基于EOF的高时空分辨率自动站温度观测资料质量控制

随着我国气象自动化观测技术的发展,全国已经建成了70 000多个自动观测站点,全面实现了气象观测自动化。自动化观测技术使得气象常规观测资料量得到了飞速增长,这也使得通过质量控制提高自动观测站资料的利用率尤为重要。利用江苏省气象局提供的2019年12月1日00时—7日23时共168个时次的地面自动站温度观测资料,及ECWMF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的ERA5(ECMWF Reanalysis V5)再分析资料中的温度格点资料作为背景场,结合常规质量控制方法及EOF (Empirical Orthogonal Function)质量控制方法,建立了适用于高时空密度的地面温度资料质量控制方法,并对我国中东部地面自动站温度观测资料进行质量控制试验。结果表明,在利用常规质量控制方法剔除观测资料中明显异常的资料后,针对自动站高密度的特点,通过选择合适的分析区域,EOF分析方法可以很好提取有组织的观测系统信息,从而保证剩余信息更好地满足随机分布特点,利用随机概率分布特点就可以很好剔除异常观测资料,并且可以避免天气变化的影响。     

甘肃省自动气象站气压记录分析评估

为了掌握凼仪器换型造成的气象要素观测值的变化,客观评价气象资料的连续性、准确性,利用甘肃省6个基准站的自动气象站气压资料和人工站对应的平行观测资料对自动站记录进行了对比分析.结果表明,自动站气压记录与人工站记录年平均、月平均统计值十分接近.定时值、平均值、最高记录、最低记录的误差概率分布形态基本一致,概率分布比较集中.统计检验表明,气压定时观测记录、最高记录、最低记录、24次平均值和4次平均值均无显著差异;各定时记录的误差有明显的日变化,09:00～11:00、19:00～22:00误差大,12:00～15:00,01:00～05:00误差小;6个站间的误差差异明显,但个别站的误差有明显的系统性,反映了观测仪器自身的性能.     

自动与人工观测降雨量的差异及相关性

利用全国627个基准、基本站2005年自动与人工雨量业务观测资料, 分析了业务上自动与人工观测的降雨量的差异以及引起差异的原因, 并分析了自动观测与人工观测的降雨量的相关性。结果表明:自动观测比人工观测的日降雨量平均偏高0.12 mm, 标准差为0.70 mm, 相对偏高1.42%。627个站中, 80%的站自动与人工观测的年降雨量差值在5%以内; 近4%的站年降雨量差值在10%以上。年降雨量相对差值较大的站, 其年降雨量均较小。空间采样差、20:00 (北京时) 定时观测中人工与自动观测时间的不一致以及其他突发事件均会导致自动与人工测量的日降雨量的差异, 甚至显著差异。由于观测仪器不同引起的降雨测量系统误差差别, 导致自动与人工观测降雨量的系统偏差。自动观测与人工观测的日降雨量呈线性相关, 相关系数为0.9988。     

天津雾和霾自动观测与人工观测的对比评估

为适应地面气象观测业务调整方向,提高新型自动气象站观测资料的质量及可用性,研究中对天津地区10个地面气象站1951—2014年历年2月人工观测及2014年2月自动观测和人工观测的轻雾、雾、霾现象进行对比评估。结果表明:天津地区历年2月轻雾的平均日数为10 d,雾和霾均为2 d,轻雾和霾同期出现的日数占有天气现象的7.4%,而雾和霾同期出现日数仅占0.7%;平行观测期的对比分析得到人工观测轻雾日数比自动观测多11 d,雾日数和霾日数均比自动观测少6 d,其中,轻雾和雾的判别差异集中出现在每日08:00(北京时,下同),霾则基本出现在每日08:00,14:00,17:00,20:00;通过对比自动观测和人工观测的能见度数据发现,二者相对偏差达25.1%,能见度小于15.0 km时,自动观测的能见度有60%~76%数值偏小,特别是08:00和20:00, 因此,在相对湿度满足条件的情况下,能见度的判别误差是导致自动观测与人工观测轻雾、雾、霾现象判别差异的重要原因。     

