PMFT方法对我国年平均风速的均一性检验

利用惩罚最大F检验(PMFT)方法并结合详尽的台站历史沿革信息对我国701个气象观测台站年平均风速资料进行了均一性检验,结果表明该检验方法能够应用于对年平均风速资料进行均一性检验,我国年平均风速资料的不连续点主要集中在1～2个,已检验的701个台站中有61.3%的台站年平均风速序列是均一的,表明我国大部分台站风速资料均一性情况良好。仪器变化和台站迁移是引起年平均风速序列非均一性的主要原因,而仪器变化中的仪器换型是造成年平均风速序列非均一性的最重要原因。     

中国中部典型高山气象站风速的均一性检验及其变化特点

采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。     

空间差值检验方法在地面气象资料质量控制中的应用

将差值稳定性原理引入气象资料质量控制中,形成了一种新的资料空间一致性检验方法——空间差值检验法,并利用2007年代表我国7个行政区的7个基本观测站的逐日平均气压、最高气压、最低气压、平均气温、最高气温、最低气温、平均水汽压、平均地表温度、最高地表温度和最低地表温度共10个要素的观测资料,检验该方法在气象资料质量检验中的适用性。结果表明空间差值检验方法能有效的检验出可疑数据,并且可以给出具有明确统计意义的误判率。通过对添加的随机人为误差的检验,可以证明该方法相对于目前广泛使用的空间回归法具有更好的检验效果,但是与一般空间检验方法相同,该方法的检验效果与观测站间待检要素的相关程度有关。     

自动观测替代人工观测对气象要素资料均一性的影响分析及订正

利用t检验法对青海省海西所属7个站气温、气压、相对湿度、平均风速、0~320cm地温年平均值序列进行显著性检验;在人工与自动观测资料对比差值分析的基础上,建立人工与自动观测要素间的回归方程,对年序列差异显著的要素进行回归订正和效果对比分析。结果表明,自动替换人工观测对海西7个站各气象要素年平均值序列均一性产生了不同程度的影响,多个站多个要素不连续;统计人工与自动观测要素资料月平均对比差值,用一元线性回归法进行订正,订正后的序列基本消除了自动观测替换人工观测的差异,实现了观测资料的均一性和延续性。      

河北城市化和观测环境改变对地面风速观测资料序列的影响

选用河北省143个气象台站1975-2004年10 m高年平均风速资料,以及1990年和2000年人口普查资料,根据人口增长、台站迁移、仪器高度变化、台站微观环境变化等影响地面风速变化的台站历史信息,把所有气象台站分为4类,并分别对其进行比较分析.结果表明:河北省绝大多数台站风速变化呈减小趋势;城市化进程、台站观测环境等因素均在不同程度上对地面平均风速变化趋势产生了影响,其中台站所在城镇城市化程度是风速减小趋势不可忽略的原因,其影响程度约在1/4左右;台站观测环境因素中观测场附近微观环境变化对风速减小趋势具有重要影响,超过了区域背景风速减小趋势.台站观测环境因素对风速资料序列均一性的影响也不容忽视,至少有1/3的平均风速序列非均一性断点是由观测环境变化产生的.     

台站观测环境改变对我国近地面风速观测资料序列的影响

利用中国大陆地区460个气象台站1971-2002年10m高度平均风速资料和2007年台站观测环境综合调查资料,根据环境评分分数、障碍物视宽角等影响地面观测风速的台站环境数据,将气象台站分为五类,分别对平均风速观测记录进行了比较分析。结果表明,全国范围内绝大多数未迁移台站近地面平均风速呈明显的减小趋势,冬季平均风速相对减小的趋势最大、秋季最小;在影响风速观测资料序列的台站观测环境因素中,观测场周围障碍物视宽角最为重要,随着周围障碍物视宽角的增大,风速相对减小的趋势也变得更明显;台站周围障碍物视宽角对年和季平均风速减小趋势的贡献最大,约为三分之一。因此,观测环境变化对地面风速资料序列的影响是不可忽视的重要因素。     

