双套自动气象站数据评估及其优势探讨

象站双套运行的结果和优缺点进行了深入分析和探讨。从缺测率上分析了双套站数据的完整性,认为双套站可以明显降低数据的缺测率,具有保证数据完整性的优点。从差值的统计数字特征以及一致率、超差率和粗差率等指标上分析了两套数据的差异性,表明双套站大部分要素 (如气温、气压、相对湿度等) 具有差值小、差值变化幅度小、数据之间有较高的一致率、较低的粗差率和超差率等特点,但个别要素 (草面温度和5 cm地温) 差异略大。运行中通过对两套数据的差值、差值的滑动平均值、差值日变化特征的监控可以及时发现数据异常、探测仪器的系统性误差等情况,从而说明双套站具有保证数据质量的潜在优势,且从一定程度解决了目前自动气象站单套运行的不足之处。     

黄山黟县双套自动观测站数据的质量评估

利用2011年2月安徽省黄山市黟县试点双套自动观测气象站(A站和B站)和黟县本站(Z站,自动站)的气象要素(气温、气压、风速、相对湿度、地温等)观测资料,进行了对比分析,并对自动气象站仪器换型后数据的连续性进行了全面的评估。评估的内容为:数据的完整性和差异性,其中,差异性通过均值、标准差、误差率、粗差率和一致率得到体现。评估的结果表明:1)双套自动站观测数据的可靠性较好,大多数要素接收率高达100%,B站湿度接收率较低,只有83.3%,是由于B站的相对湿度传感器故障造成的;2)双套站观测的多要素有较好的一致性,但AB、AZ的地温差值和AB的气压差值一致率较低,部分要素差值存在少量的奇异值;3)T-检验表明,双套自动站的观测数据与历史序列无显著差异,连续性很好;4)双套自动站可用于气象业务观测,但还要进行一定时间的并行运行,以便日后更好地对数据进行对比分析和订正。     

双套自动站地面温度观测数据差异分析

通过对陕西省7个国家气象站2014年新、旧双套自动站逐小时地面温度对比差值进行分析,发现利用现有观测方法和观测设备,地面温度观测值误差较大,数据一致率仅有93.67%,而超差率高达35.70%,且白天误差更为明显。通过对可能影响地面温度观测值的因素进行深入分析,并结合试验结果,得出太阳辐射强度对地面温度观测差值的影响不大,而观测场土质、观测方法、传感器维护以及设备型号与其有密切关系。建议采用采样面积更大的观测设备或观测方法替代现有单支铂电阻直埋观测法。     

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。     

基于空间一致性的双套站数据选取方法探索

国家级台站自动气象站双套运行后,将双套站产生的多套数据处理为一套数据的算法成为双套站投入业务运行前必须解决的重要问题。文章从数据"热备份"角度提出了基于空间一致性的主备法,在此基础上进一步从统计学基本原理以及保证数据连续角度提出了基于空间一致性的差值订正合成法两种数据处理算法。利用安徽省休宁站逐小时气温资料对两种算法结果的完整性和差异性进行了评估,评估使用的方法包括缺测率、差值均值、差值标准差、差值的一致率、超差率和粗差率等。评估结果表明:算法均能很好地保证数据的完整性;算法结果均与"真值"较为接近,基本能够反映大气真实情况,基于差值订正的"合成法"结果更优。最后利用新疆库车、安徽安庆等5个台站资料对算法涉及到的空间一致性方法进行了评估,结果表明该方法总体效果较好,尤其在相对湿度、气压和气温上具有很好的判别效果,而风速可能受局地地形或参考站选取影响效果略差。     

玉屏新旧站址气象要素对比分析

对玉屏县2012年各月新站与旧站址的气压、气温、地温、相对湿度、降水及风等气象要素差值进行分析,结果表明:新址的气温、气压、相对湿度低于旧址,对比误差变化具有很好的一致性,且变化差异较小;新址的风速大于旧址,静风频率明显比旧址偏少;新址年最多风向与旧址2000年以前多年平均值基本一致;新、旧站址地面温度各月差值对比差异较大,且一致性变化规律不明显,尤其在高温季和低温季,地面温度反差很明显,这主要是新站的周边环境及下垫面与旧站不同等原因所引起,需要连续观测订正。     

