候下雨？它什么时候停止？我知道旅行安排。

2.结束东方出太阳，西方下雨的预报时代。每个街道和社区都有自己的预测。

3.权威专业气象雷达外推图，移动趋势和降雨量一目了然。

二。天监部:是一款手机app，可以精准预报天气。用户使用该软件可以清楚地了解各地的天气情况。该软件采用先进的卫星云图技术，用户可以通过最新的天气预报采取有效的防范措施。

日主管功能:

1.当日天气:显示当天的实时天气状态、天气、温度、风力等级、风速、气压、湿度、体感温度。

2.整点预报:可以查看国内城市整点天气状况，及时了解雨雪天气变化。

3.天气背景:简单美观的天气背景，跟随天气变化，昼夜交替显示时更美观。

天气预报如何看气流图实时

从卫星云图上可以看出不同天气系统云场分布的范围，识别各种云状的特点。你能根据云状来推测天气吗？相信大家都对此有一定的生活经验，甚至早在古代，我国人民的伟大智慧便造就出一批“腾云似涌烟，密雨如散丝”、“黑云压城城欲摧”等等描述云状与天气的诗词歌赋，今天给大家介绍最常见的六种云，以后大家就可以以此来观测云状了~

（1）积雨云：

积雨云是很容易辨认的，它是单对流体，常是几个雷暴单体的集合，而且云顶比较光滑；积雨云的尺度差别很大，小的几十公里，大的几百公里，在卫星云图上显示出圆浑状云块；无论在可见光云图上还是在红外云图上，积雨云的色调最白，在增强红外云图上，可以看到明显的回波核，此处对流强度最大。

（2）冷锋天气系统：

冷锋天气系统是很长的云带。

（3）卷云：

卷云是丝条状或大片层状云，由于其温度比其它云都要低，所以在红外云图上表现为白色，与地表、中低云间形成明显的反差，因而卷云在红外云图上表现得最清楚，最容易辨认。

（4）中云：

中云在卫星云图上常表现为一大片，范围可达2～20万km2，其开头可以是涡旋、带状、线状和逗点状。

（5）积云、浓积云：

在卫星云图上的积云、浓积云实际上是积云群，常表现为云带、云线和细胞状结构；纹理多为皱纹、多起伏和不均匀；层云和雾在可见光云图上表现为一大片光滑均匀的云区，其色调为白色或灰色。

（6）急流云：

急流云系具有强涡动的特点。

通过以上特点，即可提前预见云的发展和移动情况。

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