ERA5再分析资料对中国大陆区域近地层风速气候特征及变化趋势再现能力的评估

基于台站观测资料,评估了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最高时空分辨率的第五代大气再分析资料（ERA5）对1979～2018年间中国大陆区域10 m高度风速的气候特征及其变化趋势的再现能力,并同步对比分析了ERA5资料100 m高度风速的特征和长期趋势。结果表明,ERA5资料10 m和100 m风速在空间分布、年—季节—月尺度演变的气候特征方面与台站观测非常一致,10 m风速气候态空间相关系数达到0.66。观测和再分析资料均显示,中国近地层风速呈现出显著的区域性特征,风速大值区主要分布在内蒙古、东北地区西部、新疆北部以及青藏高原西部地区,上述区域的风速季节差异也相对明显,春季风速最大。台站观测、ERA5资料10 m和100 m全国平均风速在4月达到最大值,分别为2.6、3.0、4.5 m s–1,8月为最小值,分别为2.0、2.4、3.5 m s–1。从月平均序列来看,ERA5资料的10 m风速较台站观测偏高0.3～0.5 m s–1,而100 m的风速较10 m风速整体偏高1.2～1.4 m s–1。在风速变化方面,台站观测风速在中国陆地区域整体呈下降趋势–0.4 m s–1（39 a）–1,春季下降趋势最显著[–0.5 m s–1（39 a）–1],且1979～1992年冬季风速降幅最大[–0.7 m s–1（14 a）–1],2013年以后风速逐渐增强。ERA5资料两个高度层的风速在整个中国区域均没有明显的长期变化趋势,4个季节风速变化趋势的空间分布与观测也存在差异,100m风速的长期变化趋势与10 m一致但变化幅度大于10 m风速。总之,ERA5资料对中国大陆区域气候平均风速具有较好的再现能力,但无法呈现台站观测风速的长期变化趋势。     

甘肃省新旧气象站址观测资料对比及均一性分析

天气预报及气候预测需要准确、连续的气象观测资料,气候变化研究需要均一化的长序列数据,为了让气象科研业务人员对新旧站址气象观测资料的连续性状况以及站址变化对长时间序列中的影响进行了解,本文对甘肃15个发生迁移的台站的1年对比观测记录进行差值和差值标准差比较分析,研究台站迁移对气象要素的影响;通过SNHT方法对迁移距离最大的张掖站和海拔高差最大的宁县站进行均一化检验,研究台站迁移对长序列数据的影响。结果显示：从差值和差值标准差情况看,新站址气温偏低,风速偏高,相对湿度大部分新站偏大,台站迁移对平均气温和最低气温的影响大于对最高气温的影响,平均气温、最低气温单站差值大的站迁移的距离和高差相对也大;从差值绝对值和标准差与台站迁移距离及海拔高差的相关性看,海拔高差对最高气温和平均风速影响较大,而迁移距离对平均气温、最低气温、相对湿度影响较大;从选择的代表台站序列均一性检验结果看,显示迁移直线距离大或者海拔高差大会对气温序列造成非均一性影响,但是否在某阈值范围会有影响以及对其他要素的影响还需要深入研究。希望科研业务人员在使用气温资料的时候要注意到台站迁移可能带来的影响。     

TRMM测雨产品3B42与台站资料在中国区域的对比分析

本文利用2004—2008年6—8月中国673个气象站逐6小时降水资料检验同期TRMM测雨产品3B42的精度。经检验得出：卫星资料日平均降水和降水频率空间分布与台站资料非常类似,相关系数分别能达到0.79和0.84,降水频率与台站资料相比偏大;从日降水相关空间分布看,卫星资料在东部地区相关性较高,日降水相关系数都在0.6～0.9之间;从日降水和逐6小时降水平均绝对误差空间分布看,卫星资料在华南地区误差最大,长江流域次之;从中国8个区域逐6小时降水总量日变化看,卫星资料与台站资料有很好的一致性,但在华南地区20时降水量偏小;按不同雨量等级对比,发现卫星资料绝对误差相对百分率空间分布有如下特点：小雨全国普遍数值偏高,中雨东部部分地区偏大,大雨和暴雨整体上数值小于1;全国平均漏演率和空演率分别为10%和14%。     

