DZZ6型与CAWS600型双套自动站数据差异分析

利用张掖两套自动气象站2017年逐小时气温、本站气压、10 min风速和地面温度观测数据,按照数理统计方法对数据在不同的数值区间进行缺测率、差值平均值、标准差、一致率和超差率的对比分析,并利用偏度和峰度系数分析了差值的分布特征。结果表明:气温和10 min风速的差值平均值和一致率较好,而地面温度和气压的一致率较差,地面温度在40℃以上的超差率非常大,差异原因与双套自动站型号、数据采集时间、地温场下垫面、安装维护和仪器更换有密切关系。建议双套站主采设备装备为同一型号,地面温度用4支替代现有的单只铂电阻地温传感器。     

MDOS与OSSMO系统制作A文件的差异原因分析

对比分析陕西省2015年1—4月MDOS与OSSMO两个系统制作的A文件,发现A文件不一致的原因主要为:当原始数据改动时,台站未按业务规定和流程在MDOS系统中做相应的修改,此类疑误信息占比为88.83%;两个系统特殊业务处理方式不一致造成A文件不一致的比例为6.06%;网络故障和参数设置错误原因占比分别为2.88%和2.23%。     

风向的统计方法研究

在核安全分析和环境影响评价中,必须使用到的是小时气象数据。对自动气象站小时风向的计算方法和小时数据如何统计,地面气象规范中和核安全导则中还没有定论,因此本文对小时风向统计方法展开讨论。目前小时风向值的计算方法有算术平均法、滑动平均法、矢量平均法和频率最高法,针对算术平均法和滑动平均法对经过0°的风向统计容易出现误差,本文提出对此的修正方法并对4种计算方法进行了比较。结果表明：文中过零风向修正方法简便准确,小时数据统计方法为正点前10min数据时,修正算术平均法更可靠,但该方法对风速为零时的判断容易出现误差,因此在小风、静风频率高的地方推荐矢量平均法。关于小时数据的划分方法,美国核管会RG1.23与我国核安全导则及地面气象规范中的规定不同,因此文中利用实测资料对不同小时数据统计方法所得结果比较,分析表明,取整点前或其他时段的10min和15min的数据进行平均的风向相关矩阵一致性为97.87%;取4个15min平均值的平均或6个10min数据平均值的平均作为小时值的风向相关矩阵一致性为99.96%,这两种统计方法与取10min和15min的一致性为86.00%,相对较差;取60min时段的平均值作为小时值则与其余方法一致性最差。     

异常情况下大风的记录和编发报

介绍自动站风向风速传感器的工作原理及风要素的采集方法,对自动气象站FJ.TXT文件中记录的大风数据与Z文件记录的极大风速及其出现时间不一致的原因进行分析,并提出正确记录和编发报的方法。     

OSSMO软件数据维护中降水不一致现象分析与处理

通过对OSSMO(地面气象测报业务软件)正点地面观测数据维护和逐日地面数据维护中常见的B与Z(R)文件降水量不一致、B文件中的小时降水量与小时内分钟累积量不一致、正点地面观测数据维护中降水现象与降水量不对应等不一致情况进行分析,总结提出相应处理方法。     

IVSA模型在双来源自动站小时降水数据实时拼接中的应用

利用2012年5月1日至7月31日全国自动气象站两种来源实时上传资料中的“非缺测不一致”小时降水数据,详查了问题的产生原因,为在实时拼接过程中高效判断数据正确性,提出较小尺度时间序列求证比对模型（IVSA）：当同一时间同一台站的两种来源小时降水值发生不一致时,首先在较小时间尺度（分钟级）序列上使用内部一致性检查方法分别求证小时降水的正确性;当各自在较小时间尺度序列均无法证伪时,将单元出错概率引入两分钟降水序列的比对过程,并据此竞优遴选得出较为可靠的小时降水数据。指出：（1）产生非缺测不一致问题的原因主要有生成报文时观测数据不全、报文处理环节不一致、台站信息不正确三类。（2）使用2012年5月1360组实例形成IVSA模型参数后,模型在2012年6—7月的4017组非缺测不一致数据中取得了99.65%的判断准确率。通过IVSA模型,非缺测不一致的小时降水数据取舍问题可在分钟降水序列比对中找出答案。     

