安徽自动站运行效能统计特征分析与诊断

从自动气象站业务运行特点出发,以ASOM监控安徽省81套国家级自动气象站运行为基础,统计评估了2010年自动站业务运行到报率、可用性的效能情况.根据基准站、基本站和一般站逐月运行效能统计特征,分析了未到报、报文格式错误和数据错误3者对可用性的影响,针对报文格式错误的个案特征,重点研究了出现报文格式错误与人机交互发报操作时间的定量关系,得到了定量化的发报阈值时间小于等于45 s.为提高自动气象站运行能力和业务质量,提出了解决报文字节格式错误的可行措施.     

自动气象站地温数值跳变故障分析及排除

自动气象站监控系统升级以来,通过监控系统监测到个别自动气象站温度要素数值出现不同程度跳变的故障现象。如某自动站某天13个时次的320 cm深层地温正点观测数据中,01时到02时,地温的正点数据从9.2oC下降到9.0oC,跳变0.2oC;06时到07时,正点数据从9.1oC上升到9.3oC,跳变0.2oC;0     

ASOM及自动站运行监控记录查询分析系统工作原理

“ASOM及自动站运行监控记录查询分析系统”的开发成功和应用,取得了以下两方面的成效：①提高了ASOM系统记录和自动站到报率监控的时效性和准确度。②自动站到报率记录数据库的建立,能够从每天大量的到报率数据中查询统计各种到报率的自动站,及时了解掌握自动站的运行情况,对于自动站故障进行统计分析,找出规律性的原因,有利于自动站的维护保障和到报率的提高。这对于自动站的运行监控和保障工作起到了很好的作用。     

自动气象站维修保障能力评估

自动气象站的设备故障及技术保障水平影响着其运行效能的发挥。基于综合气象观测系统运行监控平台(ASOM)中运行的2400多套国家级自动站,通过调研各型号自动站厂家备件以及22个省(区)2007—2008年国家级自动气象站故障信息和维修数据,统计平均故障维修时间和平均故障持续时间等量化指标,对自动站的维修保障能力进行了综合评估,并对自动站故障部位、故障原因进行了统计分类,从而为实现统一的故障管理、提高技术保障能力、促进自动气象站维修保障能力评估自动化与标准化奠定基础。     

基于新型自动站运行状态的数据质量判识

通过统计新型自动气象站相关设备监测点运行状态信息及同时段地温、气压、气温、湿度、风、降水6要素数据质量的正常或异常频率,对观测要素数据与设备状态信息做了相关性分析,并针对各要素统计了相关状态监测点的命中率、误警率等指标。结果表明通信状态、设备自检状态及传感器3个监测点运行正常时与观测数据间的一致性较好,正常命中率高于96%,而采集器、通信接口、计数器、AD、主板温度等部件状态异常时与观测数据间一致性较差,异常命中率低于3%。利用国内新型自动站运行状态文件来辅助判断相关观测要素质量,虽然在应用中还存在一定问题和需改进方向,但有利于改进数据质量控制方法、提高数据的真实性和可用性。     

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。     

ZQZ-A区域自动气象站故障排除与维护

针对ZQZ-A型区域自动气象站在运行过程中出现的故障特例,详细介绍各传感器、控制器及附属设备的故障排查方法及自动站数据的监控手段。     

自动站实时数据质量分析及质控算法改进

自动气象站实时资料对于气象预警、决策服务、预报验证等方面具有重要意义,为确保自动站实时资料的科学性和准确性,开展实时资料质量控制工作十分必要。对综合气象观测系统运行监控平台中国家级自动气象站2013年的数据质量情况进行了统计和分析,并基于自动站历史数据研究了特殊天气事件发生时气象要素的变化规律以及要素之间的内部一致性,提出了高湿事件和单站天气突变事件的判断条件以改进自动站质量控制算法,最后给出了新算法的应用情况,结果表明改进后的质控算法有效地降低了数据误判率,取得了较好的控制效果。     

