视程障碍现象自动判识方法及其记录常见问题处理

为理清地面视程障碍现象自动判识原理,并进一步提高对判别记录存在问题的发现和处理能力,确保视程障碍现象记录质量,该文从视程障碍现象判别所需观测要素、参照判别标准和记录形成流程3个方面全面深入地介绍了地面视程障碍现象记录的自动判识方法。并对自动判识记录常见异常问题进行总结,将其归纳为现象多判别、少判别、错判别和霾特有问题4类,总结了每类问题的特点及成因,并结合地面气象观测记录处理规定提出应对处理意见,强调注意事项。     

霾观测判识标准定量化对雾霾观测记录的影响

为研究霾观测判识标准定量化对雾霾观测记录的影响,选取2006—2012年湖北省18个基准站、基本站和一般站三类国家级地面气象观测站的资料,对已记录和按照相对湿度判识标准统计的雾、轻雾和霾天数进行分析,结果表明:判识标准定量化将使霾的观测记录明显增多,轻雾和雾观测记录略有减少,霾和轻雾观测记录将更趋合理,就湖北省而言,相对湿度在80%~95%之间,应以轻雾和雾为主;通过定时观测时次的能见度、相对湿度,以及日天气现象记录,可以得到历年按照相对湿度判识标准统计的霾和轻雾天数,实现对历史资料序列的订正,形成判识标准改变前后均一化的月年资料序列。判识标准定量化后,不能机械的硬套判识指标,观测员仍需熟练掌握轻雾和霾以及其他视程障碍现象的成因和特征,避免相对湿度在霾观测判识标准上下波动、轻雾处于消散过程阶段,轻雾与霾的频繁转记。     

几种常见视程障碍类天气现象的辨析及观测要点

针对近几年来我国视程障碍类天气现象有所增加的事实,着眼于2001～2002年汉川站所观测到的雾、轻雾、扬沙、浮尘、霾等5种视程障碍现象,分为3组对其异同和特征进行了辨析,并指出了各组视程障碍现象的观测要点,最后简单分析了能见度对视程障碍现象观测的影响。     

影响云南地区适航条件的视程障碍天气气候特征

利用云南省1981—2013年125站逐日逐6h地面观测的天气现象、能见度和气象要素资料,结合考虑地形高度的高分辨率气象要素场插值技术和不适航雾(能见度≤800m的大雾天气)气象要素判识模型,开展了影响云南适航条件视程障碍天气的气候特征分析。结果表明:云南最主要的视程障碍天气是雾与轻雾,影响适航条件的视程障碍天气仅为雾。不适航雾生成与相对湿度、风速以及地气温差关系密切,"高湿—弱风—稳定"的气象条件是其形成维持的关键,其量化判识特征为:相对湿度98%、风速3m/s、地气温差3℃。滇西南、滇南、滇东是云南不适航雾的多发区,尤其景东—思茅—版纳、西盟—澜沧、保山—腾冲和罗平等地区。滇中、滇西和滇东北是少发区。云南不适航雾日变化呈现早晨和深夜多,午间和傍晚少的特征;季节变化具有夏秋季多于冬春季的特点。与台站观测相比,高分辨率资料客观判识的不适航雾空间分布与地形有合理的对应关系,能够合理地反映地形复杂地区的空间分布特征。未来技术发展可利用卫星反演资料与台站资料同化订正获取高分辨率气象要素资料,利用深度学习等建立不适航雾的判识模型。     