基于新型自动站运行状态的数据质量判识

通过统计新型自动气象站相关设备监测点运行状态信息及同时段地温、气压、气温、湿度、风、降水6要素数据质量的正常或异常频率,对观测要素数据与设备状态信息做了相关性分析,并针对各要素统计了相关状态监测点的命中率、误警率等指标。结果表明通信状态、设备自检状态及传感器3个监测点运行正常时与观测数据间的一致性较好,正常命中率高于96%,而采集器、通信接口、计数器、AD、主板温度等部件状态异常时与观测数据间一致性较差,异常命中率低于3%。利用国内新型自动站运行状态文件来辅助判断相关观测要素质量,虽然在应用中还存在一定问题和需改进方向,但有利于改进数据质量控制方法、提高数据的真实性和可用性。     

陕西自动与人工观测风对比评估

利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。     

自动站A文件预审常见错误及处理方法

自动气象站投入业务运行以来,在预审自动站地面气象观测数据文件(下称A文件)时,出现了一些问题,有人为原因,也有设备和软件原因.本文结合省局审核员在实际工作中的业务技术指导意见,分析了参数设置错误、自动站故障引起的A文件风向＜180°和数据不全的情况、自动站滞后降水处理、日照与云的配合问题、A、Z文件不一致及草温数据跳变问题的原因,提出了相应的处理方法.     

两套不同型号自动气象站采集的气象数据的差异

针对CAWS600SE型和DZZ1-2型自动气象站采集的气压、温度和湿度的差异，进行22个月每小时的数据一致率及线性相关对比分析，探讨不同型号自动站数据的相关性，结果表明这两种自动站数据相关性很好。由此建立了这2套自动气象站采集的数据的线性回归方程。     

基于ASCAT风场数据的中国近海风能资源评估

卫星反演海面风场资料能够弥补海上气象测风资料缺乏的不足,对近海风能资源评估具有重要意义。通过ASCAT(Advanced Scatterometer)风速数据与美国及中国近海岸浮标测风资料的对比分析,结果表明,ASCAT风速的均方根误差为1.27 m·s-1。比较利用近海岸浮标逐小时风速及与其相匹配ASCAT瞬时风速计算的各项风能参数,得出ASCAT与浮标的平均风速和风功率密度的残差分别在±0.5 m·s-1和±50 W·m-2以内,该残差占浮标计算结果的比例分别在±8%和±12%以内。使用ASCAT风速资料拟合的Weibull分布函数与浮标的结果较吻合。因此,ASCAT风速资料也能够为海上风能资源评估提供有用的风能参数信息。最后使用ASCAT瞬时风速数据分析了中国近海10 m及70 m高度处的风能资源的空间分布特征,结果表明,台湾海峡平均风速和风功率密度最大。     

基于ERA5再分析资料的余姚地区阵风预报模型探究

利用2007—2017年余姚地区44个气象自动站观测数据和欧洲中心ERA5再分析资料,对余姚地区日极大风分布进行了统计分析,并提出一种本地化的经验阵风预报模型(雷暴日除外)。研究发现:余姚地区日极大风呈正态分布,风力峰值为4～5级,平均每年大风日占比达7.03%,累计大风时次占比3.32%,年平均大风日26 d。风力越小,阵风与平均风之间的线性拟合效果越好。影响阵风预报的因子主要有10 m平均风速、925 hPa风速、地面粗糙度、摩擦速度和3 h变压。6级及以下阵风预报中,业务中的阵风经验系数1.4容易造成余姚本地阵风预报偏低,适用于余姚本地阵风预报经验系数为1.775;6级以上阵风预报经验方程考虑了平均风速、垂直动量下传、水平动量传输、地面摩擦和海拔高度订正,其与925 hPa风速的平方呈正相关,与摩擦速度呈自然指数相关,经验方程相对于经验阵风系数的预报拟合优度提升了59.61%;经验阵风预报方程通过了2018—2019年的数据检验,该方程对1～2级阵风预报偏高,3～5级效果最好,6级阵风的预报偏低;6级以上的阵风等级预报准确率达55.2%。地形摩擦作用在冷空气大风与台风大风过程中尤为重要,这两类过程阵风系数分布类似,但台风带来的动量下传比冷空气更为明显。     

