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。     

GStar I型自动土壤水分观测仪数据标定方法研究

采用数理统计方法对渭南市蒲城、白水、韩城、华阴4站人工与GStar I型自动土壤水分观测仪观测的土壤体积含水量数据进行相关分析和多项式拟合,结果显示：自动观测土壤水分数据与人工观测数据显著相关,拟合方程标定效果优于D值标定效果,方程标定后数据准确率提高,可满足干旱监测和服务需求。

     

乌兰察布市人工测墒与自动土壤水分仪测墒结果分析

通过对察右中旗2011年人工观测与GStar-I C型自动土壤水分仪观测的数据进行对比,分析两种观测方法存在的差异,为自动土壤水分监测仪投入业务化运行提供一定的科学依据。     

CNC503DR型中子仪土壤水分计算程序设计

根据本局工作需要，使用Delphi语言设计了处理中子仪数据程序，提高了工作时效。     

GStar-Ⅰ型自动土壤水分仪误差原因分析

为提高GStar-Ⅰ型自动土壤水分观测仪数据质量,利用2012—2013年渭南市8个气象站土壤水分观测固定段自动与人工观测数据进行对比分析,并从标定区间及方法、土壤冻结、仪器跳变、观测环境、人工取土等6个方面分析误差原因,得出提高数据质量的方法与建议。     

自动站与人工站观测数据存在较大误差的原因探析

通过对2005-2006年上半年融安气象站自动观测数据与人工观测数据进行分析、比较，探讨分析存在误差的原因。     

烘干称重法测定土壤水分取样误差分析

利用2007年河南省30个农业气象基本观测站每旬的土壤水分测定记录,对不同地段、不同土壤层次的取样误差进行了初步分析,结果表明:固定地段土壤水分样本的年平均相对误差为5.32%,比作物地段高0.38%;固定地段和作物地段满足相对误差＜50%的取样比例分别为61.50%和66.20%;不同地段0-50 cm相对误差随土壤深度增加均呈先减小后增大的趋势,郑州和南阳两个测站50-100 cm水分测定值较为稳定,误差随深度波动不大.     

DZN1型土壤水分自动站的故障分析和处理

结合实际工作中的各类异常现象,对DZN1型自动土壤水分观测站日常观测中出现的故障进行了分析,对网络、硬件、软件的故障处理方法进行归纳总结。详细说明多种数据异常和仪器故障的现象,分析造成数据异常的原因,并提供一些解决方法。     

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。     

自动土壤水分站搬迁的分析

利用武鸣自动土壤水分站站址迁移后,其土壤体积含水量的人工对比测量值与土壤体积含水量自动站观测数据通过对比分析,结合对武鸣自动土壤水分站站址搬迁的选址的分析研究,找出2017年武鸣土壤水分观测站未通过检验而无法投入业务使用的原因。分析结果对自动土壤水分站站址的选址起到一定的借鉴作用,为其他需迁移或新建土壤水分站的部门提供参考。     

HYA-SF土壤水分自动监测站与土钻法测定土壤水分对比分析

通过对吐鲁番农业气象试验站2006年3月～11月HYA-SF土壤水分自动监测站和土钻法测定的土壤水分资料进行对比和相关分析,结果表明：两种土壤水分在垂直动态分布上较为一致,在时间动态变化上,受5cm～80cm月平均地温的影响;5cm～50cm土壤水分在5cm-80cm月平均地温≥25．0℃时,在不同的水平信度上具有较好的相关性。     

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。     

MILOS500型自动站日照传感器误差分析

本文通过对玉树、果洛、海北三个地区具有代表性台站的2002年1～7月人工站与自动站日照记录为依据进行对比、分析，得出了造成日照传感器误差的主要来源。为今后自动站日照传感器检定、测试等提供了依据。     

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.     

自动土壤水分观测站业务化检验分析

土壤水分监测对农业生产和科学研究都具有重要意义,自动土壤水分观测数据得到了广泛应用,实现了土壤水分的自动监测。通过对天津新建DZN3型自动土壤水分观测站业务化检验过程进行介绍,分析了自动观测数据的到报率和土壤常数的测定,并对人工与自动观测数据做了详细的对比分析,通过两个实例分析了对比检验的方法,确定了能够业务化运行的自动土壤水分观测站,分析了站点未通过检验的原因,并对重新进行业务化检验的站点和日常维护提出了建议,介绍的方法为今后开展相关业务化检验奠定了基础。     

气压表误差原因分析

气压表是目前测量大气压力的常规仪器 ,它是根据水银柱的重力与大气压力相平衡的原理制成的。由于自身的物质变化和人为原因 ,气压表存在一些误差。1　真空不良气压表通常都是假定其内管水银柱上部空间是完全真空的或只有可忽略的微量气体。但是 ,真空状态的微小变化都会使气压读数产生误差 ,根据波义耳 (Ｂｏｙｌｅ)定律 ,真空腔内的空气和不饱和水汽所造成的误差与水银柱上部空腔的容积成正比 ,这种误差基层台站无法解决 ,应送上级主管机构更换处理。2　液面毛细下降气压表水银柱弯月面的高度和液面毛细下降可以随气压倾向、水银受污染状…     

Gstar-Ⅰ型自动土壤水分站的一次特殊故障处理

Gstar-Ⅰ型自动土壤水分站出现了一次特殊故障。通过对这次故障的检查过程、处理方法和讨论,说明在检修自动观测设备故障时不应忽略检查机壳接地这一环节,同时也说明PE保护接地(机壳接地)的不可或缺,提示台站在建筑设计、机房改造施工时,对市电电路布线、PE保护接地、防雷接地等方面必须严格按照相关规范要求设计安装,避免因这些因素引发的人身安全及设备故障。     

DZN3型土壤水分自动站测墒质量分析

对2011年3-7月28次DZN3型土壤水分自动站与人工土壤相对湿度观测资料进行质量对比分析,结果显示:自动站观测数据与人工观测数据相比普遍偏小,30 cm土层数据偏差最小,20、40、50 cm土层次之,10、60、80、100 cm土层偏差较大;10、20、80、100 cm 4个土层自动站相对湿度演变趋势与人工测值较为接近,相关性较好;自动站土壤水分传感器对土壤水分变化敏感程度较低,其相同土层土壤相对湿度波动振幅小.分析结果可为评估DZN3型土壤水分自动站的监测能力及监测数据订正与应用服务提供客观依据.     

张家界自动站与人工站降水量误差原因分析及处理方法

利用张家界2003～2008年自动站与人工站降水量资料,从日降水量误差年平均情况、主汛期日降水量误差及小时降水昔误差方面进行了分析,并寻找原因和解决办法,结果表明:总体上误差在允许范围,但随降水量和降水强度增大而增大,暴雨以上级别降水时,有超过正常范围现象.仪器故障、人为原因产生的误差各有处理方法,系统误差需要改进仪器.     

自动站与人工站观测数据存在较大误差的原因探析

通过对2005~2006年上半年融安气象站自动观测数据与人工观测数据进行分析、比较,探讨分析存在误差的原因。