自动气象站蒸发示值重复性指标及校准方法研究

四川省气象自动站蒸发要素校准工作中示值波动过大的情况时有发生,误差时而满足校准规范要求,时而不满足规范要求,导致校准数据的重复性较差,面对这种情况,按照中国气象局监测网络司发行的自动气象站现场校准方法(试行),难以对测量系统计量性能指标的符合性做出判定。通过查阅JJF1001-2011《通用计量术语及定义》、JJF1126—2004《超声波测厚仪校准规范》等相关资料,得出规定测量系统的示值重复性即可解决这一技术难题,并且通过大量试验及工作经验得出了示值重复性指标及其校准方法,为自动站蒸发系统现场校准规范的制定提供了有力的理论依据。     

风向现场校准三点测量不确定度分析

基于风向传感器的静态三点校准方法,介绍自动气象站风向传感器校准结果的测量不确定度评定,目的是为保证风向传感器观测数据的准确、可靠和可信。依据《自动气象站风向现场校准方法》和JJF1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》的要求,对风向的3个校准点分别设计10次重复试验,采用合并样本标准偏差的方法,进行A类不确定度评定。并分析校准过程中的B类不确定度来源,进行B类不确定度评定。最后将A类与B类不确定度合成,得到扩展不确定度。该评定方法对风向传感器校准结果可信度评定具有参考价值。     

新型蒸发校准误差修正

针对新型自动气象站蒸发测量系统现场校准普遍超差的问题进行研究分析,得出超差的根本原因是:测量系统对于基点值(零位值)无负值显示;连通器的设计引入水位补偿。为使蒸发现场校准数据质量的可靠性和有效性控制在允许的范围内,采用重选基点为10mm点,灵敏系数倒数为98.1%的修正方法对校准数据进行处理,经试验验证,新型蒸发校准合格率大大提高。结果表明:该修正方法解决了蒸发现场校准超差问题,使校准的蒸发数据准确可靠,适用于新型蒸发现场校准的数据处理。     

自动气象站现场校准和传感器调整方法探讨

讨论在自动气象站现场校准中一些需要改进的校准方法和超差传感器的调整方法。在将近2年对74个自动气象站的温湿度传感器、风向风速传感器、气压传感器、雨量和蒸发传感器的现场校准中,不断改进校准方法,对超差传感器进行调整。结果表明:气温传感器和风向传感器的校准方法需要改进,湿度传感器、气压传感器、雨量和蒸发传感器超差时可进行适当调整,使传感器误差值达到最小。     

基于AVR单片机的风向传感器自动校准系统

为了实现风向传感器的自动校准,独立研发了基于AVR单片机的校准系统。该设计应用光电检测理论,采用ATMEL公司的8位AVR系列微控制器ATMEGA16作为该系统的核心。通过检测电脉冲,实现风向传感器校准,并可以将校准结果打印出证书,最终实现了风向传感器的自动校准。该系统具有低成本、高稳定性、低功耗等特点,实现了风向传感器校准工作由手动向自动的转变。     

冻雨天气如何确保风的正常观测

冻雨的出现,会影响对其风速监测的人工观测风向风速感应器、自动观测单翼风向传感器和风杯风速传感器。冻结后出现的风速为静风,不能真实地记录当时的风向风速,造成观测数据缺测。为了确保观测数据的连续性和完整性,作者在实际工作中进行了一些探索,采取多种方式方法对该问题进行预防和补救,最大限度保证了资料的连续性、完整性。     

湿度传感器示值误差测量结果的不确定度评定

依据JJG(气象)003—2011《自动气象站湿度传感器检定规程》与JJF1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》,对湿度校准装置校准湿度传感器示值误差测量结果的不确定度进行评定。通过实例,详细分析标准不确定度来源分量,评定对湿度传感器示值误差的测量结果不确定度,从而给出湿度传感器示值误差测量结果的不确定度评定方法,供今后评定其它类型的传感器示值误差测量结果的不确定度做参考。     

自动气象站风向传感器维护检测方法探讨

当前自动气象站使用的风向传感器大多数是格雷码盘式风向传感器,目前河北省新型站有两种型号DZZ4型和DZZ5型,使用的风向传感器输出方式均为格雷码,但两种型号供电方式不同,出现故障时实际检测的错误方位示值也就不同,根据格雷码盘式风向传感器的风向值对应码的编码原理和规律,总结两种型号使用的风向传感器故障时错误方位示值规律,实现风向传感器现场维护时快速检测,方法简单,对于单一格雷码故障判别较方便,更加适合于台站级维护,尤其对于一般现场维修工作人员,在没有检测设备和仪器的情况下判断风向故障点很有效。     

螺旋桨测风仪风洞测试及不确定度分析

本文借鉴国标GB/T-24559海洋螺旋桨式风向风速计中的测试方法及测试点,在低速直路风洞中,对螺旋桨测风仪进行测试,并依据JJF1059.1-2012测量不确定度的评定与表示要求,对风速7个校准点分别进行重复试验,采用极差法进行A类不确定度评定,并分析测试过程中的B类不确定来源,进行B类不确定度评定。结果表明:在WZ860070-E型直路风洞中对螺旋桨测风仪进行风速校准测试的方法是可行的。同时,2m/s以上各测试点均能满足3倍量传关系。     

