自动气象站与人工气象站蒸发量对比分析

对2004年、2005年绥德、定边、洛川、西安、汉中、爱康6个配有E-601B蒸发器及蒸发传感器的台站作蒸发量对比分析,通过逐站逐月（共92个月）分析蒸发误差率发现：有3个月误差率等于0,67个月自动站的蒸发量大于人工站观测的蒸发量,占总数的73％,其中误差率最大是安康站2004年11月为49％。结冰是导致陕南地区冬季蒸发误差率较高的主要原因,而降水是造成自动站蒸发量偏大或缺测的另一因素,仪器故障引起蒸发失真各个台站都会出现。2005年蒸发误差率普遍低于2004年。     

基于超声波的蒸发量自动观测误差研究

通过对观测装置设计、蒸发量计算方法和观测环境影响的分析,探讨自动测量误差的原因以及消除误差的方法。结果表明:自动测量误差的主要因素有水温变化、降雨量、附着气泡和蒸发表面积。针对水温变化,设计了对比试验,通过测量水温订正相应时刻的超声波传感器测量数据,结果表明:自动观测的小时蒸发量误差较大,水温上升阶段蒸发量偏小,水温下降阶段蒸发量偏大,温差越大误差越大。而自动观测的日蒸发量误差主要由日水温差决定,温差为正,实测蒸发量偏小,温差为负,实测蒸发量偏大,温差越大差异越大。在国家级地面气象站自动观测业务中使用水温修正蒸发量是有效的而且是必要的。     

小型蒸发器与E－601型蒸发器观测值的对比分析及订正方法

根据济南站１９８４～９３年１０年大、小两种蒸发器的对比观测资料，对两种蒸发器的测值进行了比较并分析了差值原因。通过对比和相关分析，求出了两种蒸发的订正系数，揭示了它们的内在联系。最后，用１９５１～９３年小型蒸发资料，计算得出了各月大型蒸发的气候估值。     

我国自动与人工蒸发量观测资料的对比分析

截止到2005年,全国共有130个台站进行蒸发量自动与人工业务观测。该文利用2005年平行观测月数据,对资料的差异和相关性以及比对系数和影响因子进行了讨论,结果表明:月蒸发量差值不满足正态分布,近80%的数据为自动观测值大于人工观测值;在人工观测值较小时,对应的自动与人工相对差值较大,随着人工观测值的增加,差值有减小趋势;自动与人工观测数据之间存在很好的线性相关关系,相关系数为0.98,通过了0.01的显著性检验;比对系数年平均值在1.0~1.2之间,两大高值中心分别位于广西都安和湖南南县;比对系数月平均值的变化近似于二次型拟合曲线,1月最大,6,7月最小;在定性讨论特征站比对系数影响因子的基础上,进一步查明了影响月比对系数的气象因子有月平均相对湿度和月平均风速。     

基于磁致伸缩技术的蒸发自动测量装置设计与实现

针对目前气象水文部门普遍采用的超声波蒸发传感器测量精度只有1.5mm且测量时易受环境因素影响的问题,提出了基于磁致伸缩位移测量技术,研制出一种高精度的测量装置,实现对水面蒸发量的自动测量,其测量精度可以达到0.1mm,同时给出了有关实现电路。通过在自动气象站中应用该装置进行为期6个月的蒸发量自动测量,并将自动测量数据和人工观测数据进行对比,验证了磁致伸缩技术在实现蒸发量的高精度自动化测量方面的可行性。在气象水文部门,可以使用该装置代替超声波蒸发传感器,得到精度更高、稳定性更好的蒸发量测量结果。     

