自动土壤水分观测数据异常值阈值研究

根据从国家气象信息中心实时资料数据库读取的自动土壤水分监测资料,计算出各个测站相应的土壤容重、田间持水量、凋萎湿度数据。在具体的业务实践中,参照土壤最大吸湿量数值,将6%作为土壤相对湿度的低值异常阈值;参照土壤饱和含水量数值,将190%作为土壤相对湿度的高值异常阈值;参照土壤水分日变化特点,初步将24 h变化幅度0.1%作为10和20 cm土层土壤相对湿度监测异常的变化阈值。具体分析代表站实测土壤相对湿度随时间的变化幅度,认为在土壤水分上升过程中的小时之间变化幅度应小于土壤饱和含水量（%）与前一监测数据的差值;土壤相对湿度>100%时的下降幅度应小于土壤饱和含水量（%）减去95%;土壤相对湿度≤100%时的下降幅度应小于5%。     

济阳自动与人工土壤水分观测数据对比分析

采用对比差值和相关系数分析等方法,利用济阳2010年2月23日至2010年12月8日期间,DZNl型自动土壤水分观测站与同地段人工观测的土壤相对湿度资料进行统计分析,结果表明：人工观测的数据反映的土壤水分变化波动较大,自动站观测的土壤水分相对平缓。在0～20cm土层一致性表现好,40～50cm土层表现较差。0～10cm,10～20cm,20～30cm土层和70～80cm,90～100cm土层人工观测值高于自动站测值,30～40cm,40～50cm,50～60cm土层人工观测值低于自动站测值。分析结果为评估DZNl型自动土壤水分观测仪的监测提供客观依据。     

自动土壤水分观测资料应用误差分析

根据从国家气象信息中心实时资料数据库读取的自动土壤水分监测资料,对比同日人工测定的土壤相对湿度数据,发现白天各时次自动监测数据与人工监测数据之间均存在15%左右的差异。具体针对监测仪器自身的结构特点以及中国气象局的业务要求,从两种监测方法自身的监测地段代表性、数据测量和换算、监测土层深度、监测时间、土壤水分常数测算、土壤结构变化等多种角度分析数据间存在差异的原因;认为多种可以估算的差异"叠加"在一起时,对比差异最大可能达到20%左右,加上其他误差因素的影响,实际应用中出现15%左右的差异是可以解释的;选择较长序列的站点实测资料进行了数据差异的实况分析。结合业务中常用的墒情等级判断指标,分析数据差异对客观判断构成的数据干扰和数据损失。建议直接利用体积含水量进行业务应用分析,探究全新的自动土壤水分监测数据应用方法,在具体应用中建立相应的指标体系或指标模型,充分发挥自动土壤水分监测的优势。     

自动土壤水分观测准确性研究

从理论上分析自动土壤水分观测与人工取土土壤水分观测存在误差的原因及修正办法,为自动土壤水分观测资料的应用提供一种指导方法。     

气象站自动与人工观测数据差异的原因分析

通过对莘县自动气象站观测资料与人工观测资料的对比分析，找出影响两种观测方式观测结果的一些因素和造成差异的原因。     

人工站与自动站观测数据差异原因分析

通过对织金县气象局平行观测期间人工站和自动站观测资料的对比分析,找出造成2种观测结果差异的原因及影响气象要素变化的部分因素。     

江苏省自动土壤水分观测与人工观测对比分析及应用

利用2010年江苏省20个土壤水分站的自动站与人工观测资料,分析了自动站与人工观测的对比差值、相关系数和各自的方差等.结果表明:人工观测值平均高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,相关性最好.随着土壤深度的加深,人工与自动观测对比差值增大,相关性减小,在出现强降水时尤为明显.在有效降水较少时,各层人工观测方差均明显大于自动站观测.自动站观测方差在浅层为最大,随深度的加深而明显降低,因为受降水影响很小,而表现比较稳定.人工观测却受降水影响相对较大,方差平均值在各层表现波动均较大,在较深层波动更明显.最后通过多元线性回归方法,以六合站为例初步建立了土壤干旱预报模型并检验其预报能力.     

贵港土壤水分观测数据的应用与分析

通过对贵港市三个土壤水分自动站(贵港、桂平、平南)2014年的1月1日-12月31日的10cm、20cm、30cm、40cm、50cm、60cm、80cm、100cm、共8个层次的土壤体积含水量的分析,找出贵港土壤水分的时间变化特征。     

DZN1型自动土壤水分观测数据质量控制方法研究

分析自动土壤水分观测仪产生测量误差的原因,主要有两类,一是田间与传感器处因植被差异,造成土壤水分含量不同引起的;二是传感器不稳定造成的,目前发现主要有以下几种异常情况,分别是所测数据偏大、偏小,数据持续或突然升、降（非土壤水分变化引起）,跳变（某时次数据大于或小于前、后两个时次的数据）,全水（传感器所测容积内,测得全都是水）,传感器低湿度时水分变化反映不灵敏等。探索降低测量误差的一些办法,解决方法主要是：传感器标定要达标,传感器安装前应检验合格,播种布局符合要求,应加强传感器的监测、异常数据的查找、异常数据的更正、异常设备的更换。     

