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.     

江苏省自动土壤水分观测与人工观测对比分析及应用

利用2010年江苏省20个土壤水分站的自动站与人工观测资料,分析了自动站与人工观测的对比差值、相关系数和各自的方差等.结果表明:人工观测值平均高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,相关性最好.随着土壤深度的加深,人工与自动观测对比差值增大,相关性减小,在出现强降水时尤为明显.在有效降水较少时,各层人工观测方差均明显大于自动站观测.自动站观测方差在浅层为最大,随深度的加深而明显降低,因为受降水影响很小,而表现比较稳定.人工观测却受降水影响相对较大,方差平均值在各层表现波动均较大,在较深层波动更明显.最后通过多元线性回归方法,以六合站为例初步建立了土壤干旱预报模型并检验其预报能力.     

陕西自动观测与人工观测相对湿度差异分析

利用陕西省97个地面自动气象站和人工站相对湿度观测数据,研究人工观测与自动观测相对湿度对比差值的大小,对比差值的日、月变化规律以及与所在气候区域的关系,同时研究影响对比差值大小的主要原因。结果表明：自动观测比人工观测的日平均相对湿度平均偏低2.28%,对比差值的标准差为3.07%,自动站与人工站对比差值地域差异不明显,但存在日、月际变化;观测时间不一致并不是造成自动站与人工站日、月平均值差异的主要原因,其大小主要与相对湿度大小有关。7.5%的自动站月平均相对湿度有与历史长序列月平均值相比有显著性差异。     

自动与人工观测气温差异偏大的原因及影响分析——以143个国家基准站为例

利用143个国家基准站2002—2010年自动与人工逐日平行观测资料进行对比分析,评估自动观测与人工观测气温的差异,着重分析两者存在的较大差异及其发生原因,并利用惩罚最大t检验（PMT）方法结合台站元数据中自动观测仪器变化信息,客观评价自动观测对气温序列均一性的影响。结果表明：(1) 51.29%、54.14%、67.18%的自动观测日平均、日最高、日最低气温大于人工观测值,差值在±0.2℃之间的百分率分别为78.8%、63.1%、60.9%,平均对比差值分别为0.05、0.09、0.15℃,标准差为0.14、0.22和0.15℃,各气温要素的差值、绝对差值和标准差随自动观测时间的增长并无明显的增大或减小的趋势,且空间分布各有不同;(2)通过对对比差值、绝对差值、标准差的分类比较、逐步筛选发现,少数台站自动与人工观测值差异较大,对于采集自同一传感器的不同气温要素,平均、最高、最低气温的差值表现也不尽一致。经PMT检验,在平均气温、最高气温和最低气温的绝对差值最大的20个站中分别有35%的台站的月平均气温序列、35%的台站的月平均最高气温序列和25%的台站的月平均最低气温序列由于自动观测仪器变化引起序列的非均一;(3) 分析认为：温度传感器检定更换而导致的仪器示值误差变化会造成自动与人工观测对比差值跳变,而温度传感器或数据采集器等电子元器件的零点漂移会导致自动观测气温严重偏离人工观测值,这两种因素会导致自动与人工观测气温差异偏大,也是自动观测仪器变化导致气温序列产生非均一断点的可能原因。建议加强自动观测数据的监测与质量控制,增加观测仪器检定示值误差订正,并采取硬件、软件补偿等方法,实现温度零点补偿,尽可能地减小或消除仪器误差,提高自动观测资料的准确性。     

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。     

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。     

自动观测与人工观测的短历时雨量差异分析

利用湖北省内黄石等11个国家气象站2005—2007年自动观测、人工观测同期分钟雨量数据,分别逐年滑动提取5、10、15、20、30、45、60、90、120、150、180 min这11个短历时的最大雨量值及开始时间。从时间偏差、雨量偏差、设定时间偏差范围三方面分析两种观测下的短历时雨量差异,并利用分析结果建立了自动观测、人工观测短历时雨量关系方程。结果表明:(1)从自动观测、人工观测分钟数据中提取短历时雨量时,对降水过程判断基本一致,选取同一降水过程,各降水历时70%以上样本数据的开始时间偏差基本在0~10 min。(2)各历时自动观测、人工观测短历时雨量提取结果比较吻合,两者雨量偏差范围在±10%以内的情况占样本总数的68.6%,且自动较人工观测短历时雨量偏大的情况居多,占样本总数的60.9%。(3)设定时间偏差范围为0~5 min,自动观测、人工观测短历时雨量提取结果非常吻合。将时间偏差缩小到0~2 min,吻合度进一步提高。(4)分别建立了11个降水历时自动观测、人工观测短历时雨量关系方程,两套数据相关系数达到0.92以上,自动观测、人工观测短历时雨量变化非常一致。     