山东国家级气象观测站综合判识观测项目评估分析

基于全国综合气象信息共享系统(CIMISS)数据库,以一致率(冻土深度用误差绝对值)作为检验指标。对山东国家级气象观测站15项自动综合判识数据,与同期台站观测结果做对比检验,并进行评估分析。结果表明:1)总云量判识一致率为65.8％,云量偏差绝对值为1的占比51.1％;大部分不一致的情况出现在实况为阴天到满云时,判识结果为无云或少云。云高分类后与人工观测的总体一致率为85.0％。各站云高一致率均高于云量。2)雾凇、雨凇、雾、轻雾、浮尘、扬沙、沙尘暴、积雪和结冰等9种现象综合判识结果与台站观测一致率达92.0％以上;霜、霾、露的一致率为75.0％以上。结冰、轻雾、雾与霜命中率较高;积雪、雨凇与扬沙漏判率较高;沙尘暴、雨凇、扬沙和雾凇空判率较高。3)雨凇、雾凇判识效果受单站样本大小的影响;评估期内国家级气象观测站无草温观测任务,是造成积雪现象漏判率高的主要原因。有降水天气现象时,同时出现的视程障碍类天气现象不判识,是其漏判率增大的原因之一。4)评估时段冻土数据绝对误差平均值为1.6 cm,判识与实测误差绝对值在1～10 cm之间的占82.8％,判识效果较好。通过评估分析可见,基于卫星、探空、自动气象站、雷达、闪电定位等多源数据,结合模式再分析产品,实现综合判识结果与台站观测数据一致性较好,能够更好地满足气象预报服务需求。     

辽宁中部城市群大气能见度器测目测差异比较

利用2009年5月至2009年11月鞍山、沈阳、本溪、抚顺4个市区的器测能见度和人工观测能见度资料,分别按照不同气象要素和天气现象等情形下,对两种观测数据资料的差异进行了详细的统计分析.结果表明:与无视程障碍天气情形相比,出现具有视程障碍天气情形时,器测、目测能见度差异较小;总云量越多,两种观测值差异越小;PM10质量...     

基于自动观测的天气现象电码自动编制实现流程

实现地面气象要素自动观测是近年来我国气象观测领域的发展趋势,观测自动化给地面观测业务和观测数据的应用推广带来较大改变。本文研究了基于自动观测的天气现象代码表WMO4680,分析得出WMO4680简化了视程障碍和降水阵性的代码分类,比WMO4677编码更适合自动观测设备的特点。结合我国业务天气现象电码编制原则,设计实现了现在天气现象电码和过去天气现象电码的自动编制。根据我国目前可自动化观测的要素数目,经过流程设计和当前最新业务改革内容,可以实现46个天气电码的自动编报。     

饶平站能见度仪器测量与人工观测对比分析

利用饶平站2011年1-12月定时人工观测能见度资料,对比Belfort M6000能见度仪测得的能见度数据,分析表明:M6000能见度仪器测值与人工观测值在0～20 km两者相关性高,随着能见度的增大两者差距也越大;能见度仪器测量相比人工观测具有高精度、数据客观、不受人为因素影响等特点;人工观测能见度观测范围广,观测所得为周围大气平均状况,在大气不均匀下误差较小;出现视程障碍天气现象时M6000能见度仪测量值在空气中含有高水汽、液态水的情况下比人工观测能见度值明显偏小.     

地面积雪天气现象人工智能观测识别研究

通过在湖南南岳高山气象观测站及怀化国家气候基准站设立的外场试验,采集2018年1—3月两站逐分钟积雪天气现象摄像图片,采用卷积神经网络技术对南岳站积雪试验图片进行建模训练,并用南岳站和怀化站的测试图片进行检验,在此基础上探讨了基于深度学习的积雪天气现象图像识别的采集环境布局要求。主要结论如下:南岳站识别的正确率为99.23%,空判率为0.49%,漏判率为0.28%,白天识别结果优于夜间;判识积雪出现的概率在积雪形成初期明显增加,维持期接近99.99%,且十分稳定,融雪时逐步降低;地面积雪形成初期和积雪结束期凝结物较少时偶尔出现漏判,当有雨凇、雾凇及其他背景污染时会出现个别时刻空判现象。怀化站测试结果与南岳站相似,正确率为97.78%,空判率为1.92%,漏判率为0.3%;但概率曲线波动较大,一方面由于怀化站图片没有参与建模训练,另一方面可能与怀化站的摄像头固定不佳、对焦不准、拍摄不清晰有关。测试结果表明:该人工智能判识模型较好地提取了积雪不同发展阶段的关键特征,识别效果良好,并可通过增加气象要素条件和根据判识的前后一致性进一步消除空漏判,可为此类天气现象自动观测提供重要技术支撑。     