人工观测与自动观测各类温度数据对比分析

利用2006-2010年长春国家基准气候站人工与自动两种观测系统并行观测期间的温度(气温、地温)资料,计算温度(气温、地温)对比差值,统计它们的时间变化频率分布,对其对比差值的标准差、粗差率、一致率变化情况进行计算分析,分析两种观测数据存在差异的原因,从而阐述自动观测温度具有良好的代表性、准确性和比较性。     

2014年汉中市新旧型自动气象站观测资料对比分析与评估

利用略阳、汉台、宁强、留坝、镇巴、佛坪2014年1—12月新旧型自动气象站的气温、气压、相对湿度等资料,通过差值对比分析法对数据进行了分析、评估。结果表明：新型站与旧型站的观测值偏差基本在允许范围内,气压差值范围在-06～04 hPa间,气温差值范围在-03～-01 ℃间,平均相对湿度差值绝对值在4%以内,2 min、10 min平均风速差值范围在-11～05 m/s间,新型站自动能见度仪观测与人工观测偏差较大。评估为新设备的改进提供依据。

     

甘肃民勤自动站与人工站气象观测数据差异分析

从自动站与人工站观测方式的区别人手,对民勤国家基准气候站观测的数据进行整理与对比分析得出：（1）2种观测方式数据序列中,本站气压2a平均差值为0．1hPa,差值变幅在～0．3～0．5hPa;气温2a平均差值-0．1℃,差值变幅在-0．1～0．0℃之间;相对湿度2a平均差值为-1％,差值变幅在一4％～2％之间;2min平均风速2a平均差值为0．5m／s,差值变幅在0．3～0．7m／s之间,10min平均风速2a平均差值为0．4m／s,差值变幅在0．4～0．5m／s之间;地面温度2a平均差值为0．6℃,差值变幅在0．0～1．2℃之间。本站气压、气温、相对湿度、风向风速、地温差值虽然不固定,但对历史资料的序列连续性影响不显著;（2）各要素中差值最大的是地面最高温度,2a平均差值为1．8oC,差值变幅在-1．7～4．3℃之间;（3）自动站的观测结果比人工观测更真实、准确、科学,更接近大气中的实际情况。     

连云港地区草温、地温和气温变化特征分析

利用连云港赣榆区气象观测站2014年逐时的草面温度、0 cm地面温度和气温观测数据,分析讨论了该地区三要素的月平均值、月极端最高、最低值特征以及草面温度与0 cm地面温度、气温在不同气象条件下三者之间的相互关系。结果表明:从全年变化来看,逐月平均值0 cm地温草温气温;逐月极端最高值0 cm地温草温气温;逐月极端最低值草温0 cm地温气温。在晴天和阴天多云状况下草温与0 cm地温、气温呈明显的正相关,阴天较晴天变化幅度小;阴雨天气时白天草温与气温明显下降,而0 cm地面温度降幅平缓且温度较高;有降雪时0 cm地面温度高于草温和气温,且变化较为平缓。用草温比用0 cm地温和气温能更好地判定霜的出现。     

汕头自动气象站与人工站常规气象要素差值

利用汕头气象基准站2005年1～12月自动气象站和人工站观测的温度、气压、湿度和降水量、地温数据进行差值对比分析.结果表明,2种观测方式的观测数据虽然有一定差异,但大多数在允许的精度范围内,其中最高气温、最低气温、0 cm地温差值较大.除仪器的性能和工作原理造成的差异外,观测环境的变化、人为操作和特殊的天气现象也是造成差异的重要原因.     

图里河国家基准气候站CAWS600-S型自动气象站观测数据资料均一性分析

利用历史数据对安装CAWS600-S型自动气象站后所获得的年平均气温、年平均气压、年平均风速、年平均地面温度进行均一性分析。主要运用要素逐年变化曲线、统计分析、对比数据分析等方法进行检验,结果未发现自动站年平均气温、气压、风速与历史记录存在显著性差异,可以与人工观测的历史数据进行合并应用。而自动站年平均地面温度与人工观测数据存在较大差异,在资料应用时应注意区别。     