贵阳站自动与人工观测降水量差异分析

利用贵阳基准站2004—2020年17 a的自动翻斗雨量器、人工雨量筒、虹吸雨量计降水量资料,对3种观测方式的年、月、日降水量偏差程度及自动与虹吸自记观测小时降水量差值进行分析。结果表明：自动比人工、虹吸自记观测降水量偏大,偏差集中在±5%以内,人工与虹吸自记观测降水量偏差最小。日降水量≤10 mm的天数占总降水日数的75.2%,其中自动与人工雨量观测偏差超常的天数占6.8%;剩余日降水量＞10 mm的天数中自动与人工雨量观测偏差超常的天数占26.6%。自动与虹吸自记观测小时降水量偏差超常时的差值绝对值与小时降水量呈高度正相关。     

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。     

贺州自动站替换人工观测对资料连续性影响分析

对贺州站2004～2005年自动站与人工站平行观测的气温资料进行资料差异性分析,对气温月、日平均值及其平均差值进行了显著性检验,结果表明自动站气温和人工站气温数据差异性不显著,资料的连续性很好,但仍存在一定的系统误差.如能采用适当的方法进行订正,将极大地提高资料的可用性.     

四川省自动与人工气压观测值差异对比

应用四川省135个台站在自动站与人工站平行观测期间的对比观测数据,对两种不同的资料进行了对比分析。结果表明:自动站与人工站的日气压差值不满足正态分布,人工观测比自动观测平均偏高0.35 hPa,标准差为0.48 hPa。自动站与人工站的相关性较好,相关系数为0.99,大约3/4的对比观测台站的人工站气压观测值大于自动站气压观测值。自动站与人工站气压观测值的月平均差异在上半年逐步增大,6月达到最大,下半年开始逐步减小。2004年的自动与人工气压观测数据年平均值差异最小,2006年数据据差异最大。     

基于分钟数据的自动、人工观测雨量差异分析

利用武汉、黄陂、黄石三气象站合计9 a的自动、人工观测(雨量自记纸)同期分钟雨量数据及雨量筒资料,对两种观测方式下的年雨量、月雨量、日雨量偏差程度、暴雨日短历时降水、不同时段的短历时雨量进行了比较。结果发现:自动观测比人工观测(雨量自记纸)雨量偏大,两者的偏差程度主要在±10%之间。自动观测雨量结果与雨量筒更为吻合。3站多年自动、人工观测(雨量自记纸)两套暴雨日短历时(历时5 min)雨量序列高度相关。     

自动与人工观测的气压差异分析

利用陕西省97个气象站2004—2007年间自动与人工平行观测期间的资料,分析了陕西和陕西不同地域人工与自动观测气压的差异并对气压月、年平均值进行了显著性检验。结果表明:人工观测比自动观测日平均气压平均偏高0.21 hPa,标准差为0.30 hPa;气压差值有明显的地域特征;气压对比差值的日、月变化规律明显;DYYZ和CAWS系列测压仪的性能没有明显差异;自动与人工观测时间不同步对定时值有一定影响,但对气候分析没有影响;校准值随时间漂移是气压传感器的主要误差源之一;自动站所测气压可与人工站气压连续使用。     

自动站与人工站气温观测资料分析

通过对河南省65个自动站在2年平行观测期间人工站与自动站气温（平均、最高、最低）观测资料的差值平均值、差值标准差进行综合分析,得出以下结论：自动站观测值比人工站观测值整体偏低,但差值集中在-0．4～0．4之间。所以自动观测代替人工观测后,对河南省气温长期观测资料的序列没有太大的影响。排除引起数据变化异常的主、客观原因后,自动站与人工站气温观测资料一致性良好。     

