影响人工站与自动站水汽压差值原因探究

为探究人工观测气象站与自动站水汽压差值产生原因,利用全国134个1年的基准气象观测站逐时气压、干球气温、湿球温度等资料,分别采用人工站和自动站水汽压计算公式,模拟了本站气压、干球温度、湿球温度、自动站气温、相对湿度等要素产生一增量时,水汽压所对应变化量随各要素的变化规律,并分析了影响水汽压差值与其主导因子定量关系。通过实际观测资料的数据模拟分析,气压和干球温度的系统误差对人工与自动观测站的水汽压差值影响很小,而自动站的相对湿度和气温对水汽压差值影响较大,其中相对湿度的影响最明显。当自动站的相对湿度或气温的系统误差为一固定值时,水汽压差值变化幅度随气温大小变化,气温越高,水汽压差值越大。     

自动观测替代人工观测对气象要素资料均一性的影响分析及订正

利用t检验法对青海省海西所属7个站气温、气压、相对湿度、平均风速、0~320cm地温年平均值序列进行显著性检验;在人工与自动观测资料对比差值分析的基础上,建立人工与自动观测要素间的回归方程,对年序列差异显著的要素进行回归订正和效果对比分析。结果表明,自动替换人工观测对海西7个站各气象要素年平均值序列均一性产生了不同程度的影响,多个站多个要素不连续;统计人工与自动观测要素资料月平均对比差值,用一元线性回归法进行订正,订正后的序列基本消除了自动观测替换人工观测的差异,实现了观测资料的均一性和延续性。      

广西南宁自动气象站与人工气象站观测资料质量对比评估

参照《对比观测期间监测资料评估技术方法》，对南宁吴圩地面站2003年1～12月份自动站与人工站的观测资料压、温、湿、地温、风、蒸发量等要素进行对比及质量评估。     

资料同化中自动站数据质量控制方法应用

分析了自动站资料同化中误差的主要来源,并对其进行分类。根据资料同化需求和不同的误差类型,在较为严格的质量控制策略下,设计与之对应的质量控制方法。针对新型自动气象站的风向风速、气温、相对湿度和气压5个要素,选取京津冀地区一周的数据进行数值试验,并进行定量分析。结果表明:本文的质量控制方法能够有效减小过失误差与代表性误差,保留随机误差的正态分布特性,观测与背景场的均方根误差得到一定程度的降低。使用海平面气压代替本站气压进行空间一致性检查能够取得更为合理的结果。     

广西南宁自动气象站与人工气象站观测资料质量对比评估

参照《对比观测期间监测资料评估技术方法》,对南宁吴圩地面站2003年1～12月份自动站与人工站的观测资料压、温、湿、地温、风、蒸发量等要素进行对比及质量评估。     

大连自动站与人工站观测数据的差异对比分析

利用2005—2006年大连自动气象站与人工站观测的温度、气压、降水、相对湿度、0 cm地温和风速风向等资料,对其差值、粗差率、一致率和风向相符率等进行对比分析。结果表明：自动站与人工站气温、本站气压、降水和0 cm地温观测差值较小,其准确度能够满足日常业务使用;而相对湿度、10 min与2 min风速和风向相符率观测差值较大,距离正常业务使用有一定的距离。因观测数据采集方法不同、感应器所处的环境不同、观测仪器原理不同、观测样本不同、观测时间的差异和人为因素的影响是造成对比观测差异的主要原因。     

自动气象站温湿度传感器更换的影响评估

选取湖北省自动观测记录较长的38个站作为被检站,每个被检站选取3个邻近站,统计相对湿度、水汽压序列与邻近站的相关系数、平均值及方差变化情况,分析由人工观测改变为自动气象站观测后,两者存在的差异,并对其中4个国家基准气候站2003—2011年自动观测和同期人工观测进行对比,得到这4个站9年内每次更换温湿度传感器对相对湿度、水汽压记录的影响情况。结果表明:对比自动观测与人工观测两个序列,被检站与对应邻近站的相对湿度、水汽压的相关系数呈减小趋势,两种观测差值的平均值和方差差异显著;温湿度传感器的更换易产生相对湿度和水汽压记录的跳变;温湿度传感器的检定示值误差是加剧自动观测与人工观测序列显著差异的重要因素;改进观测方法,完善自动气象站检定规程,是自动观测与人工观测序列均一性的重要保证。     