一次曲管地温被误读1℃的分析判断

在气象资料的收集过程中,仪器示度被误读的情况时有发生口对有自记资料对比的气压、气温,湿度等气象要素,误读往往较容易及时发现,对没有自记资料对比的地温等要素,在误读5℃,10℃时尚易发现,但在误读1℃,2℃时则较难被发现,往往要通过与前后几天相似天气特点的地温资料相比较,误读才能被发现。下面对一次曲管地温表被误读1℃的情况进行分析与判断。1资料某站9月16日地面温度及各层曲管地温资料(表1),某站9月16日前后几天20时地面温度及各层曲管地温资料(表2)。表1某站9月16日地面温度及各层曲管地温资料(℃)2时8时14时20时地面温度21.525.4…     

不同时间分辨率对气象要素月平均值统计的影响

通过我国12个国家基准气候站建站至2000年的气压、气温、相对湿度、风速每日4次与24次定时观测资料月平均值的差值、差值平均值、标准差的对比分析,研究不同时间分辨率统计的资料序列的均一性;在此基础上,对全国所有基准站建站至2000年气温历年月平均值进行统计,绘制了全国基准站建站至2000年气温4次与24次定时累年月平均值差值的平均值分布图,并做了初步分析.结果表明,采用两种不同时间分辨率统计气象要素月平均值会出现统计误差,气压、相对湿度、风速4次与24次定时观测资料月平均值偏差在观测精度之内,气温的差值超过了观测精度.我国绝大部分地区的气温4次定时观测资料要比24次观测资料统计的月平均值偏小0.1～0.3 ℃.在气候分析和气候变化研究中,必须考虑因不同时间分辨率统计气温月平均值引起的统计误差,排除非气候原因造成的影响.     

国家基准站自动与人工气象观测值差异评估

分析了自动24次与人工24次观测日平均值间以及人工24次与4次观测日平均值间的差异.评估中涉及到的统计方法主要是两组样本平均值显著差异的t检验.研究表明:人工24次与4次观测差异分析中,近半数台站相对湿度存在显著差异;气温、气压、2 min风速存在显著差异的台站分别为1.5％、0％和6.9％.并且,气温和气压差值场显示...     

基于两种数据传输途径的国家级地面自动站逐小时数据差异分析

对2006-2009年两种途径（A文件和Z文件）上传的2400多国家级自动站观测的小时常规六要素资料进行了对比分析。结果表明：两种途径得到的小时数据中,2 min风和10 min风的不一致率较高,主要由两种文件对于风速为零时风向的规定不同造成,其他要素的不一致率相对较低;在不一致数据中,各要素在仪器误差允许范围内的比率分别为气温23.27 %、气压5.4 %、相对湿度23.19 %、降水65.42 %、2 min风12.93 %、10 min风14.16 %。     

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。      

自动站观测与人工观测气象数据的对比

通过对揭西气象站2006～2007年自动站与人工平行观测项目,气温、地面温度、风、气压、湿度、雨量气象数据的对比,分析了自动站观测与人工观测气象数据的差异.结果表明,自动站与人工观测的气温月平均、年平均差值在±0.2 ℃之内;相对于传统的人工观测来说,自动站观测的相对湿度偏小,有一个偏干的现象;自动站雨量传感器经过调整和维护、运行正常情况下,月降雨量、年总降雨量可达到±4%的精度要求.     

两套不同型号自动气象站采集的气象数据的差异

针对CAWS600SE型和DZZ1-2型自动气象站采集的气压、温度和湿度的差异,进行22个月每小时的数据一致率及线性相关对比分析,探讨不同型号自动站数据的相关性,结果表明这两种自动站数据相关性很好。由此建立了这2套自动气象站采集的数据的线性回归方程。     

聊城市地面温度与气温的相关分析

利用聊城市1981-2000年的日平均地面温度和气温资料,分析了地气温差值的逐日、逐月变化规律,建立了以日平均气温为基础的日平均地温逐日预测模型.结果表明：全年2/3的时间地面平均温度高于气温; 年平均地气温差2.4℃,农作物生长季平均地气温差为2.9℃;地气温差6月19日最大,为6.2℃,12月19日最小,为-0.8℃;用地温预测模型估算2001-2004年作物生长季逐日地面温度, 误差多在1.7～1.8℃之间.