北京“7〖DK〗·21”特大暴雨过程时空特征解析

利用高密度自动站观测记录和长序列气象站观测资料,对2012年7月21日北京地区特大暴雨过程的时空演化规律进行了分析。结果表明:"7·21"特大暴雨期间,全市累积降雨量大于100mm的站数达到211个,占全部测站数的92%,96个站累积雨量大于200mm,12个站大于300mm;多数地区降雨时长超过16h,密云大成子站降水时间最长,达到20h,强降雨时长在西南房山和门头沟最大;最大小时雨强中心出现在东北和西南区域,东北部最大雨强中心较突出;平均雨强高值阶段出现在21日18:00—21:00,其中19:00雨强最大,达到22mm/h,但最大雨强在70mm/h以上的高强度降雨发生在21日13:00—14:00(门头沟龙泉站)和19:00—22:00,20:00—21:00平谷挂甲峪站高达100.3mm/h;城区及其附近地带20mm以上量级的小时降雨强度较大,同时傍晚阶段平均累积雨量增长速率快,平均小时降水强度偏大;房山站21日雨量位居1961年以来逐年最大日降水量第2位,仅次于1979年7月18日降雨量,而全市15站平均21日雨量打破了1961年以来的最大日降水量记录,比处于第2位的1963年8月9日平均雨量高出43mm。     

北京“7·21”特大暴雨过程时空特征解析

利用高密度自动站观测记录和长序列气象站观测资料,对2012年7月21日北京地区特大暴雨过程的时空演化规律进行了分析。结果表明:"7·21"特大暴雨期间,全市累积降雨量大于100mm的站数达到211个,占全部测站数的92%,96个站累积雨量大于200mm,12个站大于300mm;多数地区降雨时长超过16h,密云大成子站降水时间最长,达到20h,强降雨时长在西南房山和门头沟最大;最大小时雨强中心出现在东北和西南区域,东北部最大雨强中心较突出;平均雨强高值阶段出现在21日18:00—21:00,其中19:00雨强最大,达到22mm/h,但最大雨强在70mm/h以上的高强度降雨发生在21日13:00—14:00(门头沟龙泉站)和19:00—22:00,20:00—21:00平谷挂甲峪站高达100.3mm/h;城区及其附近地带20mm以上量级的小时降雨强度较大,同时傍晚阶段平均累积雨量增长速率快,平均小时降水强度偏大;房山站21日雨量位居1961年以来逐年最大日降水量第2位,仅次于1979年7月18日降雨量,而全市15站平均21日雨量打破了1961年以来的最大日降水量记录,比处于第2位的1963年8月9日平均雨量高出43mm。     

自动与人工观测风速和风向的差异分析

利用四川7个基准气候站2005年自动与人工观测风速和风向资料,就自动与人工观测的风速和风向的差异、引起差异的原因进行了分析.结果表明:各风速项目均是自动观测值比人工观测值平均偏高,偏高值在0.06～0.46 m·s-1之间,在风速测量准确度的偏差范围内;2分钟风速、10分钟风速、日最大风速的自动与人工对比观测样本差值在...     

中国小时风速数据集研制及在青藏高原地区的应用

基于记录2400余个国家站建站至今的地面风自记观测数据文件,与2001以来自动站小时风速数据进行拼接整合,形成中国2400个站点从建站以来的逐小时风速序列;同时结合历史风速资料信息化特点,参考我国小时风速数据特性研制质量控制方案,完成中国逐小时台站观测风速数据集的研制。20世纪50年代,只有少部分地面观测站采用风自记观测,主要分布在我国东北、华北、江南等地区。风自记站数在70年代以后增加较快,逐渐接近地面观测站数。2004年以后,所有地面观测站均实现了风的逐小时观测。经分析,全国76.3%台站平均缺测率小于7%。2005年自动站开始自动观测后,正确率高于95%;可疑率在1969年和1970年最高,分别为0.21%和0.18%;错误率在1991年、1998年、1997年和2004年相对偏高,分别为0.013%、0.005%、0.001%、0.001%。利用研制的逐小时风速数据集,对青藏高原地区各季节风速日变化进行分析应用,结果表明:春季风速较大,各小时平均风速均高于其他三个季节。青藏高原东部(西部)地区在16:00(14:00)(如无特别说明,均指北京时)风速较大,06:00(06:00)风速较小。东部地区16:00风速明显大于西部地区14:00风速,分别为3.75 m·s~(-1)和2.90 m·s~(-1)。1995-2015年春季,东部峰时风速序列与平均风速都显示为减小趋势(通过0.01的显著性检验);青藏高原西部峰时风速与平均风速序列无显著的变化趋势。     

