复杂地形背景下双偏振雷达数据质量评估方法

针对四川省复杂地形和雷达型号多样的特征,设计了一种以长时间序列统计单/双偏振天气雷达数据质量的评估方法,算法定性评估了天气雷达数据是否存在空回波、电磁干扰和地物干扰的问题,定量评估了雷达Zh(水平极化反射率因子)、Z_(dr)(差分反射率)、CC(相关系数)、Фdp(差分相移)和G_(C)(地物回波系数)的数据质量。通过评估2022年5—9月四川省12部新一代天气雷达基数据的数据质量,得到了如下结果:(1)同频电磁干扰严重影响四川省天气雷达数据质量,超过74%的宜宾和广元站数据存在电磁干扰回波;宜宾和乐山雷达站出现了较多空回波数据;超过77.91%的广元雷达站数据存在风电场地物回波干扰。(2)雷达性能正常时,地物回波系数G_(C)的均值变化不大,G_(C)系数的标准差可以有效反应出雷达数据问题,特别对空回波数据问题比较敏感。(3)四川省12部天气雷达Zh标准差总体较小,绵阳和宜宾站较优,乐山站较差。(4)四川省3部双偏振天气雷达的Z_(dr)和CC数据质量较好,?dp的数据波动较大。     

基于标准差分析法的S波段双偏振雷达数据质量评估

文章针对S波段双偏振天气雷达设计了一种改良的标准差分析方法,用以评估雷达数据质量,通过评估2022年2月-10月成都雷达基数据的数据质量,得到了如下结果：（1）对于正常雷达数据,改良的标准差计算方法与原始方法能得到相同趋势的标准差分布结果,计算异常雷达数据的标准差时,能得到更优的标准差分布结果。（2）成都雷达Zh数据质量存在较大波动,标准差低于SDZh标准值的比例仅43.67%。（3）成都雷达Zdr和CC数据质量较好,标准差低于SDZdr和SDCC标准值的比例分别为84.09%和87.10%,φdp的数据波动较大,标准差低于SDφdp上限的比例仅34.54%。     

安塞国家气象观测站迁站数据对比分析及评估

通过对2022年1—12月安塞国家气象观测站新旧站平均气温,最高气温,最低气温,平均相对湿度,平均风速,降水量的月值、年值进行对比分析及评估,明确观测站变迁造成的观测数据的差异。结果表明：新站和旧站的平均气温、最高气温、最低气温、降水量、平均相对湿度差异不显著;但平均风速差异显著,新站风速较旧站略偏大,年平均风速偏大02 m/s,1—12月月平均风速除7月和9月无偏差外,其余月份均偏大,差值范围在01～05 m/s之间,因此新站风速资料需要经过订正后才能续接合并使用。     

气象站自动与人工风观测数据对比分析

通过分析2006-2007年德州市自动站与人工站风观测资料,发现人工站观测的十分钟日平均风速(风速＞2.0m/s)、最大风速、极大风速比自动站偏大,并且随风速增大偏大越显著.当台站被局地环流控制,风速较小时,自动与人工观测的风向相符百分率较低.     

双套自动气象站数据评估及其优势探讨

象站双套运行的结果和优缺点进行了深入分析和探讨。从缺测率上分析了双套站数据的完整性,认为双套站可以明显降低数据的缺测率,具有保证数据完整性的优点。从差值的统计数字特征以及一致率、超差率和粗差率等指标上分析了两套数据的差异性,表明双套站大部分要素 (如气温、气压、相对湿度等) 具有差值小、差值变化幅度小、数据之间有较高的一致率、较低的粗差率和超差率等特点,但个别要素 (草面温度和5 cm地温) 差异略大。运行中通过对两套数据的差值、差值的滑动平均值、差值日变化特征的监控可以及时发现数据异常、探测仪器的系统性误差等情况,从而说明双套站具有保证数据质量的潜在优势,且从一定程度解决了目前自动气象站单套运行的不足之处。     

