自动土壤水分观测准确性研究

从理论上分析自动土壤水分观测与人工取土土壤水分观测存在误差的原因及修正办法,为自动土壤水分观测资料的应用提供一种指导方法。     

人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率和相关分析等方法对南城2005年9月8日至2007年1月28日期间HYA-SF型土壤水分自动监测站与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计和一致性分析。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在5 cm、10 cm土层表现相对最差;总体上自动观测值高于人工观测值,二者数据差异在少雨或干旱季节常小于多雨季节;对比观测时段内人工与自动观测数据序列的相关性在各层均表现为显著,多项式回归趋势基本能反应土壤含水量的变化趋势。分析结果可为评估HYA-SF型土壤水分自动站的监测能力提供客观依据。     

肇源新型自动土壤水分观测仪与人工平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率等方法对肇源2012年5月3日-11月13日期间GStar DZN2型自动土壤水分观测仪与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在20和40 cm土层表现最好,60 cm土层表现最差,总体上人工观测值高于自动观测值。     

济阳自动与人工土壤水分观测数据对比分析

采用对比差值和相关系数分析等方法,利用济阳2010年2月23日至2010年12月8日期间,DZNl型自动土壤水分观测站与同地段人工观测的土壤相对湿度资料进行统计分析,结果表明：人工观测的数据反映的土壤水分变化波动较大,自动站观测的土壤水分相对平缓。在0～20cm土层一致性表现好,40～50cm土层表现较差。0～10cm,10～20cm,20～30cm土层和70～80cm,90～100cm土层人工观测值高于自动站测值,30～40cm,40～50cm,50～60cm土层人工观测值低于自动站测值。分析结果为评估DZNl型自动土壤水分观测仪的监测提供客观依据。     

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.     

准格尔旗2011年汛期自动观测与人工观测压温湿资料对比分析

利用汛期2011年5—8月逐日20时人工观测和自动观测的气压、气温、相对湿度资料,对人工和自动观测数据的相关性及差异进行了分析。分析表明:人工观测和自动观测数据很接近,自动观测数据可以准确反映当地汛期的气压、气温、相对湿度;其次给出了自动观测数据的修正方程,为今后的天气预报和气象服务提供参考。     

山东省自动土壤水分观测数据文件下载软件

介绍了山东省土壤水分观测数据下载软件的开发技术及主要功能。重点介绍了利用VB6．0语言开发山东省土壤水分观测数据下载软件的流程、FTP协议、API函数的应用．以及软件的多站号自动下载、人工批量下载、格式检查等功能。     

安徽省自动观测土壤水分质量控制方法

概述了安徽省自动土壤水分站的运行现状,对全省自动站数据质量进行了较为详细的分析,对人工和自动站数据两者间绝对误差及相关性进行分析,并探讨了导致自动站数据误差的主要原因,初步确定了安徽省自动土壤水分数据业务质量控制的方法。结果表明：对比观测期间部分站点人工和自动站数据存在较明显误差,个别站点数据误差甚至高达20%以上,但有近60%的站点各土层人工和自动站数据线性相关系数在0.7以上,为仪器的订正提供了重要依据;同时分析了自动站在干旱和降水前后数据运行的稳定性情况,进而为特殊土壤水分条件下自动站提出了更高的数据质量要求;结合安徽省实际情况建立了两种比较合理的自动土壤水分质量控制方法,为业务上数据质量控制及仪器运行状态监控提供了支持。     

塔城基准站自动与人工观测常规要素对比分析

通过数理统计方法,分析了塔城基准站2005年自动观测与人工观测两种不同观测方式所采集数据之间的差异及相互关系.初步阐述了自动观测与人工观测资料差值的日变化、季变化及年变化,提供了自动观测与人工观测同类资料可以相互代替,自动观测所取数据序列能够作为人工观测资料历史序列延续的依据.     

