前向散射式能见度仪与人工观测结果差异分析

利用长沙国家基本气象站人工与自动能见度观测资料,采用差值平均、差值率平均、差值标准差及相关性分析等方法,对2种不同观测数据对比统计分析,结果表明院人工能见度观测值普遍大于自动观测值,其差值、差值率、差值标准差随能见度的增加而增大;人工与自动观测数据的相关性吁区间(VV≥10 000 m)最好,达到0.834,域区间(1 000 m≤VV<3 000 m)次之,达到0.776,其他区间相关性较差;自动能见度观测结果配合其他气象要素记录相关视程天气现象(轻雾、霾、雾)有多记现象,分析并给出了出现多记差异的原因,总结给出了前向散射式自动能见度仪在业务应用中的改进建议,为自动能见度资料数据质量控制、数据服务应用提供参考和数据支持。     

4种当代天气现象仪自动观测分析的比较研究

对几种天气现象仪自动探测到的能见度和天气现象试验结果进行了分析,并与人工记录和自动站资料进行了对比。结果表明:①几种仪器能见度的变化趋势大致相同。能见度<10.0 km时,各仪器所测能见度数值变化均较平稳,能见度>10.0 km时,各仪器所测数值波动性较大。能见度越大,仪器测量数值与人工观测能见度误差越大。②PWS100实际判断出的天气现象种类最多,对降水天气现象的把握能力较强,小时累计降雨量与人工记录和自动站数据最为接近。凯迈天气现象仪对视程障碍现象把握能力较强,与人工记录一致性较好,并且对视程障碍强度的区分能力也较强。OWI-430仅能判断降水现象,且小时累计降雨量数值误差较大。     

浅谈云与天气现象的观测

云与天气现象,到目前为止,一直是人工观测项目,未来也难以实现自动观测,二者也是地面气象观测中两项最有深度和难度的观测项目。浅谈云状的判定,常见天气现象的观测记录方法,以及云与天气现象,天气现象与有效能见度之间的关系。     

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。     

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。     

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。     

自动站报表中人工观测项目审核方法及注意事项

从云、能见度、天气现象和降水量、雪深与雪压、蒸发量、日照、冻土等方面介绍自动站报表中有关人工观测项目的审核方法、注意事项及处理方法,以供预审员借鉴。     

人工观测能见度和器测能见度的特点及各自局限性分析

能见度观测是各级气象台站判别某些天气现象及强度的决定性参考依据.各级台站人工能见度有一定的局限性,而为更好地观测能见度,用能见度仪器测能见度显得尤为重要.基于此,分析人工能见度和器测能见度各自的特点及局限性,对人工观测能见度和自动观测数据进行对比分析,观测员视情形对自动观测能见度数据进行修正,减少误差.     

自动站与人工站观测降水量的差异对比分析

利用2008～2009年福州自动站与人工站平行观测期间的降水量资料,对年、月、日降水量差值百分率进行对比分析。结果表明：自动站与人工站降水观测差值较小,其准确度能够满足日常业务使用。观测时间的差异、观测数据采集方式的不同和人为因素的影响是造成降水量对比观测差异的主要原因。     

区域土壤水分与人工和自动站观测数据对比分析

利用2020年6月1日至12月31日山东泰安、云南大理和新疆乌兰乌苏3个站点区域土壤水分观测数据，采用相关性分析和差值分析等方法，分别与同期人工观测数据和自动站观测数据进行对比，并对观测结果逐层进行准确性分析。对比分析结果表明：区域土壤水分观测数据普遍大于人工和自动站观测数据，区域土壤水分观测数据与人工和自动站观测数据之间具有较高的相关性，相关系数的最小值均出现在40 cm土层，它们所反映的土壤湿度随时间变化趋势一致；区域观测数据与人工观测数据各土层的平均差均<0.1，与自动站观测数据之间的平均差在40 cm土层相对其他层次较大。以上表明，区域土壤水分自动观测仪对土壤水分的感应观测结果与自动站观测、人工观测的结果趋势基本保持一致。分析结果可为评价区域土壤水分自动观测仪的监测能力、资料的应用价值与服务效益提供参考。     

新民自动站与人工观测数据差异分析

利用新民站2003—2004年自动与人工2种观测系统观测期间的气温数据,对自动与人工观测的气温进行差异分析,统计了平行观测之间的对比差值、标准差,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:气温自动观测与人工观测存在一定的差异,但差异在自动站误差允许范围之内,自动站的使用对年气温序列有一定影响,总体差异不显著。     

阿拉山口自动气象站与人工气象站观测数据差异分析

对2004年阿拉山口自动气象站与人工气象站的气温、地温、风向风速、湿度、气压和降水等要素的观测数据进行对比分析,结果发现二者存在一定差异。造成这些差异的主要原因是仪器原理、观测方法、观测时间、仪器技术性能的不同以及样本差异等。     

青县气象站气压·气温平行观测数据对比分析

利用2009年1月～2010年12月青县自动气象站和人工观测的气压、气温资料,进行统计对比分析并探讨两者差值的形成原因。结果表明,自动站与人工观测值月平均气压差值为-0.7～0.1 hPa,月平均最高气压差值为-0.5～0.4 hPa,月平均最低气压差值为-0.7～0.2 hPa,月极端最高气压差值为-0.3～0.6 hPa,月极端最低气压差值为-1.1～0.1 hPa;月平均气温差值为-0.2～0℃,月平均最高气温差值为-0.4～0℃,月平均最低气温差值为-0.1～0.2℃,月极端最高气温差值为-0.3～0.3℃,月极端最低气温差值为-0.3～0.3℃。气象要素对比观测差值产生的原因主要有:观测仪器和观测原理的差异、数据采集时间与方法不同、感应器安装位置及所处环境不同以及人工干预与观测误差等主观因素。     

东乡县自动气象站与人工气温观测差异分析

自动气象站已成为今后我国地面气象观测的发展主流,并将逐步取代人工观测,对比分析2个观测系统之间的观测差异非常有必要。总结了自动站与人工观测温度差异的原因,并对东乡县自动站与人工观测温度差异特征进行了分析,以期为气象服务的开展提供参考。     

能见度仪观测霾的结果分析

利用攀枝花国家基本站2014年能见度仪的观测资料与近5年人工观测霾的日数进行对比,结果表明,用能见度仪取代人工观测能见度后,霾的出现日数显著增加;在24h变压为负时,较容易形成霾;在出现霾后,能见度变化不明显,霾持续时间较长.在使用能见度仪后能消除人为误差,真实反映当时大气状况,满足业务要求.     

GStarDZN2型自动站与人工测定土壤湿度对比分析

为了评价GStarDZN2型自动土壤水站的准确性与代表性,为替代人工测定土壤湿度并推广使用提供参考依据,采用对比差值、差值概率和相关分析等方法,对永昌县2012年5月3日—10月28日期间GStarDZN2型自动土壤水分观测站与人工平行对比观测的土壤相对湿度资料进行统计分析。结果表明,自动站取得的数据与人工观测的数据随时间的变化趋势基本一致,20~30 cm土层差值概率分布范围最小,数据一致性最好,30~40 cm、10~20 cm次之,在70~80 cm和90~100 cm 2个土层次表现较差。对比观测时段内自动与人工站观测数据的相关性在各层均表现显著,认为GStarDZN2型自动站观测的资料可以代替人工观测的资料。