自动站与人工站数据对比分析

由于仪器工作原理、数据观测时间以及数据采样方式与样本数的不同，人工站与自动站观测的数据存在着明显的差异。通过两组数据的对比分析，对误差原因进行了初步诊断，认为自动站对气象要素的反映更接近实际。     

自动站与人工站观测数据差值综合对比分析

通过对自动站和一般人工站冬、夏两个季节各要素采样观测数据的比较。对比两种观测值之间的差值。分析形成差异的原因。     

大连自动站与人工站观测数据的差异对比分析

利用2005—2006年大连自动气象站与人工站观测的温度、气压、降水、相对湿度、0 cm地温和风速风向等资料,对其差值、粗差率、一致率和风向相符率等进行对比分析。结果表明：自动站与人工站气温、本站气压、降水和0 cm地温观测差值较小,其准确度能够满足日常业务使用;而相对湿度、10 min与2 min风速和风向相符率观测差值较大,距离正常业务使用有一定的距离。因观测数据采集方法不同、感应器所处的环境不同、观测仪器原理不同、观测样本不同、观测时间的差异和人为因素的影响是造成对比观测差异的主要原因。     

自动站数据和人工站数据对比分析

本文利用上蔡县气象局2004年1月1日~12月31日同期自动站和人工站数据年报表资料,分析两者的异同点。1气压两者的月、年平均值基本没有差别,月极端气压有一定差别,且自动站极值均低于人工站极值,尤其是是12月份,自动站最高气压偏低人工站最高气压0.6 hPa,3月和8月自动站最低气压     

人工与自动日照观测数据对比分析

对黑龙江省2019年1-4月84个国家气象站暗筒式日照计(人工观测)和DFC2型光电式数字日照计(自动观测)的日照时数进行对比分析。结果表明:自动观测比人工观测有更高的灵敏度和分辨率,自动观测达到分钟级。自动观测的日照时数高于人工日照0.1 h,数据完整率达到96%以上,24 h日照时数一致性均值较高,一致率在71%-83%之间。中午时段的一致性好于早晚。     

内蒙古自动站与人工观测数据差异对比分析

利用2006年内蒙古自治区共36个自动站和人工站平行观测资料,对观测得到的气象要素进行了统计和评估。通过分析气温、气压、相对湿度、风等要素的对比差值及其标准差、对比差值的频次分布和空间分布等,探讨自动站与人工观测数据差异的可能原因。结果表明：内蒙古自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异,对所有台站平均而言,其差异均在自动站差值允许范围之内。产生差异的原因：观测仪器结构与观测原理差异、观测时空差异、观测方式差异等,在将人工观测数据与自动观测数据连续使用时,需要根据当地情况进行适当订正,以确保资料的连续性。     

DZZ5新型自动站直射表日照观测与人工观测对比

西藏林芝DZZ5新型自动气象站的太阳直接辐射表配备全自动精密双轴跟踪仪,具备自动观测日照的功能。通过比较新型日照观测仪器和暗筒式日照计所获取资料的差值,给出人工观测资料的换算系数概念,并进一步分析不同差值的形成原因和规律,为衔接使用人工观测日照资料的各种科研工作提供理论依据和参考。按照气象辐射观测业务工作的相关要求,对DZZ5新型自动气象站的设备配置和测报软件方面存在的问题提出具体改进建议,使其达到日照自动观测能稳妥、可靠地取代人工观测的目的。     

自动站与人工观测常规气象要素差异对比分析

利用青海省海西州所属气象站人工与自动平行观测资料,统计分析气温、气压、相对湿度、风要素观测差异,探讨差异产生的原因。结果表明:自动站与人工观测常规气象要素均存在一定的差异,自动站气温、风普遍高于人工站观测值,气压、相对湿度自动站观测大多低于人工观测值,没有一个站各要素偏差都在评估允许范围内的;观测仪器结构与观测原理的不同、观测时空差异、观测方式的不同是造成偏差的主要原因。     

日照观测的自动审核

自动站单轨运行后,日照观测主要还是采用原有人工方式.每日日照观测后还需进行人工审核.为了减少人工审核造成的误差,提高工作效率,现根据日照审核应注意的主要问题,提供了相应的解决办法,实现日照观测的自动审核.     

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。     

山西省日照平行观测资料对比分析

<正>1引言日照是指太阳在一地实际照射的时数。日照时数也称实照时数[1];其定义为,在一给定时间,太阳直接辐照度达到或超过120瓦·米^-2(W·m^-2)的那段时间总和,以小时(h)为单位,取一位小数。日照时数表示一个地区接受太阳光照射的时间长短,直观反映太阳辐射,是农业生产重要的环境因素,对人民的日常生活影响重大。日照时间的长短决定了对太阳能的利用程度,也对当地的气候资源具有较高的分析     

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.     

