青藏高原西部的地面热源强度及地面热量平衡

以1997年11月至1998年10月青藏高原西部改则和狮泉河地区自动气象站(AWS)连续观测的近地层梯度资料,采用廓线-通量法计算出观测期逐日的总体输送系数,进而用总体公式得出两站逐日的地面感热和潜热通量。结果表明:在此观测期内青藏高原西部不论冬夏地面皆为热源,地面热源强度具有明显的季节变化,两站地面热源强度的年平均值分别为82.5W/m²和68.2W/m²。结合辐射和土壤热通量观测资料揭示了两站的地面热量平衡状况,用地面热量平衡方程对以上结果进行了闭合误差检验。     

2011年2月—2012年1月东南极高原辐射平衡观测研究

利用东南极高原熊猫-1自动气象站2011年2月—2012年1月观测的辐射资料和相关资料,对辐射分量和辐射平衡的季节变化进行了研究。结果表明,夏季是东南极高原获得太阳能的主要时段,总辐射通量夏季平均为365.0 W/m²,总量达到2752.1 MJ/m²,占全年总辐射量的58%。各个季节均能出现总辐射瞬时值大于大气顶水平总辐射,春季发生频率最高,冬季最小,总辐射平均日变化呈单峰型。大气长波辐射除夏季外,日变化不明显。冰雪面长波辐射除冬季外,各季节平均日变化呈明显的单峰单谷型。净辐射12月和1月为很小的正值,其他月份为负值。年平均净辐射为 -8.7 W/m²,表明地表相对于大气为冷源。该站的辐射平衡特征与其他南极内陆高原站相似,雪面具有强烈的辐射冷却效应,导致净辐射绝对值都小于下降风区。     

自动气象站湿球温度快速计算方法

湿球温度是采暖通风、电厂冷却塔等工程设计中的重要气象参数。随着自动气象站在台站的广泛使用,湿球温度的直接观测资料逐渐停止,这给工程设计中湿球温度的气象参数分析和气象资料的应用造成了困难。对于自动气象站湿球温度的计算,现提出基于地面气象观测的湿度参量公式和牛顿迭代法基本思想,采用简化一般的迭代公式,并利用湿球温度的经验公式计算初始值,采用EXECL电子表格完成湿球温度的迭代计算。结果表明,该方法计算湿球温度,精度较高,计算量较小,计算过程简单可控,可广泛应用于自动气象站的湿球温度计算。     

自动站土壤水分资料质量控制方案的研制

 在已有的人工观测和自动观测土壤水分资料基础上,统计分析土壤水分不同层次四要素（土壤体积含水量、土壤重量含水率、土壤相对湿度、土壤有效水分贮存量）的分布特点,根据四要素相应小时资料的特点,依据土壤水分自动站观测原理和方法,研制了适用于自动站土壤水分小时数据的质量控制方案。将该质量控制方案应用到全国自动站土壤水分观测小时资料中,通过质量评估结果的分析发现,土壤水分自动站小时资料的质量控制方案具有很好的适用性,各个要素各月的可用率均超过90%,平均可用率在97%以上。     

自动气象站故障分析排除方法

基于综合气象观测系统运行监控平台(ASOM)中运行的2400多套国家级自动气象站的数据、各型号自动气象站厂家备件的调研以及22个省(区)2007—2008年国家级自动气象站故障和维修信息,从采集系统、传感器、供电系统、业务终端设备、通信传输设备、软件等方面对自动气象站的典型故障原因、故障现象以及简单解决办法进行了汇总分析,为技术人员在维修活动中提供参考,为分析排除故障、提高维修效率、提高自动气象站的技术保障能力提供基础支撑。     

自动气象站地表温度测量方式的改进

针对目前各地自动气象站两种地表温度的测量方式,即：四支传感器组合模式和单支传感器测量模式共存的现状,从分析地温传感器的测量技术以及信号采集原理人手,探讨了一种可以将四支温度传感器化简成为单支温度传感器的方法。经过改进后的测量方式,符合中国气象局《地面气象观测规范》（2003）的要求,保证了各个自动气象站之间地温测量方式的一致性和可比性。同时,该方式能够有效地降低地温传感器的隐性故障概率,减少自动气象站的维护成本。     

自动气象站缺测数据分析及处理

地面自动观测系统正逐步替代传统的人工气象观测,自动气象站容易受到直接雷击及雷电电磁脉冲的侵害、仪器性能下降、电磁干扰和人为操作失误等因素影响,导致自动站采集器等设备损坏,造成业务中断,数据缺测,影响了气象数据的及时性、完整性、连续性。因此,台站观测人员需要在自动站设备故障,资料不正常时及时采取有效措施,对数据进行补测、挽救,保证气象数据完整、按时上传。对自动气象站资料缺测的原因进行初步分析,并着重对自动站定时观测、每小时上传文件及日、月数据极值、统计缺测等方面的处理进行探讨。     

2015—2020年全国地面气象观测装备运行能力评估

基于综合气象观测系统运行监控平台中运行的2418套国家级地面气象观测装备台站2015—2020年的9172次自动站故障维修记录,通过统计各省自动站平均故障指数、平均故障修复时间对保障情况进行了综合评估。对故障部位和故障原因进行了统计和分析,结果表明：①每年6月、7月和8月故障数较多,故障主要集中在采集器、通信传输设备、供电设备3个部位;故障原因中,自然损坏占比最大。②采集器的故障中,自然损坏、雷击、供电和电源所造成的故障率较高。③南方多发生由于供电和电源以及通信原因造成的故障,北方则多通信和自然损坏原因造成的故障。针对故障多发部位和故障原因提出了相应维护建议。     

自动气象站各气象要素现场校准时段的选择

选取山东有代表性的5个台站2005年9个月的自动站资料进行统计,得出其主要气象要素日极值在各时间点上的分布情况。结合每一要素的校准时间长度和台站的发报时次及内容,对各气象要素的校准时段进行了分析。结果表明,各气象要素最佳校准时段：湿度为8-10时,浅层地温为14-17时30分,深层地温为8-11时30分,风向风速为8-9时30分或16时30分-18时,气压为11-12时30分,蒸发为8-8时30分或17时30分-18时。据此合理安排自动站现场校准时各气象要素的校准时间和次序,可使校准工作对自动站数据的影响降到最小。     

地面降水的多源数据辅助质量控制方法

文章在分析气温变化、风速变化、相对湿度、温度露点差、雷达和自动站降雨量差值的基础上,提出了针对自动站观测小时降雨量的多要素综合质量控制方法,包括雷达和自动站相结合的综合检验方法(MRAWS)以及仅使用自动站资料的综合检验方法(MAWS),并与时空一致性检验方法(MTS)进行比较。结果表明:使用多要素的综合检验方法(MRAWS和MAWS)明显优于仅使用降雨量资料的MTS。此外,虽然MAWS检验结果略低于MRAWS,但在缺少雷达探测资料的情况下MAWS可对降雨量数据进行有效检验。进一步地分析表明,MRAWS和MAWS方法仅适用于判别有无降水,对降水量值的正确性判断能力存在不足。