用单站要素资料做短期暴雨客观预报

通过对贺州市1971～2000年4～月逐日14时的温度(T)、水汽压(E)、本站气压(P)、露点温度(Td)等要素资料的研究得出一套较为实用的预报指标,并对2001～2004年进行检验,预报准确率达到40 6%。     

用单站要素资料做短期暴雨客观预报

通过对贺州市1971-2000年4～月逐日14时的温度(T)、水汽压(E)、本站气压(P)、露点温度(Td)等要素资料的研究得出一套较为实用的预报指标，并对2001-2004年进行检验，预报准确率达到40．6％。     

2003年7月4～5日西宁及海东地区强对流天气过程分析

本文通过对2003年7月4～5日出现在西宁及海东部分地区冰雹天气环流特征发现，强对流天气一般在特定的环流形势和中小尺度天气系统的影响下产生的，与蒙古冷槽相配合的中小尺度对流云团的发展是最为典型又十分常见的强对流天气形势，其水汽条件是由中小尺度系统自身携带或高层特别是400hPa上西南暖湿气流的输送得到满足。假相当位温场和总温度场在垂直方向的变化能够准确地反映大气不稳定能量的真实情况。在出现强对流天气前6～8h前，降雹区上游存在着明显的上升运动区，本地区一般为下沉运动区或上升运动表现得很弱。另外对自动站资料中逐时本站气温、水汽压、本站气压、风向、风速等要素的分析中发现，在降雹前均存在明显的气温下降、水汽压上升、风向和风速发生突变等现象，从而得出较有利的预报依据，以供预报参考。     

1981-2012年辽宁省春播期土壤相对湿度月尺度数据重建

辽宁省现有测站春播期土壤相对湿度数据存在不连续性及长时间序列缺失问题。以海城站为例,分析现有土壤相对湿度（0-20 cm）与气象因子及临近站点土壤相对湿度的相关关系,构建海城春播期土壤相对湿度统计回归模型,模拟缺测时段春播期土壤相对湿度。进而以此方法重建辽宁省20个观测站1981-2012年春播期土壤相对湿度月尺度数据。结果表明：海城土壤相对湿度与降水量和秋季封冻雨关联较大,相关系数分别超过0.60和0.30,与同期临近站点本溪站土壤相对湿度相关性也超过0.40,依据该3要素构建的4月和5月土壤相湿度统计回归模型复相关系数R2分别达0.79和0.77,模拟结果与实测资料平均相对误差为2.6 %,模拟效果较好;对辽宁省其他数据缺失站点构建的回归模型复相关系数均高于0.50,模型拟合精度优于85 %,拟合值和实测值平均相对误差基本控制在15 %以内,较好完成辽宁省20个测站1981-2012年春播期土壤相对湿度月尺度数据重建。     

丝栗栲树干液流变化规律与环境因子影响

采用热脉冲树干液流测定仪对丝栗栲树干液流速度进行了定位观测,并用梯度自动气象站对气象和土壤等环境因子开展了同步观测,利用观测资料对丝栗栲树干液流速度的变化规律及环境因子的影响进行了分析。结果表明,丝栗栲树干液流速度的昼夜动态表现为双峰曲线。从木质部开始,随深度增加,丝栗栲液流速度也随之增大,在距形成层10 mm处的液流速度最大,随着深度再增加,液流速度又减小。回归分析还发现,丝栗栲树干液流速度相关性强的环境因子是风速、10 cm土壤温度、20 m空气温度、30 m空气温度、20 m空气相对湿度和100 cm土壤水势。其中,风速、20 m空气温度、100 cm土壤水势与液流速度呈正相关,10 cm土壤温度、30 m空气温度和20 m空气相对湿度与液流速度呈负相关。对于江西大岗山林区,由于水分充足,水分条件不是限制丝栗栲生长的主要因子,主要是受温度影响。     

