国家一般气象站自动站月报表预审经验谈

先分别格检审核A文件和J文件,将审核单的疑误信息形成Excel表格或Html文档,并打印,先大致了解疑误信息。由于J文件本来就要与A文件正点值校验,因此当出现自动气象站每小时正点数据与该正点时的分钟数据不一致时,一般情况下,维持原记录;若对前后记录分析,确认正点数据有误可用正点时的分钟数据代替,确认正点时的分钟数据有误可用正点值代替。     

浅析地面新长Z文件

按照地面气象观测业务改革要求,2012年3月31日21时起,取消了发报,实行地面新长Z文件的质控传输,这是地面气象观测业务的一次重大改革,新长Z文件所包括的数据完备。但在自动站出现故障时,无论是用前后10 min数据代替,还是人工观测值代替,由于分钟数据缺测,在正点质控时往往出现一些矛盾记录,造成正点记录不能按时质控保存,造成正点数据逾限,甚至缺报的情况,该文针对新长Z文件的质控、缺测数据的处理、质量考核等几个方面作简要的分析。     

自动气象站报表预审经验点滴

1风向风速的检查校对(1)平行观测期间,遇人工站记录缺测时,特别是在编发报时次,因自动站2 m in风记录采集时间较人工站晚,故用自动站记录代替时尤须注意应等正点资料卸载完成后再取值,而不应与人工站采集时间同步取值,否则会使报表中两站数据不一致,影响报表记录。(2)平行观测期间,当风向风速某站记录缺测时,应首选两站记录互相代替,保证二者记录保持一致,但应注意若风速正常风向缺测时,关于静风C的选取应具有代表意义。(3)因软件智能化不完善等问题,有时会出现自记风向格式错误或最大及极大风速与定时自记风速矛盾的现象,这时则需要预审员…     

报表审核中应注意人工站与自动站观测正点记录的"时间差"

自动站的所有正点观测要素是在正点后00分进行数据采样,00-01分完成自动观测项目观测,而人工站正点观测时间为正点前1～15 min,因此,二者存在"时间差".当天气变化剧烈时,自动站和人工站气象要素观测值常存在误差.针对具体事例,分析了某地由于观测"时间差"造成的温度差异,同时指出各种要素均可能存在此种差异.不同地区气候背景不同,由观测"时间差"造成的差异亦不同.     

巧用质量控制软件实施数据补救

介绍了在自动站数据出现缺测时,通过质量控制软件进行数据导入操作的方法,及时有效地补全缺测时段的正点和分钟数据文件,来保证自动站记录的准确和完整。     

适用于全国气象自动站正点相对湿度资料的质量控制方法

在国家气象信息中心制作的全国自动站正点相对湿度资料数据集基础上,结合地面月报文件中相对湿度资料,通过深入分析错误数据的存在方式,最终研制形成全国自动站(包括国家级自动站和区域自动站)正点相对湿度资料质量控制方案.利用该方案,对2006-2009年实时上传的全国自动站正点相对湿度资料进行了质量评估,数据的可用率、可疑率、错误率分别为:96.68％、0.30％、3.02％.并指出当经过质量控制后,数据被判为可疑数据时,可考虑结合人工分析辅助判断.     

自记风的“接近正点”与缺测处理

规范规定：当自记风的风向或（和）风速有缺测时，在无其它自记风记录可代替的情况下，应从正点前20分钟到正点后10分钟内，取接近正点的10分钟平均风速和最多风向代替。但在理解“接近正点”时，有些观测员可能陷入误区，从而在处理有缺测的自记风时有失偏颇。误区可归纳为：误区一：正点前有部分自记风速线缺测时，要么完全用从正点前20分钟到正点前10分钟这10分钟的自记记录代替，要么完全用正点后10分钟的自记记录代替。误区二：自记风向有缺测时，可代替时段内的风向在标线排序时，要么都从左到右，要么都自右向左，一成不变。误区三：…     

地面气象观测报表疑误记录的处理方法

地面气象观测报表疑误记录的处理原则:尊重原始记录、准确判断异常记录,正确修改或订正异常记录;处理方法:人工站记录异常或缺测时,首先考虑自动站数据,其次是考虑人工站自记记录,最后按缺测处理.自动站记录异常或缺测时处理方法:首先考虑正点前后10分钟的分钟数据,其次是考虑人工站记录,然后内插处理(风、降水量除外),最后按缺测...     

