新旧型自动气象站气象数据一致性分析

利用曹县、定陶2014年1～12月新旧型两套自动气象站的气温、相对湿度、降水资料,通过对SPSS软件的使用以及数据极值的延续性分析,研究了新旧型自动气象站数据的一致.结果表明,新型自动气象站相对于旧站,其气温、相时湿度数据一致程度较好,新型站对气温变化观测的反应更加迅速;称重式雨量传感器与人工站差值百分率在4％以下,符合自动站降水质量评估参考标准.     

格尔木国家基准气候站人工器测与自动观测温度对比分析

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。     

汕头2套自动气象站数据差异性及原因分析

利用汕头基准站新型自动站和作为备份的I型自动气象站2014—2015年24个月的观测资料,对气压、气温、相对湿度、风向风速、蒸发和降水进行分析。结果表明:2套自动站观测资料存在一定差异,主要是传感器的性能不同造成的,但相对来说新型自动站的可靠性更高。     

海拉尔基本站新旧站观测数据对比分析

根据海拉尔国家基本站海拉尔区国家森林公园(以下简称新站)和海拉尔国家基本站市区河东(以下简称旧站)2010年4-12月和2011年1-3月平行观测期自动观测温度、风向风速、本站气压、海平面气压、相对湿度、D0(地面0cm)、K40(深层地温40cm)和人工观测的冻土、积雪各极值等资料对比分析表明,新站气温、D0、K40、本站气压等数据比旧站偏低;平均风速、相对湿度、冻土深度等要素比旧站偏大或明显偏大。造成差异的主要因素是两站的地理位置、下垫面性质和探测环境。     

新型自动气象站异常数据的处理方法分析

该文针对安装使用新型自动站和原有自动站双轨运行的气象台站,各气象观测要素数据出现异常或缺测时的代替处理方法进行了归纳总结,以期对台站日常值班工作起到指导作用。     

巴雅尔自动气象站与人工站观测数据对比分析

对巴雅尔自动气象站与人工站观测数据进行了对比分析,两者观测资料具有同步性,又有一定的差异;同时分析了两者数据产生差异的原因,为今后自动站业务正常运转和气候资料的连续性提供参考依据。     

习水自动站与人工站气温与本站气压观测数据的差异对比

对比分析了2010年习水自动气象站与人工站观测的温度、气压数据。结果表明:自动站与人工站气温、本站气压差值较小,其准确度能够满足日常业务使用。观测数据采集方法、感应器所处的环境、观测仪器原理、观测样本、观测时间等的差异和人为因素的影响是造成观测数据差异的主要原因。     

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。     

自动气象站与人工站数据差值对比分析

随着自动站在河南省的应用和普及,在使用过程中我们发现,自动站与人工站记录相比,存在着一定的差值。正确地认识和处理这种差值,提高气象记录的准确性,对自动站的数据质量有着重要的意义。根据值班中出现的一些实际情况,主要从气压、温度、风、降水、地面温度、浅层地温、深层地温七个方面分析各要素差异的原因,总结一些实用方法,与大家一起分析和探讨。     

人工站和自动站的观测数据对比分析

对人工站和自动站夏冬两个季节各要素进行采样,并对观测数据进行对比,同时将两种观测数据之间产生的差异进行分析,探讨了其存在差异的主要成因和自动站在今后的单轨道运行中需要注意的问题。     

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。     

SL2—1型自动站雨量测量误差分析

通过对比法,对德兴气象站2007-2008人工观测雨量和自动站雨量资料进行统计、对比分析,发现自动站观测降水量存在偏差。进过分析、探讨对于人工数据而言,观测方式不同、采集数据时间不同的SL2—1传感器在测量降水量过程中,因未按照规范定期维护与自动站传感器自身特性是导致观测误差产生的主要原因。     