降水类天气现象自动与人工观测质量对比分析

选取2017年8月—2018年7月广西DSG1、DSG4和DSG5型降水类天气现象仪自动观测数据与人工观测数据,通过对比分析,研究降水类天气现象仪自动观测与人工观测数据质量的情况.结果表明,广西91个国家站点数据完整性好,设备年平均缺测率小于2％,DSG5型设备数据完整性最高(缺测率0.01％).DSG1、DSG4和D...     

基于改进双色模型的视程障碍类天气现象识别

针对各种视程障碍类天气现象,在现有双色大气散射模型的基础上,通过对大气散射光方向的修正、对矢量夹角算法的改进以及加入了湿度参数信息,提出了一种改进的双色模型算法,用于识别视程类天气现象.改进算法模型考虑了大气散射光方向的不完全一致性以及景物色度像素值在RGB空间中的三维性,因而具有更高的稳定性.该算法嵌入到视程障碍类天气现象识别系统中并计算出相应的特征值,最后通过经验阈值识别天气现象;通过对算法的改进并对哥伦比亚大学一个季度和甘肃张掖观象台2个月的数据进行处理,结果显示该算法对于雾、霾、扬沙、浮尘及沙尘暴等视程障碍类天气现象具有良好的判别效果,对上述两个地区的总体识别率分别为73.2％、90.5％     

自动与人工观测霾日、雾日序列连续性分析

由原始观测数据统计显示,2014年全国雾霾(包括雾、轻雾和霾)日数偏高,尤其霾日数是2000-2013年均值的4.2倍。依据2014年雾霾现象保留人工观测或采用自动观测,将全国2 400余个国家站分为人工站和自动站,分别就两类站2014年雾霾现象日数与其历史序列进行了对比分析。结果表明,人工站2014年平均雾霾日数与其2000年以来平均状况及2013年平均雾霾日数接近;而自动站2014年平均雾霾日数明显偏高,成为2000年以来之最,且明显高于2013年统计结果。通过对比分析自动与人工观测方法表明,雾霾现象自动观测采用瞬间观测记录,是造成2014年全国雾霾日数异常偏高的主要原因。基于霾现象持续性特征,针对自动观测霾数据,研究确定了1天至少6个连续时次"现在天气现象"有霾记录,"连续天气现象"方记霾现象的订正方法。统计结果表明,订正前全国2014年平均霾日数为59天,而订正后下降为31天,基本与2013年持平。进一步分析表明,2000年以来我国霾发生频率呈增加趋势,尤其2013年和2014年,霾发生频率成为2000年以来之最。     

新疆雾霾天气自动判识业务系统

新疆气象局依据中国气象局发布的《霾的观测和预报等级》（QX/T113-2010）中霾观测等级标准,开发的“雾霾天气自动判识业务系统”软件,具备自动识别雾、霾、晴等天气现象的功能,能24 h连续在线、实时、自动显示气象监测站PM2.5、气溶胶吸收特性等表征大气洁净状况的监测值,能为气象站观测员提供一个辅助判识雾、霾等天气状况的依据,能为预报员提供一个检验雾、霾等天气状况预报质量的在线实况依据.该软件系统已经在乌鲁木齐国家基本气象站、自治区气象台等单位试运行,且运行情况良好.     