双套自动站地面温度观测数据差异分析

通过对陕西省7个国家气象站2014年新、旧双套自动站逐小时地面温度对比差值进行分析,发现利用现有观测方法和观测设备,地面温度观测值误差较大,数据一致率仅有93.67%,而超差率高达35.70%,且白天误差更为明显。通过对可能影响地面温度观测值的因素进行深入分析,并结合试验结果,得出太阳辐射强度对地面温度观测差值的影响不大,而观测场土质、观测方法、传感器维护以及设备型号与其有密切关系。建议采用采样面积更大的观测设备或观测方法替代现有单支铂电阻直埋观测法。     

基于两种数据传输途径的国家级地面自动站逐小时数据差异分析

对2006-2009年两种途径（A文件和Z文件）上传的2400多国家级自动站观测的小时常规六要素资料进行了对比分析。结果表明：两种途径得到的小时数据中,2 min风和10 min风的不一致率较高,主要由两种文件对于风速为零时风向的规定不同造成,其他要素的不一致率相对较低;在不一致数据中,各要素在仪器误差允许范围内的比率分别为气温23.27 %、气压5.4 %、相对湿度23.19 %、降水65.42 %、2 min风12.93 %、10 min风14.16 %。     

CINRAD/SA雷达双偏振升级数据质量分析评估

广州CINRAD/SA雷达完成双偏振升级改造后,本文评估分析了其探测灵敏度、地物抑制能力以及差分反射率ZDR,差分相移Φ_(DP)、差分相移率K_(DP)及相关系数的数据质量,结果表明:双偏振升级后雷达灵敏度与升级前基本一致,地物杂波抑制效果有明显改善;ZDR系统偏差变化稳定,随Z的增长趋势与经验值一致,测量误差不超过0.2dB;Φ_(DP)的初始相位具有较好的稳定性,K_(DP)对强降水敏感,与强降水有很好的对应关系;相关系数能够很好地区分气象和非气象回波。     

济南双偏振多普勒天气雷达在线自动标定数据质量分析评估

阐述了CINRAD/SA-D双偏振多普勒天气雷达（简称“双偏振雷达”）标定技术,统计分析了济南双偏振雷达试运行以来在线自动标定数据和该时间段内的维护维修情况,从雷达几十个标定状态性能参数中,遴选对雷达探测数据质量影响最大的发射峰值功率Pt、相位噪声σφ、噪声系数NF、反射率标定系数SYSCAL、差分反射率因子ZDR、差分传播相移ΦDP等性能参数,分析评估在线自动标定数据质量。结果表明：1）峰值功率维持在679.68 kW,H（水平）和V（垂直）双通道的峰值功率长期运行吻合一致性较好。2）H和V双通道噪声系数均值分别维持在1.66 dB和1.73 dB,双通道数据总体分布稳定,且具有较好的一致性;标定数据的异常来源于外界干扰,占0.39%,受外界干扰H通道多于V通道,干扰造成接收机灵敏度降低了1.5 dB,导致雷达产品异常。3）反射率标定ΔSYSCAL最小值为-0.46 dB,最大值为0.25 dB,满足±2 dB的技术指标要求。4）I/Q相角法标定相位噪声均值为0.051 3°,实物对消能力60 dB与估测地物杂波抑制能力61.36 dB结果基本吻合,证实了雷达系统具有较好的地物杂波抑制能力。5）采用机内CW、TS双信号源标定法,接收双通道幅度和相位的标准差：ZDR-CW和ΦDP-CW分别为0.025 dB和0.735,ZDR-TS和ΦDP-TS分别为0.044 dB和1.116°,满足接收双通道一致性的技术指标,但CW信号标定结果明显小于TS信号标定结果,表明双路方位旋转关节对接收链路信号幅度和相位的一致性有影响,导致ZDR-TS和ΦDP-TS标定结果比ZDR-CW和ΦDP-CW出现更大的偏差,因此随着双偏振雷达的长期运行,对方位旋转关节带来的幅度和相位固有偏差进行测试和订正非常重要。     