甘肃民勤小型与E-601型蒸发皿蒸发量折算系数分析

利用民勤国家基准气候站1992~2001年5~9月各月小型与E-601型2种蒸发皿蒸发量的同步对比观测资料,通过对比分析、相关分析、离差分析方法以及气候估算值分析得出:(1)各月小型与E-601型2种蒸发的折算系数在0.504~0.601之间,平均折算系数为0.574;各年2种蒸发的折算系数在0.529~0.608之间,平均折算系数为0.574;(2)2种蒸发量5~9月的月、年平均折算系数相同,2种月蒸发量的平均相关系数为0.952,相关性很好,但2种蒸发的年平均相关系数为0.330,相关性很不理想,因此利用按月计算的折算系数来换算2种蒸发量更为合理;(3)小型蒸发量的离差系数大于E-601型蒸发量,小型蒸发量的离散程度比E-601型蒸发量大。由于E-601型蒸发量只有5~9月有观测资料,在考虑民勤站小型蒸发与E-601型蒸发资料互相换算时,首先考虑将E-601型蒸发量换算为小型蒸发量来利用,为有效利用民勤长序列小型蒸发量资料做了很好的衔接。     

E601型蒸发器误差浅析

我站于1991年增加E601大型蒸发观测以来，历经两年的观测比较，在观测资料中发现，在同一天气条件下蒸发量的变化同小型蒸发比较基本无规律，而且常有余量大于原量的现象出现，即蒸发量为一负值，并时有造成记录缺测现象发生．这种现象的出现尤其是蒸发量较小的日数更为突出，笔者根据记录误差和缺测等现象进行观察分析，得出引起蒸发误差而变化不规律的主要原因有以下几点：1仅因安装王求不＠＊楷．按照规范要求只注意蒸发桶放火坑内必须使“器口水平”的安装规定，而忽视了器内直管支撑与测针座的连接是否水平．由于安装原因。器内外座不…     

蒸发传感器工作原理及性能比较

介绍了AG1-1型超声波式、AG2.0型超声波式、FFZ-01型数字式、ZQZ-DV型数字式4类E601B型蒸发传感器的工作原理、技术指标。通过对蒸发试验数据、累计蒸发量计算程序设计、故障率等综合对比分析,反映出不同蒸发传感器的仪器性能。新型蒸发传感器(AG2.0型、FFZ-01型、ZQZ-DV型)通过改善测量环境、完善程序处理、减少人工干预等措施,增强了恶劣天气条件下的抗干扰能力,使气象台站实时自动获得准确的蒸发数据成为现实,也为蒸发自动观测替代人工观测提供了试验数据支持。     

机场主导能见度仪器自动观测方法研究

主导能见度是航空活动能否正常进行的重要标准之一。伴随我国通用机场建设,主导能见度的自动观测具有重要的实际意义。本文使用中值法、图形比例法和均值法3种方法,利用机场现有多套能见度传感器进行主导能见度自动观测,并使用3种方法研究分析了天津、大连、海拉尔、成都和重庆5个机场2014年12月10日起连续100天的07:00和19:00 2个时间点的多能见度传感器测量值。结果表明:相比于中值法和图形比例法,均值法具有更小的观测偏差;观测原理和方法、能见度传感器数量、地区气候差异和观测位置差异是影响主导能见度自动观测数据质量的主要影响因素。     

基于多种方法的小型蒸发与E-601型蒸发器蒸发量折算分析及应用

【目的】探明贵阳蒸发量特征,为该市山塘水库蓄水等方面提供参考。【方法】利用贵阳市1983—2001年小型与E-601型蒸发器同期观测资料,运用折算系数法、线性回归法和多元回归法对小型蒸发量进行折算并与E-601型蒸发量对比检验,选择最优方法折算小型蒸发资料延长大型蒸发序列,进而对蒸发量特征进行研究。【结果】小型与E-601型蒸发量之间存在显著相关。气温越高、日照越长、湿度越低、云量越少,蒸发量就越大,反之越低。小型较E-601型蒸发量年平均偏大61.3%,各月偏大43.5%~78.1%。E-601型蒸发器测量的蒸发值更能代表当地气候特征。折算系数、线性回归、多元回归模型均能对小型蒸发量进行较好地折算,为延长大型蒸发序列提供科学依据,其中线性回归法和折算系数法简单快捷,而多元回归模型则更适用于日值折算,计算较复杂。【结论】近62 a来贵阳市蒸发量呈增多趋势,其中上半年趋于减少,下半年趋于增多;结合降水量计算水分盈亏量发现贵阳市夏半年水分盈余集中期出现在5—7月,冬半年水分亏损期长,留冬用水充足。     