降水现象仪与人工观测资料对比分析

选取4个设置于不同探测环境下的国家级气象站2017年9月—2018年6月降水天气现象仪和人工观测降水天气现象资料进行对比分析,统计了降水现象仪资料的完整性、准确性和一致性,得出如下结论:雨的捕获率较高,空报率、错报率、漏报率均较低,自动观测记录准确性最好;毛毛雨空报率最高,冰雹空报率次之,自动观测记录准确性较差;雪和雨夹雪准确性比较好,但是由于软件的bug,使空报率较高。自动观测天气现象的开始时间多晚于人工观测,结束时间多早于人工观测,致使自动观测记录时间偏短。     

降水、烟雾滴沙尘等现象自动识别系统研制

该项目是国家科技部科研院所技术开发研究专项资金项目,其研究目标是:基于高性能的数字摄隐系统对天气现象的实时监测,结合先进的计算机图像识别、处理和分析技术,实现对雨、雪和冰雹等降水现象以及雾、烟幕和沙尘等视程障碍现象的自动识别,开发基于数字摄像技术的主要天气现象自动观测系统,为气象站目测要素的自动化观测提供先进有效的技术手段,促进我国在气象站自动化观测技术方面的研究进程.本项目执行以来,主要开展了下述工作:     

扬沙与浮尘天气现象判断记录探讨

扬沙和浮尘都是由沙尘造成视程障碍程度相似的天气现象,很容易混淆二者天气现象的判断,很有可能造成误记现象。通过《地面气象观测规范》(以下简称《规范》)的理解和多年的观测经验,从扬沙和浮尘天气现象的定义、成因及对能见度的影响,探讨如何判断记录该天气现象。     

特殊视程障碍现象的区别

1引言 地面气象观测《规范》和有关教材规定有效能见度大小来判断天气现象的种类.视程障碍现象规定能见度和光色特征两个标准,能见度主要是由空气中所含质粒的浓度所决定.用以判断天气现象的有无、强度.光色特征是由空气中所含质粒的性态决定的,是指天空背景和太阳的颜色.各种粒子对光波的散射和漫射不同,呈现出不同的光色.光色和能见度标准结合,决定了不同时刻可出现一种或两种相似、相近的天气现象.对于某些特殊的天气现象观测员有时很难判定,是地面观测目测项目中的一个难点.根据多年地面观测工作经验,就某些特殊视程障碍现象的判定和区别做一阐述.     

自动站与人工站常规气象要素的对比分析

对比分析陕西省6个基准站2003—2005年自动站和人工观测的气压、气温和相对湿度,并对自动站观测的资料进行显著性检验。结果表明:自动站的气压和相对湿度观测值普遍低于人工观测值,偏差大都超出允许范围;气温月际变化不一,偏差基本在允许范围内,多数自动站观测值高于人工观测值,且夏季比冬季明显;自动站观测的气压、气温、相对湿度的月平均值与历史序列中的气压、气温、相对湿度无显著性差异。     

天气现象自动化观测现状调研

科技发展使越来越多的新技术和新方法应用于自动气象观测,但目前我国天气现象观测仍然采用人工目测,本文调研分析国内外天气现象自动化观测现状,并根据34种天气现象的特征,分别对5类天气现象的自动化识别方法进行研究,结果表明大部分天气现象的自动识别在技术上是可行的。还探索了一种进行天气现象代码自动识别的方法,通过综合利用各种新型技术,在100个天气现象代码中,未来可预见能实现自动编码的代码有63个。     

天气现象仪自动化观测资料对比分析

介绍2011年12月至2012年6月在北京市观象台、庐山气象局对目前一些天气现象仪所进行的对比观测试验的过程和结果分析。参与此次为期7个月的对比观测试验仪器有3种类型,每种类型配备3套,分别由3家厂商提供。试验采用人工目测辅助摄像作为参考标准,测试了这些天气现象仪对各种不同天气现象观测的准确性。结果表明:各仪器观测降水现象的数据准确性均大于90%,能够满足业务需求。区分降水强度时,各仪器的降水捕获率在70%以上(雨强大于0.01mm/h);微量降水(雨强小于0.01mm/h)和混合型降水,各仪器降水捕获率相对较低。仪器观测视程障碍现象的数据准确性均大于80%,能够满足业务需求。其他现象由于样本数量相对较少,需要更多进一步试验,并改进算法。