地面自动气象观测数据缺测的原因及记录处理

分析地面气象观测数据缺测的原因,并提出不同观测记录缺测的处理方式,以为提高地面气象观测数据的准确性提供参考。     

自动气象站异常记录及处理方法

兴安县气象局自动站因大雾或降水,造成相对湿度缺测,更换温湿传感器过程中致使正点记录缺测。笔者通过对兴安县气象局自动气象站异常记录的处理方法和出现故障时所采取的措施。     

东胜国家基本气象站双套自动站资料对比分析

基于东胜区国家基本气象站2013年1～9月气温、相对湿度、气压、降水量等小时数据,对新旧两套自动站数据进行对比分析,利用缺测率、粗差率、一致率、线性拟合等方法,分析出降水时段双套自动站相对湿度采集数据粗差率较大,但数据仍在规定差值以内,综合各有关分析结果可知,旧站相对新站来说运行较为稳定,双套自动站数据在规定差值范围内可相互替换使用.     

新型自动气象站观测数据缺测的原因分析及解决处理

本文结合容县气象局地面气象观测工作实际,首先简要概况了新型自动气象站,接着分析了新型自动气象站观测数据缺测原因,最后给出了几点观测数据缺测的解决处理办法,仅供相关部门进行参考借鉴。     

一次自动气象站定时缺测分析和处理

目前,由于不同原因引起的自动站仪器故障,都会造成各种气象要素数据的缺测。若不能及时、正确处理,将会直接影响台站数据的质量。文章对该自动站故障产生的原因进行分析,利用质量控制软件用导入法将正点缺测数据补完整,以及对时极值和其它缺测数据的替代问题一一进行探讨。     

气象数据缺测条件下山区水面蒸发量的确定

以天山西部山区为研究区，选取研究区气象要素监测较完整的遥测站点和临近气象站的气象要素，用彭曼-蒙特斯公式和Hargreaves—Samani公式计算气象数据缺测条件下山区水面蒸发量，以遥测站实测水面蒸发量为标准，对彭曼-蒙特斯公式和Hargreaves—Samani公式计算结果进行分析。结果表明山区水面蒸发的主要影响因素依次为最高气温、最低气温和平均气温，而风速、相对湿度等因素影响较小。Hargreaves—Samani公式计算结果与实际水面蒸发的变化趋势较一致且优于彭曼-蒙特斯公式，对于气象数据缺测条件下山区蒸发量较适合。     

自动气象站数据异常或缺测的处理方法

根据垦利县气象局本站气压、海平面气压、温度和湿度等常出现的数据异常实例,介绍了处理方法,包括非观测发报时次气压缺测、编发报时次气压缺测、温湿度缺测或异常、温湿度与本站气压缺测或异常、编发气象报告时次处理等内容,以期为自动气象站数据异常或缺测的处理提供技术参考。     

自动气象站数据异常或缺测处理

依据某县气象局气压、海平面气压、温度和湿度等出现的异常数据进行介绍,同时阐述进行具体处理的方式,主要包括在非观测发报时次气压的缺测、编发报时次气压缺测或异常的处理、温度和湿度对气压缺测处理,希望通过该阐述能够实现为自动气象站数据异常或者缺测处理提供必要的参考。     

新型自动气象站缺测数据的处理

新型自动气象站正在逐步替代传统的人工气象观测,而自动气象站容易受直接雷击、仪器性能下降和人为操作失误等诸多因素的影响,导致采集器等设备的损坏,致使数据采集、传输失败(即数据缺测),最终影响数据传输的及时性、完整性、连续性.所以,需要使用尽可能准确的值来替代缺测值,将数据缺测次数减少到最低程度.基于此,着重对新型自动站定时观测、小时极值、日数据极值等方面的缺测问题进行探讨.     

