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.     

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。     

Model 6000型前向散射能见度仪性能评估及数据订正

介绍了器测能见度测量仪器的分类与测量原理。通过对目前珠江三角洲布网观测的前向散射式能见度仪的原始信号进行分析,探讨影响能见度测量性能的主要因素。结果显示:发射能量与气温呈反相关,在数据处理中可以通过归一化处理去掉其影响;背景噪声的波动具有明显的日变化,主要受光辐射的影响,安装能见度仪时应注意方向和位置,尽量减少背景噪声,提高仪器信噪比。通过能见度仪测值和人工观测值的比较分析表明:两者的变化趋势基本一致;在能见度小于15 km时,量值比较吻合;在能见度大于15 km时,器测值明显大于人工观测值;利用统计方法对器测值作数据订正,能有效减少高能见度的测量误差。利用激光雷达反演能见度,将其反演值与能见度仪测值进行比较,表明两种探测方法具有较高的相关性。     

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。     

M6000型能见度仪与人工观测能见度差值分析

利用阳江气象站2013年7月至2014年3月的观测资料,分阶段探讨了M6000型能见度仪与人工观测能见度的差值特征及其造成原因,并探索了提高能见度仪观测质量的方法。结果显示：两者的差值主要集中在-20~30 km之间,且差值的绝对值随着能见度的增大而增大;总体上差值正常的时次占90%,在有天气现象时,自动观测能见度偏小比较明显,能见度小于等于5 km时负误差率最大,平均差值为负值且异常率最高。造成两者存在差值的原因是多方面的,除了人工观测的主观习惯性误差外,两者在概念、测量原理上的不同和仪器的维护不当也是造成差异的原因之一。通过加强能见度仪的日常维护,可以提高自动观测能见度的质量,用自动观测能见度来判断霾天比较接近实际,在雾天通过对自动观测值作适当的正向修正,也能提高两者的一致性,基本能够满足能见度自动化观测的要求。     

前散式和透射式能见度仪的综合观测试验及对比分析北大核心

通过在野外观测基地和能见度计量检测实验室开展的前散式和透射式能见度仪对比观测试验,获取了能见度和其他气象与环境要素的同步观测数据,分析了不同大气环境条件下能见度测量值差异及其产生原因。结果表明:在能见度环境模拟舱内,两种能见度仪的测量值具有较好的一致性,但在自然环境中,两种能见度仪的测量值差异随能见度上升而快速增大。在不同天气现象出现时,前向散射仪与大气透射仪的测量值比值(VIS_(FS)/VIS_(T))规律性变化明显,总体呈现随能见度上升而增大的趋势。无降水时,低湿情况下大气颗粒物吸收作用明显,透射能见度仪测量值远小于前散能见度仪测量值,两者均随PM_(2.5)质量浓度的增加而下降,且其差异也随之减小;高湿情况下大气颗粒物的散射作用在大气消光中占绝对优势,两种能见度仪测量值趋近。     

2006年夏季塔中一次沙尘暴发生期问近地层气象特征个例分析

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站的两种前向散射能见度仪(CJY-1C和FD12)2009年6月14日-8月5日的探测数据和人工目测数据对各种天气下的能见度变化进行了对比分析.结果表明,FD12和CJY-1C型能见度仪数据有很好的一致性.在能见度较低时,FD12型能见度数据与平均值偏离程度最小,测量更加稳定.FD12型能见度仪数据更接近于目测能见度数据.对于两种能见度仪,两者在扬沙天气的相关性最好,浮尘天气下的相关性较好,沙尘暴天气次之,典型晴天下的相关性最小,可在监测浮尘和扬沙天气时互相替代使用.     

塔克拉玛干沙漠腹地两种能见度仪测量结果的对比分析

利用塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站的两种前向散射能见度仪(CJY-1C和FD12)2009年6月14日—8月5日的探测数据和人工目测数据对各种天气下的能见度变化进行了对比分析。结果表明,FD12和CJY-1C型能见度仪数据有很好的一致性。在能见度较低时,FD12型能见度数据与平均值偏离程度最小,测量更加稳定。FD12型能见度仪数据更接近于目测能见度数据。对于两种能见度仪,两者在扬沙天气的相关性最好,浮尘天气下的相关性较好,沙尘暴天气次之,典型晴天下的相关性最小,可在监测浮尘和扬沙天气时互相替代使用。     

浙江省人工观测与仪器观测能见度对比分析

随着自动能见度仪的使用越来越多,它所受关注和重视的程度也越来越高,利用2011年全省人工观测与仪器观测能见度资料,对全年能见度空间分布做了分析,能见度高值区位于西南山区和东部沿海地区,低值区位于杭州地区、金衢盆地及湖州部分地区。以杭州为例分析两种能见度资料在不同能见度水平和天气现象下的一致性,当能见度小于1 km时,两种能见度资料误差较小,能见度在1~10 km之间,误差有所增加,当能见度在10 km以上时,误差较大,仪器观测能见度只有一定的参考性。在考察天气对能见度的影响时发现,人工观测能见度波动较大,降水的分布不均匀对于能见度测量有较大影响,因此在测量霾天气能见度时应排除降水对能见度的干扰。     

