能见度自动观测仪与人工观测资料对比分析

利用四川5个能见度自动观测站2012年整年数据与人工平行观测数据进行对比分析。结果表明，当能见度小于3km时，能见度自动观测与人工观测差异较小，在此能见度范围下人工观测结果小于自动观测结果，能见度自动观测结果可以代替人工观测结果。当能见度为3-10km时，由于观测员自身的视力、习惯以及对“能见”的最远目标物和“不能见”的最近目标物的不明确，导致能见度自动观测和人工观测结果差异偏大至-1.62km，自动观测结果开始小于人工观测结果。当能见度大于10km时，差异加剧。     

能见度自动观测仪与人工观测资料对比分析

气象能见度可将大气浑浊度充分反映出来,当前我国观测能见度主要以目视估计为主,而在环境监测、航空、交通运输以及航海领域均需要精准的能见度数据,故而传统目视法已经难以满足当下所需,而能见度自动观测仪的出现将这一空缺有效弥补。本文将对比能见度自动观测仪与人工观测资料间的差异。     

能见度自动观测和人工目测的对比分析

通过对能见度人工目测和自动观测方法、观测数据和影响因素的分析,认为自动能见度仪观测到的数据更为客观,更具科学性,避免了人为误差,提高了工作效率。为获得准确的观测数据,应对自动观测仪器按照规范及时进行维护。     

自动观测能见度与人工观测能见度对比分析

对2011年10月至2012年10月8:00、14:00、20:00临潼气象观测站能见度仪观测资料与人工观测资料进行对比分析。结果表明,在VV<1.0 km时,差值最小为1.7 km,相关系数为0.53;在1.0 km5.0 km时,随着能见度的增大相关系数又逐渐变大,特别是在VV>10.0 km时,差值分析与相关系数分析表明,自动观测能见度和人工观测能见度吻合率较高,这可能是由于目标物的限制,人工观测能见度在能见度较好判别时,扩大倍数有些保守,有待进一步研究分析。通过比较2种数据的各项统计指标发现,能见度仪数据序列离散度较低,精密度及精确度都要高于人工观测值,通过订正后有望取代人工观测。     

保定站人工与自动观测能见度数据对比分析

利用保定国家基本气象站2013年7月、10月、12月人工观测与自动观测能见度数据进行统计,计算了2组数据的相关系数、对比差值、粗差率、一致率等指标。结果表明,两者高度相关,随着能见度的增大,对比差值增大,粗差率增大,误差增大,一致率降低。     

能见度FD12自动观测与人工观测对比分析

通过对2011年青岛能见度FD12观测仪与人工观测资料进行统计,对比分析两类数据,发现自动观测记录与人工观测记录在能见度2.0km以下时,一致性较好,5.0km以上时,两者观测存在较大的差异。     

云和站能见度自动观测系统与人工观测的对比分析

将能见度仪自动观测的能见度与人工观测的能见度记录进行对比,分析2种观测数据的差异。通过相关系数、对比差值等统计数据分析,结果表明,自动观测数据的离散度、精确度和精密度在低能见度时最高,然后随着能见度的增大而降低。vis1.0 km时,人工观测与能见度仪测得的能见度值之间的一致性很好,对比差值很小,是所有能见范围内差值最小的一组,相关性好,是所有能见范围内相关性最好的一组;1.0 km≤vis10.0 km时,相关性、对比差值、一致性(总体上看)都较vis1.0 km时表现差;vis≥10.0 km时,相关性、对比差值、一致性(总体上看)都是所有能见范围内最小的一组。低能见度时,自动观测效果较好,对人工观测有很好的代替作用,而随着能见度的逐渐升高,两者之间的差距不断加大,能见度仪的可替代性逐渐降低,但是仍有一定的可取性。     

沭阳县人工与自动土壤水分观测资料对比分析

[目的]客观评估DZN1型自动土壤水分观测仪的监测能力。[方法]采用对比差值、逐步回归等方法,比较分析了2013年1月1日~7月31日沭阳国家农气一级站的人工与自动土壤体积含水量观测数据。[结果]人工观测值略高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,变化趋势相当一致;在分析了人工与自动观测值相关系数后,为降低DZN1型自动土壤水分观测仪的系统性误差,获得较准确的订正数据,运用逐步回归法建立了沭阳土壤水分自动站观测资料序列订正模型,并利用该站2014年4月1日~5月31日对比观测资料对其订正效果进行了检验,检验结果显著。[结论]该研究为发挥观测资料的应用价值和气象服务效益提供依据。     

自动站土壤水分资料与人工观测土壤水分资料的对比分析

以定西农试站为例,对其自动站观测土壤水分资料和人工观测的土壤水分资料进行对比分析。分析发现：从春季解冻开始,各层土壤水分各要素数值随着时间开始增大,在汛期前后达到最大值,汛期过后,由于降水减少和植被覆盖率降低,各要素的数值均随着时间有波动减弱的趋势。总体而言,人工观测土壤水分资料的各要素值比自动观测的要素值偏大,可能是由于人工观测的地段有植被覆盖,本身蓄水能力比自动观测站所在的地段强,并且有作物种植,有额外的灌溉,这也是造成人工观测土壤水分比自动观测土壤水分资料数值偏大的主要原因之一。     

能见度人工转自动观测差异分析

利用全国986个台站08时、14时、20时能见度观测数据,对能见度由人工观测转自动观测结果进行差异分析。由分析结果可见,能见度自动观测与人工观测原理的差异是导致观测结果有差异的根本原因。对全国986个台站能见度数据进行T检验,未通过显著性水平为0. 05检验的台占23%;未通过显著性水平为0. 01检验的台占29%。     