基于不同时间尺度风切变指数推算风资源的对比分析

利用2014—2018年辽宁省探空资料分析了水平风速的垂直风廓线分布特征。用2座代表性测风塔逐时梯度风观测分析了采用不同高度组合方案计算出风切变指数的月、日变化特征, 分别用月、小时、年风切变指数推算高层风速和风功率密度, 并与实测对比。结果表明: 沈阳相较于大连地区风速随高度增加较快, 180 m高度以上风速基本保持不变, 而大连因其纬度低且靠近海洋, 300 m以下风速均匀上升。在非复杂地形情况下, 距地面10 m高度以上间隔一定高度设立4层风观测, 基本可以满足近地层风资源评估需求。受太阳辐射、下垫面、海陆热力性质差异等影响, 辽宁省风切变指数日变化特征比月变化更显著。利用小时风切变指数推算高层风速和风功率密度的方案优于采用月、年风切变指数方案。风切变指数日变化越显著, 采用逐时风切变指数推算方案越优于其他计算方案。     

部分地面要素历史基础气象资料质量检测

为深入了解地面基础气象资料中存在的问题,进一步提高资料质量,综合利用国家级和省级气象资料部门存储的1951—2009年2474个国家级地面气象站观测的气温、气压、水汽压、相对湿度、风向、风速、降水量7种要素信息化基础数据,检测并分析了数据中存在的问题。结果显示:国家级和省级气象部门存储的资料中均存在大量与实际观测数据不符的信息化问题,包括资料的替代问题、要素数据类似缺测问题以及数据录入错误等;还存在国家级和省级气象部门保存的基准基本站资料不一致现象,包括资料序列长短不同、对外服务时提供自动还是人工观测数据不一致、更正不同步造成的数据不同等。该文针对上述资料问题给出了详细的检测方法及检测结果。为了确保数据的正确性,有必要在此次数据质量检测经验的基础上,对所有历史月报数据文件中的所有要素观测值进行彻底检测与更正。     

A method of correlating wind data between two stations with application to the Alberta oil sands*

Abstract

Two years of hourly wind data from two stations, Fort McMurray and Mildred Lake, in the Alberta Oil Sands area are examined by means of contingency tables of simultaneous occurrences of various wind‐speed class and wind‐direction combinations. Statistical calculations with the tabulated data show that in 1974–75 the same wind‐speed class occurred simultaneously 49% of the time, and the same or next adjacent 8‐point wind direction occurred simultaneously 75% of the time. A matrix of relative frequencies of simultaneous occurrences is calculated to express this correlation between the two stations.

The 1974–75 period is shown to have statistically significant differences from a longer‐term (1963–75) set of data at Fort McMurray, pointing out the need for a method, described herein, of generating wind data that Will represent climatological conditions as well as account for the differences between two locations. The resulting synthetic wind data can be used as input to the Climatological Dispersion Model(Cdm) in order to compute climatological values of ground‐level pollutant concentration.     

风廓线雷达数据质量影响因子及处理算法

风廓线雷达系统误差和探测数据时空代表性影响风的数据质量。针对五波束探测风廓线雷达,提出雷达系统误差检测方法并分析风的空间不均匀分布和时间代表性对风数据质量的影响。在此基础上,通过比较4组三波束计算的两组水平风u,v分量离差进行风的空间均匀性判别,并比较了一致性平均和数学平均两种时间代表性处理算法间的测风精度差异。利用广东风廓线雷达站网2014年3—5月10部雷达数据进行方法应用和评估。结果表明:稳定大气条件下,3种型号雷达 (LC,PB,PA) 的有效数据高度分别达到3,6 km和10 km的雷达系统功能设计需求。经空间均匀性检验与时间一致性平均处理的风数据在降水期间质量优于业务雷达数据,3—5月10部雷达获取的两组u,v分量离差标准差约为1 m·s-1,表明经过空间一致性检验和时间一致性平均处理后的数据质量较好。     

