自动观测霾、雾、轻雾与人工观测对比分析及订正

由于自动观测与人工观测的原理不同,造成了自动与人工观测数据之间的差异。选取了陕西2014年霾日、雾日、轻雾日的自动、人工观测月平均值以及30a气候月平均值进行对比分析,结果表明:2014年陕西霾日、雾日、轻雾日人工观测与30a平均值相比略有差异,自动观测比人工观测明显偏多,特别是霾日,是人工或30a平均霾日的10~68倍。利用中国气象局2015年发布的相关规定对2014年自动观测霾日进行订正,订正后大部分月份的霾日是人工观测或30a平均值的2~10倍,较未订正前减少了23%~91%,执行该规定使得霾记录基本趋于合理。     

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。     

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.     

能见度自动观测与人工观测数据比较分析

利用一定时间序列里自动观测与人工观测两种不同方法所采集到的能见度数据,进行归纳整理,分析比较,找出它们之间的差异,分析差异产生的原因,从中找出规律性,为以后能见度资料的应用提供理论上的参考依据。     

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。     

能见度自动观测与人工观测数据对比分析

结合陕西省气象业务实际,采用数理统计的方法,对经过预处理后的2 088组能见度样本数据进行归一化分组和统计,同时对蒲城站290组能见度样本数据进行分析并进行二次多项式拟合,得出自动站数据的矫正公式。结果表明:能见度人工观测数据普遍大于自动观测数据,人工观测更容易受人为主观因素如经验、视觉阈值等的影响;自动观测虽然受观测环境局部影响较大,但观测数据的比较性明显优于人工观测数据的比较性;人工观测和自动观测的结果基本没有相互订正的意义。     

陕西自动观测与人工观测相对湿度差异分析

分析运城市高温气候特征及环流特点,找出运城市高温天气预报指标,建立高温预报方法。采用模式误差订正、气候值消空订正、预报指标补漏订正相结合对中央台指导产品的极端最高气温作出订正。     

2013年初江苏连续性雾-霾天气的特征分析

利用FNL资料、污染物颗粒浓度资料以及常规气象资料对2013年1月12—16日江苏地区的连续性雾 霾天气过程的环流形势、地面气象要素特征、大气边界层结构及大气污染状况等进行了分析。结果表明：高空形势变化平稳、中低层的暖平流配合稳定少动的地面气压场为雾 霾天气的发生提供了有利的环流形势;持续变化较小的气压梯度和较低的风速以及相对湿度的增大和PM2.5、PM10的浓度的变化为雾 霾形成和发展提供了条件;雾 霾期间低层都存在不同程度的逆温现象,混合层高度与AQI呈反相关关系,当混合层高度越低,AQI就越高,污染就越严重,能见度就越差;相对湿度的升高和PM2.5在污染物颗粒中的富集,是导致能见度下降和持续污染的首要原因,而强冷空气带来的大风降温是污染物颗粒被快速清除的重要动力机制;影响南京的污染物来源为：黄海、安徽地区、北方污染物的输送和本地的局地污染。     

基于自动观测资料的浙江省霾日判识指标研究

基于逐小时自动观测资料,综合考虑能见度、相对湿度和PM_(2.5)浓度的变化及其持续时间,拟定四种方案来判识霾日,从而对浙江省近两年的霾日进行回算。结果对比分析表明:综合考虑能见度、相对湿度、PM_(2.5)及持续时间的判识方法是可行的,得到的霾日数在合理范围内,能较好的反映霾天气的空间分布、日变化、季节变化和污染天气发生的状况;相对湿度条件的不同使得夜间霾次数波动较大,从排除弱降水和轻雾影响的角度来看,相对湿度阈值定为小于90%更为合理。     

绥化市自动观测与人工观测数据的差异分析

1引言黑龙江省绥化市所辖10个县(市、区),根据省气象局要求,除肇东、庆安因特殊情况外,其它8个气象站都第一批安装了地面有线综合遥测气象仪(Ⅱ型),并陆续于2003年9月21￣30日安装调试成功,2004年1月1日正式进行同步对比观测。地面有线综合遥测气象仪(Ⅱ型)自动观测项目有:气压、气温、相对湿度、降雨量、风向风速、地温等。观测中发现自动观测与人工观测数据存在差异,对出现差异的主要原因进行了分析,并用对比分析的方法对各基本气象要素差值形成,从它们的感应元件和观测原理方面分析原因。差值小的气象要素只进行单站分析,差值大的气象要…     

自动观测与人工观测数据差异的初步分析

利用2004—2007年内蒙古地区50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、相对湿度、地表温度进行了差异分析,统计了两种观测之间的对比差值。对各要素观测差异在全区的分布特点进行了分析。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。     

地面人工观测与自动观测数据对比情况分析

对百色地面气象观测站2004年1月至2005年12月人工观测和自动观测气象要素对比情况进行分析比较.     

四川地区人工观测日照时数与自动观测对比分析

本文用2019年1～3月四川全省156个国家级地面观测站日照时数平行观测资料,对比评估了自动与人工观测日照时数的小时、日值一致性及分级一致性,分析空间分布规律和不同日照时长对一致性的影响,结果表明：大多数台站人工日照时数略> 自动观测,人工观测值较自动值偏小的台站、二者间均方根误差较大、小时相关系数较低的台站均多出现在盆地地区;攀枝花、甘孜、阿坝、凉山(以下简称“攀枝花、三州”)等日照充足的地区相较于多阴雨的盆地,人工与自动日照时数更接近;攀枝花、三州区域人工观测在日照时长较长的情况下更准确,盆地区域人工观测在日照时长较短的情况下更准确;日自动日照时数> 8h时,人工观测值较自动值易出现偏小,全省人工观测值与自动观测值之间的误差更小,相关性更高;日自动日照时数< 8h时,人工观测值较自动值易出现偏大,在2～8h时,全省人工与自动观测值之间的误差更大,相关性也更差。     

人工观测与自动观测地面最低温度的差异分析

分析在地面温度下降到零度以下时,自动站的地面最低温度与人工站的地面最低温度差异明显增大的原因,为两者资料能正确应用提供依据。     

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。     

自动气象观测与人工观测气温差异分析

利用陕西省96个气象站2004--2007年自动与人工平行观测的气温资料,分析陕西全省和不同自然区人工与自动观测气温的差异及引起差异的原因。结果表明：自动观测比人工观测的日平均气温平均偏高0．03℃,标准差为0．26℃。78．6％的样本月平均气温对比差值在0．2℃之内,在不同自然区自动与人工观测气温对比差值在0．2。c之间的百分率基本相同。气温对比差值的日、月变化规律明显,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,自动观测仪器性能不稳定会造成较大的数据偏差。     

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。     

自动与人工观测数据的差异分析

自动与人工两种观测技术体制所获取的气象数据之间的差异,是仪器原理差异、观测的时空差异、采样方式与样本数的差异、观测时次的差异等造成的。自动观测的数据优于人工观测,更能反映大气的真实状况。