人工与自动站地温观测差异

从自动站试运行的一年中各个气象要素观测值与人工站相比较 ,同类观测值间差值均较小 ,能够满足气象资料精确度的要求 ,唯独在地温 (包括 0 cm温度及浅层地温 ,深层地温因无人工资料无法比较 )存在较大差异。太阳辐射强 ,地温增温快的晴天正午时刻 ,其差异大 ,表现为 1 4时自动     

自动站与人工观测降水量差值及原因分析

1引言通过对北安市自动站与人工观测对比分析,发现自动站降水量与人工观测降水量数据存在差异,根据这些差异分析其出现差异的原因,观测员逐步掌握差异的规律,以便在工作中取得更准确     

四川地面自动与人工地温观测值差异对比分析

利用四川省自动与人工地温对比观测数据对0～320cm地温进行逐层对比分析,发现自动与人工观测的逐层地温差异不同,地表温度和浅层地温自动观测数据比人工观测数据偏高。自动与人工观测数据一致率最高的是160cm地温,达到21%,一致率最低的是80cm地温,仅为6.2%;80cm地温的差值绝对值大于2℃的百分率最高,接近70%左右;地温年值正差异最大的出现在红原,自动比人工偏大达8.32℃。      

索伦站地面最高温度人工观测与自动观测数据的差值分析

2007年7月的盛夏时节,在地面观测工作中发现每次读取地面最高温度时人工观测与自动观测数据差值多数都达到1.0℃以上。为揭开数据差值背后的秘密,我们对兴安盟索伦观测场2007年7月自动站与人工站地面最高温度数据进行了分析。在正常天气背景下,土壤表面的日最高温度一般出现在1     

自动站与人工观测降水量差值的成因分析

通过自动站与人工站在降水量观测差值的对比,对差值原因进行了分析。     

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。     

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。     

自动站与人工观测降水量差值的成因分析

通过自动站与人工站在降水量观测差值的对比,对差值原因进行了分析。     

地面温度自动观测个例误差分析

通过凌源自动站与人工站的地面温度对比观测，分析了自动站样本的稳定性和误差原因，找出了产生误差的相关因子，探讨了如何保证资料的连续性和可比性。     

自动站与人工站观测记录的差异分析

应用石家庄2001年5月～2002年3月城区自动站和2003年1～5月CAWS600自动站的观测资料,分别与同步的常规人工站观测资料对比分析。从它们感应器件和测值原理的不同、观测时间的差异、天气条件的影响等方面,分析了观测记录差异形成的原因。对城区自动站与人工站气温观测记录差值进行统计学分析认为,该测温差值的形成与气象要素有一定关系,以此为据建立了统计学差值订正方程,经统计检验和2003年4～5月的实际检验均效果显著。自动站与常规站观测记录的差值分析表明。自动站虽有许多需要完善的地方,但现用仪器所测数据,其差值基本都在允许范围内或略超出允许范围,能满足日常业务使用。在观测时间的统一性上自动站优于人工站。     

草温、0cm地温、气温间变化规律分析

利用2008年信阳、郑州、南阳、商丘4个国家基本(准)站草温、0 cm地温和气温资料,分析了不同季节(冬、夏)、不同天气条件下草温、0 cm地温、气温的变化关系,结果表明:冬季无积雪和夏季的晴天,草温变化的振幅最大,位相靠前,0 cm地温居中,气温变幅最小;冬季有积雪时,0 cm地温在0 ℃左右变动,草温和气温表现出一定的变化幅度.从全年月平均值变化来看,0 cm地温>草温>气温;逐月极端最高值,0 cm地温>草温>气温;逐月极端最低值,草温＜0 cm地温＜气温.用草温比用0 cm地温和气温能更好地判定霜的出现.     

地面温度与雪面温度对比

通过平行观测,对德州市气象局所辖的陵县(2003～2004年)、武城(2004～2005年)、德州(2006～2007年)3站冬季有积雪时,人工站与自动站的地面温度观测资料进行统计分析,得出有积雪状况下的β值(β=自动观测地面温度/人工观测雪面温度)。自动观测的地面温度更能代表实际地面状况,这种对比关系可为使用地表温度的水文及农业部门提供一个更加准确的地面温度使用参数β,以掌握地面温度的变化规律,为地能、地热、地水的预测与判断提供准确数据。     

一次自动站地温数据异常的原因分析及处理

通过对一次自动气象站地温异常数据的分析,判断产生异常记录的原因,并提出了数据处理的方法,为今后提高异常数据的分析判断和处理能力提供参考.     

自动站地面气象观测数据文件维护与审核方法

随着地面气象探测自动化程度的提高和计算机程序处理数据技术的发展,地面气象观测数据文件维护已由原来人工抄写、统计转为程序进行数据处理,形成信息化资料;审核重点也转为对目测项目的合理性和数据质量分析、控制.文章对地面气象观测数据文件维护、审核的全过程进行了梳理和归纳,同时对备注类别、格式、用语等的规范问题以及在审核、维护地...     

