怎样避免温度表读数误差

在观测中尤其是温度观测往往容易发生读数差错，为避免发生读数差５度１０度或颠倒零上零下这类差错《地面气象观测规范》特别强调：“注意复读即一般读数时须复读一次。”就是说，严格遵守操作规程，培养良好的观测习惯，观测前要巡视仪器，心中有数，观测时思想集中，视线要和水银柱顶端齐平，记录时细致认真，动作要迅速。是把读数差错降低到最小限度的基本保证。除此之外，在观测实践中我们体会到，自觉地做到以下三点，也可以有效地避免读数差错。１熟悉温度表的标度单位和刻度方法我们现用温度表有以５℃和２℃为标度单位，最小刻度为…     

容易引起气压表读数误差的原因

分析了容易引起气压表读数误差的主要原因,是观测时操作不当造成的,或气压表质量问题引起的误差。     

日常观测中怎样避免温度表读数差错

在温度观测中,往往容易发生读数差错,为避免发生读错或者颠倒零下这类大差错,《地面气象观测规范》特别强调:“注意复读”即一般读数时须复读一次。就是说,严格遵守操作规程,培养良好的观测习惯,观测时思想集中,记录时细致认真,是把读数差错降低到最小限度的基本保证。除此之外     

对引起地面最高温度表读数误差因素的剖析

用浸水冷却试验,结合热物理学公式计算,探讨地面最高温度表（以下简称地高表）读数误差范围和引起地高表读数误差的主要原因。借以论证引起地高表读数较大误差的因素并非是由于降温过程中水银丝冷却回收和地高表灵敏度、感热速度与地面0cm温度表（以下简称地面0cm表）不同,存在滞后性造成的。而是由系统误差中的一部分和环境误差所致。     

温湿度传感器气温误差超差的技术处理

自动站校准中不合格传感器的技术处理，已被山西省气象局批准为立项课题，课题的主要工作就是找到各种超差传感器的处理方法及验证方法的有效性。笔者通过对2005年校准中不合格气温传感器的技术处理过程分析，首先为基层工作人员提供一种简单实用的操作方法。     

广西气温预报的一些体会

充分利用目前各台站所能采集的多种实况资料和数值预报产品资料,综合考虑了包括气温的气候分布特征、锋面南下的温度平流作用、晴雨天气状况下的辐射作用和绝热变化等多种因素对未来气温(包括最高、最低、平均气温)的影响,找出气温预报因子及其指标.     

广西气温预报的一些体会

充分利用目前各台站所能采集的多种实况资料和数值预报产品资料，综合考虑了包括气温的气候分布特征、锋面南下的温度平流作用、晴雨天气状况下的辐射作用和绝热变化等多种因素对未来气温(包括最高、最低、平均气温)的影响，找出气温预报因子及其指标。     

基于数值模式误差分析的气温预报方法

采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球确定性预报模式地面气温和国家地面站点观测资料,对模式初值场误差、历史误差以及卡尔曼滤波预测误差与实况误差之间的相关性进行分析,设计了4种回归方案订正日最高、最低气温预报偏差,并与ECMWF、中央气象台和全国城镇的预报产品进行了检验对比。结果表明:采用了模式近1～3 d最高(最低)气温和模式最高(最低)气温历史平均误差、初值场误差以及卡尔曼滤波反演误差作为预报因子的改进方案效果最优,经对其2017年日最高和最低气温的预报检验,预报准确率较ECMWF原始模式预报有较明显提高,也明显优于中央气象台指导预报。在空间分布方面,其对地形较为复杂地区的改进效果更好。同时,与当前业务中质量最好的全国城镇预报相比,最高气温预报平均绝对偏差(Mean Absolute Error,MAE)较全国城镇预报低8.24%～13.97%,预报准确率提高1.24%～3.57%,日最低气温平均绝对偏差较城镇预报低9.43%～17.69%,预报准确率提高1.77%～2.72%。在3 d的预报中,对24 h时效内预报相对于48 h和72 h的改进幅度更大,订正效果更加明显。     

谈杯量误差和称量误差

不少观测员在测量降水量和蒸发量中发现,称量法和杯量法两者之间存在着较大的误差。如10毫米水两者常常相差0.2～0.3毫米。那么这种误差是什么原因造成的呢?笔者今作如下分析:为了消除量杯口径与雨量筒(或蒸发皿)配套上的误差,一般厂家都是采用滴管的方法直接在量杯上刻度的,     

谈杯量误差和称量误差

不少观测员在测量降水量和蒸发量中发现,称量法和杯量法两者之间常存在着0.2-0.3mm的误差. 为了消除量杯口径与雨量筒(或蒸发皿)配套上的误差,一般厂家采用滴管方法直接在量杯上刻度.如20cm雨量筒专用量杯来说,滴入314cm~3水为10mm刻度,31.4cm~3为1 mm刻度等.目前台站使用的案     