人工与自动土壤水分平行观测资料对比分析

采用对比差值、差值概率和相关分析等方法对南城2005年9月8日至2007年1月28日期间HYA-SF型土壤水分自动监测站与人工平行对比观测的土壤湿度资料进行统计和一致性分析。结果表明,人工与自动观测资料的一致性在40 cm、50 cm土层表现最好,在5 cm、10 cm土层表现相对最差;总体上自动观测值高于人工观测值,二者数据差异在少雨或干旱季节常小于多雨季节;对比观测时段内人工与自动观测数据序列的相关性在各层均表现为显著,多项式回归趋势基本能反应土壤含水量的变化趋势。分析结果可为评估HYA-SF型土壤水分自动站的监测能力提供客观依据。     

人工雪深和自动雪深观测数据差异的原因分析

<正>1引言根据中国气象局《综合气象观测系统发展规划(2010-2015)》,实现各种气象要素的自动化观测已是我国气象部门近阶段观测自动化发展的主要方向。雪深自动观测设备通过了中国气象局的考核,现已定型,黑龙江省有5个台站试点运行,采用人工观测雪深和自动雪深探测仪观测雪深对比观测。本文根据观测地段、测量工具和观测方法的不同,就两种观测方式取得的观测数据存在的差异原因进行了分     

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。     

基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱预报方法研究

利用吉林省西部10个自动土壤水分观测站数据与人工取土烘干法实测土壤湿度数据,制作吉林省西部土壤墒情监测及干旱预报模型.结果表明:不同气候背景下在作物不同生育期、土壤不同深度、不同初始湿度下的土壤湿度的变化趋势大致相同,但在相同的无降水日数或降水量时,不同台站不同深度的土壤湿度变化率却有一定的差异.各站农田土壤初始湿度越大,无降水时初期墒情下降速率越明显;而土壤湿度初始值越低,则失墒速率越慢.土壤不同深度均是开始时间失墒较快,后期变化逐渐趋于减弱状态.土壤深度越深则水分变化速率越缓,降水量越大,0～50 cm土壤湿度变化曲线整体越接近一致,直到从上而下几层土壤湿度全部达到饱和.通过对2017—2019年吉林省西部玉米农田土壤湿度预报结果和实测值进行对比检验,基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱模型预报的准确率超过80％.     

安徽省自动观测土壤水分质量控制方法

概述了安徽省自动土壤水分站的运行现状,对全省自动站数据质量进行了较为详细的分析,对人工和自动站数据两者间绝对误差及相关性进行分析,并探讨了导致自动站数据误差的主要原因,初步确定了安徽省自动土壤水分数据业务质量控制的方法。结果表明：对比观测期间部分站点人工和自动站数据存在较明显误差,个别站点数据误差甚至高达20%以上,但有近60%的站点各土层人工和自动站数据线性相关系数在0.7以上,为仪器的订正提供了重要依据;同时分析了自动站在干旱和降水前后数据运行的稳定性情况,进而为特殊土壤水分条件下自动站提出了更高的数据质量要求;结合安徽省实际情况建立了两种比较合理的自动土壤水分质量控制方法,为业务上数据质量控制及仪器运行状态监控提供了支持。     

山东省自动土壤水分观测数据文件下载软件

介绍了山东省土壤水分观测数据下载软件的开发技术及主要功能。重点介绍了利用VB6．0语言开发山东省土壤水分观测数据下载软件的流程、FTP协议、API函数的应用．以及软件的多站号自动下载、人工批量下载、格式检查等功能。     

能见度自动观测与人工观测数据比较分析

利用一定时间序列里自动观测与人工观测两种不同方法所采集到的能见度数据,进行归纳整理,分析比较,找出它们之间的差异,分析差异产生的原因,从中找出规律性,为以后能见度资料的应用提供理论上的参考依据。     

陕西省2016年自动土壤水分数据质量分析

采用数据缺测检查、范围(极值)检查、数据时变检查、物理常数检查和僵尸数据检查等方法,对陕西2016年53套固定地段土壤水分观测10～30 cm土层的体积含水量数据进行质量控制和原因分析。结果表明:各站缺测率均小于0.5%,最大为0.33%,最小为0.03%;1 h缺测时长最多,占比为64.4%;通信问题是短时缺测主要原因。范围检查检出数据为0的异常记录131 h,主要由该层传感器故障或因连接线松动、脱落造成,没有检出小于0或大于55%的记录。时变检查10、20、30 cm土层分别检出异常记录41、22、26 h,其中,10 cm土层检出率最高;突变主要是由于传感器防护管周围土壤发生龟裂或下陷。物理常数检查有17站发生一层或多层数据异常,其中, 53735等站三个土层全部出现异常,而且异常记录较多,异常站点随土层加深而减少。僵尸检查没有发现异常。物理常数检查异常表明这些地方的土壤结构和生态功能可能正在发生变化,需要进一步加强监测。     

浙江省自动雪深观测数据质量分析

近年浙江省陆续建设部署了200多套自动雪深观测仪,为了使其观测数据有效应用于防灾减灾工作,本文分析了自动雪深仪在实际业务中的运行情况,查找了仪器结构、测雪板材质、安装方式、土壤霜冻等方面存在的问题,分析了问题产生的原因,提出了以小时数据变化为主的雪深数据质控方法,并在实际降雪过程中进行了检验,对雪深观测的有关技术规范提出了改进建议。结果表明,自动雪深观测仪可以全面连续的反映积雪的变化过程,获取丰富的实时观测数据,相比人工测量雪深在时效、精度等方面具有显著的优势。     

地面人工观测与自动观测数据对比情况分析

对百色地面气象观测站2004年1月至2005年12月人工观测和自动观测气象要素对比情况进行分析比较.     

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…