西汉和机场高速公路气象站资料质量评估

从缺测、错误和可疑三个方面对2013年7月2日—2015年4月17日陕西省西汉和机场高速公路6个交通气象站的风向、风速、降水、气温、地表温度、相对湿度和能见度的逐小时资料进行质量评估。结果表明:该套资料的完整性较好,没有超过1个月以上的重度连续型缺测,各气象要素(不包括降水)资料的最高缺测率约为17%,最低缺测率约为2%;1h降水量的缺测率约为0.2%,明显低于其它气象要素。该套资料的错误和可疑数据少,具有一定的准确性和可靠性,比较而言,相对湿度的错误和可疑数据最多,地表温度次之,风向、风速没有错误和可疑数据。     

自动气象站风速现场校准量值溯源及传递方法试验

现阶段自动气象站风速现场校准量值无法进行溯源,从而导致风速现场校准数据的准确性和可靠性得不到保证。究其原因,是由现行的现场校准方法和现场校准设备工作原理决定的。为了解决这一问题,使用"量传"风速传感器和叶轮风表进行中间数据传递,在校准时用叶轮风表作为校准的标准设备,并利用了三杯式风速传感器的线性特点,把台站风速传感器的现场校准量值溯源到了大型风洞皮托管上,并且通过大量试验证明了该方法的正确性,为新的自动气象站风速现场校准规范制定和校准设备的完善提供有力的理论依据。     

风廓线雷达回波信号强度定标方法

风廓线雷达返回信号功率定标通常通过返回信号信噪比和系统噪声功率的估算得到。该方法存在着噪声电平的确定、外部噪声等不确定性因素,影响了定标的精度。采用信号源分别对接收机和信号处理器进行定量测试,进而对雷达系统进行定标,是另一种可行的办法,该文利用这种方法对CFL-03风廓线雷达进行了定标,并利用该雷达在东莞2009年7月和8月探测资料与广州S波段天气雷达和地面雨量计资料进行比较。结果表明:用该定标方法得到的回波强度与天气雷达回波强度和地面雨量计资料估算的回波强度基本一致,平均标准差在1 dB左右,表明这种定标方法是可行的。     

风廓线雷达测风精度评估

采用风廓线雷达5波束探测模式的数据对测风精度进行评估分析,用垂直波束和其中两个相邻倾斜波束的探测数据构成一对计算因子,通过对同一距离高度上的4对计算因子进行误差分析,评估风廓线雷达的测风精度,得到水平风在垂直指向连续高度上的精度。对北京延庆CFL-08风廓线雷达2010年3,6,9,12月4个典型代表月份逐日连续探测资料进行了处理分析,结果表明:该雷达满足风速误差不大于1.5 m·s-1、风向误差不大于10°探测精度要求的最大探测高度6月、9月为8 km,3月、12月为6 km,基本符合该雷达探测高度的设计要求。信噪比、大气风场的不均匀性是影响雷达测风精度的主要因素:信噪比影响了高空的测风精度,-15 dB可以作为判断雷达测风可信数据最大探测高度的阈值;晴空大气出现的风场不均匀性对风廓线雷达的测风精度影响不大,降水出现时环境风场不均匀性造成水平风向、风速的测量误差较大,不能满足测风精度要求,特别是对流性降水发生前的1~2 h,水平风向、风速的方差增长迅速,可以作为强降水出现的预警指标。     

测风塔资料质量控制及效果检验评估

本文针对择取的103座测风塔资料提出了一套完整的质量控制方案,并基于JRA-55、CRA-40等再分析资料,对测风塔资料的数据质量及质控方案效果进行检验评估。结果表明：(1)有观测数据的测风塔数目在2010—2011年时间段内为最多,有400座左右;随后测风塔数量逐年减少,直到2018年以后,仅存大约50个测风塔有观测数据;(2)对本文选取103座测风塔开展质量控制,发现绝大部分测风塔数据的缺测率、可疑率和错误率都较低,只有少数测风塔在某些观测高度处的上述三个指标较高;(3)无论是温度还是U风,测风塔资料与JRA-55再分析背景场资料的OMB结果都更接近0值,显示出相对于CRA-40再分析资料,JRA-55再分析资料在近地面气象要素重现模拟上具有一定的优势;(4)基于再分析资料对测风塔观测资料质量控制效果进行检验评估结果表明,质量控制后的温度和UV风相对于再分析资料的偏差更接近于0值,标准差减小。相较而言,质量控制后UV风偏差和标准差减小的更多,其应用效果较温度要素好。     

