自动观测与人工观测相对湿度比对分析

为了确定现有相对湿度自动观测与人工观测数据是否具有可比较性以及它们之间的偏差情况,利用全国保留人工观测的8个国家基准气候站2007—2013年的自动与人工观测相对湿度的整点资料进行比对分析,结果表明:自动气象站相对湿度的观测结果系统性低于人工观测结果,且随着相对湿度增加,两者系统偏差增大,系统偏差为-5.69%~-0.1%,标准偏差为2.02%~4.71%;夏季自动观测与人工观测相对湿度的差异最大且与环境风速有关,在低风速下自动观测与人工观测差异较大,随着风速增大,差异逐渐减小;气温对相对湿度观测也有一定影响;两类观测逐小时数据未见明显的时间差异;自动观测与人工观测相对湿度偏差,清晨相对湿度较高时高湿地区台站偏差较大,下午相对湿度低时偏差较小。     

江苏省能见度的人工与自动观测差异分析

对江苏省2011年全年逐时能见度的自动、人工观测数据进行了统计分析,结果表明:二者具有相当一致的统计特征,全省总相关系数0.73,一致率95.03%;但亦存在一定差异,整体上人工较自动观测数据偏大数公里,偏大程度在17%~55%,且空间差异显著;对不同条件下能见度的对比分析显示,自动与人工观测在低能见度条件下最为接近,且二者差异存在着明显的日变化特征;对能见度自动与人工观测偏差长序列的初步分析,显示统计订正是可能的,但对于不同级别的能见度,自动观测相对与人工有不同的倾向。     

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。     

人工与自动大气能见度观测的对比分析

大气能见度是最重要的气象学指标之一,其准确观测对气象及相关领域具有重要意义。在实际观测中经常存在器测数据与人工观测数据差异明显的现象,用对比观测期贵阳国家基准气候站的大气能见度仪器观测与人工观测数据分析,结果表明:人工与自动观测数据还是有较好的一致性、相关性。大气无雾、污染环境下,人工观测存在主观差异,能见度观测值偏大,前向散射能见度仪自动观测结果稳定,观测数据接近大气能见度的真实值。在局部雾带、大气受污染环境下,人工观测能见度平均误差低于自动观测数据平均误差。在大气受污染环境下,前向散射能见度仪自动观测的能见度偏小。前向散射能见度仪自身的清洁度等因素对观测值起到了至关重要的影响,在仪器使用过程中应引起足够重视。     

广东省能见度自动观测系统资料评估分析与订正

利用广东省能见度自动观测系统22个站点2011年的人工观测和自动观测的能见度资料,分析了人工观测与自动观测的能见度资料的相关系数、均方根误差等,并对自动观测资料进行了订正。分析结果显示:人工观测与自动观测能见度的分布大致相同,表现为沿海的能见度高于内陆,粤东高于粤西,主要低能见度区域集中在珠江三角洲和粤西的内陆地区;自动观测能见度的准确性主要受到仪器工作原理局限性、气溶胶类型和气象条件的影响。对能见度自动观测资料订正结果显示:订正后,在低能见度时,大部分站点的均方根误差在3km以内;在高能见度时,大部分站点均方根误差在8km以内,平均为6km左右。利用统计方法对器测能见度值作数据订正,能有效减小测量误差,使能见度自动观测系统能基本满足能见度自动化观测需要,特别是低能见度事件的服务需求。     

基于自动站资料的灰霾观测判据研讨

针对当前有较大争议的灰霾观测中两个判据(能见度和相对湿度)的阈值选取问题,对嘉兴市2007—2009年人工观测灰霾记录,观测站能见度自动仪及相对湿度等资料以及2007—2009年环保部门空气污染指数、周边地市霾日进行了对比分析,对人工观测灰霾日数的合理性进行探讨;并进一步根据同年份能见度自动仪资料及相对湿度自动站资料,调试不同的阈值,将得出的灰霾天数与人工观测值再次进行对比,最终提出一个适用于本地实际的灰霾日观测判据,并指出经过订正后的自动站资料可替代人工观测值用于霾雾的辨析。     

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。     

人工观测与自动观测各类温度数据对比分析

利用2006-2010年长春国家基准气候站人工与自动两种观测系统并行观测期间的温度(气温、地温)资料,计算温度(气温、地温)对比差值,统计它们的时间变化频率分布,对其对比差值的标准差、粗差率、一致率变化情况进行计算分析,分析两种观测数据存在差异的原因,从而阐述自动观测温度具有良好的代表性、准确性和比较性。     