自动观测与人工观测差异的初步分析

利用2001—2005年我国700个地面自动气象站与人工平行观测期间的数据, 对自动与人工观测的气温、气压、相对湿度、地表温度、风速风向、降水量进行了差异分析, 统计了两种观测之间的对比差值、百分误差和风向相符率。 对各要素观测差异在全国的分布特点进行了分析, 并检验了气温自动观测对气温资料连续性的可能影响。 结果表明:自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异, 但大部分地区各要素的差异都在自动站误差允许范围之内; 造成差异的原因是多方面的, 包括仪器本身存在缺陷及观测方法不一致等。各要素自动观测与人工观测差异在全国的分布特点各不相同, 同一要素在不同的气候背景条件下差异大小不一致; 如果要将人工观测数据与自动观测数据连续使用, 还要检验自动观测与人工观测序列是否有显著性差异, 并进行均一性订正。 自动站的使用对年气温序列有一定影响, 总体差异不显著, 但当自动观测与人工观测气温合并使用时, 应进行均一性检验。     

海南省自动土壤水分观测数据异常原因分析

正分析了DZN3型自动土壤水分观测仪在实际业务应用中出现的数据异常情况及原因,对多种数据异常现象进行总结,发现造成海南省自动土壤水分观测数据异常的原因主要在四个方面:1)传感器等仪器部分出现故障;2)人工对比观测、土壤水文物理常数错误;3)观测土层发生变化;4)网络传输中断、断电等客观条件影响,造成数据无法正常传输。     

自动观测与人工观测地面温度的差异及其分析

使用我国在人工观测向自动观测转变时原基本 (准) 站的平行对比观测及2005年基准站平行观测的地面温度资料, 进行了自动站观测与人工观测地面温度资料在日、月、年不同时间尺度上的差异分析。用最大似然率检验方法检验地面温度月值的均一性, 对自动观测影响地面温度均一性的程度进行了初步研究。分析结果表明:全国自动观测地面温度日平均值比人工观测高0.54 ℃。地面温度、地面最高温度、地面最低温度年对比差值大于0.0 ℃以上的比例分别为80.3%, 58.2%, 92.2%, 绝大多数站自动观测地面温度的年平均值比人工观测值高。自动与人工观测地面温度日差值从北到南逐渐减少, 45°N以北的黑龙江及内蒙古北部、新疆大部地区是自动与人工观测地面温度日差值平均最大的地区。自动观测与人工观测地面温度的差异在日、月、年的时间尺度上均表现为冷时段比暖时段的差异大, 北方冬季差异最为明显。其主要原因是在北方冬季有积雪时, 自动观测的地面温度是雪下温度, 比原人工观测的雪上温度明显偏高, 如果无积雪影响, 两种仪器观测的差异并不明显, 差值来源于两种仪器和场地差异的共同结果。非均一性检验表明:在北方地区地面温度产生非均一性的主要原因是自动站观测的变化; 而在南方地区, 自动观测的改变对地面温度非均一性影响不大。北方有积雪时, 观测的地面温度不能表现真实的地面温度, 因此, 在使用时要特别注意。     

自动站与人工站气温观测资料分析

通过对河南省65个自动站在2年平行观测期间人工站与自动站气温（平均、最高、最低）观测资料的差值平均值、差值标准差进行综合分析,得出以下结论：自动站观测值比人工站观测值整体偏低,但差值集中在-0．4～0．4之间。所以自动观测代替人工观测后,对河南省气温长期观测资料的序列没有太大的影响。排除引起数据变化异常的主、客观原因后,自动站与人工站气温观测资料一致性良好。     

基于自动站资料的灰霾观测判据研讨

针对当前有较大争议的灰霾观测中两个判据(能见度和相对湿度)的阈值选取问题,对嘉兴市2007—2009年人工观测灰霾记录,观测站能见度自动仪及相对湿度等资料以及2007—2009年环保部门空气污染指数、周边地市霾日进行了对比分析,对人工观测灰霾日数的合理性进行探讨;并进一步根据同年份能见度自动仪资料及相对湿度自动站资料,调试不同的阈值,将得出的灰霾天数与人工观测值再次进行对比,最终提出一个适用于本地实际的灰霾日观测判据,并指出经过订正后的自动站资料可替代人工观测值用于霾雾的辨析。     