四川自动与人工观测气温的差异分析

利用四川135个站自动与人工第2年平行观测气温资料,就自动与人工观测的气温的差异、引起差异的原因进行了分析。结果表明:气温各项目的自动观测比人工观测平均偏高,平均差值基本在0.2℃以内;气温、日最高、日最低的自动与人工观测比较,差值在±0.2℃之间的分别占58.71%、51.58%、62.68%,自动与人工观测值一致的分别占15.07%、12.16%、14.78%;自动与人工观测气温之间的对比差值存在明显的日变化,无明显的季节性和地域性差异;两种观测体制在观测时间上、观测方式上、测温传感器安装位置上,以及感应元件和测温原理的不同、仪器误差、热滞效应,都会造成观测结果出现差异。     

青藏铁路沿线气温和地温的极值推算

利用耿贝尔分布函数对青藏铁路沿线7个气象站的气温和0cm地温进行了极值估计。结果表明：年极端最高气温50年一遇与常年接近,100年一遇比常年偏高0．1～1．5℃。年极端最高地温50年一遇比常年偏高0．0～10．2℃,100年一遇比常年偏高1．5～13．7℃。未来50年,如果年平均气温增加1．0℃,50年一遇的年极端最高气温将比常年偏高-0．1～2．0℃,100年一遇的将比常年偏高0．7～2．8℃。     

自动气象站草面温度、地面温度异常记录处理分析

针对自动气象站在数据采集过程中,由于受仪器故障、维护不当或自动站仪器校准漂移等因素的影响,容易造成草面温度、地面温度数据的异常,文章根据具体实例分析了各种异常记录出现的原因,提出相关处理方法,以保证数据序列完整、准确。     

四川自动与人工观测气温的差异分析

利用四川135个站自动与人工第2年平行观测气温资料,就自动与人工观测的气温的差异、引起差异的原因进行了分析。结果表明：气温各项目的自动观测比人工观测平均偏高,平均差值基本在0．2℃以内;气温、日最高、日最低的自动与人工观测比较,差值在±0．2℃之间的分别占58．71％、51．58％、62．68％,自动与人工观测值一致的分别占15．07％、12．16％、14．78％;自动与人工观测气温之间的对比差值存在明显的日变化,无明显的季节性和地域性差异;两种观测体制在观测时间上、观测方式上、测温传感器安装位置上,以及感应元件和测温原理的不同、仪器误差、热滞效应,都会造成观测结果出现差异。     

新疆阿勒泰地区地气温差变化特征分析

利用阿勒泰地区7个气象站1963-2004年0 cm地温和气温月平均资料,采用统计法、趋势和突变检验方法,分析了该地区地气温差的时空演变特征及突变.研究表明:该地区地气温差6月最大,12月最小;暖季最大,冬季最小,常年存在随季节变化的高低值区域与海拔和地形有关.地气温差受大尺度气候异常的影响,第一载荷向量场反映全区一致的性质,第二、三载荷向量场具有南北差异和东西差异.线性趋势分析表明,地气温差12月-次年2月呈显著下降趋势,4-9月和年均呈显著上升趋势,过渡季节3月和10-11月趋势变化不显著.突变检验表明,10-11月、12月-次年2月该地区地气温差在20世纪60年代末到70年代初发生了显著的突变,与其他文献的结论不同;3月、4-9月和年均在20世纪70年代末到80年代初发生了显著的突变,与其他文献的结论及新疆气候的突变较为一致.     

Comparative Analysis of Extreme High Temperature Weather in the Summers of 2013 and 2003

The characteristics of regional high temperature（HT） weather in 2013 and 2003 and their causes were studied using daily maximum temperature data, National Center for Environmental Prediction（NCEP） reanalysis data, and outgoing longwave radiation（OLR） data. For these two years of HT weather, there were many similar characteristics, such as their long duration, wide range, high intensity, and severe influence. However, there were also three obvious differences： firstly, in 2013, the major area where HT weather occurred was farther north than in 2003; secondly, the HT weather in South China and the southeast area of Jiangnan in 2013 lasted fewer days than in 2003, but in other areas it lasted for more days than in 2003; thirdly, the intensity of the HT weather in 2013 was also stronger in the north and weaker in the south, similar to that of the duration. A strong and stable western Pacific subtropical high（WPSH）, a continental warm high, and the distribution of the warm center in the lower troposphere played important roles in the HT weather formation. Several probable causes for the differences are that the cold air was weaker, the WPSH was farther north, and the tropical convective systems were stronger in 2013 than in 2003. Finally, a preliminary cause analysis of the WPSH anomaly was presented.