雨滴谱降水现象仪对比观测试验技术应用分析

降水天气现象自动化观测是实现地面自动化观测的重要内容之一,为了克服人工观测的主观性,提高降水现象观测资料的完整性和实时性,中国气象局气象探测中心遴选了6家厂家18台雨滴谱降水现象仪分别在北京站和长沙站进行为期3个月的降水天气现象仪对比试验。主要从试验的选址、原理、标准、方法及参试设备的试验数据进行分析,结果表明:参试设备对雨强大于0.1mm/h的平均捕获率不低于97%,对雨强小于0.1mm/h的平均捕获率不低于84%;各参试设备吻合率随着降水强度的逐渐增大,经历了一个先升后降的过程;参试设备对冰雹现象观测结果较为理想,所有参试设备对冰雹现象平均错报率均低于0.5%,而对毛毛雨和未知现象的观测仍需改进;参试设备的漏报率与雨强大小呈负相关,雨强越小,漏报率越高。     

天气现象仪自动化观测资料对比分析

介绍2011年12月至2012年6月在北京市观象台、庐山气象局对目前一些天气现象仪所进行的对比观测试验的过程和结果分析。参与此次为期7个月的对比观测试验仪器有3种类型,每种类型配备3套,分别由3家厂商提供。试验采用人工目测辅助摄像作为参考标准,测试了这些天气现象仪对各种不同天气现象观测的准确性。结果表明:各仪器观测降水现象的数据准确性均大于90%,能够满足业务需求。区分降水强度时,各仪器的降水捕获率在70%以上(雨强大于0.01mm/h);微量降水(雨强小于0.01mm/h)和混合型降水,各仪器降水捕获率相对较低。仪器观测视程障碍现象的数据准确性均大于80%,能够满足业务需求。其他现象由于样本数量相对较少,需要更多进一步试验,并改进算法。     

激光云高仪与可见光测云仪观测试验对比

选取激光云高仪观测的云高和可见光测云仪观测的云量,通过对比两种地面云观测设备观测数据在相同条件下的差异,分析不同要素对设备观测性能的影响,结果表明:在相同观测条件下,两种地基云观测设备的观测结果不同;激光云高仪和可见光测云仪受雾、霾、降水等天气现象以及云物理特性的影响,云观测数据会出现的漏报和误报的现象;激光云高仪还受自身探测高度和垂直分辨率的影响,对高云和薄云的捕获率较差。     

降水现象仪与人工观测资料对比分析

选取4个设置于不同探测环境下的国家级气象站2017年9月—2018年6月降水天气现象仪和人工观测降水天气现象资料进行对比分析,统计了降水现象仪资料的完整性、准确性和一致性,得出如下结论:雨的捕获率较高,空报率、错报率、漏报率均较低,自动观测记录准确性最好;毛毛雨空报率最高,冰雹空报率次之,自动观测记录准确性较差;雪和雨夹雪准确性比较好,但是由于软件的bug,使空报率较高。自动观测天气现象的开始时间多晚于人工观测,结束时间多早于人工观测,致使自动观测记录时间偏短。     

降水现象仪观测应用评估

利用2017年9月至2018年8月北京20个站降水现象仪采集数据与人工平行观测数据,对降水现象仪进行了对比评估。结果表明:降水现象仪的缺测率为0.01%,空报率为0.6%,捕获率为93.5%,漏报率为27.9%,错报率为10.0%。从统计结果可知,降水现象仪的缺测率、空报率较低,捕获率较高,体现出设备性能良好的一面,漏报率和错报率偏高,表明设备漏识别和错误识别的情况较多,漏报主要发生在弱降水过程中,错报主要出现在毛毛雨的识别上。设备测量和人工观测降水开始时间一致性较好,终止时间一致性偏差;降水现象仪现存问题:在大雨强时易出现雨滴叠加误识别,在小雨强时识别率会降低,在无降水错误输出降水现象方面缺少质控。     