High-Resolution Mesoscale Analysis Data from the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX): Data Generation and Quality Evaluation

In this study,the observational data acquired in the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX)from May to July 2008 and 2009 were integrated and assimilated with the US National Oceanic and Atmospheric Administration's (NOAA) Local Analysis and Prediction System (LAPS; information available online at http://laps.fsl.noaa.gov).A high-resolution mesoscale analysis dataset was then generated at a spatial resolution of 5 km and a temporal resolution of 3 h in four observational areas:South China,Central China,Jianghuai area,and Yangtze River Delta area.The quality of this dataset was evaluated as follows.First,the dataset was qualitatively compared with radar reflectivity and TBB image for specific heavy rainfall events so as to examine its capability in reproduction of mesoscale systems.The results show that the SCHeREX analysis dataset has a strong capability in capturing severe mesoscale convective systems.Second,the mean deviation and root mean square error of the SCHeREX mesoscale analysis fields were analyzed and compared with radiosonde data.The results reveal that the errors of geopotential height,temperature,relative humidity,and wind of the SCHeREX analysis were within the acceptable range of observation errors.In particular,the average error was 45 m for geopotential height between 700 and 925 hPa,1.0-1.1℃ for temperature,less than 20％ for relative humidity,1.5-2.0 m s-1 for wind speed,and 20°-25° for wind direction.The above results clearly indicate that the SCHeREX mesoscale analysis dataset is of high quality and sufficient reliability,and it is applicable to refined mesoscale weather studies.     

非加温型四连栋塑料温室内外温湿度关系研究

根据1999年12月～2002年8月典型天气（晴天、多云、阴天）下非加温型四连栋塑料温室中间1．5m高度气温、相对湿度的观测数据，应用逐步回归分析方法建立了冬季、春秋季、夏季典型天气下温室内日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均相对湿度与气象站气象要素间的关系式，为温室蔬菜品种筛选、蔬菜标准化栽培、无公害蔬菜生产和病虫害防治提供小气候方面的技术数据。     

High-resolution mesoscale analysis data from the South China heavy rainfall experiment (SCHeREX): Data generation and quality evaluation

In this study, the observational data acquired in the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX) from May to July 2008 and 2009 were integrated and assimilated with the US National Oceanic and Atmospheric Administration’s (NOAA) Local Analysis and Prediction System (LAPS; information available online at ). A high-resolution mesoscale analysis dataset was then generated at a spatial resolution of 5 km and a temporal resolution of 3 h in four observational areas: South China, Central China, Jianghuai area, and Yangtze River Delta area. The quality of this dataset was evaluated as follows. First, the dataset was qualitatively compared with radar reflectivity and TBB image for specific heavy rainfall events so as to examine its capability in reproduction of mesoscale systems. The results show that the SCHeREX analysis dataset has a strong capability in capturing severe mesoscale convective systems. Second, the mean deviation and root mean square error of the SCHeREX mesoscale analysis fields were analyzed and compared with radiosonde data. The results reveal that the errors of geopotential height, temperature, relative humidity, and wind of the SCHeREX analysis were within the acceptable range of observation errors. In particular, the average error was 45 m for geopotential height between 700 and 925 hPa, 1.0–1.1°C for temperature, less than 20% for relative humidity, 1.5–2.0 m s⁻¹ for wind speed, and 20°–25° for wind direction. The above results clearly indicate that the SCHeREX mesoscale analysis dataset is of high quality and sufficient reliability, and it is applicable to refined mesoscale weather studies.     