广州市南沙区浓雾气象要素场的预报模型分析

利用2008—2014年地面加密自动站资料、探空资料、南沙区浓雾资料以及能见度自动观测资料,在分析南沙区浓雾气候特征及环境要素场特征的基础上,应用模糊数学和隶属函数方法建立浓雾预报模型。结果表明:南沙区浓雾主要集中在2—3月,浓雾发生具有明显的日变化规律,02:00—08:00是浓雾形成的高峰时段;南沙区浓雾可分为暖区晴天型和冷区晴天微风型2种,预报模型对2种浓雾的预报准确率分别为77%和82%。     

中国西北地区大气边界层高度变化特征——基于探空资料与ERA-Interim再分析资料

利用中国西北地区2015年9月至2016年8月38个站点L波段探空观测、2016年7月加密探空观测和ERA-Interim边界层高度资料,对比分析了西北地区大气边界层高度变化特征。观测资料表明,在中国西北地区,08:00(北京时,下同)冬季边界层高度最高; 20:00春季边界层高度最高,边界层高度从西部到东部有显著降低的趋势。ERA-Interim资料基本能表现出边界层高度的区域分布,但相对于探空观测得到的边界层高度,除夏季20:00外,ERA-Interim再分析资料边界层高度均偏低。全年平均而言,08:00(20:00)偏低160 m(170 m),其中在08:00(20:00),冬季(春季)偏低最显著。08:00边界层高度与低层稳定度、近地层温度和风速相关更加显著; 20:00边界层高度与低层稳定度和相对湿度相关更加显著。2016年7月加密观测资料对比表明,ERA-Interim资料的对流(中性)边界层高度显著偏高;低层稳定度、相对湿度偏小,风速偏大可能是造成边界层高度偏高的原因; ERA-Interim资料的稳定边界层高度偏低,与低层稳定度和近地层温度偏低相关,但其影响因素相对更加复杂。     

全球逐时地面气温质量检测方法及应用

基于国家气象信息中心全球地面气象观测站及非气象观测站逐时气温数据,应用分月阈值、区块阈值、纬带阈值及空间一致性综合检测方法,构建了 2016-2020年全球逐时地面气温数据集,并设计了可实时更新的质量检测流程,为全球预报服务和科研业务提供可靠的数据保障.近5年数据的检测结果表明,全球总的可疑错误数据率为0.85％,亚洲...     

部分地面要素历史基础气象资料质量检测

为深入了解地面基础气象资料中存在的问题,进一步提高资料质量,综合利用国家级和省级气象资料部门存储的1951—2009年2474个国家级地面气象站观测的气温、气压、水汽压、相对湿度、风向、风速、降水量7种要素信息化基础数据,检测并分析了数据中存在的问题。结果显示:国家级和省级气象部门存储的资料中均存在大量与实际观测数据不符的信息化问题,包括资料的替代问题、要素数据类似缺测问题以及数据录入错误等;还存在国家级和省级气象部门保存的基准基本站资料不一致现象,包括资料序列长短不同、对外服务时提供自动还是人工观测数据不一致、更正不同步造成的数据不同等。该文针对上述资料问题给出了详细的检测方法及检测结果。为了确保数据的正确性,有必要在此次数据质量检测经验的基础上,对所有历史月报数据文件中的所有要素观测值进行彻底检测与更正。     