自动站小时气温数据的质量控制系统研究

逐小时自动站数据对于气象灾害预警、决策服务及预报预测等十分重要。以国家级自动站小时观测气温数据为基础,分析研究了小时气温数据的疑误形式,针对各种疑误数据,利用国家级台站建站以来的日最高、日最低以及4时次(北京时02点、08点、14点、20点)定时观测气温数据,研制形成了适用于中国自动站(区域站和国家站)逐小时气温数据质量控制系统,并将此系统应用到2006-2010年中国27000多自动站小时气温观测数据中。结果表明：区域站的正确率、可疑率、错误率分别为99.43 %、2.24 ‰和3.45 ‰,国家站则分别为99.82 %、1.27 ‰和0.49 ‰;区域站和国家站数据的可疑率相当,但国家站错误率明显比区域站低一个量级。通过历史数据质量控制结果的分析,证明自动站气温质量控制系统设计合理,可以判断出错误和可疑数据,具有可用性。     

ASOM系统中自动站异常数据的检查与处理

综合气象观测系统运行监控平台(简称ASOM)已成为地面测报工作中不可缺少的一种监控工具。该系统能够反馈国家级地面自动站运行中存在的问题,监控及时发现和处理ASOM系统中自动站观测数据存在的问题,可以提高自动站观测资料的业务可用性水平,保障综合气象观测系统的稳定运行。该文根据近2 a来的工作经验,分析总结了自动站运行监控中观测数据存在的一些问题,并提出了处理方法。     

农田小气候自动观测系统效能评估

介绍了架设于稻田的农田小气候自动观测系统,并采用气象站数据与该系统采集的气象数据进行对比,分析该系统的实用性,且构建数据到报率、数据可靠率等指标对系统稳定性和可靠性进行评估.结果表明:该系统可为农业防灾减灾提供高精度的农田小气候信息,实用性强;数据到报率达94.5％以上,系统运行稳定;数据格式错误和数据异常时次少,数据可靠率达85.2％以上;雷电灾害是影响系统稳定性、可靠性最主要的因素.农业气象自动化观测系统总体效能较好,在农业气象研究和服务中具有明显优势.     

自动气象站与人工观测的数据对比分析

利用2003年1月至2004年12月兖州自动气象站观测资料和人工观测资料,对各气象要素进行了对比分析并探讨了两者差异形成的原因。结果表明:两种观测方式的观测数据虽然有一定差异,但在允许的精度范围内,其中平均地面最低温度、平均地面最高温度、地面极端最低温度和地面极端最高温度总体差值较大。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。     

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。     

自动气象站各气象要素现场校准时段的选择

选取山东有代表性的5个台站2005年9个月的自动站资料进行统计，得出其主要气象要素日极值在各时间点上的分布情况。结合每一要素的校准时间长度和台站的发报时次及内容，对各气象要素的校准时段进行了分析。结果表明，各气象要素最佳校准时段：湿度为8-10时，浅层地温为14-17时30分，深层地温为8-11时30分，风向风速为8-9时30分或16时30分-18时，气压为11-12时30分，蒸发为8-8时30分或17时30分-18时。据此合理安排自动站现场校准时各气象要素的校准时间和次序，可使校准工作对自动站数据的影响降到最小。     

自动气象站各要素传感器检定结果的不确定度分析

自动气象站是由各要素的传感器和数据采集器组成的。随着时间的推移, 各传感器和数据采集器的测量误差将会发生漂移。为确保各要素观测数据的准确、可靠并具有可比性, 定期开展自动气象站的检定和校准是非常重要的。通过检定将各要素系统误差控制在允许范围内, 并对检定结果进行不确定度分析, 是考察检定结果可信程度的重要步骤。本文依据自动气象站检定规程及JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》的要求, 并根据检定数据, 进行自动气象站的各要素检定结果的不确定度分析, 对自动气象站检定结果可信度评估具有指导意义。     

