自动站与人工站气压记录分析评估

利用2005年1月至12月凭祥站自动与人工第二年平行观测气压资料,就自动与人工观测气压的差值及引起差异的原因进行了分析。结果表明:(1)自动观测气压值比人工观测气压值,日平均值普遍偏低0.3～0.4hPa。日最低气压在5～6月高温期差值最大,有时可达到1.3 hPa。(2)自动与人工观测气压的差值具有明显的日变化和季节变化。(3)自动与人工观测气压值主要分布在0.3～0.4hPa之间,在业务规定允许误差范围内(4)人工操作不当读数误差;观测时间不一致;仪器性能误差;自动观测在高温状况下的非线性以及其他原因均会导致自动与人工观测气压产生差异。     

四川省自动与人工气压观测值差异对比

应用四川省135个台站在自动站与人工站平行观测期间的对比观测数据,对两种不同的资料进行了对比分析。结果表明:自动站与人工站的日气压差值不满足正态分布,人工观测比自动观测平均偏高0.35 hPa,标准差为0.48 hPa。自动站与人工站的相关性较好,相关系数为0.99,大约3/4的对比观测台站的人工站气压观测值大于自动站气压观测值。自动站与人工站气压观测值的月平均差异在上半年逐步增大,6月达到最大,下半年开始逐步减小。2004年的自动与人工气压观测数据年平均值差异最小,2006年数据据差异最大。     

陕西自动观测与人工观测相对湿度差异分析

利用陕西省97个地面自动气象站和人工站相对湿度观测数据,研究人工观测与自动观测相对湿度对比差值的大小,对比差值的日、月变化规律以及与所在气候区域的关系,同时研究影响对比差值大小的主要原因。结果表明：自动观测比人工观测的日平均相对湿度平均偏低2.28%,对比差值的标准差为3.07%,自动站与人工站对比差值地域差异不明显,但存在日、月际变化;观测时间不一致并不是造成自动站与人工站日、月平均值差异的主要原因,其大小主要与相对湿度大小有关。7.5%的自动站月平均相对湿度有与历史长序列月平均值相比有显著性差异。     

自动气象观测与人工观测气温差异分析

利用陕西省96个气象站2004--2007年自动与人工平行观测的气温资料,分析陕西全省和不同自然区人工与自动观测气温的差异及引起差异的原因。结果表明：自动观测比人工观测的日平均气温平均偏高0．03℃,标准差为0．26℃。78．6％的样本月平均气温对比差值在0．2℃之内,在不同自然区自动与人工观测气温对比差值在0．2。c之间的百分率基本相同。气温对比差值的日、月变化规律明显,自动与人工观测时间不同步对定时值有一定影响。但对气候分析没有影响,自动观测仪器性能不稳定会造成较大的数据偏差。     

人工气象站与自动气象站气象要素差异评估

利用陕西省96个自动气象站和人工气象站的平行观测数据,分析了气压、气温、相对湿度的差异,并对月、年平均值进行显著性检验。结果表明：人工站所测气压、相对湿度普遍高于自动站所测的相应值,气压年平均差值为0．21hPa、标准差为0．30hPa;相对湿度年平均差值为2．28％、标准差为3．07％;气温年平均差值为-0．03℃、标准差为0．26℃。在月平均气温较高的月份压、温、湿差值均较大。自动站压、温、湿记录可与人工站记录连续使用。     

自动与人工观测气压的差异及原因分析

利用全国373个基准基本站自动与人工平行观测期间的气压对比观测资料,进行了自动与人工观测气压的差异分析,重点从本站气压计算公式和环境温度方面分析了两种观测方式引起气压观测数据差异的原因。结果表明:(1)自动观测的气压值比人工观测气压值普遍偏低0.1～0.2 hPa。日最低气压差异最大,可达到0.34 hPa。自动与人工观测气压的差值有较明显的日变化和季节变化;(2)从分布区域看,自动与人工观测气压差异较大的区域位于海拔较高的西部地区,我国中东部地区则差异较小,绝大多数在0.2 hPa以内;(3)由于人工观测气压计算公式的问题,在2004年之前人工观测的本站气压值偏大,海拔高度越高的地方,偏大程度越高。统计结果还表明,30℃以上的高温环境和-30℃以下的低温环境,自动与人工观测气压差异明显。     

相对湿度自动与人工观测的差异分析

利用四川135个站自动与人工第二年平行观测相对湿度(下文简称湿度)资料,就自动与人工观测相对湿度的差异及引起差异的原因进行了分析。结果表明:相对湿度自动与人工观测相比,日平均值平均偏低2.7270%、月平均值平均偏低2.7970%、年平均值平均偏低2.7472%。56.35%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在5%以内,86.66%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在10%以内,2.61%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在20%以上。自动与人工观测湿度的差值无明显地域性差异。湿球纱布包扎不规范、纱布不清洁,干湿球温度表人工读数误差,干湿球温度表的通风状态,观测时间的不一致,自动观测在高湿状况下的非线性以及其他原因均会导致自动与人工观测湿度产生差异,甚至是显著差异。     