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。      

利用地面观测资料参考标定雷达VAD资料气压高度方法研究

针对雷达VAD资料因不包含气压高度信息而在使用中受到限制的问题,设计了VAD资料气压高度标定方案。提出了以雷达站所在地地面气象观测要素作为参考的标定方法。具体为在压高公式中引人多元大气温度递减方案,地面基础要素由雷达站配备的地面自动气象观测站提供。针对这个方案敏感的温度垂直递减率,利用2007年全年探空资料计算得到温度垂直递减率随高度、时间、区域变化的分布,并分别进行常数温度递减率、随高度变化、随时间变化的温度垂直递减率,以及随两者同时变化的温度垂直递减率对标定结果误差影响的敏感性分析,并与传统的气候标定方案误差进行对比。通过一年的实际观测资料试验,结果表明：相对于不引入观测的气候统计值标定方案,可大大缩减标定误差。尤其是随高度和时间同时调整的温度垂直递减率的地面观测要素参考标定方案的误差最小,适应VAD资料的特点。     

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。     

全球地面天气报历史资料质量检查与分析

全球地面天气报资料是气象资料中数据量最大、使用频率最高的资料之一。国内作为气候资料接收和保存的全球地面天气报资料中包含45个气象要素, 每日4次定时观测资料。利用2005年用于全球地面天气报资料接收、处理实时业务中的质量控制方法, 对保存于国家气象信息中心气象资料室的全球地面天气报历史资料数据集进行了全面的质量检查, 对原数据集中因解码而引起的比较明显的批量错误资料进行了修改, 生成具有质量控制码的二版全球地面天气报历史资料数据集。同时还系统介绍了1980年1月—2003年12月全球地面天气报历史资料数据集质量检查结果, 分析了资料的质量情况。     

自动观测与人工观测差异的初步分析

利用2001—2005年我国700个地面自动气象站与人工平行观测期间的数据, 对自动与人工观测的气温、气压、相对湿度、地表温度、风速风向、降水量进行了差异分析, 统计了两种观测之间的对比差值、百分误差和风向相符率。 对各要素观测差异在全国的分布特点进行了分析, 并检验了气温自动观测对气温资料连续性的可能影响。 结果表明:自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异, 但大部分地区各要素的差异都在自动站误差允许范围之内; 造成差异的原因是多方面的, 包括仪器本身存在缺陷及观测方法不一致等。各要素自动观测与人工观测差异在全国的分布特点各不相同, 同一要素在不同的气候背景条件下差异大小不一致; 如果要将人工观测数据与自动观测数据连续使用, 还要检验自动观测与人工观测序列是否有显著性差异, 并进行均一性订正。 自动站的使用对年气温序列有一定影响, 总体差异不显著, 但当自动观测与人工观测气温合并使用时, 应进行均一性检验。     

四川地面自动与人工地温观测值差异对比分析

利用四川省自动与人工地温对比观测数据对0～320cm地温进行逐层对比分析,发现自动与人工观测的逐层地温差异不同,地表温度和浅层地温自动观测数据比人工观测数据偏高。自动与人工观测数据一致率最高的是160cm地温,达到21%,一致率最低的是80cm地温,仅为6.2%;80cm地温的差值绝对值大于2℃的百分率最高,接近70%左右;地温年值正差异最大的出现在红原,自动比人工偏大达8.32℃。      

新建地面气象自动站资料质量控制方法设计

随着观测系统的加强,中国陆续出现许多新建的地面台站、地面自动观测站,但对这些新出现的台站由于缺少长时间序列的历史观测资料,无法通过本站观测统计分析建立质量控制技术.本文在传统的质量控制方法基础上,将全国地面观测站按照地域和气候特征分为8个区域,利用过去25 a存档的地面观测资料建立一套适合于新建地面自动站资料控制技术,对气压和温度采用极值检查、时间一致性检查和空间一致性检查等方法进行质量控制.并利用该质量控制技术对华南、长江中下游及华北地区2005年地面资料进行质量控制,结果表明:该控制方案能有效地将有问题的资料标识出来,可为新建地面自动站资料的应用提供一定的质量保障.不同区域的资料质量控制检查需依据不同地区的气候特点进行划分和统计,这样更能保障质量控制后资料的质量.