农业气象人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

本文采用对比差值和差值概率等方法对武功县2011年3月3日至2013年4月28日期间农业气象自动观测站自动传感采取的土壤相对湿度资料与同地段人工平行对比观测的土壤相对湿度资料进行统计和分析研究。结果显示:人工观测与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在10 cm土层表现相对最差,二者数据差异常在多雨季节大于少雨或干旱季节,并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,为自动土壤水分观测资料的实际应用提供一种指导方法。     

阳山DZZ-Ⅱ型自动站探测资料与人工观测资料对比分析

对2006～2007年DZZ-Ⅱ型自动站探测资料与人工观测资料对比分析发现,大部分对比观测要素差异不大,但也有个别要素如湿度差异较大。除气压外,人工观测仪器和自动探测仪器安装在同一个观测场内,造成差异的原因主要是自动探测仪器与人工观测器测仪器测量原理、测量精度、仪器灵不同和自动观测与人工观测时间不同造成的。2007年4月23日撤换自动站仪器,换仪器前后同一型号不同号码自动探测仪器探测资料也有差异,有的相差还较大。     

能见度自动与人工观测在大雾中的分析与比较

为了探索自动观测能见度代替人工观测可行性,对2013年1月20日08:00~23日20:00一个大雾天气过程从资料应用角度分析。结果表明,自动观测的能见度与人工观测随时间变化趋势是一致的;台站自动观测和道面自动观测2种能见度测量值随时间的演变也一致性较好,差别较小;自动观测的能见度变化与温度露点差的变化是一致的,体现了能见度与相对湿度高度相关性;台站观测和道面观测组成同一能见度观测网,能够很好地反应北京能见度情况,对于预报和服务具有重要作用。自动观测能见度代替是可行的。但由于自动观测数据小于人工观测数据,在天气预报业务中启用自动观测能见度数据后,将大大增加预报大雾以及发布大雾预警的频率,需要调整雾霾天气的有关能见度的发布标准。     

自动观测与人工观测能见度的差异性分析及检验

利用安徽省安庆气象观测站2012年自动观测与人工观测能见度资料,分析不同观测时次和不同天气现象的自动观测与人工观测能见度的差异性。采用相关系数法计算不同情形下的自动观测与人工观测能见度的相关性。通过差值的统计特征分析不同观测时次和不同天气现象的自动观测与人工观测能见度的差异性,并利用符号检验法和Wilcoxon秩检验法对两者的差异性进行假设检验。结果表明,不同观测时次的自动观测和人工观测能见度近似呈完全正相关性,不同天气现象的自动观测和人工观测能见度的相关性也较高;不同观测时次和不同天气现象的自动观测和人工观测能见度均存在显著性差异。     

自动土壤水分观测仪故障诊断分析

详细介绍了自动土壤水分观测仪的模块结构及其工作原理。针对浙江省28个土壤水分站从2015到2017年数据及故障情况进行了归纳分析,将所有的故障情况进行分类分析,分析了田间标定出现的故障,并提出了故障解析。通过大量数据分析总结出土壤水分观测仪故障的判断方法及日常维护应注意事项,并且提出了通过数据判断传感器故障准确定位。     

西藏林芝国家基准气候站人工与自动观测资料对比分析

本文选定8个有代表性的气象要素进行对比分析,运用Excel图表制作功能绘制出各类差值的折线图,并依据各相关要素的技术规定进行对比分析工作,得出自动站观测数据绝大多数符合气象行业对自动观测仪器的差值要求的结论。异常差值的原因分析可为气象观测人员判断人工站和自动站运行状态、仪器故障等方面提供理论上的依据。     

扎兰屯土壤水分自动站与人工对比分析

以扎兰屯作物地段DZN3型土壤水分自动站与人工烘干称重法对比数据为基础,对数据进行折线图对比分析、误差及标准差分析、相关性分析。从多个维度分析数据,寻找误差组成及来源,制作自动站数据订正模式,使土壤水分自动站能更好地代替人工测量,解决人工取土连续性、时效性差等问题。     

自动与人工观测土壤水分差异对比分析

利用2017年7月28日—2018年9月18日青海省海北牧试站架设的DZN2型自动土壤水分观测仪与人工烘干法平行对比观测土壤水分资料数据,通过对比差值、计算差值概率等相关统计方法,对10~50 cm土壤重量含水率进行逐层分析。结果表明：在研究时段内,海北牧试站自动与人工观测取得的数据随时间的变化趋势基本一致。自动站观测的土壤重量含水率较人工观测值偏低,其中30~50 cm差值相对较小,10~20 cm差值相对较大。根据自动站与人工观测的数据对各层土壤重量含水率进行订正,绝对误差均小于3%,表明海北牧试站自动观测的土壤水分资料基本能代替人工观测,进而为推进农业气象的自动化监测提供一定的技术支撑和理论依据。     

土壤水分自动与人工观测资料对比评估及湿度模型构建

基于莒县气象局2011年2—8月土壤水分自动观测与人工同步对比观测数据,采用对比差值、差值概率和相关系数等方法进行分析和评估,通过回归建立湿度模型。结果表明,单层平均最大误差为5.799%,最小误差为2.025%,0~100 cm 8个层次平均误差3.306%,符合中国气象局考核标准。但30~40 cm误差值较大,说明厂家给出的订正曲线误差偏大,订正后对比观测的数据绝对误差很小,订正效果比较理想,通过了对比考核。相对湿度模型的构建,为自动土壤水分观测资料的实际应用提供了一种指导方法。