春夏季DSH1与SL3 1型降水传感器数据比较

为掌握称重式降水传感器的液态降水观测性能,推进降水自动化观测进程,按照降水过程强弱,依照北京市观象台2011年春夏季降水观测数据的统计结果,对DSH1型称重式降水传感器与业务用SL3 1型双翻斗雨量传感器进行比较分析。结果表明：以SL3 1型双翻斗雨量传感器为参照,DSH1型称重式降水传感器的观测数据基本可靠,在小雨过程中,两种型号传感器的观测数据有较好一致性;在中雨及大雨过程中,DSH1型称重式传感器与SL3 1型双翻斗雨量传感器还有一定的差异,有待于进一步试验与研究。试验过程中,DSH1型称重式传感器曾有故障出现,仪器可靠性有待提高。     

DSC2型称重式降水传感器存在的典型问题

整理DSC2型称重式降水传感器在业务运行中出现的问题,对DSC2型称重式降水传感器存在的采集器连接、量筒内壁粘雪、小雨时的缺测等问题进行分析。提出提高DSC2型称重式降水传感器运行稳定性的方法,提升其监测的准确性、时效性;提高观测数据的可用性的相应建议。     

DSC2型称重式降水传感器典型故障维修

称重式降水传感器已经在全国地面观测站中广泛应用,承担着冬季降水量的观测任务,为冬季降水量预报和服务提供观测资料。北京市气象局目前使用的126套称重降水传感器中,DSC2型称重式降水传感器占90%。本文根据对DSC2型称重式降水传感器的研究,重点介绍了其基本原理和数据质控算法,并针对其在实际运行中出现的两类常见故障进行分析,介绍对应的判断方法与解决思路,最后提出DSC2称重式降水传感器日常维护注意事项,以减少相关设备发生故障。     

浅谈称重式降水传感器的故障诊断与排除

介绍乌兰出现的两次DCS1型称重式降水传感器综合故障的现象和特点,通过对故障原因的查找与排除,阐述称重式降水传感器的诊断和维修要点,结合日常保障维护的经验与方法,能更有效、更准确地进行故障分析。     

DSC1型称重式降水传感器工作原理及维护维修

为了使业务人员对称重式降水传感器有较全面的认识,介绍了 DSC1称重式降水传感器的工作原理、性能参数和维护维修方法,为今后台站应用称重式降水传感器奠定基础。     

Dsc1称重式降水传感器与降水多传感器标准控制系统观测数据对比分析

基于遵义市12个国家级气象观测站2020年12月—2021年3月的DSC1称重式降水传感器和双翻斗降水多传感器标准控制系统采集的液态降水量数据,对降雨总量、不同量级降雨量、分钟捕获有效降雨量的次数、感应时间等进行对比分析,找出差异产生的原因,提出建议。     

称重式降水传感器观测数据对比分析

通过对2012-08-31-09-02西安一次强降水过程的降水量进行自动化连续观测和数据采集,采用数理统计的方法．以双翻斗降水传感器为参照,对无锡、华云、天津生产的三种称重式降水传感器捕获到的降水开始时间、结束时间、分钟及小时累计降水量等数据进行统计与分析。结果表明：三种称重式降水传感器的最大测量误差均达到技术规格要求;由于设备差异,四种降水传感器在第一次及最后一次捕获到降水的时间上存在约10min时间先后差异。指出各传感器在采集数据的完整性与准确性等方面的差异,为称重式降水传感器的应用与选型提供参考。     

DSC2型称重式降水传感器测雨性能的分析

为更有效地利用降雨观测数据,充分发挥新型探测设备建设效益,文章对DS(2型称重降水传感器的测雨性能进行分析评估,选取北京市13个国家级地面气象观测站在2013年4—10月,称重式降水传感器与人工、翻斗观测降雨量的业务观测资料,分析称重与人工和翻斗观测在降雨总量、日降雨量等方面的差异。结果表明:在选取样本中,12个台站的总降雨量误差符合现行业务要求,三种测量在日降雨量等级判断方面基本一致。称重比人工观测的日降雨量平均偏小0.13 mm,日降雨量相关系数为0.9968,对应地,称重比翻斗观测的结果平均偏小0.17 mm,日降雨量相关系数为0.9983。     