山东省45年年平均气温均一性检验

采用回归检验法对山东省120个台站1961~2005年的年平均气温序列进行了显著非均一性检验。通过与台站历史沿革信息的比较分析,表明在显著性水平α=0.01时回归检验法能有效地检验出年平均气温序列的非均一性。分析结果显示,气象台站的位置、环境、观测方法和时制、仪器类型和高度等变动,对年平均气温序列的非均一性均有不同程度的影响,其中台站迁移对温度序列的均一性影响最大。     

An Observing System Simulation Experiment to Assess the Potential Impact of a Virtual Mobile Communication Tower–based Observation Network on Weather Forecasting Accuracy in China. Part 1: Weather Stations with a Typical Mobile Tower Height of 40 m

The importance of a national or regional network of meteorological stations for improving weather predictions has been recognized for many years. Ground-based automatic weather stations typically observe weather at a height of 2-10 m above ground level(AGL); however, these observations may have two major shortcomings. Large portions of data cannot be used if the station height is significantly lower than the model surface level; and such observations may contain large representativity errors as near-surface observations are often affected by the local environment, such as nearby buildings and tall trees. With the recent introduction of a significant number of mobile communication towers that are typically over40 m AGL in China, a campaign has been proposed to use such towers to build a future observing system with an observing height of 40 m. A series of observing system simulation experiments has been conducted to assess the potential utility of such a future observing system as part of a feasibility study. The experiments were conducted using the Weather Research and Forecasting model and its Rapid Update Cycle data assimilation system. The results revealed the possibility of improving weather forecasting by raising present weather stations to a height of 40 m; this would not only enable more observations to pass the terrain check, but should also reduce interpolation errors. Additionally, improvements for temperature, humidity and wind forecasting could be achieved as the accuracy of the initial conditions increases.     

影响人工站与自动站水汽压差值原因探究

为探究人工观测气象站与自动站水汽压差值产生原因,利用全国134个1年的基准气象观测站逐时气压、干球气温、湿球温度等资料,分别采用人工站和自动站水汽压计算公式,模拟了本站气压、干球温度、湿球温度、自动站气温、相对湿度等要素产生一增量时,水汽压所对应变化量随各要素的变化规律,并分析了影响水汽压差值与其主导因子定量关系。通过实际观测资料的数据模拟分析,气压和干球温度的系统误差对人工与自动观测站的水汽压差值影响很小,而自动站的相对湿度和气温对水汽压差值影响较大,其中相对湿度的影响最明显。当自动站的相对湿度或气温的系统误差为一固定值时,水汽压差值变化幅度随气温大小变化,气温越高,水汽压差值越大。     

基于奇异值分解的气象数据推测

以中国662个气象台站的2004—2013年逐日平均气温、平均相对湿度、日照时数和气温日较差4个气象要素为研究对象,使用奇异值分解方法来推测缺失气象数据。为降低随机的不利影响,将10年的逐日气象数据做平均。分别采用奇异值分解的相对误差和相似度矩阵来证实气象数据的近似低秩性,并探讨气象要素之间的相关。分析主要的基向量,设计3组推测试验。第1组试验随机选取6个气象台站的数据用于测试,其余台站用于训练,以获得5个最佳的基向量。随机选取每个测试台站的12个观测值,再由所选取的基向量来推测未知值。平均气温、平均相对湿度、日照时数和气温日较差的平均推测误差分别为8.00%、7.83%、17.17%和10.82%。在第2组试验中,随机选取70%的气象台站用于训练,其余气象台站用于验证推测性能。试验结果表明基向量的数目可选为5—15,随着基向量或观测值数量的增加,推测性能也随之改善。第3组试验,根据10个台站1952年下半年的气象观测数据,推测上半年的未观测值,试验结果合理可靠。      