DFC3型光电式数字日照计与暗筒式日照计观测数据的差异分析——以电白国家基准站为例

该文对电白2019年7月—2020年6月的人工与自动观测日照数据作对比分析,特别是对日出日落时段的日照数据差异进行较详细的分析。结果表明：自动观测日照总时数稍小于人工观测日照总时数;两者有较好的一致性,月日照总时数显著相关,呈现出一定的季节性差异;逐日日照差值主要集中在-1~1 h之间;在日出日落时段,较低能见度和较大相对湿度对人工观测日照数据有较大影响;在气温较高、云系变化快的季节和时段,人工操作不当可能加大与实况的误差,使得人工观测日照数据比自动偏多;在阴雨天或日出日落时段,受自动仪器灵敏度更高及人工操作影响,人工观测日照数据比自动偏少。由此可见自动仪器明显比人工精度高、性能稳、更加灵敏。建议在进行该要素质控和误差订正时,应分不同时段不同天气状况进行。     

自动站与人工观测气温的对比分析

根据2000年自动站和人工观测气温资料, 对两种气温序列进行了对比分析, 以了解仪器改变对观测数据产生的影响以及为换型后数据的连续使用提供科学依据。结果表明:除个别地区以外, 自动站与人工观测气温偏差都在允许范围之内或略超出允许范围, 季节性和地域性差异不大; 由于自动站温度传感器灵敏度高, 所以在日出日落、日气温最高和最低时与人工观测偏差较大; 自动站观测气温与历史序列无显著性差异。自动站可以用于业务, 但需进行一定时间的平行观测, 尤其在西北及高山站更为必要。     

饶平站能见度仪器测量与人工观测对比分析

利用饶平站2011年1-12月定时人工观测能见度资料,对比Belfort M6000能见度仪测得的能见度数据,分析表明:M6000能见度仪器测值与人工观测值在0～20 km两者相关性高,随着能见度的增大两者差距也越大;能见度仪器测量相比人工观测具有高精度、数据客观、不受人为因素影响等特点;人工观测能见度观测范围广,观测所得为周围大气平均状况,在大气不均匀下误差较小;出现视程障碍天气现象时M6000能见度仪测量值在空气中含有高水汽、液态水的情况下比人工观测能见度值明显偏小.     

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。     

自动气象站与人工气象站观测的气压差异分析

文章利用赤峰站和开鲁站2008年自动气象站和人工气象站平行观测期间本站气压的对比观测数据,对两种不同的资料进行了对比分析,结果表明:自动气象站与人工气象站的气压不满足正态分布,赤峰气象站人工观测数据比自动观测平均偏高0.26hPa,开鲁站人工观测数据比自动观测平均偏低0.01hPa。     

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。     

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.     

机场主导能见度仪器自动观测方法研究

主导能见度是航空活动能否正常进行的重要标准之一。伴随我国通用机场建设,主导能见度的自动观测具有重要的实际意义。本文使用中值法、图形比例法和均值法3种方法,利用机场现有多套能见度传感器进行主导能见度自动观测,并使用3种方法研究分析了天津、大连、海拉尔、成都和重庆5个机场2014年12月10日起连续100天的07:00和19:00 2个时间点的多能见度传感器测量值。结果表明:相比于中值法和图形比例法,均值法具有更小的观测偏差;观测原理和方法、能见度传感器数量、地区气候差异和观测位置差异是影响主导能见度自动观测数据质量的主要影响因素。     

南京自动气象站与人工观测风速差异分析

利用南京2004和2005年的自动站和人工站的观测数据,分析了定时风速、自记风速、日最大风速和日极大风速的差异情况,发现定时风速和自记风速均是自动站观测数据大于人工观测数据,日最大风速也是自动站数据大于人工观测数据的时次较多,而日极大风速则是自动站数据普遍小于人工站观测值,这表明:我国地面观测系统改革后,观测资料的连续性受到了一定的影响,做好各类要素的连续性评估是很有意义的.     

黑龙江省人工观测与自动观测气象数据均一性检验

由于人工观测与自动观测在仪器原理及观测方法上均有很大的不同,如何对2种观测结果进行检验具有重要的现实意义。本文从检验原理及检验方法上进行了论述,并随机选取黑龙江省8个观测站2005年1~12月每日02、08、14、20时的平行观测资料,对所有观测要素的人工站和自动站观测结果进行检验。结果表明:人工观测结果和自动观测结果所有要素无显著差异率接近96%,均一化水平较高。总体来看,黑龙江省人工站和自动站观测结果在冬、夏季均一性较差,要素间的差异较明显;春、秋季均一性较好,差异性较小。其中差异性要素冬季集中在相对湿度、浅层地温,夏季集中在地温、风速。此外,造成二者差异的原因主要体现在高纬度环境对观测仪器的影响、观测仪器与方法、人工观测误差与人工维护、观测时间等方面。如要进一步完善自动站观测结果,需要针对本省气候特点和影响差异性的原因做出调整和修订。     

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.     

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。