自动气象站存在的问题及人工处理方法

自动气象站的建立,确实大大减少了观测人员的地面观测工作量,提高了观测时效和质量。在室内通过“实时遥测数据观测”显示屏就能直观地,一目了然地看到各气象要素数据。但是,在某些特殊情况下,自动气象站显示出来的气象要素值不能正确地反映当时的天气实况,而自动气象站又不能自动处理,此时则需要人工处理方可。     

自动气象站出现不正常后的分析与处理

针对自动气象站出现的一次故障进行了分析,并介绍了故障排除的方法,以及故障排除后数据处理时应注意的问题。实践结果认为,不到万不得已不要轻易进行采集器复住,采集器复位要避开正点进行,且要特别注意做好原始数据的备份与释放工作。     

乡镇自动气象站与县城遥测站的气温对比

对2006、2007年龙川县乡镇自动站与县城老隆遥测站的气温日资料进行对比,统计分析表明：大部分乡镇气温分布随纬度自南向北降低。以上坪镇自动气象站为例,对气温差值（△t）做对比分析,气温差值有明显的月、季节的变化,2月△t^-最大,8月最小,冬季的△t最大。     

船舶自动气象站的关键技术解析

着重阐述了船舶自动气象站观测系统关键技术的研究与实现,数据采集器是船舶自动气象站的核心组成部分,其关键技术为系统架构设计;移动平台真风观测算法是实现船舶自动气象站风向、风速观测的关键技术;船舶运行轨迹的显示是船舶站资料应用的基础,其关键技术为地理信息系统(GIS)在WinForm平台的应用.     

自动气象站月报表中记录异常的处理方法

针对新型自动气象站在地面测报中,由于受仪器故障等的影响,容易造成本站气压、降水、草温、分钟J文件等数据出现异常,提出相关处理方法,以及如何保证Z、A文件完整性,避免数据丢失.     

遂溪自动气象站与人工站温湿度、气压值的差异

分析遂溪县气象局2007年自动气象站与人工站主要气象要素气温、湿度、气压差值的变化特点,找出产生差异的原因,主要是系统偏差、仪器感应测量元件对气象要素变化响应的灵敏度差异、观测取值时间差及人为因素.通过两种观测数据分析, 满足<地面气象观测规范>中对仪器技术精度的标准规范要求,认为自动气象站的观测结果更接近大气中的实际情况.     

自动气象站数据错情分析与处理方法

自动气象站(以下简称自动站)是我国气象业务现代化建设的重要标志。自动站的建立减轻了观测员的劳动强度，提高了观测时效，同时也减少了因观测、计算、抄录报表等原因引起的错情。由于自动站从探测设备、处理方式工作流程等与人工观测相比有很大区别，其测报数据的错情也与人工观测有所不同。本文就自动站数据错情进行分析并提出防错措施。     

自动气象站数据缺测或异常的处理方法

从目前自动气象站的运行实际出发,指出了跨年(月)时、正点定时数据缺测或异常现象以及不明原因造成的Z文件数据缺测现象,简要分析了这三种异常现象发生的原因,同时提出了其相应的处理方法。     

区域自动气象站市电电压不稳定的解决办法

总结2008年广宁气象局辖区内区域自动气象站常见故障,发现市电电压不稳定是造成故障较多的主因。在自动气象站电源部分增加一个稳压器,能较好地解决电压不稳定造成的故障。     

自动气象站常见异常数据的处理方法

自动观测数据质量控制是获取高质量观测数据的重要环节,本文使用中国气象局下发的地面气象测报业务系统,从定时观测、数据查算和订正、编发气象报告等环节,通过实例分别介绍自动气象站异常数据的处理方法,以方便测报人员快速、准确处理异常情况,减轻预审员的工作量,促进台站测报质量提高。     

观测时间对自动气象站和人工气象站气温资料的影响分析

自动气象站(简称自动站)和人工气象站(简称人工站)气温资料的差异分析对自动站使用后与原来人工站气温资料的衔接有重要的意义。在诸多分析自动站和人工站观测资料差异的文章中,认为观测时间的不一致是造成二者差异的主要原因之一。汉中国家基准气候站自2003年运行地面自动观测     

自动站不正常情况的处理

现在我国大部分气象站都配备了自动观测仪器，因各地的观测环境不同以及软件的问题，观测工作中经常遇到一些不正常的情况，给观测工作带来了麻烦，所以必须认真监测自动站观测数据并总结经验，下面列出几例供同行参考。     

自动气象站各要素传感器检定结果的不确定度分析

自动气象站是由各要素的传感器和数据采集器组成的。随着时间的推移, 各传感器和数据采集器的测量误差将会发生漂移。为确保各要素观测数据的准确、可靠并具有可比性, 定期开展自动气象站的检定和校准是非常重要的。通过检定将各要素系统误差控制在允许范围内, 并对检定结果进行不确定度分析, 是考察检定结果可信程度的重要步骤。本文依据自动气象站检定规程及JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》的要求, 并根据检定数据, 进行自动气象站的各要素检定结果的不确定度分析, 对自动气象站检定结果可信度评估具有指导意义。     

自动气象站地温传感器期间核查的关键技术

利用2017年5月14—16日的地温、降水资料,选用计量学的比分数Z、Z′、比率值E_n和专业标准方法规定的P_A对地温传感器期间核查的能力进行验证。结果表明:1)14日80 cm地温的Z评价为"不满意",原因是该日标准差为0.0℃,应订正为"满意";Z′评价均为"满意";16日40 cm地温的E_n、P_A评价是"不满意",加作小时地温的E_n、P_A分析,验证其"不满意"。2)Z、Z′用标准差统计且结果与之成反比,有"漏评定"、"误评定"现象;一个传感器测量项目的不确定度、允许差是定值,E_n、P_A用不确定度、准确性统计并与测量差成定比值。自动气象站各要素传感器期间核查的能力验证,不宜采用标准差统计的Z、Z′,以不确定度统计的E_n或准确性统计的P_A为好。     

GPT2w模型在中国大陆地区的精度分析

全球气温气压（GPT）系列模型可用于计算全球任意位置的气温、气压和水汽压等各种气象参数,目前国内外广泛使用且精度较高的全球气温气压模型主要为GPT2w模型.本文利用2012—2016年中国大陆地区102个国家气象站实测的气温、气压和水汽压数据对GPT2w模型进行精度分析.结果表明：GPT2w模型的气温误差均值为-0.45 ℃,标准偏差均值为10.04 ℃;气压误差均值为2.05 hPa,标准偏差均值为6.55 hPa;水汽压误差均值为0.11 hPa,标准偏差均值为6.15 hPa.总体而言,GPT2w模型计算出的气温、气压和水汽压值在中国大陆大部分地区具有较高的精度.同时,三种气象参数的精度在中国大陆地区分布不均匀,不同纬度区间存在一定差异且以年为周期均具有明显的季节性.     

自动气象站正点发报时次异常情况的处理

在地面气象观测中正点发报时次,若出现自动站数据异常,对于出现的突发问题处理不当,加上发报时限短,精神紧张,容易造成发报错误或迟发气象电报,影响工作质量。本文介绍正点发报时次出现无数据和输入方法不当问题的处理方法。     

不正常的自记记录处理及在报表编制过程的处理方法

介绍在处理自记观测记录时，对不正常记录及在编制报表时应采取的处理方法。