降水现象平行观测评估与分析

利用2017年8月～2018年7月广西区7个国家基准气候站降水现象仪自动观测与人工观测记录,以《降水现象平行观测业务技术规定》为依据,分别从数据准确性、现象发生时段一致性等方面对降水现象的雨记录进行统计分析。结果表明:捕获率较低,漏报率较高,一致性有待提高。建议延长平行观测时间,加强人工质控,进一步提高仪器性能及优化数据处理软件。     

雨滴谱式降水现象仪降水类型判定算法优化探究

雨滴谱式降水现象仪目前已在国内台站大量列装,随着众多设备投入运行,全国各地大量真实的降水现象原始数据和粒子谱图数据可被测量记录,通过对其中部分数据的对比分析,发现雨滴谱式降水现象仪在现象判定准确性方面与人工观测还有一定差距。通过对国内真实观测数据的横向比对发现,发生降水天气现象的同时,相关气象要素值都会发生相应的变化,在完善现有算法的基础上,提出一种通过综合目前业务台站已有相关气象要素的实时数据进行现象综合判定的方法,从而解决因单一传感器观测原理和方式的局限性导致现象判定准确性不佳的问题,提高天气现象判定准确性。该方法的实质与人工观测某种天气现象时的工作原理保持一致。通过对部分已有天气现象对比观测数据的分析,在提出相应的阈值进行综合判定后,能够对部分现象的误报进行订正。通过对不同地域大量数据的分析汇总,这种方式能够解决部分由于仪器测量工作原理的局限性导致的单个仪器在现有条件下现象观测准确性无法完全达到人工观测水平的问题。     

降水类天气现象自动与人工观测质量对比分析

选取2017年8月—2018年7月广西DSG1、DSG4和DSG5型降水类天气现象仪自动观测数据与人工观测数据,通过对比分析,研究降水类天气现象仪自动观测与人工观测数据质量的情况.结果表明,广西91个国家站点数据完整性好,设备年平均缺测率小于2％,DSG5型设备数据完整性最高(缺测率0.01％).DSG1、DSG4和D...     

DSG5型降水现象仪的数据评估分析

选取2018年1月至12月降水现象仪自动观测数据和人工观测记录,对DSG5型降水现象仪进行评估和分析。结果表明,数据完整性较好,仅0.07%的缺测率。数据准确性通过捕获率、漏报率、空报率和错报率来分析,其中捕获率较高,平均为95.63%,但对弱降水的识别还需改进;漏报率较高,平均漏报率为33.62%;空报率和错报率较低,分别为17.81%和2.68%,但存在错误识别雪和冰雹的现象。降水现象仪数据一致性较差,因观测数据分散不连续导致,需进一步改进质控方法。     

雨滴谱降水现象仪工作原理及常规维护要点

降水天气现象自动化观测是实现地面自动化观测的重要内容之一,2017年青海省国家级气象台站在中国局山洪项目支持下,陆续建设完成了雨滴谱降水现象仪,实现了降水类天气现象的全天候观测,结束了降水类天气现象由人工观测的历史,彻底摆脱了人工观测的主观性,提高降水现象观测资料的完整性和实时性。依据省局业务管理部门的要求,2017年10月1日雨滴谱降水现象仪正式开始并行观测。本文通过对雨滴谱降水现象仪工作原理的分析,并结合治多国家一般气象站降水类天气现象的特征,提出了观测数据和观测仪器设备的常规维护要点,由于该设备刚刚投入并行观测,希望给同行提供帮助。     

天气现象自动化观测资料可用性分析与应用探讨

通过对北京地区天气现象组网试验资料的可用性分析以及在精细化预报业务中的应用,发现自动观测天气现象资料连续时长多于20 min以上时,数据可信度较高,对预报员有较高的参考价值。自动观测系统对雨、雾、霾现象的识别结果正确率总体较好,其高频次的探测数据对低频次的人工观测起到补充作用。但在天气现象识别算法、质控、雷暴和降水性质识别、现象识别连续性等方面还存在不足,需要进一步改进。     

