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%。     

定时观测自动站与人工站气象要素差异对比分析——以蓝山县为例

根据蓝山县2009年自动与人工平行观测的气温、相对湿度资料,对气温和相对湿度两要素在自动观测与人工观测下的差异进行分析,并阐述其差值的日变化、年变化及在不同气象条件下的差异特征。结果表明:自动观测与人工观测日平均气温差值、日最高气温差值、日最低气温差值分别为0.1、0.3、0.5℃左右;从差值的年变化看,日平均气温和最高气温的存在季节性波动,而最低气温无这种变化;从差值的日变化看,白天(8:00和14:00)自动站气温普遍高于人工站,夜间20:00自动站气温总体较人工站偏低,但其差值绝对值低于8:00和14:00,2:00的差值则无明显规律;随着气温上升,日最高气温差值的绝对值明显增大,而日最低气温差值的绝对值无明显变化。自动站相对湿度较人工站明显偏小,平均偏小4.0%,其中1—9月差值为负值,10—12月差值为正值,但其绝对值明显低于1—9月;从差值的日变化来看,14:00自动站相对湿度较人工站明显偏大,其他时次则明显偏小,其中2:00偏小幅度超过20%;相对湿度差值的绝对值随着最高气温的上升呈现明显的增大趋势,但与相对湿度值的大小无明显相关性存在。     

马鞍山市近30年大雾的特征分析

通过对马鞍山市近30年来（1991—2020年）大雾观测资料的统计分析,研究马鞍山市大雾的年、月、日变化特征及其消散时间,为气象部门预报和交通部门道路预警提供参考。结果显示：马鞍山市区大雾日数多于其他县区,同时表现出明显的年际变化;在2016年之后,年雾日数整体呈上升趋势;马鞍山市大雾具有明显的季节变化特征,大部分发生在冬半年;马鞍山地区大雾大都集中发生在夜间（20:00～08:00）,约占1991—2020年所有大雾次数的81.2%,14:00后大雾出现的概率较小;马鞍山市境内冬季大雾消散时间最晚,平均在10:00左右,甚至经常出现持续一整天的大雾天气,夏季大雾消散时间最早,平均在08:00左右。     

本溪地区自动气象站资料在大雾天气预警中的应用

本文选取2014年9月至2015年9月的典型大雾天气个例,对自动站Z文件提取能见度、相对湿度、比湿、风场、湍流通量等物理量气象要素,并结合每一个国家级自动站出现大雾的时间段,分析各气象要素的变化特征,总结归纳本溪地区大雾天气气象要素的量化指标。分析结果在本溪市气象台进行了业务应用,应用效果良好,主要表现为主观能动性、时效性和实用性等特点。经过大量数据的处理级筛选,得到的大雾量化指标,客观具体、一目了然,使得预报员在平时的预报中可以轻易掌握,并不断了解大雾发生的规律,提高预报员的预报经验。该成果可应用于本溪市大雾预报预警工作,提高新型自动站观测数据在大雾天气中的应用成效,通过统计10 min气象要素数据更加详细认识大雾天气发生特点,为预报员预警大雾天气提供参考。     

淮南市大雾气候特点

根据1996年-2015年20a地面观测资料分析,总结了淮南市大雾出现年、月际变化出现的规律;根据自淮南站有自动站数据11a以来,分析了大雾生消时间、持续存在时间及大雾出现所对应的气象要素。结果表明:20a来出现大雾日数峰值即2006年、2008年,近3a大雾日数呈下降趋势;淮南大雾出雾最多的月份依次是12月、1月、11月;淮南市大雾容易在夜间到上午9:00前,12:00前消失,在13:00前存在较多;充沛的水汽、微风、合适的温压及静稳天气易出大雾。     