T639预报气温产品误差分析与订正

由于T639数值预报模式对具体区域预报有一定偏差,为了更好的利用该模式做出山东即墨本区域各自动站气温预报,制定订正方法,将订正方法运用到实际业务中,推广到相关单位,提高气温预报准确率,本文利用2013年1月至2015年12月山东省即墨市8个区域自动站的最高(低)气温实况和对应的T639数值预报24小时2m气温预报产品进行了日最高(低)气温的预报准确率、相对误差分析,并结合风向风速预报结论和地形分区,运用综合订正、季节订正、风向订正和风速订正4种误差订正方法,在对比检验的基础上,得出如下结论:在4种订正方法中,预报准确率最高为综合订正方法。     

一种地面气温的空间插值方法及其误差分析

根据最近邻域法和反向距离法的基本原理,利用空间卷积算法,采用结合中国大陆气象站点位置的截断高斯滤波算子作为距离权重方程,给出一种适合中国陆地区域的地面气温插值方法,并以300多个地面站记录的气温为例,使用交叉验证法分析了给定插值方法的误差分布,结果表明该插值方法比其他插值方法所得误差较小,能够很好地用于气象站点气象观测记录缺失的插补及其空间尺度的扩大化.     

基于ECMWF产品的站点气温预报集成学习误差订正

提出一种基于数值模式预报产品的气温预报集成学习误差订正方法,通过人工神经网络、长短期记忆网络和线性回归模型组合出新的集成学习模型（ALS模型）,采用2013—2017年的欧洲中期天气预报中心数值天气预报模式2 m气温预报产品和中国部分气象站点数据,利用气象站点气温、风速、气压、相对湿度4个观测要素,挖掘观测数据的时序特征并结合模式2 m气温预报结果训练机器学习模型,对2018年模式2 m气温6~168 h格点预报产品插值到站点后的预报结果进行偏差订正。结果表明:ALS模型可将站点气温预报整体均方根误差由3.11℃降至2.50℃,降幅达0.61℃（19.6%）,而传统的线性回归模型降幅为0.23℃（8.4%）。ALS模型对站点气温预报误差较大的区域和气温峰值预报的订正效果尤为显著,因此,集成学习方法在数值模式预报结果订正中具有较大的应用潜力。     

避免人为因素造成E-601B型蒸发器的蒸发误差

针对人为因素易造成蒸发产生误差的情况,从蒸发桶、水圈水面高度,测量角度,强降水时的处理,测量方法,仪器清洁,准确性分析等8个方面进行了论述,旨在避免人为因素对蒸发的影响。     

避免水银气压表误读的几点体会

水银气压表是测定大气压强的主要仪器。获取正确的气压资料是现代气象科学进行正确的天气分析和天气预报的前提条件之一。另外在军事、航空部门，常利用气压数值来测定空气密度，修正弹道，确定飞行高度等。因此，正确地观测水银气压表其中包括附属温度的观测，避免误读尤为重要。下面对如何避免水银气压表误读谈几点体会。ａ观测前做到心中有数。每次观测，结合前几个时次的观测数据，了解附温气压表附属温度表的示度和气压值的大致范围，从思想上作好准备，避免整５、整１０及附温零上零下的误读。ｂ观测时注意复读。复读时视线上下的“扫…     

温度表读数的视差

温度表读数要避免视差,这对观测员来说,其道理是显而易见的。那么,是不是所有温度表的读数视差都一样呢?由于温度表的结构不同,读数视差是不一样的。套管型温度表,它的刻度是在水银柱(或酒精柱)的后面底板上,观测温度时,视线先通过水银柱才看到刻度。所以读数视差是眼睛位置偏高,读数偏低;眼睛位置偏低,读数偏高。而对于棒状温度表来讲,因为它的     

一种气温的数值预报权重误差订正释用方法

该文在对几种数值预报产品的气温要素预报结果进行检验的基础上,尝试建立了一种权重误差订正方法:通过对数值预报产品进行检验订正,首先根据EC粗网格预报结果结合典型天气形势判断气温走势建立方程,对不同预报产品以近期准确率作为权重平均并结合误差加以订正,建立订正预报方程,对历史个例的检验和试报说明此方法对于提高气温预报的准确率,减小误差是有效的。     

EC细网格对黑龙江省日极端气温预报的误差分析

本文采用2013、2014(1-10月)年的EC细网格2 m气温预报资料,通过双线性插值方法对黑龙江省83个站点进行插值,得出EC细网格模式对于日极端气温的预报误差并进行分析。结果表明,EC细网格模式本身对于最高气温的预报准确率高于最低气温,预报误差具有显著的季节性变化特征,但不同的起报时间对误差的影响并不明显。EC细网格模式的预报误差符合正态分布,具有可订正性。