自动气象站与人工气象站观测的气压差异分析

文章利用赤峰站和开鲁站2008年自动气象站和人工气象站平行观测期间本站气压的对比观测数据,对两种不同的资料进行了对比分析,结果表明:自动气象站与人工气象站的气压不满足正态分布,赤峰气象站人工观测数据比自动观测平均偏高0.26hPa,开鲁站人工观测数据比自动观测平均偏低0.01hPa。     

四川自动与人工观测气温的差异分析

利用四川135个站自动与人工第2年平行观测气温资料,就自动与人工观测的气温的差异、引起差异的原因进行了分析。结果表明:气温各项目的自动观测比人工观测平均偏高,平均差值基本在0.2℃以内;气温、日最高、日最低的自动与人工观测比较,差值在±0.2℃之间的分别占58.71%、51.58%、62.68%,自动与人工观测值一致的分别占15.07%、12.16%、14.78%;自动与人工观测气温之间的对比差值存在明显的日变化,无明显的季节性和地域性差异;两种观测体制在观测时间上、观测方式上、测温传感器安装位置上,以及感应元件和测温原理的不同、仪器误差、热滞效应,都会造成观测结果出现差异。      

我国自动与人工蒸发量观测资料的对比分析

截止到2005年,全国共有130个台站进行蒸发量自动与人工业务观测。该文利用2005年平行观测月数据,对资料的差异和相关性以及比对系数和影响因子进行了讨论,结果表明:月蒸发量差值不满足正态分布,近80%的数据为自动观测值大于人工观测值;在人工观测值较小时,对应的自动与人工相对差值较大,随着人工观测值的增加,差值有减小趋势;自动与人工观测数据之间存在很好的线性相关关系,相关系数为0.98,通过了0.01的显著性检验;比对系数年平均值在1.0~1.2之间,两大高值中心分别位于广西都安和湖南南县;比对系数月平均值的变化近似于二次型拟合曲线,1月最大,6,7月最小;在定性讨论特征站比对系数影响因子的基础上,进一步查明了影响月比对系数的气象因子有月平均相对湿度和月平均风速。     

俄罗斯探空观测减少对GRAPES模式的影响分析

在观测资料同化系统中,探空资料是重要的资料之一。由于俄罗斯探空观测在2015年1月进行了调整,分别在0000UTC和1200UTC减少部分探空观测,为检验探空观测调整对GRAPES模式的影响,选取2014年1月从中国气象局国家气象信息中心数据库中检索到的探空资料进行了影响试验。从分析检验结果来看,俄罗斯探空站点减少后GRAPES模式对俄罗斯大部地区的风场分析变差,对其他地区风场分析影响不大;俄罗斯地区和东亚地区的高度场分析略有变好,这与缺失站点高度场观测质量有关。从500hPa高度预报场的距平相关系数变化来看,减少观测对东亚地区5d以后的预报略有改善,其他地区预报影响变化不大。     

自然物候观测中存在的问题及解决方法

全球变暖使动植物等物候期发生着显著的变化。利用青海省1994-2003年的草本、木本、动物物候期及气象水文现象观测记录,统计了其中发生的各类错情,归纳分析了错情发生的原因,提出了减少、消除自然物候期观测记录错情的技术途径。旨在促进自然物候观测资料质量的进一步提高。     

机场主导能见度仪器自动观测方法研究

主导能见度是航空活动能否正常进行的重要标准之一。伴随我国通用机场建设,主导能见度的自动观测具有重要的实际意义。本文使用中值法、图形比例法和均值法3种方法,利用机场现有多套能见度传感器进行主导能见度自动观测,并使用3种方法研究分析了天津、大连、海拉尔、成都和重庆5个机场2014年12月10日起连续100天的07:00和19:00 2个时间点的多能见度传感器测量值。结果表明:相比于中值法和图形比例法,均值法具有更小的观测偏差;观测原理和方法、能见度传感器数量、地区气候差异和观测位置差异是影响主导能见度自动观测数据质量的主要影响因素。     

自动与人工观测数据的差异

该文概述了造成自动观测与人工观测数据差异的各种原因，其中包括仪器的测量原理与观测方法不同，观测时间和空间不同，采样方式与算法不同，观测时次不同等等。通过对比分析基本气象要素，如气压、气温、地温、风向风速、降水、湿度等的两种观测数据，认为自动气象站的观测结果更接近大气中的实际情况。自动站对气压、气温和风向风速的观测有明显的优势，但在雨量累计量的测量和高温高湿下的湿度测量效果不理想。     