WRF-DA中地面观测资料同化方案的改进与应用

为了改善地面自动气象站观测数据在WRF-DA（the Weather Research and Forecasting Model-Data Assimilation）系统中的同化应用效果,提高数值模式的预报性能,对WRF-DA地面资料同化方案中温度和风速订正方案进行改进,形成地面资料同化更新方案。通过考虑地形高度差异对同化效果的影响,调整同化方案中地面要素由实际地形高度订正到模式高度的同化订正方案,提升地面观测温度及风速订正值的合理性。并进一步分析了2017年7月5日个例试验结果及2017年7月整月的批量试验,发现相比于使用原方案同化后的预报效果,选取更新方案同化地面自动气象站观测资料的模式预报效果在前9 h温度和风速的预报误差明显降低,且在24 h预报时效内更新方案对于模式预报均起到改善作用。      

人工影响天气后下游地面湿度响应分析探讨

2008年8月8日下午到夜间,针对北京地区西北部、西部和西南部强对流天气进行了人工影响天气作业。为了解大规模进行人工影响天气作业后下游地区地面湿度的变化情况,文章结合空中天气形势,利用北京城区和郊区215个自动站及非自动站资料进行降水分布研究,重点利用其有湿度记录的108个站资料,对大规模人工影响后的地面湿度变化结合同期降水资料进行分析,以期为今后大规模的人工影响天气提供实验依据。结果表明,2008年8月8日夜间北京地区引导气流为西南东北向,天气系统基本沿西南—东北向移动,18：00—00：00的6小时累计降水量,呈东北西南向带状分布,北京城区处在降水量比较少的＂豁口＂处,＂鸟巢＂无降水。人工影响天气部门在北京地区西南部进行大规人工模影响强对流天气作业。作业后,在大规模人工影响作业区下风方带状范围内,地面水汽压随时间具有明显的突变（地面水汽压突然减小,持续时间大致在25分钟左右）,且这种突变从由西南向东北减弱,突变开始的时间逐渐推后。在带状中心轴线附近这种突变比较明显,远离中心轴线这种突变减弱,开始突变的时间也推后;而在带状范围外,则没有这种现象。究其原因,主要由于大规模发射火箭弹进行作业,一是火箭弹尾喷的播撒作用,二是尾喷激起的强大扰动作用,有利于大的雨滴降落,或迅速长大后降落,形成下沉气流,下沉气流将高层的干冷空气带到低层引起地面水汽压减小;此下沉气流沿着引导气流向下游传播,在传播过程中逐渐衰减。进一步分析2008年8月8日20时500 hPa风,根据此高度风速大小估算大规模作业区距离分析地面水汽压发生较大变化测站的时间,发现测站地面水汽压的发生较大变化时间与由上游空气柱移来的时间比较一致。     

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。     

三种全球预报产品中国区近地面气温短期预报效果检验

全球气象预报产品是扩散模式、空气质量模式的重要基础资料和前提条件,其误差直接影响模拟结果的准确度。为考察不同气象预报产品的误差,选取2016年6月至2017年5月GFS、ECMWF、T639三种全球气象预报产品,利用中国2100个地面观测站数据,对预报产品中近地面气温进行了对比,并分析了其在不同季节、不同区域的特征。结果表明：在中国区域三种气象产品气温预报存在偏低预报的趋势,其均方根误差的年平均值为2.60—3.52℃,相关系数的年平均值为0.89—0.92,平均绝对误差的年平均值为1.87—2.67℃。整体而言,EC表现最佳,其余依次为GFS、T639。气温预报误差存在季节变化特征,三种产品均方根误差与平均绝对误差均表现为夏秋季优于春冬季,相关系数表现为秋冬季优于春夏季。气温预报误差存在明显的地域差异,三种气象预报产品的气温误差空间分布特征较为相似,在中国华东地区误差值表现较低,在西南地区误差较高。同时,其误差水平在中国沿海地区表现较低,在地形复杂地区表现较高。