自动观测与人工观测相对湿度比对分析

为了确定现有相对湿度自动观测与人工观测数据是否具有可比较性以及它们之间的偏差情况,利用全国保留人工观测的8个国家基准气候站2007—2013年的自动与人工观测相对湿度的整点资料进行比对分析,结果表明:自动气象站相对湿度的观测结果系统性低于人工观测结果,且随着相对湿度增加,两者系统偏差增大,系统偏差为-5.69%~-0.1%,标准偏差为2.02%~4.71%;夏季自动观测与人工观测相对湿度的差异最大且与环境风速有关,在低风速下自动观测与人工观测差异较大,随着风速增大,差异逐渐减小;气温对相对湿度观测也有一定影响;两类观测逐小时数据未见明显的时间差异;自动观测与人工观测相对湿度偏差,清晨相对湿度较高时高湿地区台站偏差较大,下午相对湿度低时偏差较小。     

黑龙江省土壤湿度及其对气温和降水的敏感性分析

气温和降水量变化是影响土壤湿度变化的主要原因,研究土壤湿度对气温和降水的敏感性对区域农业生产、生态环境治理和经济可持续发展有重要意义。采用1984-2007年黑龙江省73个气象观测站的气温、降水数据和13个土壤湿度观测站土壤观测数据,利用EOF、相关分析等数理分析方法,对黑龙江省土壤湿度与气温、降水量之间的关系进行了研究。结果表明：1984-2007年黑龙江省土壤湿度变化在不同区域存在差异：除三江平原中西部地区外,大部分农区土壤湿度变化趋势一致,20世纪90年代中期以前基本偏湿,而90年代中期以后则为偏干,2001年偏干严重。土壤湿度对气候变化响应的敏感性也不同,松嫩平原（西南部除外）是土壤湿度对气温和降水变化敏感区域;松嫩平原西南部对气温敏感;伊春南部地区-哈尔滨东部-三江平原西部为降水敏感区;逊克、伊春北部、牡丹江和三江平原东部土壤湿度对气温和降水均不敏感。     

基于自动站资料的WRF-EnSRF陆面同化系统的效果检验及应用

基于集合平方根滤波方法(En SRF)同化方法和NOAH陆面模式的WRF-En SRF陆面同化系统,同化了江苏省70个自动站资料进行试验,研究加入不同的同化资料(地表温度、10 cm土壤温度、20 cm土壤温度)及初始扰动强度的大小对陆面数据同化系统性能的影响,以及对不同区域(降水大值区和降水小值区)的分析场进行效果对比,并且检验了同化系统在一次典型的梅雨锋暴雨的同化效果,证明了这个系统的有效性和可行性。对于资料选取试验,比较全场平均的同化时刻分析场模拟观测相对真实观测的均方根误差可以得到:同化地表温度资料并且初始扰动强度1 K的时候同化效果最理想。对于选定的降水大值区和降水小值区来讲,降水大值区的土壤温度和土壤湿度分析场更加接近于真实场。运用于一次梅雨锋暴雨的同化实验,对于最后一个同化时次的分析场作为背景场做集合预报,最终证明预报结果是有效的。土壤温度、土壤湿度、地表温度和近地面风场的预报结果都较用NCEP再分析资料直接做预报作为控制试验的结果有不同程度的改进。这说明该系统应用于实际同化中的性能较为良好,可以应用于实际土壤湿度与温度的预报。     

浙江省温度和相对湿度释用技术及其效果检验分析

基于多模式的要素预报和浙江省乡镇站点观测资料,结合全省天气统计特点,利用最优集成方案,改进了温度和相对湿度的1~7 d预报。统计检验发现,模式的温度预报在浙江省中南部主要表现为系统性偏差,在浙江省北部平原地区主要为随机误差。使用滑动平均误差订正后,浙中南等地形复杂地区温度预报的系统性偏差明显减小。在模式订正基础上,使用动态集成进一步减小了浙北平原地区温度预报的随机误差。基于温湿关系,使用改进后的温度预报对相对湿度预报进行订正。与传统的加权平均方法相比,改进后的温度预报均方根误差减小16.7%,相对湿度预报均方根误差减小13.8%,对改善浙江省精细化预报有一定参考意义。