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。     

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。     

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。     

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...     

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。     

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。     

广州降水现象自动与人工观测对比分析

以人工观测数据为标准,对降水类天气现象自动观测数据进行分析。首先利用两种观测手段所记录的降水起止时间,分析两者的时间吻合率与降水量、降水过程持续时间的相关性,结果表明相关性不大。其次,根据科学方法统计天气现象仪在不同雨强影响下对降水现象的捕获率,分析设备对降水现象的识别能力。结果表明:在不区分雨强的情况下,设备的降水捕获率达到97%,而且捕获率随雨强增大而逐步增大。最后,总结分析两种观测方法出现差异的原因,并提出加以改进的一些设想。     

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。     

陕西降水现象仪与人工观测资料对比评估

利用陕西省99个地面气象观测站2018年1-12月降水现象仪观测记录和人工观测记录的平行资料,从数据完整性、准确性、一致性等方面进行全面分析评估,结果表明:陕西20站降水现象仪基本能满足业务需求,其余79站均需要延长平行观测时间。建议进一步完善仪器性能,优化相关数据处理软件。     

新型站视程障碍类天气现象判识规定的思考

应用鄯善站1981—2013年人工观测视程障碍类天气现象和2014—2016年能见度仪自动观测视程障碍类天气现象资料,对新型自动站ISOS软件判识视程障碍类天气现象出现的问题进行总结,通过实例对比分析视程障碍类天气现象人工与自动观测存在差异性,同时就错误判识结果提出合理化修改建议。     

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。     

结露时间与浅层土壤湿度相关特征

天气现象自动化观测系统,通过图像自动化识别技术,能自动观测地表结露天气现象,并能记录结露发生的时间。北京市平谷气象站安装了土壤湿度仪和天气现象自动化观测系统,通过统计分析平谷气象站2011年4—9月天气现象自动化观测系统得到的结露时间资料与浅层土壤湿度资料,得到结露时间与土壤湿度具有一定的相关关系,即0~10cm层土壤湿度越大结露时间越早。相反,0~10cm土壤湿度越小,结露时间越晚,当0~10cm土壤湿度小于一定值后就不发生结露现象。为了进一步验证结露时间与土壤湿度具有一定的相关关系,分析了北京市怀柔、门头沟、朝阳、大兴和延庆等站结露时间与降水后日数的关系。     

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。     

露、霜、结冰天气现象综合判别

通过自动气象站的连续观测资料,结合人工观测的天气现象,根据露、霜、结冰的成因筛选出符合条件的基本指标作为综合判据。选取气温、相对湿度、地面温度、草面温度和近地面温度作为主要因子,综合考虑降水和天气状况对这些天气现象形成的影响。采用两个气象观测站的分钟观测资料以及人工观测天气现象记录进行统计分析。经过初选因子和精选指标,利用多要素的组合方法,提炼出自然状态下出现露、霜、结冰现象的综合判别指标,获得了较好效果,拟合率在80%以上。为进一步认识这些天气现象的发生和变化规律提供参考,也能为天气现象观测自动化提供依据。     

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。     

东北冷涡背景下EC-HR数值预报产品对吉林省降水预报的检验分析

利用自动站逐时降水资料和EC-HR数值模式预报结果,检验了2019年5-8月6次东北冷涡背景下该模式对吉林省降水的预报效果.结果表明:EC-HR模式结果对冷涡天气过程的累计降水、降水阶段性和降水强度都有一定的参考价值;模式逐3小时晴雨准确率在吉林省的6个代表站均达到了70％以上,西部较高,东部和中部较低;大多数情况下模式降水起始时间提前于实况,误差多在6h以内;空报率高于漏报率,且漏报和空报的多为持续时间较短的降水阶段;模式对区域平均降水预报能力较强,比较有参考价值,模式对最大降水量的预报整体偏小.     

地面气象观测数据文件存在问题浅析

天气学原理的角度对2009至2010年全区上报的地面气象数据文件在人工观测和人工器测之记录方面存在的问题分析了云的生消演变过程和产生降水的物理机制、天气现象“飑”的成因和特征;进一步阐述了云与降水的关系：同时对影响蒸发量的气象要素作了相关分析,提出了疑误记录的处理方法。对提高云状和天气现象记录水平,正确处理异常观测记录...     

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。     

层状云中的液水含量与降水条件

宁夏开展人工降水工作,已有五年多,为研究人工增雨的自然条件,近年来进行了云液水含量与云滴谱等云物理结构特征的研究。本文分析了1978、1979年飞机观测的云液水含量资料,指出了云含水量随时间、空间的分布特征;讨论了云中降水增长的条件;并初步分析了各次间人工增雨的相对潜力。 一、资料来源及观测结果 云层的宏观资料,是依据飞机观测记录及银川气象台雷达观测记录,并参考定时天气图得到的。云中液态含水量资料,是使用A-27型机载液态含水量仪获得的。地面降水资料选自靠近观测云层下方气象台站及水文站的自记记录。本文分析对象是1978年7月上旬至8月上旬、1979年5月上旬至7月下旬出现