地面自动气象站观测数据文件的质量控制

通过分析地面自动气象站观测数据文件A文件、分钟观测数据文件J文件中出现的缺测记录和疑误记录,并结合工作实际,提出了合理解决方法,最大限度地减少了观测数据文件中的缺测记录和疑误记录,保证了气象资料的完整性、连续性和准确性,从而实现地面气象观测资料的质量控制。     

土壤温湿度数据采集系统的设计研究

对于土壤温湿度数据采集系统的设计一般情况都使用MCS-51系列单片机作为系统的控制核心,结合数字温湿度传感器实现对相应数据进行采集工作,整个系统的设计成本相对比较低,本文设计的土壤温湿度数据采集系统采用AT89C51作为核心控制芯片,选取AD590与湿敏电容实现温湿度数据的采集测量,大大简化了系统的硬件尺寸大小,内部总线结构为CAN总线形式从而有利于强化系统的数据通信能力,具有精度高与线性特性好等特点。     

基于BP神经网络的缺测降水数据插补

 缺测降水数据的插补可以有效改善数据系列的完整性,以元江境内的元江、洼垤、因远、街子河、阿支、磨房河等水文和雨量站点逐月及年降水数据为基础,研究缺测降水数据的插补。站点之间月降水数据相关分析表明：各站点之间相关性较差,相关分析难以满足本研究流域内部分月降水数据插补精度,故尝试采用BP神经网络模型对研究流域降水数据进行插补。研究表明：基于本流域降水数据建立的神经网络模型检测样本合格率达到89.6%,具有较好的插补精度,说明神经网络可以用于本研究流域的缺测降水数据插补,为降水数据缺测的插补提供了新的途径。     

减少地面气象观测数据缺测的措施

地面观测数据缺测率的高低反映了地面报表质量的好坏。根据多年工作经验,从养成良好习惯、按时巡视仪器、自觉加强学习等方面总结了避免出现异常记录的措施;从加强仪器维护和数据正确处理方面,探讨减少和降低数据缺测率的方法。     

新型自动气象站观测数据缺测问题分析处理

笔者结合黑龙江省同江市使用新型自动气象站实际情况,概述新型自动气象站并分析了新型自动气象站观测数据缺测问题及处理,提出降低观测数据缺测率的对策,以提升地面测报质量。     

关于地面气象观测数据缺测的处理

地面气象观测数据是否完整、准确是评定地面气象工作质量的重要指标之一,做好观测仪器的相关事宜的日常维护和管理,正确处理缺测数据处理以及加强学习、养成规范的操作习惯和工作作风是降低地面气象观测数据缺测率的有效处理措施。     

DZZ5新型自动气象站CF卡故障分析与排除

为快速排除影响DZZ5新型自动气象站正常采集和传输数据的CF卡故障提供参考,以德州、庆云、临邑3个县市DZZ5自动气象站观测数据缺测的解决过程为例,介绍导致该问题的CF卡故障排查方法,以及缺测数据处理方式和注意事项。     

新型自动气象站观测数据缺测问题分析处理

将气象站的观测数据实行自动化分析计算,极大地提升了气象站的工作效率,但由于技术原因,自动气象系统有时会遇到一些问题,这些问题将会影响到数据的连续性和完整性。对于新型自动气象站来说,提高工作质量是首要任务,因此,分析数据缺测的原因、提出相应的解决办法、保证观测数据的完整性以及连续性和精确性就显得尤为重要。     

新长Z文件形成常见问题及解决思路

为了适应现代化气象业务建设的发展需求和地面气象观测业务的改革要求,自北京时间2012年3月31日21:00开始,对地面气象的观测业务进行调整。调整内容为取消发报,实行地面新长Z文件的质控传输,经过1年半的运行,新长Z文件的形式已经被全体业务人员适应。但是,新长Z文件的质控传输还存在很多问题,如自动站故障时,分钟数据会产生缺测情况,这时会出现一些矛盾的记录,造成数据越限,严重时甚至会有缺报现象产生。这种情况下,对新长Z文件质控缺测数据的处理和质量考核等问题的解决,成为一个工作重点。     

浅谈气象数据质量控制

确定正确的记录,找出缺测记录、错误记录和可疑记录,并且对这些记录做出标识或使用尽可能准确的值来代替,把不准确或错误的观测值的数量和缺测次数减少到最低程度对于气象观测数据具有非常重要的意义。本文就是针对气象数据质量控制进行一些基本介绍。     

毛发湿度计的使用与维护

通过分析毛发湿度计的测湿原理和误差来源,归纳出正确维护毛发湿度计的方法。实践表明,饱和状态下的毛发束在干晴天气下恢复正常感应所需的时间比阴湿天气少,因此维护清洗毛发束应选择在晴天和相对湿度较低的天气状况下进行。