益西卓玛1 冉光辉1 白宇轩2

利用林芝国家基准气侯站冬季(2018年12月-2019年2月),CHP1型太阳直接辐射传感器、DFC2型光电式数字日照计、暗筒式日照计在不同天气模式下的测量值分类进行对比分析。结果表明：三种仪器两两测量值对比绝对偏差和相对偏差,直接辐射传感器测量值在“阴云”、“多云”、“云晴”比暗筒式日照计低,从大到小的顺序为“晴天”＞“阴云”＞“多云”。DFC2型光电式数字日照计仅“晴天”测量值比暗筒式日照计高,其余则低。从大到小顺序为“晴天”＞“多云”＞“阴云”;三种设备测量值可以相互替代,取消人工观测设备后,日照资料可以合并使用。     

Estimating sunshine duration from other climatic data by artificial neural network for ET0 estimation in an arid environment

Sunshine duration data are desirable for calculating daily solar radiation (R _s) and subsequent reference evapotranspiration (ET₀) using the Penman–Monteith (PM) method. In the absence of measured R _s data, the Ångström equation has been recommended by the Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations. This equation requires actual sunshine duration that is not commonly observed at many weather stations. This paper examines the potential for the use of artificial neural networks (ANNs) to estimate sunshine duration based on air temperature and humidity data under arid environment. This is important because these data are commonly available parameters. The impact of the estimated sunshine duration on estimation of R _s and ET₀ was also conducted. The four weather stations selected for this study are located in Sistan and Baluchestan Province (southeast of Iran). The study demonstrated that modelling of sunshine duration through the use of ANN technique made acceptable estimates. Models were compared using the determination coefficient (R ²), the root mean square error (RMSE) and the mean bias error (MBE). Average R ², RMSE and MBE for the comparison between measured and estimated sunshine duration were calculated resulting 0.81, 6.3 % and 0.1 %, respectively. Our analyses also demonstrate that the difference between the measured and estimated sunshine duration has less effect on the estimated R _s and ET₀ by using Ångström and FAO-PM equations, respectively.     

四川省自动气象站与人工站观测数据对比分析

本文利用四川省基本(准)站的自动观测和人工观测资料,对2004年对比观测期间的温度、降水进行了统计分析.结果发现:94.5%的台站人工站与自动站的气温对比差值在误差(±0.2℃)允许的范围内,并且64.1%的台站自动站观测的气温比人工站偏高;自动站与人工站的降水量的差异与气温的差异比较起来明显比气温大,且71.8%的台站自动站的降水量比人工站偏多.     

四川省自动气象站与人工站观测数据对比分析

本文利用四川省基本(准)站的自动观测和人工观测资料,对2004年对比观测期间的温度、降水进行了统计分析。结果发现:94.5%的台站人工站与自动站的气温对比差值在误差(±0.2℃)允许的范围内,并且64.1%的台站自动站观测的气温比人工站偏高;自动站与人工站的降水量的差异与气温的差异比较起来明显比气温大,且71.8%的台站自动站的降水量比人工站偏多。     

江西省闪电定位资料与人工观测雷暴日的对比分析

利用江西省81个气象站1984—2013年雷暴日观测资料和2010—2019年闪电定位资料,对比分析了3—19 km半径下闪电日数与雷暴日数的关系。结果表明,全省范围内闪电日数与雷暴日数相等的监测半径置信区间为10.1—11.5 km,监测半径为 10 km 和 11 km 时全省闪电日数与雷暴日数差异不显著,相对偏差最小。聚类分析表明,全省闪电日数与雷暴日数相等的半径可分为5个区域：R1—R5,对应闪电日数与雷暴日数相等的半径均值分别为14.5、9.4、9.6、10.5、10.2 km。     

Precise estimation of hourly global solar radiation for micrometeorological analysis by using data classification and hourly sunshine

We have developed a method for estimating hourly global solar radiation (GSR) from hourly sunshine duration data. This procedure requires only hourly sunshine duration as the input data and utilizes hourly precipitation and daily snow cover as auxiliary data to classify time intervals into six cases according to weather conditions. To obtain hourly GSR using a simple algebraic form, a quadratic function of the solar elevation angle and the sunshine duration ratio is used. Daily GSR is given by a sum of hourly GSRs. We evaluated the performance of the newly developed method using data obtained at 67 meteorological stations and found that the estimated GSR is highly consistent with that observed. Hourly and daily root-mean-square misfits are approximately 0.2 MJ/m²/h (~55 W/m²) and 1.4 to 1.5 MJ/m²/day (~16 to 17 W/m²), respectively. Our classification of weather conditions is effective for reducing estimation errors, especially under cloudy skies. Since the sunshine duration is observed at more meteorological stations than GSR, the proposed new method is a powerful tool for obtaining solar radiation with hourly resolution and a dense geographical distribution. One of the proposed methods, GSRgrn, can be applicable to hourly GSR estimations at different observation sites by setting local parameters (the precipitable water, surface albedo, and atmospheric turbidity) suitable to the sites. The hourly GSR can be applied for various micrometeorological studies, such as the heat budget of crop fields.