基于标准差分析法的X波段双偏振天气雷达资料质量评估

2015年9月,北京市气象局在北京地区架设4部X波段双线偏振天气雷达并开展了观测试验。本文利用其中3部雷达在2016年6月30日的观测数据,用标准差分布统计方法,对雷达的观测参量进行初步质量评估。结果表明:(1)3部雷达反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~77.9%,反射率的数据波动基本符合理论分布;(2)3部雷达差分反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的68.4%~81.4%,其中房山雷达数据波动较大;(3)3部雷达互相关系数标准差符合理论值的数据占总观测数据的45.7%~63.5%,其中房山雷达数据波动最大,其他2部雷达都有同程度的数据波动;(4)3部雷达差分传播相位标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~83.9%,其中房山雷达数据波动相对较大,与雷达其他观测参量相比,差分传播相位的波动较小。     

大连自动站与人工站观测数据的差异对比分析

利用2005—2006年大连自动气象站与人工站观测的温度、气压、降水、相对湿度、0 cm地温和风速风向等资料,对其差值、粗差率、一致率和风向相符率等进行对比分析。结果表明：自动站与人工站气温、本站气压、降水和0 cm地温观测差值较小,其准确度能够满足日常业务使用;而相对湿度、10 min与2 min风速和风向相符率观测差值较大,距离正常业务使用有一定的距离。因观测数据采集方法不同、感应器所处的环境不同、观测仪器原理不同、观测样本不同、观测时间的差异和人为因素的影响是造成对比观测差异的主要原因。     

CD4052失调电流对自动气象站采集器温度测量的影响

温度的高精度测量一直是自动气象站采集器的关键技术.多路选择器CD4052在采集器温度测量电路设计中广泛使用,但其失调电流及其温度特性对采集器温度测量的影响一直缺乏研究.针对多路选择器CD4052存在较大失调电流问题,研究了采集器在实现对温度传感器PT100温度采集时的误差.结果表明:CD4052失调电流对采集器的温度测量误差影响较大,且误差大小与环境温度有很大关系.研究结果对数据采集器的研制及补偿提供了理论依据和工程应用价值.     

地面自动站月报表预审初探

地面自动气象站月报表的预审工作可以应用系统软件在进行设置之后实现自动审核,减少了常规预审的程序。但采用自动审核很难保证报表质量。同时由于数据量的扩大,尚有不能实现自动采集的人工观测数据。为使报表质量达到要求,需加强人工预审工作。提出采用自动审核与人工预审密切结合,层层细化的方法,对报表进行预审,可以提高预审水平,保证报表质量,此方法可行。     

绥化市自动观测与人工观测数据的差异分析

1引言黑龙江省绥化市所辖10个县(市、区),根据省气象局要求,除肇东、庆安因特殊情况外,其它8个气象站都第一批安装了地面有线综合遥测气象仪(Ⅱ型),并陆续于2003年9月21￣30日安装调试成功,2004年1月1日正式进行同步对比观测。地面有线综合遥测气象仪(Ⅱ型)自动观测项目有:气压、气温、相对湿度、降雨量、风向风速、地温等。观测中发现自动观测与人工观测数据存在差异,对出现差异的主要原因进行了分析,并用对比分析的方法对各基本气象要素差值形成,从它们的感应元件和观测原理方面分析原因。差值小的气象要素只进行单站分析,差值大的气象要…     

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.     

基于自动气象站资料的宜昌城市热岛分析

利用23个自动气象站2009—2018年逐小时气温资料,分析了宜昌城市热岛效应的时空演变,结果显示:(1)近10 a平均热岛强度为1.4℃,呈-0.172℃/10 a的缓慢减弱趋势.近10 a夏季平均热岛强度为1.5℃,呈0.017℃/10 a的缓慢增强趋势.(2)热岛强度日变化是早晨到中午迅速减弱,午后至傍晚逐渐加强...     