Analysis of Wind Roses Using Hierarchical Cluster and Multidimensional Scaling Analysis at La Plata,Argentina

Knowledge of frequency wind patterns is very important for air pollution modelling, especially in a city like La Plata (approximately 850,000 inhabitants) with high vehicular and industrial activities and no air monitoring network. An hourly wind analysis was carried out on data from two local weather stations (points A and J). An initial result was that, in spite of differences in data quality, the local weather stations observations were consistent with local and regional National Meteorological Service (NMS) monthly based observations. Two non conventional multivariate statistical methods were employed to further analyse hourly data at points A and J. Hierarchical cluster resulted in a good summarising tool to visualise prevailing hourly winds. Resultant vectors emerging from the clustering process showed good similarity between sites and seasons; this allowed a further visualization of the average diurnal wind development. Multidimensional scaling (MDS) permitted a pairwise comparison of a large number of hourly wind roses. These wind roses were more similar to each other in colder seasons and at site A (the one that is closer to the river) than in warmer seasons and at site J. Most of the observed variations regarding seasons and sites revealed by cluster and MDS analysis are explained in terms of the sea-land breeze circulations. The methodology applied proved to be of utility for simplifying the analysis of high dimensional data with numerous observations.     

辽宁省典型地形测风塔缺测数据线性计算适用性分析

利用辽宁省典型地形26座测风塔和6个同期气象站的逐时风速实测数据,采用不同时间尺度（月、季、年）的线性拟合并结合风切变指数拟定7个方案重构测风塔缺测风速数据,并对各拟定重构方案进行误差检验。结果表明：辽宁省典型地形测风塔缺测数据重构主要以季节尺度的线性拟合及其结合风切变指数的两个方案（方案3和方案7）为最优方案,且上述两个方案的空间分布具有区域性特征,其中,辽宁北部的平原和丘陵、辽宁东南部的沿海平原和沿海丘陵主要以方案7为最优方案,辽宁西部的丘陵和山地主要以方案3为最优方案,个别地区以方案1或方案4为最优方案。温带大陆性季风气候区所具有的季节性风速变化和固有的地形地势特征及其对风切变指数的影响,是辽宁省典型地形测风塔缺测数据重构最优方案空间分布呈区域性特征的主要成因。     

Eddy Covariance Tilt Corrections over a Coastal Mountain Area in South-east China: Significance for Near-Surface Turbulence Characteristics

Turbulence characteristics of an atmospheric surface layer over a coastal mountain area were investigated under different coordinate frames.Performances of three methods of coordinate rotation:double rotation(DR),triple rotation(TR),and classic planar-fit rotation(PF) were examined in terms of correction of eddy covariance flux.Using the commonly used DR and TR methods,unreasonable rotation angles are encountered at low wind speeds and cause significant run-to-run errors of some turbulence characteristics.The PF method rotates the coordinate system to an ensemble-averaged plane,and shows large tilt error due to an inaccurate fit plane over variable terrain slopes.In this paper,we propose another coordinate rotation scheme.The observational data were separated into two groups according to wind direction.The PF method was adapted to find an ensemble-averaged streamline plane for each group of hourly runs with wind speed exceeding 1.0 m s 1.Then,the coordinate systems were rotated to their respective bestfit planes for all available hourly observations.We call this the PF10 method.The implications of tilt corrections for the turbulence characteristics are discussed with a focus on integral turbulence characteristics,the spectra of wind-velocity components,and sensible heat and momentum fluxes under various atmospheric stabilities.Our results show that the adapted application of PF provides greatly improved estimates of integral turbulence characteristics in complex terrain and maintains data quality.The comparisons of the sensible heat fluxes for four coordinate rotation methods to fluxes before correction indicate that the PF10 scheme is the best to preserve consistency between fluxes.