陕西自动与人工观测风对比评估

利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。     

相对湿度自动与人工观测的差异分析

利用四川135个站自动与人工第二年平行观测相对湿度(下文简称湿度)资料,就自动与人工观测相对湿度的差异及引起差异的原因进行了分析。结果表明:相对湿度自动与人工观测相比,日平均值平均偏低2.7270%、月平均值平均偏低2.7970%、年平均值平均偏低2.7472%。56.35%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在5%以内,86.66%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在10%以内,2.61%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在20%以上。自动与人工观测湿度的差值无明显地域性差异。湿球纱布包扎不规范、纱布不清洁,干湿球温度表人工读数误差,干湿球温度表的通风状态,观测时间的不一致,自动观测在高湿状况下的非线性以及其他原因均会导致自动与人工观测湿度产生差异,甚至是显著差异。     

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。      

自记与自动观测降雨量的差异及相关分析

利用2004—2007年同时使用雨量计（自记）与雨量传感器（自动）观测的54站其中1年的平行观测日降雨量资料,通过对比差值、相关系数分析两者的差异及相关性。结果表明：双翻斗式遥测雨量计自记观测比双翻斗雨量传感器自动观测的日降雨量平均偏小0.12 mm,标准差为0.93 mm。虹吸式雨量计自记观测比双翻斗雨量传感器自动观测的日降雨量平均偏小0.39 mm,标准差为1.5 mm。自动观测降雨量对雨日有一定的影响,两者存在一定的系统偏差。双翻斗式遥测雨量计、虹吸式雨量计与双翻斗雨量传感器观测日降雨量的相关系数分别为0.996和0.994,虹吸式雨量计、双翻斗式遥测雨量计自记观测与人工观测降雨量的相关系数分别为0.98和0.95。     

自动与人工观测气压的差异及原因分析

利用全国373个基准基本站自动与人工平行观测期间的气压对比观测资料,进行了自动与人工观测气压的差异分析,重点从本站气压计算公式和环境温度方面分析了两种观测方式引起气压观测数据差异的原因。结果表明:(1)自动观测的气压值比人工观测气压值普遍偏低0.1～0.2 hPa。日最低气压差异最大,可达到0.34 hPa。自动与人工观测气压的差值有较明显的日变化和季节变化;(2)从分布区域看,自动与人工观测气压差异较大的区域位于海拔较高的西部地区,我国中东部地区则差异较小,绝大多数在0.2 hPa以内;(3)由于人工观测气压计算公式的问题,在2004年之前人工观测的本站气压值偏大,海拔高度越高的地方,偏大程度越高。统计结果还表明,30℃以上的高温环境和-30℃以下的低温环境,自动与人工观测气压差异明显。     

激光雨滴谱仪探测降水与自动气象站观测降水的对比分析

东营市气象局激光雨滴谱仪于2012年投入应用,为评估分析其探测降水量的准确性,选取东营国家级气象观测站2012—2017年间46个月的自动气象站降水资料与激光雨滴谱仪观测资料,共计245个过程降水量、1 302个小时降水量数据,按不同降水量级对两种仪器观测资料进行对比分析,结果表明：1）过程降水小雨量级,激光雨滴谱仪较自动站平均偏多0.38 mm,降水量越大,差值越大;中雨量级两者差值较小,雨滴谱仪较自动站仅偏多0.24 mm;大雨量级,雨滴谱仪较自动站降水量明显偏少约2.8 mm;暴雨时雨滴谱仪较自动站常偏多。2）小时降水Rh＜2.5 mm时,雨滴谱仪较自动站偏多约0.1 mm;2.5 mm≤Rh≤4.9 mm时,激光雨滴谱仪与自动站降水量平均差值为0.0 mm;5.0 mm≤Rh≤16.0 mm时,雨滴谱仪较自动站常明显偏少,偏少值约0.9 mm;16.0 mm＜Rh≤20.0 mm时,两者降水量较接近;Rh＞20.0 mm时,雨滴谱仪较自动站可能出现极端偏多、偏少或两者相近情况。3）降雪时雨滴谱仪降雪量常明显偏多。4）雨滴谱仪和自动站过程累积降水量趋势较一致,且雨滴谱仪分钟降水量能较早反映出降水量峰值及降水强度的变化。通过分析可见,雨滴谱仪雨量数据有较好的可靠性,可在辅助降水现象观测与订正、人工影响天气效果评估和短临预报中发挥更大作用。