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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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云和站能见度自动观测系统与人工观测的对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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《现代农业科技》2015,(15):249-250
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。 相似文献
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利用格尔木国家基准气候站2013—2017年人工器测与自动观测5年地面A文件温度资料,依据中国气候中心下发的《对比观测期间监测资料评估技术方法》的规定,分析了温度数据人工观测与自动观测的差异。结果表明,一致率非常高,符合80%的参考标准值;粗差率整体表现为数据的异常值较少;气温月、季和年差值大部分符合参考标准值范围(±0.2℃),但最低气温的差值略超出标准参考值,差值为-0.6~-0.3℃。表明最低气温数据自动站略大于人工站。人工站与自动站气温(平均气温、最高气温、最低气温)的月、季和年际变化趋势完全一致。月际变化中,最高值出现在7月,最低值出现在1月。季节变化均表现为夏季>春季>秋季>冬季;年际变化中,最高值出现在2016年,最低值出现在2014年。人工站与自动站气温数据线性拟合结果非常好,未出现大的离散状况,表明人工站和自动站逐日、月、四季和年气温数据相差不大,未出现系统性偏差。最低气温在年数据拟合及月数据拟合(7月和9月)中通过了0.01的显著性检验,逐日、四季及其他月份均通过了0.001的极显著性检验。表明格尔木国家基准站完全可用自动站气温观测值对人工站气温值进行订正和推算。造成自动站与人工站温度差异原因有多方面,包括不同的采集方式、观测时间、仪器原理以及对仪器维护是否规范等。 相似文献
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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。 相似文献
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目前,地面气象人工观测中,器测项目有日照、小型蒸发、人工降水观测、电线积冰、雪深、雪压。本文主要对全年观测的日照、小型蒸发、人工降水所产生误差的原因进行分析,寻找提高其准确性的办法。实际工作表明:日照误差的原因有仪器偏移、涂药存放或漂洗不当、障碍物阻挡、降水影响、读数差错;小型蒸发误差原因有强降水、鸟禽喝饮、操作不当、蒸发器漏水、读数误差;人工降水观测误差原因有承水器不水平、漏斗漏水、异物堵塞、读数误差。当找出人工观测误差的原因时,则有针对性地采取相应的措施,从而提高人工器测项目的准确率和人工观测的质量。 相似文献
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伴随着气象观测技术的成熟,自动气象站出现在人们的眼前,自动气象站的数据准确性是否较人工观测数据误差更小,计算起来更精确,不用大量的人力、物力以及财力观测数据。对关岭县自动气象站观测数据,自动和人工观测的温度、气压、相对湿度、建面温度、风速和方向,量的递减顺序差异分析,观测之间的对比度差,误差和方向一致率的百分比。 相似文献