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。     

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。     

两种不同标准下霾日数分析

中国气象局观测司在2014年年初下发的文中要求:调整雾、霾天气现象观测判识方法,停止执行《霾的观测和预报等级》(QX/T113-2010)。能见度自动观测的台站将轻雾、霾的能见度判别阈值调整为7.5km,雾的能见度判别阈值调整为0.75km,能见度人工观测的台站保持能见度10km和1km判别阈值不变,空气相对湿度判别阈值恢复到台站历史观测阈值[1](下称2014标准)。笔者把2013年1月1日~2013年12月31日的霾天气在2种不同标准下的日数做了分析,就此次标准调整的必要性和所存在的问题进行了说明。     

自动与人工气象观测要素的差异及原因分析

通过对德州市8个国家一般气象站人工站与自动站平行观测2年的资料分析表明,自动站资料能很好地替代人工站,但二者存在一定的误差,全市人工观测平均气温、平均相对湿度比自动站偏高;人工观测降水量、平均风速比自动站偏小;夏季人工观测地温比自动站偏高,受积雪覆盖影响,冬季人工观测地温比自动站明显偏低。自动站仪器检修校准时,要注意对比人工站与自动站在检修校准前后的观测误差值,避免因仪器检修校准调整出新的观测误差,影响资料的连续性和气候变化分析应用。     

论酸雨观测业务中的经验与体会

龙口市气象局作为山东省少数几个开展酸雨观测业务的台站.在近6年的业务运行中,积累了大量的经验.结合《酸雨观测业务规范》和2012年4月份新业务改革的相关规定,对酸雨观测中遇到的问题进行了着重阐述.     

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。     

论云能天集体观测

介绍了云能天集体观测的主要内容,结合多年的工作实践经验,对集体观测中应注意的事项进行分析,以期为地面测报工作提供参考。     

地面测报数据审核及分析

简述了气象测报工作的重要内容,提出为确保测报数据的准确性,需加强设备维护、质量控制和地面测报数据维护,并对疑误信息及时进行判别分析。为提高地面气象测报质量提供了参考。     

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。     

基于气象和空气质量观测数据的日太阳辐射估计

研究城市气象参数与城市近地面污染物对水平面太阳辐射强度的影响,并尝试建立水平面太阳辐射与气象、城市空气污染物观测数据的回归模型.1）收集了广州市2009~2012年水平面日太阳总辐射、地面气象数据、近地面空气污染物历史记录数据;2）根据太阳辐射传输理论和前人相关研究进行水平面太阳辐射的影响因素分析,并对收集到的数据进行处理;3）对水平面太阳总辐射、地面气象、近地面污染物浓度的观测数据进行相关性分析,分别建立了总体样本和分区间样本下的水平面太阳总辐射与气象、空气污染物观测数据的回归模型.结果表明,用单一回归模型解释各种影响因素对太阳辐射的削弱并不合理,而分区间样本下的分段回归模型反映了水平面太阳总辐射的随气象变化和颗粒物浓度变化的规律,预测结果也较为准确.     

自动站数据对气象历史资料序列连续性影响分析

[目的]研究自动站数据对气象历史资料序列连续性的影响。[方法]利用2001年1~12月自动气象站测量的温度资料与对应时刻的人工观测数据,通过对比差和差值标准差的方法对平行观测期间自动站的月平均温度及最高、最低温度与对应的人工观测温度数据进行对比分析,了解自动站与人工数据的差异和变化特征,同时通过1990~2009年数据资料序列进行年平均值的显著性检验及分析,探讨了自动站替换人工观测对温度历史资料序列连续性影响。[结果]平行观测期间的气温资料两者虽有一定差异,但就平均而言,差异都在自动站差值允许范围内,个别月份差异超出自动站差值允许范围;显著性检验表明,自动站观测年平均气温和年平均最低气温与历史资料存在差异,对年气温序列有一定影响,但总体差异不显著;当自动观测与人工观测合并使用时,序列需要做均一检验与订正。[结论]该研究对保证自动站的单轨运行、优化气象地面观测系统、提高气象要素气候序列连续性以及气候统计的可靠性起重要作用。     

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。