四川地区人工观测日照时数与自动观测对比分析

本文用2019年1～3月四川全省156个国家级地面观测站日照时数平行观测资料,对比评估了自动与人工观测日照时数的小时、日值一致性及分级一致性,分析空间分布规律和不同日照时长对一致性的影响,结果表明：大多数台站人工日照时数略> 自动观测,人工观测值较自动值偏小的台站、二者间均方根误差较大、小时相关系数较低的台站均多出现在盆地地区;攀枝花、甘孜、阿坝、凉山(以下简称“攀枝花、三州”)等日照充足的地区相较于多阴雨的盆地,人工与自动日照时数更接近;攀枝花、三州区域人工观测在日照时长较长的情况下更准确,盆地区域人工观测在日照时长较短的情况下更准确;日自动日照时数> 8h时,人工观测值较自动值易出现偏小,全省人工观测值与自动观测值之间的误差更小,相关性更高;日自动日照时数< 8h时,人工观测值较自动值易出现偏大,在2～8h时,全省人工与自动观测值之间的误差更大,相关性也更差。     

DZN3型土壤水分自动站测墒质量分析

对2011年3-7月28次DZN3型土壤水分自动站与人工土壤相对湿度观测资料进行质量对比分析,结果显示:自动站观测数据与人工观测数据相比普遍偏小,30 cm土层数据偏差最小,20、40、50 cm土层次之,10、60、80、100 cm土层偏差较大;10、20、80、100 cm 4个土层自动站相对湿度演变趋势与人工测值较为接近,相关性较好;自动站土壤水分传感器对土壤水分变化敏感程度较低,其相同土层土壤相对湿度波动振幅小.分析结果可为评估DZN3型土壤水分自动站的监测能力及监测数据订正与应用服务提供客观依据.     

DZN3自动土壤水分观测仪的误差分析

对2014年4月8日-11月8日共22次DZN3自动土壤水分观测仪和人工烘干称重法测定的土壤相对湿度资料进行对比分析,结果显示0-20 cm自动土壤水分观测的土壤相对湿度小于人工烘干称重法测量值,20-30 cm自动观测土壤相对湿度最接近人工烘干法测量值,30-50 cm前期自动观测土壤湿度小于人工烘干法测量值,后期自动观测数据大于人工烘干法测量值。可反映出旱涝趋势。     

自动观测替代人工观测对气象要素资料均一性的影响分析及订正

利用t检验法对青海省海西所属7个站气温、气压、相对湿度、平均风速、0~320cm地温年平均值序列进行显著性检验;在人工与自动观测资料对比差值分析的基础上,建立人工与自动观测要素间的回归方程,对年序列差异显著的要素进行回归订正和效果对比分析。结果表明,自动替换人工观测对海西7个站各气象要素年平均值序列均一性产生了不同程度的影响,多个站多个要素不连续;统计人工与自动观测要素资料月平均对比差值,用一元线性回归法进行订正,订正后的序列基本消除了自动观测替换人工观测的差异,实现了观测资料的均一性和延续性。      

黑龙江省人工观测与自动观测气象数据均一性检验

由于人工观测与自动观测在仪器原理及观测方法上均有很大的不同,如何对2种观测结果进行检验具有重要的现实意义。本文从检验原理及检验方法上进行了论述,并随机选取黑龙江省8个观测站2005年1~12月每日02、08、14、20时的平行观测资料,对所有观测要素的人工站和自动站观测结果进行检验。结果表明:人工观测结果和自动观测结果所有要素无显著差异率接近96%,均一化水平较高。总体来看,黑龙江省人工站和自动站观测结果在冬、夏季均一性较差,要素间的差异较明显;春、秋季均一性较好,差异性较小。其中差异性要素冬季集中在相对湿度、浅层地温,夏季集中在地温、风速。此外,造成二者差异的原因主要体现在高纬度环境对观测仪器的影响、观测仪器与方法、人工观测误差与人工维护、观测时间等方面。如要进一步完善自动站观测结果,需要针对本省气候特点和影响差异性的原因做出调整和修订。     

自动气象站观测数据与人工观测数据的比较分析

对费县气象站人工观测资料和自动观测资料进行对比分析。结果表明：自动观测测得地面气温偏高，湿度、风速偏小，两种观测的降水量差值不大，风向频率差异显著。