Quality Assessment and Forecast Sensitivity of Global Remote Sensing Observations

The satellite-derived wind from cloud and moisture features of geostationary satellites is an important data source for numerical weather prediction(NWP) models. These datasets and global positioning system radio occultation(GPSRO)satellite radiances are assimilated in the four-dimensional variational atmospheric data assimilation system of the UKMO Unified Model in India. This study focuses on the importance of these data in the NWP system and their impact on short-term24-h forecasts. The quality of the wind observations is compared to the short-range forecast from the model background. The observation increments(observation minus background) are computed as the satellite-derived wind minus the model forecast with a 6-h lead time. The results show the model background has a large easterly wind component compared to satellite observations. The importance of each observation in the analysis is studied using an adjoint-based forecast sensitivity to observation method. The results show that at least around 50% of all types of satellite observations are beneficial. In terms of individual contribution, METEOSAT-7 shows a higher percentage of impact(nearly 50%), as compared to GEOS, MTSAT-2and METEOSAT-10, all of which have a less than 25% impact. In addition, the impact of GPSRO, infrared atmospheric sounding interferometer(IASI) and atmospheric infrared sounder(AIRS) data is calculated. The GPSRO observations have beneficial impacts up to 50 km. Over the Southern Hemisphere, the high spectral radiances from IASI and AIRS show a greater impact than over the Northern Hemisphere. The results in this study can be used for further improvements in the use of new and existing satellite observations.     

自动观测与人工观测差异的初步分析

利用2001—2005年我国700个地面自动气象站与人工平行观测期间的数据, 对自动与人工观测的气温、气压、相对湿度、地表温度、风速风向、降水量进行了差异分析, 统计了两种观测之间的对比差值、百分误差和风向相符率。 对各要素观测差异在全国的分布特点进行了分析, 并检验了气温自动观测对气温资料连续性的可能影响。 结果表明:自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异, 但大部分地区各要素的差异都在自动站误差允许范围之内; 造成差异的原因是多方面的, 包括仪器本身存在缺陷及观测方法不一致等。各要素自动观测与人工观测差异在全国的分布特点各不相同, 同一要素在不同的气候背景条件下差异大小不一致; 如果要将人工观测数据与自动观测数据连续使用, 还要检验自动观测与人工观测序列是否有显著性差异, 并进行均一性订正。 自动站的使用对年气温序列有一定影响, 总体差异不显著, 但当自动观测与人工观测气温合并使用时, 应进行均一性检验。     

浅析地面气象人工观测与自动观测数据差异

文章对达拉特旗地面气象自动与人工两种观测所获取的气象数据之间的差异进行了分析。结果表明:自动观测数据更能反映大气中各要素的真实情况。     

自动观测与人工观测数据差异的初步分析

利用2004-2007年内蒙古地区50个地面自动气象站与人工平行观测期间的数据,对自动与人工观测的气温、相对湿度、地表温度进行了差异分析,统计了两种观测之间的对比差值。对各要素观测差异在全区的分布特点进行了分析。结果表明：自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异,但大部分地区各要素的差异都在自动站误差允许范围之内;造成差异的原因是多方面的。包括仪器本身存在缺陷及观测方法不一致等。     

云的立体观测研究进展

对云的立体观测的研究历史做了回顾,按照具有代表性的观测平台的变化划分了4个发展阶段,分别予以介绍,内容包括典型平台、技术途径和特点、同步精度、云高指定精度等。重点介绍了双星联合观测的云高指定技术,分析了关键技术和可能存在的问题,为技术实现做了较好的准备。     

人工与自动观测静风的差异分析与应用

利用2000—2010年全国2195个国家站人工观测转为自动观测时期各站2年的资料,对2 min风向、风速进行对比分析,统计了人工与自动观测静风的差异,研究了引起差异的原因,并探索了年静风频率的应用方法。结果表明:全国人工观测的平均年静风频率为26.3%,自动观测为10.0%,平均风速越大,年静风频率越低,自动与人工观测的差异越小。湖北省平行观测期第一、第二年人工观测的平均年静风频率分别为29.1%、28.8%,自动观测较人工观测分别少18.1%和1 2.4%。造成该差异的主要原因是人工观测风速时,采取四舍五入保留整数位的方式,当风速0.5 m·s~(-1)时记录为静风,而自动观测风速≤0.2 m·s~(-1)时记录为静风。评估湖北省平行观测期第二年自动与人工观测年静风频率差异,将自动观测静风按人工观测方式处理后平均年静风频率为22.8%,与平行观测期第二年人工观测的对比差为-6.0%,较订正前(-12.4%)有明显减少。