自动气象站地温数值跳变故障分析及排除

自动气象站监控系统升级以来,通过监控系统监测到个别自动气象站温度要素数值出现不同程度跳变的故障现象。如某自动站某天13个时次的320 cm深层地温正点观测数据中,01时到02时,地温的正点数据从9.2oC下降到9.0oC,跳变0.2oC;06时到07时,正点数据从9.1oC上升到9.3oC,跳变0.2oC;0     

地温和蒸发观测安排在何时进行为好

《地面气象观测规范》在观测程序中规定:“地温、蒸发可安排在40分至正点后10分钟之间观测”。目前,有些站将地温、蒸发观测的时间安排在正点前40～45分之间进行;有些站安排在正点至正点后10分钟进行。安排在正点前40—45分进行,虽然也符合规范要求,但有时会给观测记录带来一定的影响。如在冬季,20时云的观测前忙于在灯光下观测地温、蒸发,待到云天观测时,     

空间回归检验方法在气象资料质量检验中的应用

该文详细介绍了空间回归检验方法, 并使用2003年我国671站的逐日平均气温、最高气温、最低气温、平均水汽压、平均风速、平均0 cm地温、降水量资料, 检验该方法在气象资料质量检验中的适用性。按区号将全国划分为10个区, 利用该方法分别对各区7个要素进行了检验试验。结果表明:空间回归检验方法能够有效检验出可疑数据, 适用于对单一要素的检验; 对降水、风速等空间变化比较大的要素, 该方法有比较好的检验效果; 应用该方法计算时, 在不同地区、不同要素之间存在差异; 当固定出错比率时, 各区应该选择不同的f值。与一般空间检验方法相同, 该方法也与地理环境、周边台站分布有关, 并受台站密度的影响。     

称重与人工观测降水量的差异

为了更好地使用降水观测数据,对引起称重观测和人工观测的差异原因进行分析,选取北京市15个国家级地面观测站2012年11月—2014年1月称重式降水传感器与人工观测降水量业务资料,探讨称重观测与人工观测累积降水量的差异,并细化为对固态降水和液态降水两种降水类型进行相关性研究。结果表明:称重观测与人工观测日降水量相关系数为0.9990, 88.0%的对比次数中, 两者日降水量差值满足业务要求;在出现固态降水时,称重观测较人工观测降水量偏大,在出现液态降水时,称重观测较人工观测降水量偏小;两者在日降水量等级判断差异较小,小量降水时称重观测的能力较优;防风圈可显著提高称重观测固态降水的捕捉率,而称重观测内筒蒸发对夏季降水测量有一定影响。     

大连地区ECMWF细网格10 m风场与观测实况对比与检验

选取2016年1月至2018年12月ECMWF(简称EC)细网格10 m风资料,与大连地区8个国家气象观测站地面各类实况风速资料进行对比分析,得出EC 10 m风速预报与最大风速最为接近,与极大风速相关性最好,EC 10 m风速对大连地区8站整体预报平均偏大.通过对EC 10 m风速各预报时限资料与其对应的最大风速误差...     

数值天气预报———另类途径的必要性和可行性

通过讨论省 (甚至地、市) 气象部门要不要开展数值天气预报工作的问题, 认为不是所有的地方都要开展, 只是那些希望搞科研型业务、迫切要求提高当地高影响天气的预报准确率的地方要开展。对于如何开展的问题, 提出不是去重复类似于主流途径的做法, 而是开辟另类途径, 并阐述了另类途径的内容、方法和意义。强调开展另类途径无需构建模式 (这是非常困难的工作), 只需运转现成的模式, 借助所关心的现象的历史数据来改造现成模式, 使之本地化, 是完全可行的。     

大连月平均气温短序列订正方法

针对大连地区气象台站少,研究区域气候比较困难的实际,以大连地区7个气象台站作为基本站,以各自所辖的气象哨作为订正站.探讨适合大连地区月平均气温的短序列订正的简便实用方法.构建了12个气象哨与各自基本站之间月平均气温序列订正的一元线性回归方程和差值订正方程,并从统计学和订正误差的角度进行了比较分析.结果表明:两种方法的订正误差无显著性差异,均可以用于大连地区月平均气温的短序列订正.     

