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天气符号，常见于天气预报之中，是全国公众气象服务天气符号的标示、定义、表现方式、使用方法等。 标准适用于全国公众气象服务天气符号的静态表现方式。
天气符号 - 气象服务天气符号标准
本标准规定了全国公众气象服务天气符号的标示、定义、表现方式、使用方法等。
本标准适用于全国公众气象服务天气符号的静态表现方式。
2 术语和定义
下列术语和定义适用于本标准。
2.1 晴 sunny
天空无云，或有零星云层，天空云量小于天空面积的1/10。
天气符号：
2.2 多云 cloudy
天空有4-7成的中、低云或6-10成的高云。
天气符号：
2.3 阴天 overcast
天空阴暗，密布云层，或天空虽有云隙而仍感到阴暗(总云量8成以上)，偶尔从云缝中可见到微弱阳光。
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2.4 小雨 light rain
12小时降水量0.1-4.9毫米，24小时降水量0.1-9.9毫米。
注：本规定并不适用于我国西部干旱地区，西部各省另有规定。
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2.5 中雨 moderate rain
12小时降水量5.0-14.9毫米，24小时降水量10.0-24.9毫米。
注：本规定并不适用于我国西部干旱地区，西部各省另有规定。
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2.6 大雨 heavy rain
12小时降水量15.0-29.9毫米，24小时降水量25.0-49.9毫米。
注：这规定并不适用于我国西部干旱地区，西部各省另有规定。
天气符号：
2.7 暴雨 torrential rain
12小时降水量30.0-69.9毫米，24小时降水量50.0-99.9毫米。
注：本规定并不适用于我国西部干旱地区，西部各省另有规定。
天气符号：
2.8 雷阵雨 thunder shower
雷暴并伴有阵雨。
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2.9 冰雹 hail
坚硬的球状、锥状或形状不规则的固态降水。
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2.10 雾 fog
悬浮在贴近地面的大气中的大量微细水滴（或冰晶）的可见集合体，能见度在1公里以下称为雾。
注：能见度在1-10公里的称为轻雾。
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2.11 雨夹雪 snow and rain
半融化的雪（湿雪）或雨和雪同时下降。
天气符号：
2.12 小雪 light snow
12小时降水量0.1-0.9毫米，24小时降水量0.1-2.4毫米。
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2.13 中雪 moderate snow
12小时降水量1.0-2.9毫米，24小时降水量2.5-4.9毫米。
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2.14 大-暴雪 heavy snow
12小时降水量3.0毫米以上，24小时降水量5.0毫米以上。
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2.15 冻雨 freezing rain
由过冷水滴组成的，与温度低于0oC的物体碰撞立即冻结的降水。
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2.16 霜冻 frost
一年中温暖时期，土壤表面和植物表面温度下降到0oC或0oC以下，而引起植物损伤乃至死亡。
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2.17 强风 strong wind
6级风，距平地10米处风速在10.8-13.8米/秒。
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2.18 疾风 near gale
7级风，距平地10米处风速在13.9-17.1米/秒。
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2.19 大到飓风 severe wind
8-12级风，距平地10米处风速在17.2-36.9米/秒。
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2.20 热带气旋 tropical cyclone
热带海洋大气中形成的中心高温、低压的强烈气旋性涡旋。按中心最大风速分为热带低压、热带风暴、强热带风暴和台风。
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2.21 浮尘 floating dust
尘土、细沙悬浮于空中，水平能见度小于1公里。
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2.22 扬沙 dust blowing
风将地面尘、沙吹起，使空气混浊，水平能见度在1-10公里。
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2.23 沙尘暴 dust devil
强风将地面尘、沙吹起，使空气混浊，水平能见度小于1公里。
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2.24 强沙尘暴 severe dust devil
强风将地面尘、沙吹起，使空气混浊，水平能见度小于0.5公里。
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词条所属分类：天气百科(平步清云)
(核桃大叔)
第三方登录：符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位，其代表人物是纽威尔、肖、西蒙和尼尔森。
&&& 早期的人工智能研究者绝大多数属于此类。符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。可以把符号主义的思想简单的归结为&认知即计算&。
&&& 从符号主义的观点来看，知识是信息的一种形式,是构成智能的基础，知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心，知识可用符号表示,认知就是符号的处理过程，推理就是采用启发式知识及启发式搜索对问题求解的过程，而推理过程又可以用某种形式化的语言来描述，因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的同一理论体系.
&&&&& 符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑. 数学逻辑从19 世纪末起就获得迅速发展,到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为. 计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。
&&& 符号主义的代表成果是1957年纽威尔和西蒙等人研制的成为&逻辑理论家&的数学定理证明程序LT。LT的成功，说明了可以用计算机来研究人的思维过程，，模拟人的智能活动。以后，符号主义走过了一条启发式算法&&专家系统&&知识工程的发展道路，尤其是专家系统的成功开发与应用，使人工智能研究取得了突破性的进展。
&&& 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法. 通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智能。
&&& 符号主义主张用逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但却遇到了&常识&问题的障碍，以及不确知事物的知识表示和问题求解等难题，因此，受到其他学派的批评与否定。
转载请注意说明来源【符号大全 】
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