激光测风雷达PPI扫描监测风切变的数值模拟

低空风切变严重威胁飞机起降安全,而激光测风雷达在晴空风切变监测方面具有显著优势,但其监测性能受到风场特点和监测算法的影响。由于无法对局地空间风场进行时空同步精细化探测,且风场具有阵性,导致风切变监测会出现虚警率、漏报等现象,只能通过数值模拟仿真的方式,对不同风场的监测性能进行分析评估。本文首先仿真构建了四种具有代表性的风场类型,然后模拟激光测风雷达平面—位置显示（Plane Position Indication,PPI）扫描方式获取不同仿真风场下的径向风速数据,最后利用八邻域系统算法对径向风速数据进行风切变监测,验证不同类型风场下激光测风雷达PPI扫描方式监测风切变算法的有效性。结果表明,激光测风雷达PPI扫描结果能够真实地反映风场情况;八邻域系统算法能够有效识别风切变;在进行风切变检测时,应尽可能地考虑到多个方位上的切变值,避免漏报。     

长沙机场阵列天气雷达风场验证

利用2019年4—9月高时空分辨率的长沙机场阵列天气雷达资料开展三维变分（three-dimensional variational data assimilation,3DVAR）风场反演研究。为验证该算法的反演效果,选取外场试验中10次降水过程,在阵列天气雷达的三维精细探测区内,采用阵列天气雷达合成风场和1部L波段边界层风廓线雷达产品作为参考值对阵列反演风场进行验证评估。结果表明:在稳定性降水条件下,阵列反演风场与阵列合成风场、风廓线雷达产品的结果较为一致;在对流性降水条件下,由于不均匀性会造成风廓线测风精度下降,风廓线雷达产品与阵列反演风场和阵列合成风场差异较大。阵列反演风场与阵列合成风场在稳定性、对流性降水条件下水平风速相对偏差分别低于19%,29%,水平风向差分别低于14.92°,26.35°,稳定性降水条件下阵列反演风场更优,误差在可接受范围内。两种算法得到的风场结构符合各类天气系统的基本特征,水平风场空间分布和风速、风向非常接近。     

杯式风速传感器现场校准方法

针对目前业务上风速传感器现场校准方法存在的不足,通过改进气象部门广泛使用的杯式风速传感器现场校准设备,利用启动风速校验仪对风速传感器进行低风速段的校准,从而解决风速校验仪无法检测风速传感器整体性能的问题,实现了杯式风速传感器到实验室风洞标准的量值溯源。利用改进后的现场校准方法对风速传感器校准后,拟合出的线性回归方程与风洞检定结果进行比对发现,改进后的方法基本上能满足风速传感器现场校准的需要。     

基于观测数据的风向传感器故障检测方法设计与应用

当自动气象站观测仪器发生故障或运行性能下降,通常是利用专用设备进行维修和检定,但为安装在十数米或数十米高度的风观测仪器进行日常维护会有较大困难。为提高测风设备的维护能力,提出了基于观测记录的风向传感器故障检测方法。利用全国2009—2011年2420站逐小时极大风速的风向和瞬时风速的风向资料,基于风向传感器的格雷码盘的编码原理,设计了风向传感器格雷码失效故障的检测方法,对全国的风资料进行了质量控制,同时通过模拟格雷码失效后风向变化情况,评估了格雷码失效故障所造成的影响。检测分析结果表明：（1）采用逐时极大风速的风向和瞬时风速的风向资料,可检测格雷码失效故障;（2）格雷码第二至七位出现失效故障的台站在全国所占比例为0.4%～0.8%,格雷码第一位出现失效故障的比例为2.6%;（3）格雷码失效对风向观测数据的质量影响较大,特别是失效格雷码为第四至七位时,甚至会造成风向频率的分布完全失真。     

两种VAD算法的比较及其应用

针对多普勒雷达速度资料非全方位均匀采样情况，选取了两种速度方位显示（VAD）算法：函数展开的Thomas算法和复数展开的Rabin算法。对于含有二阶谐波的线性风场，Thomas算法较为适用；对于不含二阶谐波的线性风场，Rabin算法对采样范围要求更小，适用性更强。实际应用中，针对不同情况，各算法得到的平均风向风速值与全方位资料结果的相对误差不超过10％。     

基于星载SAR数据和模式资料的海面风场变分融合方法研究

为实现合成孔径雷达数据与数值预报模式资料融合,提高海面风场精度和业务化运用水平,提出了一种基于星载SAR数据与模式资料的变分融合方法。其研究思路是采用二维连续小波变换提取SAR图像中高精度风条纹风向,结合地球物理模型函数求解海面风场的经向分量和纬向分量,然后采用Kriging插值方法将数值预报模式风速插值到SAR海面风场覆盖区域,得到SAR风速观测算子,由此构建SAR风场与模式风场融合的代价函数,并采用变分方法求解分析风场,最终得到融合后的海面风场结果。仿真分析结果表明,变分融合后的海面风速和风向结果更接近于理想值,尤其在SAR海面风场覆盖区域更为明显。选取ENVISAT/ASAR资料和与其时空匹配的欧洲中期天气预报中心模式风场资料开展实例验证,结果表明融合后的海面风场结果比模式风场更加接近于浮标观测结果。