2012年太湖蒸发量变化特征及蒸发模型评估研究

湖泊蒸发是全球能量分布,水文循环的重要组成部分,同时是气候及生态系统环境变化的指示因子。运用太湖湖上观测平台大浦口站2012年涡度相关数据分析了太湖蒸发量的月变化及日变化特征,并评估了11种蒸发模型。结果表明：太湖2012年总蒸发量为1066.2 mm。潜热通量是太湖净辐射能量分配中的主导项, 2012年太湖地区潜热通量占净辐射通量的91.9%。2～7月为太湖水体储热阶段,当净辐射在7月达到最大值时,蒸发值也达到最大值;净辐射8月开始减少,至12月达到最小值,期间湖体储热释放,使得蒸发量在2月才达到最小值。采用涡度相关系统观测太湖蒸发量的数据评估了11种蒸发模型,分别从年蒸发总量和蒸发量月变化特征来探讨模型对于太湖蒸发量计算的适用性,其中以波文比能量平衡模型表现最好,与涡度相关观测值的相关系数为0.99,中心化均方根误差为4.50 mm month^-1。     

四川自动与人工观测气温的差异分析

利用四川135个站自动与人工第2年平行观测气温资料,就自动与人工观测的气温的差异、引起差异的原因进行了分析。结果表明:气温各项目的自动观测比人工观测平均偏高,平均差值基本在0.2℃以内;气温、日最高、日最低的自动与人工观测比较,差值在±0.2℃之间的分别占58.71%、51.58%、62.68%,自动与人工观测值一致的分别占15.07%、12.16%、14.78%;自动与人工观测气温之间的对比差值存在明显的日变化,无明显的季节性和地域性差异;两种观测体制在观测时间上、观测方式上、测温传感器安装位置上,以及感应元件和测温原理的不同、仪器误差、热滞效应,都会造成观测结果出现差异。      

近40年京津冀蒸发皿蒸发量变化特征及影响因子

为了研究京津冀地区蒸发皿蒸发量的变化特征及成因,在京津冀地区200多个气象站中选择资料序列完整且具有较长时间序列、测站环境评分都在70分以上(按照中国气象局对测站探测环境评分标准评分)、均匀分布的87个气象站,利用1970—2013年京津冀地区87个气象站蒸发皿蒸发量以及其他气象要素的观测资料,采用线性倾向估计法和完全相关系数法,分析近44年来京津冀蒸发量变化特征及影响因子。结果表明,近44年来,京津冀地区年、季蒸发量呈明显下降趋势。全年蒸发量减少速率由大到小分别为:山前平原区太行山区冀东平原区燕山丘陵区冀北高原区(蒸发速率由北向南逐渐增大);四季中下降速率为:春季秋季冬季夏季。分析蒸发量与影响因子的完全相关系数发现,气温日较差、日照时数和平均风速是影响京津冀地区蒸发皿蒸发量变化的主要因子,在平原地区,平均风速是主导因子;在山区和高原地区,日照时数是主导因子。     

E601型与小型蒸发器对比观测分析

通过对长春国家基准气候站１９８６￣１９９７年夏季（５￣９月）Ｅ６０１型与小型蒸发器１２年蒸发量及１９９７年冬季（１０￣４月）的冰面蒸发对比观测资料,进行相关分析和对比分析,得到两种蒸发量的折算系数,求出了累年Ｅ６０１型蒸发量的气候估计值。     

两种蒸发量观测对比及相关要素分析与模型

影响蒸发的因子十分复杂,要想准确地确定蒸发速度非常困难。本文仅就甘南州合作观测站1986～1989年6月至9月 E—601型大型蒸发与小型蒸发的观测事实做一些对比分析,并试图用统计的方法揭示其与各丰要气象要素之间的相关性质及相关程度,进而统计建模,为认识大、小型蒸发量变化的     