基于矩阵补全的气象数据推测

传统的气象数据推测大多基于插值方法,而此方法需要近邻台站的完整观测数据,这在很大程度上限制了插值方法的应用。为此,本文提出了一种基于矩阵补全的气象数据推测方法,该方法根据气象数据的近似低秩性来推测缺失数据。首先,选取我国662个气象台站2004—2013年的逐日平均温度和日照时数两种气象要素作为研究对象,通过矩阵奇异值的累积贡献率来检验数据集的近似低秩性。然后设计了两组试验,第1组试验考虑了不同采样概率下各年份的数据推测,第2组试验随机选取某些台站,考虑所选台站数据连续缺测时的推测。最后,使用矩阵补全方法推测缺失数据,采用10a的平均误差作为评价指标。试验结果表明:矩阵补全方法能很好地推测缺失数据,且具有一定的鲁棒性。     

地面气象台站元数据质量控制分析

气象台站元数据包含了可能影响气候资料序列均一性的重要信息,是分析、检验、订正气候资料序列的科学参考依据,只有经过质量控制与处理的气象台站元数据才能真实的反应其对气候资料序列非均一性的影响程度。针对气象台站元数据可能存在的疑误信息,设计了一套适用于地面气象台站元数据的质量控制技术,采用格式检查、内部一致性检查、时间连续性检查等方法进行质量控制。利用该质量控制方法对全国31个省(区、市)的1428个国家站1951—2011年的台站历史沿革数据文件进行质量控制,结果表明:该质量控制方法能够有效地将疑误信息进行标识,可为气象台站元数据的应用提供可靠的质量保障。该质量控制方法已应用于气象资料业务系统(MDOS)中,并在全国省级气象资料部门业务运行。     

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。      

湖南省雨滴谱仪与常规降水观测对比分析

湖南省97个国家气象站自2017年开始陆续安装了雨滴谱仪,2018年1月1日起进行平行观测。为分析评估其探测降水量的准确性,选取湖南省12个国家站2018年雨滴谱仪观测资料和自动站翻斗雨量计小时降水资料,从总体观测误差、不同降水量级下观测误差和累积降水量观测误差3个方面进行对比分析,结果表明：（1）雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量存在显著的相关性,R2平均为0.94,其中南岳站R2最低为0.90,浏阳站R2最高为0.98,12个站的小时降水量绝对偏差均值为0.34mm;（2）当小时降水量Rh<1.0mm时,各站雨滴谱仪降水量较翻斗雨量计降水量平均偏大0.05mm,且平均差值绝对值均在0.2mm以下;当1.0mm≤Rh<2.6mm时,大部分站点雨滴谱降水量均大于或与翻斗雨量计降水量相当;当2.6mm≤Rh<5.0mm时,株洲和南岳站雨滴谱降水量较翻斗雨量计降水量明显偏小,武冈和娄底站雨滴谱仪降水量则明显偏高;当5.0mm≤Rh<8.0mm时,除株洲和南岳站外,其它各站雨滴谱降水量均大于或与翻斗雨量计降水量相当;当8.0mm≤Rh<16.0mm 时,除株洲和南岳站雨滴谱仪降水量偏小外,其他各站雨滴谱仪降水量均较翻斗雨量计降水量偏大;当Rh≥16.0mm时,雨滴谱仪降水量偏差明显变大,平均偏差绝对值达到3.570mm;（3）雨滴谱仪累计降水量和翻斗雨量计累计降水量变化趋势基本一致,除汨罗和南岳站外,雨滴谱仪累计降水量常表现为偏多。通过分析可见,湖南省雨滴谱仪雨量观测有较好可靠性,可为强降水监测预警、人工影响天气及降水数据订正等提供数据支撑。     

塔克拉玛干沙漠腹地1961-1998年逐月平均气温序列的重建

 利用塔里木盆地周边27个气象站1961-2006年逐月平均气温和塔中气象站1999-2006年逐月平均气温资料,同时选取1961-2006年NCEP/NCAR 2.5°×2.5°经纬度距地表2 m的月平均气温再分析格点资料,分别用逐步回归分析、EOF分解和NCEP资料3种方法对塔中气象站1961-1998年历年逐月平均气温序列进行了恢复与重建,分析了误差,并与周边气象站的变化特征进行对比。结果表明,逐步回归和EOF法都能够作为重建塔中逐月平均气温的方法,但相对而言,逐步回归法重建的序列误差更小,平均拟合绝对误差为0.3℃,最大绝对误差为1.9℃。而NCEP/NCAR资料由于冬季存在明显的系统性误差,数值显著偏高,不能用于塔中气温序列的重建。