固体降水自动化观测试验

介绍了2006年1～9月在吉林长春站、黑龙江通河站、新疆大西沟站进行的固体降水自动化观测仪器对比试验,共有6个厂家3种类型21套仪器参加了为期9个月的对比试验,本次对比采用WMO（1985）推荐的双栅式对比用标准器（DFIR）作为试验对比标准器。通过对比试验考察了融雪型雨雪量计、称重式降水计、激光式降水计测量不同形态降水的性能特点,为固体降水自动化观测仪器选型提供依据,推进固体降水业务化工作。     

称重与人工观测降水量的差异

为了更好地使用降水观测数据,对引起称重观测和人工观测的差异原因进行分析,选取北京市15个国家级地面观测站2012年11月—2014年1月称重式降水传感器与人工观测降水量业务资料,探讨称重观测与人工观测累积降水量的差异,并细化为对固态降水和液态降水两种降水类型进行相关性研究。结果表明:称重观测与人工观测日降水量相关系数为0.9990, 88.0%的对比次数中, 两者日降水量差值满足业务要求;在出现固态降水时,称重观测较人工观测降水量偏大,在出现液态降水时,称重观测较人工观测降水量偏小;两者在日降水量等级判断差异较小,小量降水时称重观测的能力较优;防风圈可显著提高称重观测固态降水的捕捉率,而称重观测内筒蒸发对夏季降水测量有一定影响。     

Error sources of precipitation measurements using electronic weight systems

Liquid precipitation amounts below 0.05 mm in combination with intervals of measurement greater than 3 min and temperature above 15 °C can considerably affect the measured precipitation using electronic weighing gauges. This was shown by tests using different weights put in the gauge in different intervals in order to simulate different precipitation amounts and measuring intervals. These results were confirmed by field intercomparison measurements using pit gauges in two locations in Slovakia. In total, 1571 weight tests consisting of combinations of simulated precipitation amounts of 0.025, 0.05, 0.2 mm and measuring intervals of 1, 2, 3, 5 and 10 min were carried out. Based on these tests and special software, a new gauge was developed. Using this gauge, the abovementioned error sources were minimized. The Slovak Hydrometeorological Institute now uses it at 90 gauge sites. This type of gauge was selected to participate in the current World Meteorological Organization, WMO, Intercomparison measurements of recording precipitation gauges.     

几种雨量观测方式比对试验分析

为进一步了解不同雨量观测方式对降水测量的影响,在中国气象局大气探测试验基地进行了几种雨量观测方式的比对试验。本文利用该试验的观测资料,分析了不同雨量计及其不同安装方式对降水测量的影响,并分别给出了各雨量计的测量值。结果表明:降水测量与雨量计的安装方式极其相关,坑式安装测量的雨量值最大,其余依次为双栅、防风圈和平地安装(呈水口高出地面70cm);当前业务观测方式测得的降雨量偏小;降雪测量受风场的影响比液态降水测量更显著。     

石家庄地区反射率因子垂直廓线特征分析

利用自动雨量计数据整理成的10 min一次的雨量资料和s波段多普勒天气雷达体积扫描强度数据,对石家庄地区2004～2007年4次天气过程的实时雷达反射率因子垂直廓线的特征进行了分析.结果表明:层状云和混合性降水反射率因子垂直廓线有明显的零度层亮带;短时强降水过程的反射率因子垂直廓线不存在零度层亮带.冰雹过程中反射率凼子垂直廓线变化较大,降雹前反射率因子的极大值在中上层,降雹发生时反射率因子的极大值高度下降,降雹后反射率因子的极大值减弱.降雪过程的反射率因子垂直廓线零度层亮带不明显.在石家庄西部山区,由于零度层亮带的影响.对层状云和混合性降水回波强度和降水量估计偏高.对短时强降水过程的地面降水估计用反射率因子垂直廓线的方法比最低仰角法更加准确,在均匀性降水中可较好地改善地面雨量估算结果,有利于在山区和无雨量计的地区判断强对流天气的发生、发展和估算降水量的大小.     