雨滴谱式降水现象仪与人工观测结果的一致性分析

为验证雨滴谱式降水现象仪的测量性能,利用南京市气象局在江宁布设的PARSIVEL型雨滴谱式降水现象仪2018年1—11月期间的天气现象观测资料,重点分析了雨滴谱式降水现象仪对不同类型降水的测量性能。结果表明:①总体而言,雨滴谱式降水现象仪与人工观测具有良好的一致性,但是在降水时间、降水类型方面存在一定差异。②白天,人工观测的总降水时间明显高于仪器观测结果,主要原因在于人工观测有时会忽略降水间隙,而仪器可能会漏掉极微量降雨;人工观测的降水现象分类较粗,有时会忽略降水的精细变化,而仪器能够灵敏检测到降雨的短时变化、毛毛雨和雨的转换、降雨和降雪的转换等。③夜间,人工观测有时会忽略个别时次的毛毛雨或雨,而仪器容易漏测微量降水,大雨强条件下有时会把降雨误判为霰或雪,降水现象的判别算法仍需改进。     

一次冰雹天气的降水现象仪观测分析

冰雹和它所伴随的雷暴、大雨、飑线及龙卷等,是常见灾害性天气之一,准确观测冰雹天气现象的发生地点、起止时间、强度变化和演变特点,对天气分析和气象服务具有重要意义。天气现象仪是目前主要的冰雹天气现象的自动观测设备,该文针对贵阳市2017年4月5日冰雹过程对降水现象仪的观测结果与人工观测记录进行了对比。结果表明,设备总体性能较好,可准确观测到冰雹过程,但存在大雨强时错报成冰雹类型的可能,建议后期增加识别算法,提高设备的识别准确性。     

三源融合降水产品在陕西省的适用性评估

基于陕西省391个自动站逐小时降水量观测数据对国家级格点实况三源融合降水产品的适用性进行检验评估,结果表明:融合降水产品与站点观测之间的误差小、相关性高,但融合降水产品的标准差和极大值明显小于站点观测;相关系数较低的站点以区域站为主,国家气象观测站的效果明显优于区域站;误差时空分布和降水特征关系密切,在降水频次增多和强度增大时,融合降水产品相比站点观测的误差增大。将融合降水产品视为一种“预报”,站点观测资料作为“真值”进行分级检验,结果显示:融合降水产品可以较好反映有无降水,随降水量级增大空报率变化平稳,漏报率增长明显,导致TS评分逐渐下降。对典型个例的误差成因分析显示:融合降水产品可以较好地体现降水起止时间及性质、强弱演变趋势,但对雨强较大的区域性降水、分散性局地强降水表现欠佳。多种指标综合显示:融合降水产品小量级降水准确率高,对大雨以上量级降水强度有一定程度削弱;陕南秦巴山地的融合降水产品与站点观测偏差较大,应用中需特别关注。     

降水现象仪测试方法及注意事项

1引言随着气象站自动化的程度逐渐加快,一些自动传感设备也在陆续投入业务使用,而且有着很高的测算精度,如固态降水、降水现象仪。DSG5型降水现象仪可以实现对包括毛毛雨、雨（阵雨）、雪（阵雪）、雨夹雪（阵性雨夹雪）、冰雹等天气现象的自动观测与识别。目前全省85个国家级台站安装了降水现象仪,为做好降水现象仪的测试工作,保证设备在气象观测中发挥作用,本文对降水现象仪的测试方法及需要注意的事项进行仔细分析和判断.     

称重式降水传感器观测数据对比分析

通过对2012-08-31-09-02西安一次强降水过程的降水量进行自动化连续观测和数据采集,采用数理统计的方法．以双翻斗降水传感器为参照,对无锡、华云、天津生产的三种称重式降水传感器捕获到的降水开始时间、结束时间、分钟及小时累计降水量等数据进行统计与分析。结果表明：三种称重式降水传感器的最大测量误差均达到技术规格要求;由于设备差异,四种降水传感器在第一次及最后一次捕获到降水的时间上存在约10min时间先后差异。指出各传感器在采集数据的完整性与准确性等方面的差异,为称重式降水传感器的应用与选型提供参考。     