AI方法在地面气温观测资料质量控制中的应用

提出一种基于自回归与反距离加权的空间质量控制方法——AI方法,该方法能够在时间维度和空间维度对气象资料进行质量控制。选择不同地区4个地面气象观测站(南京58238站,连云港58044站,无锡58353站,徐州58027站)2007年逐时气温观测数据作为被控对象,检验该方法在气温资料质量控制中的适用性。通过对添加的随机人为误差的检验发现,该方法能够有效地标记出存疑数据,相对于反距离加权和空间回归,该方法具有更好的检验效果,稳定性高、适应性强,适用于平原或丘陵地带。     

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。     

物联网自动气象站远程数据采集处理系统

自动气象站观测数据的质量直接影响着短期数值天气预报的准确率.针对所研制的新型物联网自动气象站,设计并开发了集数据接收、显示、实时质量控制、监控、维护为一体的综合管理平台.该平台的建立将有助于物联网自动气象站的应用推广,并提供准确可靠的实时气象观测数据.     

国家气候观象台建设观测环境问题

城市化对全国气象台站观测环境造成了严重影响.针对国家气候观象台建设中观测环境的评估和新选址问题进行了讨论.国家气候观象台的环境选择必须较好地反映本地较大范围的气象要素特点.避免局部地形、障碍物或者人为因素的影响.观测环境下垫面与区域地表一致有利于真实反映区域的实际情况,但在部分陆面特征中,农业生产也会对部分气象要素的观测造成影响,这些在具体观测项目中要作具体考虑.对于受城市化影响的气象台站,在新建国家气候观象台的同时保留原观测站是比较好的选择.     

Future extreme events in European climate: an exploration of regional climate model projections

This paper compares how well satellite versus weather station measurements of climate predict agricultural performance in Brazil, India, and the United States. Although weather stations give accurate measures of ground conditions, they entail sporadic observations that require interpolation where observations are missing. In contrast, satellites have trouble measuring some ground phenomenon such as precipitation but they provide complete spatial coverage of various parameters over a landscape. The satellite temperature measurements slightly outperform the interpolated ground station data but the precipitation ground measurements generally outperform the satellite surface wetness index. In India, the surface wetness index outperforms station precipitation but this may be reflecting irrigation, not climate. The results suggest that satellites provide promising measures of temperature but that ground station data may still be preferred for measuring precipitation in rural settings.     

气象探测环境等级评估方法及应用

利用1990,1994,2000,2005,2011,2013年夏季北京地区Landsat卫星资料、2009年数字高程资料计算气象站周边景观指标参数,结果表明:土地利用类型、气象站周边景观指数、建筑物高度及天空可视因子等参数能对气象探测环境的结构配置信息以数字化方式呈现。此外,景观指标参数和气象要素相关分析表明:对气温变化影响较大的景观指标参数主要有城镇面积、水体面积、最大斑块指数、最大斑块占城镇面积比例、蔓延度指数、平均分维数和天空可视因子。对绝对湿度影响较大的景观指标参数为城镇面积、水体面积、最大斑块指数、最大斑块占城镇面积比例、蔓延度指数、聚集度指数和天空可视因子。对小风占比影响较大的景观指标参数仅为水体面积、最大斑块指数和最大斑块占城镇面积比例。基于以上统计结果,提出了一套对探测环境进行评估的方法——景观指标评估法。利用该方法对北京市15个国家级地面气象观测站进行评估,结果表明:周围环境对观测资料影响程度最小的站为怀柔站;环境影响最大的站为丰台站、朝阳站。     

51463迁站后与原站址的气候要素差异分析

迁站造成气象要素的不连续性，对资料使用带来困难，利用迁站后的对比观测资料，分析气温、风、降水资源的差异发现，季平均气温、最高、最低气温老站址均高于新站址；季平均风速、降水量老站址小于新站性，同时提出了一些差异量，供资料使用者参考。