冻雨天气如何确保风的正常观测

冻雨的出现,会影响对其风速监测的人工观测风向风速感应器、自动观测单翼风向传感器和风杯风速传感器。冻结后出现的风速为静风,不能真实地记录当时的风向风速,造成观测数据缺测。为了确保观测数据的连续性和完整性,作者在实际工作中进行了一些探索,采取多种方式方法对该问题进行预防和补救,最大限度保证了资料的连续性、完整性。     

广西回南天观测系统装备与数据分析

采用普查和统计分析方法,对广西回南天观测系统装备和数据质量中存在问题及其产生原因进行探讨。结果显示,影响回南天观测设备稳定运行和观测数据准确性的原因复杂,涉及采集器、供电环境、防雷接地、观测环境、安装方式、台站网络、中心站软件等,并对出现质量问题的台站装备进行检修、整改以及软件升级,使广西回南天观测系统装备运行和数据质量得到有效保障。     

自动气象站正点数据维护异常情况处理

2012年4月1日,全国地面观测业务改革调整工作正式启动。为适应此次改革,地面气象观测业务软件也随之进行了相应的变动和升级,取消了天气(加密)报功能,新增了"正点地面观测数据维护"的功能,从而实现了人工定时观测数据维护和自动气象站观测数据异常时的人工干预。在地面气象观测中定时观测时次,若出现自动站数据异常,对出现的突发问题处理不当,加之上传资料时限短、精神紧张,容易造成发送错     

辐射记录异常的处理方法探讨

辐射观测是气象观测的主要观测项目之一。辐射观测数据质量控制(审核)的目的是为了保证观测记录的完整性和准确性。通过多年来对辐射资料的审核发现,因电磁干扰,辐射观测数据正点出现缺测、野值的情况经常发生。通过对数据缺测、野值及其他常见问题及处理方法进行探讨,旨在预审、审核工作中减少错误,提高地面气象信息化资料的质量。     

海南省自动土壤水分观测数据异常原因分析

正分析了DZN3型自动土壤水分观测仪在实际业务应用中出现的数据异常情况及原因,对多种数据异常现象进行总结,发现造成海南省自动土壤水分观测数据异常的原因主要在四个方面:1)传感器等仪器部分出现故障;2)人工对比观测、土壤水文物理常数错误;3)观测土层发生变化;4)网络传输中断、断电等客观条件影响,造成数据无法正常传输。     

地面综合遥测站两次温度采集异常情况的分析

针对钟祥站遥测系统2003年3月23日和4月24日两次温度采集异常情况,运用madab绘图工具分别对人工站观测数据和遥测系统观测数据进行同期的连续对比分析,找出了遥测系统采集数据的异常时段,并对其出现原因进行了分析。结果表明：某些大雾、降水等异常天气能导致遥测系统采集记录失真。     

临桂站极大风速观测值可靠性分析

广西桂林市临桂国家气象观测站2019年3月21日21:13观测到60.3 m/s极端大风,数据使用单位对风速观测值的真实性提出了疑问.针对临桂站观测到的极大风速值,对观测场内主用、备用自动站观测资料进行分析,撤换风传感器进行检定,通过综合分析认为:①极端大风值出现前后临桂站的主、备自动站观测资料变化趋势一致,观测要素变...     

如何判断自动气象站草面温度的异常

针对新增的草面温度观测项目,利用2008年11月19～20日蕉岭站、2009年1月17日潮州站的自动气象站草面温度观测数据,对草面温度观测资料产生异常的原因进行分析,探讨了在审核过程中发现异常情况如何进行人工判断审核,提出可依据草面与地面温度、气温、天气现象的变化趋势是否一致,来判断草温数据是否出现跳跃、是否异常,以确保数据的正确性。     

索伦站地面最高温度人工观测与自动观测数据的差值分析

2007年7月的盛夏时节,在地面观测工作中发现每次读取地面最高温度时人工观测与自动观测数据差值多数都达到1.0℃以上。为揭开数据差值背后的秘密,我们对兴安盟索伦观测场2007年7月自动站与人工站地面最高温度数据进行了分析。在正常天气背景下,土壤表面的日最高温度一般出现在1     

Excel软件在数据审核中的应用

详细介绍了Excel软件图表曲线功能在地面数据审核中的2种应用方法。通过Excel图表曲线,可以对单轨运行的自动站分钟数据和双轨运行的正点数据进行直观分析判断,减轻地面观测人员对地面观测数据审核的工作量,也可快捷、简单、有效地对观测数据进行正误判断,剔除野值,确保观测数据的准确性。     