广东东莞不同类型云的雨滴谱和降水特征

利用设置在东莞站的Parsivel激光降水粒子谱测量系统于2010年获取的观测资料,对数据有效性进行验证并开展15次降水的特征参量分析。层状云降水（S）、积层混合云降水（M）、积雨云降水（C）各选取两次典型过程,对各种特征参量之间的相关性和雨滴谱特征进行细致分析,结果表明：平均粒子直径、平均雨强、平均雨水含量、过程最大立方根直径、过程最大雨强的分布规律明显,基本遵循“C>M>S”的规律;同种类型降水的雨滴谱型非常接近,层状云存在单峰谱,混合云和积状云是明显的双峰谱或多峰谱; M、C型降水的大雨滴明显多于S型降水;雨水含量与雨强的相关性最好,雷达反射率因子与雨强的相关性次之;层状云降水主要为1 mm以下小粒子,积状云和积层混合云降水雨滴谱宽较大,1 mm以上大粒子数浓度较大。     

DSG5型降水天气现象仪观测数据分析与应用

目前DSG5型降水天气现象仪已在国内台站大量列装,观测记录了许多宝贵的资料。本文通过一次降水天气过程,分析了DSG5型降水天气现象仪的数据结构、内容及其在业务中的应用。发现:DSG5型降水天气现象仪记录的降水天气现象与人工观测基本一致,但记录的降水开始时间比实际滞后,结束时间比实际提前,一些微弱降水没有记录;利用观测的雨滴谱数据可以揭示降水过程的细微结构和演变特征,加深对降水过程的认识,为处理地面观测中出现的降水量与天气现象矛盾等问题提供观测依据;本次降水过程中雨滴数和雨滴尺度谱存在明显的时间变化。较多的是直径0.3mm左右的小雨滴,但对降水强度影响比较大的是直径大于1mm的雨滴,且伴随着大于1mm雨滴增加,雨滴尺度谱加宽,地面降水显著增强。     

GPM IMERG和ERA5降水数据精度在云南复杂地形区域的评估检验

为评估和对比GPM IMERG、ERA5降水数据在云南的适用性,利用2014年4月至2018年6月的地面气象观测数据、GPM IMERG卫星遥感降水产品和ERA5再分析降水数据,采用定量和分类评分7项指标评估GPM IMERG和ERA5日降水产品在云南的适用性。结果表明:2种数据存在小雨日雨量高估,中雨及以上量级雨日雨量低估的问题,ERA5数据更为突出,小雨日居多导致降水整体高估;GPM IMERG数据空、漏报并存,ERA5则高空报、低漏报严重;小雨日较多(较少)的区域2种数据易出现高漏报(空报);不同雨强区间GPM IMERG秋季降水数据精度最高,冬季存在低雨强低估,高雨强高估的不同表现;20mm/d以下中低雨强段上2种降水数据与地面站点数据误差较小,雨强变大,误差增大,雨强大于20mm/d时,2种数据随雨强增大与站点偏差差异更为显著;随坡度和起伏度增大2种降水数据精度呈变差趋势;多项指标评估表明GPM IMERG降水数据在云南具有更高精度。研究结果为应用和开展农业、水利、水文、气象等相关学科研究提供参考依据。     

银川河东机场小样本雷暴分类客观预报方法研究

利用2000—2016年欧洲中心再分析资料、探空及地面自动气象站观测资料,根据天气过程的强度和对应物理量,分别对银川河东机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象类别进行定量化转换,采用峰度偏度系数、χ~2以及Q-Q图3种方法对定量转换的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从。利用逐步回归、多元回归、非线性回归、BP人工神经元网络以及支持向量机5种方法,分别建立了雷暴现象与强度预报模型。结果表明:BP网络以及SVM对天气现象的预报能力较强;分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨以及大风和降雨同时发生的天气强度预报效果较好。并在此基础上通过最优分析设计了河东机场不同种类雷暴天气定性和定量预报相结合的业务系统。