毫米波雷达在港口海雾观测和能见度反演中的应用

利用2014年12月和2015年3月浙江省宁波市北仑海港光明码头毫米波雷达观测数据及分布在毫米波雷达附近的4部前向散射能见度仪观测数据,开展海雾联合观测实验,建立雷达反射率与海雾能见度的关系。结果表明:(1)毫米波雷达可以获取海雾的内部结构、分布范围、云雾强度随距离和高度的变化趋势;(2)当雷达反射率上升时,能见度降低,反之升高。通过毫米波雷达反演的能见度与能见度仪观测值有较好的相关性;(3)订正后的反演算法进一步提高了毫米波雷达反演海雾能见度的准确性。     

广州站能见度数据质量评估及其参数化研究

利用广州地面观测站（简称广州站）的两种能见度仪和人工观测的能见度资料,分析两种观测方法之间的一致性和差异性,并对广州站能见度建立参数化模型。研究结果表明,不同的能见度范围和观测时次,两者均有较好的一致性;当能见度为3 km以下及10 km以上时,两者一致率较高;在5次正点观测的器测和目测值一致率均高达90%以上。10~30 km范围内的平均相对误差较低,其余范围均高于20%。在11、14和17时的相对误差低于10%,08和20时的相对误差较高。能见度在1~10 km范围内,随着能见度的增大,器测与目测平均相对误差增大,仪器粗差率增大。另外,基于大气相对湿度、颗粒物数浓度建立广州站能见度参数化模型,能较准确模拟出能见度变化的趋势。实际检验表明,模拟值与实况误差基本小于3 km。因此,该模型可以预报广州站的能见度,为准确判断广州市能见度变化提供一定的参考依据。      

基于数字摄像能见度仪的北京地区降雨和雾霾天气能见度对比分析

数字摄像能见度仪（Digital Photographic Visibility System,DPVS）仿照人工目测能见度的原理测量大气能见度。本文应用2017年3—8月北京地区DPVS、前向散射仪（PWD22）、大气透射仪（LT31）三种观测仪器在降雨天气和雾霾天气观测数据进行了对比。结果表明：能见度观测数据与相对湿度、颗粒物浓度、降水粒子等要素之间有明显的负相关性;在低能见度天气条件下,三种仪器观测数据变化趋势一致,但存在一定的差异;DPVS在中雨天气、大雨天气、暴雨天气和中度雾霾天气中,观测数据离散性更小,稳定性更好。但DPVS在白天和夜间的交替过渡期观测值不够稳定,这也是今后算法优化的重点方向。     

横山站雾的成因分析与记录

1　观测到的雾某日 0 7:1 0 ,观测员接班巡视仪器时 ,能见度较好 (≥ 1 0 .0 km) ,没有轻雾、雾现象 ( 0 5时能见度 1 2 .0 km) ,观测员刚从观测场回到值班室 ,从窗口看到外面大雾弥漫 ,观测能见度只有0 .2 km;另一日 ,0 8时观测时能见度记录 1 2 .0km( 0 5时能见度 1 2 .0 km)     

能见度人工观测与能见度仪遥测资料的差异

利用番禺区2005年1～12月每天08:00、14:00和20:00时的人工观测资料,对比FD12P前向散射能见度仪测得的能见度(vis)资料,分为vis＜1.0,1.0≤vis≤2.0,2.0＜vis≤5.0,5.0＜vis＜10.0,10.0≤vis≤13.0和vis＞13.0等6种情况,进行相关系数和差值等计算,分析出人工观测和能见度仪测得的能见度资料的差异,并得出FD12P前向散射能见度仪的遥测资料的可用性.     

长短期记忆神经网络(LSTM)模型在低能见度预报中的应用

利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R²=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R²=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R²=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。     

榆林自动气象站系统半年初评

地面有线综合遥测仪 ( 型 )从 2 0 0 3年 1月1日起在榆林站已运行半年有余 ,期间各传感器运行良好 ,各观测要素与人工站资料对比基本正常 ,没有出现粗值和野值。1　各传感器评估1 .1　气压气压传感器运行较稳定 ,人工观测时间 (每时 5 6分 )与自动站记录时间 ( 0 0分 1 5秒 )接近 ,气压本身变化较平稳 ,与人工站相比 ,月平均值偏低 0 .2～ 0 .5 h Pa。各定值比人工观测值低 0 .5h Pa左右 ,个别低 1 .0 h Pa,可能由观测员视差及气压表调整水银面引起。也有一次高 0 .4h Pa。1 .2　温湿度气温传感器运行稳定 ,与人工观测值比较 ,月平均值 1…     

基于Himawari-8卫星AOD产品的河南省能见度反演研究

利用2018年12月—2019年2月Himawari-8卫星气溶胶光学厚度数据产品与河南省119个国家地面观测站能见度观测资料,建立线性混合效应模型,并基于卫星观测AOD数据反演了河南省地面能见度。结果表明：Himawari-8卫星的AOD产品与Aqua的AOD产品一致性较好。线性混合效应模型反演的地面能见度与台站观测的能见度相关性可以达到082（P<005）,反演的能见度均值与观测能见度均值仅相差05 km。通过2018年12月16日14时个例分析,能见度的分布与地面观测基本保持一致,反演的地面能见度空间分辨率达到2 km。     

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。     

京津冀及周边地区冬季能见度与PM2.5浓度和环境湿度的多元回归分析

2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM_2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM_2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM_2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM_2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM_2.5浓度与环境湿度（由露点温度、温度代表）对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM_2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM_2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM_2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM_2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下（相对湿度95%以上）的雾滴消光引起,与PM_2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。