DZN2型自动土壤水分监测站与人工观测数据对比分析

2014年6月农安县根据吉林省人影工程建设要求进行自动土壤水分站建设,为评价DZN2型土壤水分监测站监测能力、服务效益和推广使用提供参考依据,对2014年8月至2015年7月农安县东方红村土壤水分观测站自动站与人工实际观测的土壤体积含水量进行对比评估分析。结果表明:尽管差值对比存在一定误差,但DZN2型自动土壤水分观测站运行良好,自动与人工观测数据的变化规律全部通过相关性检验,一致性表现较好。自动观测资料基本能够代替人工观测的资料。     

红原地区新型自动气象站观测数据异常或缺测分析处理

本文结合红原地区新型自动气象站使用实际,分析红原县地理气候特征和自动气象站观测情况,提出新型自动气象站观测数据异常或缺测的处理方法,以期提升地面测报质量。     

2019-2021年南京市区域站气压资料质量评估与分析

利用南京市2019-2021年45个区域自动站气压资料,结合气候界限值检查、气候极值检查、内部一致性检查及时间一致性检查4种质量控制方法和对缺测数据的统计,对气压数据的质量进行了初步的探讨。结果显示：45个区域站均通过气候界限值检查及内部一致性检查,综合其他两种质量控制方法、数据完整性及可疑站点排名统计后发现,其中19个区域站(M3527、M3528、M3529、M3548、M3550、M3553、M3554、M3555、M3559、M6725、M6728、M6732、M6733、M6737、M6738、M6777、M6789、M6791、M6795)的气压数据质量较好。减少数据的缺测率,可疑及错误数据及时反馈和修改,有利于提升数据的质量,并能为区域站的维护提供依据。     

册亨双套自动站对比观测数据的差异分析

本文对册亨国家一般气象站DZZ4型新型自动气象站与ZQZ-CⅡ型自动站2014年全年同期观测的各气象要素差值形成的原因进行初步探讨,得出气压、气温、0cm地温、极端最低地温、20cm地温、10分钟风速、最大风速差异小,相关性较好,相对湿度、最高地温、极端最高地温、最低地温、极大风速差异较大的结论。分析认为仪器的精密程度是引起观测要素差异的主要原因。     

都江堰气象站CAWS 600 S与DZZ 5自动气象仪器及其观测数据对比分析

[目的]为了确保气候统计资料的准确性和连续性,研究都江堰自动站CAWS 600S型与DZZ 5型的设备及其观测数据的差异。[方法]对2种自动气象站的硬件、软件、对时与采样和算法进行对比分析;对两站2015年的逐日气象观测数据进行差值平均值和超差率分析。[结果]DZZ 5型自动站的仪器更先进,2种自动气象站的观测数据存在一定的差异。[结论]DZZ 5型自动站相对CAWS 600S型自动站而言有较大的改进和创新,测量的气象数据更准确。     

抚顺市土壤水分自动站观测数据差异性检验及原因分析

按照《自动土壤水分观测规范》的检验标准对抚顺市3个土壤水分观测站点的观测数据差异性进行检验,通过检验发现抚顺市3个站均通过一、二次检验后,正式投入业务运行。自动观测的土壤体积含水量受时段较差、空间距离、气象自然因素和仪器稳定性影响较大。     

DZN2型自动土壤水分仪数据错误原因分析

土壤水分观测仪是一种较为先进的土壤水分自动化测量仪器,其产生的土壤水分自动化观测资料可为农业、水利、气象等部门和公众提供土壤墒情等决策服务材料,指导农业生产和灾害评估。本文针对自动土壤水分观测仪周边观测环境变化以及站址迁移等问题导致自动土壤水分数据错误的原因进行了分析,并提出相关解决方案,以期提升观测数据的准确性。     

DZN2型自动土壤水分仪数据错误的原因分析

土壤水分观测仪是一种较为先进的土壤水分自动化测量仪器。它产生的土壤水分自动化观测资料可用于向农业、水利、气象等部门和公众提供土壤墒情等决策服务材料,指导农业生产和灾害评估。本文针对自动土壤水分观测仪周边观测环境变化以及站址迁移等问题导致自动土壤水分数据错误的原因进行了分析并提出相关解决方案。