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。     

城口日照人工观测与自动观测数据对比分析

本文利用城口县国家一般气象站2019 年3 月到2020 年2 月跨越春夏秋冬四个季节的自动观测和人工观测日照时数,运用相关性分析及检验等方法,分析自动观测（光电式日照计）和人工观测两种观测方式获取的日照资料差异,并对差异产生的原因进行分析。     

农业气象自动站与人工观测值的对比分析

采用对比差值、差值概率、相关系数等方法,对济阳县2011年3月3日至2011年11月13日期间DZN1型自动土壤水分观测仪与同地段平行人工观测的土壤相对湿度资料进行统计分析。结果表明:人工观测的数据反映的土壤水分变化波动较大,自动观测仪的土壤水分变化相对平缓。人工与自动观测资料的一致性在0～10 cm、10～20 cm土层表现最好,70～80 cm土层表现最差。分析结果旨在为DZN1型自动土壤水分观测仪的监测能力提供客观依据,更好地发挥土壤水分观测资料在经济建设和工农业生产中的应用价值。     

平罗县自动与人工土壤水分观测数据对比分析

以平罗县土壤水分固定观测地段DZN3型土壤水分自动站2014年4月3日至2014年8月28日自动观测数据与人工观测数据为基础,利用Pearson相关系数,对数据进行折线图对比分析、误差分析及相关性分析。结果表明,除20~30 cm深度土层自动站数据与人工观测数据呈现负相关性;其余深度土层数据呈现正相关性,其中50~60 cm两种数据相关性最好,90~100 cm两种数据相关性较差。分别对各土层对比观测数据建立一元线性回归方程,得出订正模式,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。     

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。     

十堰ZQZ-CⅡ型自动气象站与人工观测气象要素对比分析

利用2007年1～12月十堰自动气象站和人工观测的逐日定时气温、湿度、气压、地温资料进行统计对比分析,并探讨两者差异的形成原因。结果表明,自动站测量平均气温值比人工观测值低0.1℃,月平均最高气温值高0.1℃,月平均最低气温值相当;平均相对湿度低3%;平均气压低0.3hPa;自动站0cm地面温度7、8月份偏高,其他月份相当,5～20cm地温相当。     

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。     

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。     

自动气象站地面温度与人工观测数据对比分析

利用2006年的清远地面观测站自动气象站和人工观测的逐日定时地面温度的资料,进行统计对比分析并探讨两者差异的形成原因。结果表明：14时地温,自动站低于人工观测值,而2时、8时、20时自动站值与人工观测值差异不大;最高差异与14时的差异基本相当,温度越高差值越大,而9月、10月最低差异不明显。     

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。     

自动与人工气象观测的相对湿度差异分析——以大连站为例

利用大连站2005-2010年自动站和人工站的相对湿度资料,分析平均相对湿度对比差值的日、月和年变化规律。结果表明:90%自动站日平均相对湿度值高于人工观测值,平均偏高3.1%;自动站与人工站的相对湿度差值有明显的日变化规律,5:00-7:00对比差值最大,13:00最小,全天24 h定时观测相对湿度对比差值均为正值;7-8月和12月对比差值最大,4要5月最小。月最小相对湿度观测值均小于35%,其对比差值与月最小相对湿度位相相反。只要相对湿度大于月平均最小相对湿度,其对比差值随着湿度的增大而增大,高湿情况的对比差值偏大。     

河间气象站平行观测数据对比分析

利用2009年1月～2010年12月河间自动气象站和人工观测的气压、气温、相对湿度资料,对其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-0.2～0.3 hPa,月平均最高气压差值为0～0.5 hPa,月平均最低气压差值为-0.4～0.3 hPa,月极端最高气压差值为-0.2～0.9 hPa,月极端最低气压差值为-0.6～0.6 hPa;月平均气温差值为0～0.2℃,月平均最高气温差值为0～0.2℃,月平均最低气温差值为-0.1～0.4℃,月极端最高气温差值为-0.2～0.6℃,月极端最低气温差值为-0.3～0.6℃;月平均相对湿度差值为-3%～3%,月最小相对湿度差值为-9%～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。     

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。     

石家庄CAWS600-BⅠ型自动气象站与人工观测降水量误差分析

通过对2005—2009年4-10月石家庄站（53698）自动气象站与人工观测降水量进行对比分析,发现自动气象站观测降水量与人工观测降水量存在一些偏差。进一步分析得出：观测数据采集方式不同、观测时间不一致、自动气象站雨量传感器自身原因、承接降水物形态、未定期维护而造成的测量误差以及外界环境因素是导致自动气象站和人工观测降水量观测误差产生的主要原因。     

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。     

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。     

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。     

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。