江苏省自动站与基础站降水观测资料质量分析

以江苏省2006年夏、秋季自动站降水资料为例,对逐时、逐日自动站降水进行对比和统计分析。为降低资料插值过程中的不确定性,对插值方法进行了修正。由南京、扬州、无锡和常州基础站降水资料与相应自动站降水修正资料的对比可以发现,弱降水事件的发生频率高,且无论对于5mm／hvX内的逐时降水还是10mm／dvX内的逐日降水,自动站与4个基础站均有显著差异,因此对江苏省自动站降水资料进行系统订正具实际意义。另外,对阵性降水和锋面降水的分析发现,无论降水量级大小,基础站降水大于自动站降水的几率高,因此有必要进一步对自动站网的建设进行完善。由于自动站与基础站有一定的差异,建议对自动气象站的资料质量进行系统的评估。     

自动气象站异常情况的分析和处理

总结了自动气象站日常工作中出现的几种异常情况,列举实例进行了详细分析并提出了相应的处理措施,对提高台站的测报质量有一定的帮助。     

自动站与人工站降水差值的原因分析

利用青海省自动气象站雨量传感器测得的逐时、逐日月降水量,人工站每小时虹吸式雨量计降水量资料和雨量器实测的逐日降水量资料,对差值产生的原因进行了分析。     

多普勒雷达降水产品与自动站降水实况对比分析

以2005年9月台风“卡努”的一次暴雨过程以及2005年梅雨期的降水为例,通过对多普勒雷达的累计降水量估计的图像产品与自动站实况的对比分析,定性研究雷达产品与实况的偏差程度及原因,并提出改进意见。     

自动站仪器常见故障的分析处理

根据多年来在维护自动气象站业务运行中所解决的几种仪器故障的工作经历,总结出了几条在自动站运行维护过程中分析、判断和迅速处理仪器故障的方法和经验。     

北京地区自动站降水特征的聚类分析

利用2007—2010年北京123个自动气象站逐时降水观测资料,采用聚类分析方法,对北京的主城区、西部和北部区、东北区、东南区共分为4个区域的逐时降水时空分布特征进行了分析。结果表明:通过与实际地形和下垫面类型比较,自动站分类较为合理,避免了在区域划分方面的主观因素影响。主城区降水集中时段最为突出,集中出现在7月逐日20—00时,且降水强度最强,降水量较大,降水小时数不多。西部和北部区降水集中出现在6月逐日18—20时、7月逐日23时至次日03时,降水小时数最多,降水强度不大,降水量不大。东北区降水主要集中出现在7月逐日00—08时和17—23时,降水小时数较多,降水强度不大,降水量最大;东南区降水主要集中出现在7月的逐日02—04时,降水小时数少,降水强度较大,降水量较大。     

自动站降水值误差偏大的成因分析和处理方法

1 引言 从自动气象站和人工气象站降水值的对比评估分析中发现部分台站的降水误差值偏大.本文分析误差成因和处理方法.     

天气雷达与地面自动站降水观测一致性校验分析

将地面观测的降水划分为10～25、25～50、50～100mm/h3个量级区间,利用2010年5-10月天气雷达组网小时降水量产品和综合气象观测系统运行监控平台(ASOM)中国家级台站自动气象站小时降水量资料,采用3倍标准差法,按上述3个等级逐月分别确立了两类设备降水观测差值的阈值参数,进而建立了天气雷达与地面自动气象站降水观测结果的一致性实时校验技术.采用该技术进一步对2011年5-10月国家级台站自动气象站观测的降水结果进行了检验,结果表明:自动站降水数据正确率可达85％以上,可以有效进行自动站观测降水实时检验.     

贵州省常规站异常分钟降水量的分析与处理

针对2020年6月贵州省内部分地面观测常规站出现的分钟降水异常数据,导致在汛期降水量异常偏大问题,本文从仪器观测、观测环境、人为干扰和电磁干扰等几个方面开展降水异常故障排查工作,并根据故障原因给出相应处理方案。以期为控制气象数据质量,保障和维护气象观测仪器提供参考。     

自动站仪器常见故障的分析处理

根据多年来在维护自动气象站业务运行中所解决的几种仪器故障的工作经历,总结出了几条在自动站运行维护过程中分析、判断和迅速处理仪器故障的方法和经验。     

辽宁省自动站资料显示及降水统计系统

研制成功的辽宁省自动站资料显示及降水统计系统将自动站的各种气象要素在MICAPS系统中以图像方式显示出来的同时 ,可提供单站气象要素随时间变化的曲线显示、降水量累计查询显示以及 72h内自动站资料以不同方式保存的功能。系统为预报员使用自动站资料提供了新的工作平台。     

自动站降水与虹吸雨量的比较分析

1引言 辽源市气象站现在已经发展为以遥测化的现代技术取代原始的人工观测方式的自动气象站,并已经进入了单轨运行阶段。遥测雨量传感器作为自动站的一个组成部分,于每年的5-9月进行雨量观测,它能实时地记录降水要素的变化情况;     

基于聚类分析的兰州地区自动站降水特征分析

利用兰州地区2013—2018年4—10月139个自动气象站逐时累积降水量和降水小时数资料,通过K均值聚类分析方法进行二维聚类分区,分析不同区域降水精细化时空分布特征。结果表明:(1)K均值聚类方法将兰州地区降水划分为3个区域,年平均降水量分别为246、317和427 mm,降水小时数分别为306、404和454 h。分区结果同地理位置、地形高度相适应,与主观分区结果较一致但更加科学精细;(2)3个区域降水分布特征相似,但也存在较明显的地域性差异,降水量集中在7—8月,分别占46%、45%、44%,降水小时数集中在6—9月,分别占55%、53%和53%;(3)从日变化特征看,降水量、降水小时数、降水强度的高值分别集中在7—8月的午后至前半夜、7月的16—17时、8月的00—04时和16—23时。     

影响自动站传输率的故障分析及处理

从自动站参数设置、值班人员要求和网络等方面分析影响自动站传输率的原因,提出注意事项。     

浅谈自动气象站记录数据的维护、审核和异常情况处理

通过对气象数据采集和日常记录数据的分析,找出自动气象站出现异常数据、缺测数据的原因,提出应对异常数据的审核和处理方法.     

自动站计算机一次故障的处理

描述一次自动站计算机出现死机故障的处理过程.分析自动站软件系统和硬件系统出现严重故障时的处理要点,提出测报系统维护需注意的几个问题.     

DWSZ1型温度雨量自动站常见故障的处理

分析本地气象两要素自动站(DWSZ1型)在运行中出现故障的原因，找出相应的解决办法，以确保自动站安全运行和气象信息资料的正常传输。     

自动站与人工观测数值的比较分析

对2002年10月1日－12月31日逐日的自动站观测数值与人工观测值进行了比较，结果认为，大多数要素差别不大，对地温等差值较大的原因进行了分析。     

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。