自动观测与人工观测地面温度的差异及其分析

使用我国在人工观测向自动观测转变时原基本 (准) 站的平行对比观测及2005年基准站平行观测的地面温度资料, 进行了自动站观测与人工观测地面温度资料在日、月、年不同时间尺度上的差异分析。用最大似然率检验方法检验地面温度月值的均一性, 对自动观测影响地面温度均一性的程度进行了初步研究。分析结果表明:全国自动观测地面温度日平均值比人工观测高0.54 ℃。地面温度、地面最高温度、地面最低温度年对比差值大于0.0 ℃以上的比例分别为80.3%, 58.2%, 92.2%, 绝大多数站自动观测地面温度的年平均值比人工观测值高。自动与人工观测地面温度日差值从北到南逐渐减少, 45°N以北的黑龙江及内蒙古北部、新疆大部地区是自动与人工观测地面温度日差值平均最大的地区。自动观测与人工观测地面温度的差异在日、月、年的时间尺度上均表现为冷时段比暖时段的差异大, 北方冬季差异最为明显。其主要原因是在北方冬季有积雪时, 自动观测的地面温度是雪下温度, 比原人工观测的雪上温度明显偏高, 如果无积雪影响, 两种仪器观测的差异并不明显, 差值来源于两种仪器和场地差异的共同结果。非均一性检验表明:在北方地区地面温度产生非均一性的主要原因是自动站观测的变化; 而在南方地区, 自动观测的改变对地面温度非均一性影响不大。北方有积雪时, 观测的地面温度不能表现真实的地面温度, 因此, 在使用时要特别注意。     

小型蒸发器与E-601型蒸发器的对比观测分析

目前我国大多数台站都是使用20厘米口径的小型蒸发器测量水面蒸发。一般都认为用小型蒸发器测得的蒸发量比实际水面的蒸发量要大。由于实际水面蒸发很难测量,小型蒸发器测值偏大多少,还没有可靠的数据。从E-601型蒸发器(口面积3000平方厘米)的构造、安置等观察,可能比较接近于实际水面蒸发。我站观测场装有小型和E-601型两套蒸发器,相距10米左右。经过1979—1982年四年的对比观测,发现两者的蒸发量相差悬殊。四年的平均年蒸发量小型的为1413.6毫米而大型的为868.0毫米,小型蒸发量比大型偏大63％(见表1)。 但是,从各年各月的偏大值来看,在不同的年分和月分,它的偏大值又没有一定的规律(参阅附图)。     

E601型与小型蒸发器对比观测分析

通过对长春国家基准气候站 1 986～ 1 997年夏季 ( 5～ 9月 ) E60 1 型与小型蒸发器1 2年蒸发量及 1 997年冬季 ( 1 0～ 4月 )的冰面蒸发对比观测资料 ,进行相关分析和对比分析 ,得到两种蒸发量的折算系数 ,求出了累年 E60 1 型蒸发量的气候估计值。     

利用小型蒸发器观测水面蒸发量的几个问题

本文利用广州蒸发实验站的水面蒸发量和气象要素的观测资料,计算了小型蒸发器的折算系数及其变异系数等;得出小型蒸发器与标准蒸发器月蒸发量的回归方程,以及计算水面蒸发量的经验公式。对上述观测和计算方法的结果进行了比较。并就气象台站的水面蒸发观测工作提出了建议。     

四川自动与人工观测气温的差异分析

利用四川135个站自动与人工第2年平行观测气温资料,就自动与人工观测的气温的差异、引起差异的原因进行了分析。结果表明：气温各项目的自动观测比人工观测平均偏高,平均差值基本在0．2℃以内;气温、日最高、日最低的自动与人工观测比较,差值在±0．2℃之间的分别占58．71％、51．58％、62．68％,自动与人工观测值一致的分别占15．07％、12．16％、14．78％;自动与人工观测气温之间的对比差值存在明显的日变化,无明显的季节性和地域性差异;两种观测体制在观测时间上、观测方式上、测温传感器安装位置上,以及感应元件和测温原理的不同、仪器误差、热滞效应,都会造成观测结果出现差异。