区域自动气象站资料报表制作与共享系统

区域自动气象站资料报表制作与共享系统是根据我省业务工作的实际需要,使用Delphi语言为编程工具,以“地面气象观测数据文件和记录簿表格式”为标准,以区域自动气象站实时地面气象数据传输文件为基础资料而开发研制的。系统实现了区域自动气象站资料的收集与存储,Z、A、Y文件的生成,月报表和年报表的制作、维护与打印等主要功能,极大方便了区域自动站资料在天气预报、气候分析等工作中的应用。     

基于自动站资料的WRF-EnSRF陆面同化系统的效果检验及应用

基于集合平方根滤波方法(En SRF)同化方法和NOAH陆面模式的WRF-En SRF陆面同化系统,同化了江苏省70个自动站资料进行试验,研究加入不同的同化资料(地表温度、10 cm土壤温度、20 cm土壤温度)及初始扰动强度的大小对陆面数据同化系统性能的影响,以及对不同区域(降水大值区和降水小值区)的分析场进行效果对比,并且检验了同化系统在一次典型的梅雨锋暴雨的同化效果,证明了这个系统的有效性和可行性。对于资料选取试验,比较全场平均的同化时刻分析场模拟观测相对真实观测的均方根误差可以得到:同化地表温度资料并且初始扰动强度1 K的时候同化效果最理想。对于选定的降水大值区和降水小值区来讲,降水大值区的土壤温度和土壤湿度分析场更加接近于真实场。运用于一次梅雨锋暴雨的同化实验,对于最后一个同化时次的分析场作为背景场做集合预报,最终证明预报结果是有效的。土壤温度、土壤湿度、地表温度和近地面风场的预报结果都较用NCEP再分析资料直接做预报作为控制试验的结果有不同程度的改进。这说明该系统应用于实际同化中的性能较为良好,可以应用于实际土壤湿度与温度的预报。     

小波阈值法在地面气象自动站资料审核中的应用

为了提高地面自动站资料审核的质量控制,引入了小波阈值法分析方法。根据气象资料的多时间尺度特征,通过小波分解分析了气象要素的变化过程、变化强度和变化复杂性,实现了噪声阈值对地面自动站资料异常数据的自动判别,保证了地面自动站资料质量的控制。     

Evaluation of radar and automatic weather station data assimilation for a heavy rainfall event in southern China

To improve the accuracy of short-term(0–12 h) forecasts of severe weather in southern China, a real-time storm-scale forecasting system, the Hourly Assimilation and Prediction System(HAPS), has been implemented in Shenzhen, China. The forecasting system is characterized by combining the Advanced Research Weather Research and Forecasting(WRF-ARW)model and the Advanced Regional Prediction System(ARPS) three-dimensional variational data assimilation(3DVAR) package. It is capable of assimilating radar reflectivity and radial velocity data from multiple Doppler radars as well as surface automatic weather station(AWS) data. Experiments are designed to evaluate the impacts of data assimilation on quantitative precipitation forecasting(QPF) by studying a heavy rainfall event in southern China. The forecasts from these experiments are verified against radar, surface, and precipitation observations. Comparison of echo structure and accumulated precipitation suggests that radar data assimilation is useful in improving the short-term forecast by capturing the location and orientation of the band of accumulated rainfall. The assimilation of radar data improves the short-term precipitation forecast skill by up to9 hours by producing more convection. The slight but generally positive impact that surface AWS data has on the forecast of near-surface variables can last up to 6–9 hours. The assimilation of AWS observations alone has some benefit for improving the Fractions Skill Score(FSS) and bias scores; when radar data are assimilated, the additional AWS data may increase the degree of rainfall overprediction.