ERA5-Land、MERRA2气温、降水数据在呼伦贝尔地区的适用性研究

利用1981—2019年呼伦贝尔地区16个气象站观测数据，结合相关系数、均方根误差、散点斜率等方法，对ERA5-Land和MERRA2再分析月气温、降水数据的区域适用性进行评估。研究表明：ERA5-Land、MERRA2两套再分析气温、降水数据与观测数据对比，整体相关性较高、误差较低、本地适用性较高，但也均存在低观测值时再分析数据的高估和高观测值时再分析数据的低估现象。ERA5-Land的月气温数据略优于MERRA2，而月降水数据差于MERRA2。ERA5-Land的年降水量在2005年之后出现明显的低估，降水量被低估的月份主要为6—8月，建议在再分析数据使用前对其进行系统偏差订正，以提高数据的适用性。     

能见度自动观测与人工观测数据对比分析

结合陕西省气象业务实际,采用数理统计的方法,对经过预处理后的2 088组能见度样本数据进行归一化分组和统计,同时对蒲城站290组能见度样本数据进行分析并进行二次多项式拟合,得出自动站数据的矫正公式。结果表明:能见度人工观测数据普遍大于自动观测数据,人工观测更容易受人为主观因素如经验、视觉阈值等的影响;自动观测虽然受观测环境局部影响较大,但观测数据的比较性明显优于人工观测数据的比较性;人工观测和自动观测的结果基本没有相互订正的意义。     

雷击事件造成异常记录的个例分析和处理

自动气象站观测与人工观测相比,出现了许多新情况、新问题,对观测数据的处理有新的要求,最突出的就是雷击事件的发生,增加了数据处理的难度。根据多年的审核经验,选择了两个典型的自动站雷击事件,对其进行分析并提出了相应的处理方法,给测报工作提供参考。     

人工观测E-601B型蒸发器的改进

根据多年人工观测蒸发量的实践经验,对E-601B型蒸发器进行改进,使获取的蒸发数据更接近实际出现的蒸发量。     

DZN1型土壤水分自动站的故障分析和处理

结合实际工作中的各类异常现象,对DZN1型自动土壤水分观测站日常观测中出现的故障进行了分析,对网络、硬件、软件的故障处理方法进行归纳总结。详细说明多种数据异常和仪器故障的现象,分析造成数据异常的原因,并提供一些解决方法。     

净全辐射异常值的审核处理

针对近年来在省级质量控制数据R文件时净全辐射出现的问题,利用<地面自动站观测资料三级质量控制软件--省级软件>对净全辐射质量控制时数据异常原因进行举例分析,并采用人机交互方法对经质量控制后系统自动生成的疑误信息进行综合分析判断,同时结合有关规定和问题解答提出相应的处理方法,以确保净全辐射观测数据的真实、准确、可靠,进而为业务科研工作提供科学的、准确的数据.     

辐射数据出现异常的故障分析

辐射观测是气象观测的主要观测项目之一,是气象业务、服务和科学研究的基础。但因某种原因导致辐射观测数据出现缺测、野值的情况经常发生。主要介绍辐射数据出现异常的故障原因及解决办法,目的是为了提高观测员的故障分析能力和解决故障的能力,以便提高辐射观测资料质量和确保辐射观测数据记录的完整性和准确性。     

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。     

准格尔旗2011年汛期自动观测与人工观测压温湿资料对比分析

利用汛期2011年5—8月逐日20时人工观测和自动观测的气压、气温、相对湿度资料,对人工和自动观测数据的相关性及差异进行了分析。分析表明:人工观测和自动观测数据很接近,自动观测数据可以准确反映当地汛期的气压、气温、相对湿度;其次给出了自动观测数据的修正方程,为今后的天气预报和气象服务提供参考。     

南城自动站土壤水分资料的统计学订正分析

对2006—2009年南城站5—10cm、10—20cm、20—30cm、30—40cm和40—50cm等5个土层各90组样本的HYA-SF型土壤水分自动观测数据与同期人工观测数据进行了偏差与相关性分析,采用线性方程建立拟合模式,对自动土壤水分观测数据进行订正,并以相对误差±5%、±10%为指标对订正前后的数据合格情况进行了统计。结果表明,各土层自动土壤水分观测数据与人工观测数据虽然存在较大偏差,但二者具有一致的变化趋势,相关性好;分别利用5个土层同期对比观测数据建立的一元线性回归模型;拟合订正后的自动站各层数据偏差不同程度减小,数据合格率明显上升。