淮河流域汛期20 d内最大日降水量概率分布

利用淮河流域158个站点1980—2007年夏季降水量资料,选取淮河上游、淮河中上游、淮河中下游、洪泽湖以下和沂沭河5个子流域,采用Γ分布函数分析了淮河流域首雨日 (前1日无雨) 和连续雨日 (前1日有雨) 的夏季多年降水的概率分布特点。通过对代表站息县、阜阳、商丘、淮安、连云港Γ分布概率密度与样本频率的对比分析和K-S检验表明:Γ分布函数能较好拟合分条件的淮河流域夏季雨日的概率分布,用该分布函数递推得到的1 d, 10 d, 20 d内最大日降水量概率分布比较规则合理。淮河流域5个子流域中淮河上游、淮河中下游、沂沭河流域在10 d,20 d内最大日降水量不低于10 mm,25 mm,50 mm的可能性更大。     

利用雷达资料对自动雨量计实时质量控制的方法研究

自动雨量计资料是对降水的直接测量,在流域面雨量计算、气候研究、气象服务等方面具有重要意义。但是,由于风力、蒸发、灌溉、校准、漏斗堵塞、机械故障、信号传输等原因往往造成其存在不同类型的系统误差和随机误差, 自动雨量计数据在定量使用前需要进行质量控制。目前,天气雷达以其高时空分辨率的优势已经成为监测降水的重要手段,本文首先采用两步校准法改善雷达估测降水,然后对雷达—雨量计对之间的差异进行统计学的分析,确定自动雨量计质量控制的一些标准,从而对雨量计进行质量控制。最后用两个降水过程对自动雨量计质量控制的结果进行了检验,结果表明:两步校准法改善了雷达估测降水的系统性偏差,并减小了雨量计站点上的相对误差;可以利用雷达估测降水实现对自动雨量计的实时质量控制,就整个数据集而言,约0.1%的数据被怀疑为误判,误判的自动雨量计主要位于雨带的边缘。但该质量控制算法同时也存在一定的局限性:在雨带的边缘或没有天气雷达覆盖的区域,以及雷达资料存在数据质量问题的情况下,往往会造成对雨量计的误判。     

降水测量对比试验及其主要结果

为了实现国内固态降水测量的自动化,同时了解我国降水测量与国际标准仪器DIFR间降水测量的差异,2006年中国气象局在大西沟、长春、通河气象站进行了为期近1年的降水测量对比试验。分别针对固态和液态降水分析了我国台站长期使用的普通雨量器的捕捉率大小及其与风速的简要关系、不同安装方式的雨量器间的防风效果。根据降水捕捉率及观测过程中的实际状况,对参加对比试验的7种自动化雨量计进行了性能分析,为业务上完全实现降水自动化观测而提供依据及建议。     

Precipitation: Measurement,remote sensing,climatology and modeling

This review paper deals with four aspects of precipitation: measurement, remote sensing, climatology and modeling. The measurement of precipitation is summarized in terms of the instruments that count and measure drop sizes (defined as disdrometers) and the instruments that measure an average quantity proportional to the integrated volume of an ensemble of raindrops (these instruments are normally called rain gauges). Remote sensing of precipitation is accomplished with ground based radar and from satellite retrievals and these two approaches are separately discussed. The climatology of precipitation has evolved through the years from the traditional rain gauge data analyses to the more sophisticated data bases that result from a coalescence of data and information on precipitation that is available from several sources into amalgamated products. Recently, rain observations from both ground and space have been assimilated into regional and global numerical weather prediction models aiming at improved moisture analysis and better forecasts of extreme weather events. The current status and the main outstanding issues related to precipitation forecasting are discussed, providing a basic structure for research coordination aimed at the improvement of modeling, observation and data assimilation applicable to global and regional scales.