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当自动气象站观测仪器发生故障或运行性能下降,通常是利用专用设备进行维修和检定,但为安装在十数米或数十米高度的风观测仪器进行日常维护会有较大困难。为提高测风设备的维护能力,提出了基于观测记录的风向传感器故障检测方法。利用全国2009—2011年2420站逐小时极大风速的风向和瞬时风速的风向资料,基于风向传感器的格雷码盘的编码原理,设计了风向传感器格雷码失效故障的检测方法,对全国的风资料进行了质量控制,同时通过模拟格雷码失效后风向变化情况,评估了格雷码失效故障所造成的影响。检测分析结果表明：（1）采用逐时极大风速的风向和瞬时风速的风向资料,可检测格雷码失效故障;（2）格雷码第二至七位出现失效故障的台站在全国所占比例为0.4%～0.8%,格雷码第一位出现失效故障的比例为2.6%;（3）格雷码失效对风向观测数据的质量影响较大,特别是失效格雷码为第四至七位时,甚至会造成风向频率的分布完全失真。 相似文献
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对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10 m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10 m风速、风向预报结果。结果表明：两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5-0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。 相似文献
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广西桂林市临桂国家气象观测站2019年3月21日21:13观测到60.3m/s极端大风,数据使用单位对风速观测值的真实性提出了疑问。针对临桂站观测到的极大风速值,对观测场内主用、备用自动站观测资料进行分析,撤换风传感器进行检定,通过综合分析认为:(1)极端大风值出现前后临桂站的主、备自动站观测资料变化趋势一致,观测要素变化符合要素间的逻辑关系,临桂站的观测资料是可信的。(2)检定结果说明风速传感器的频率值与风速仍然存在很好的线性关系,根据新的线性关系订正出的风速值更接近临桂站当时极端大风的真实值。在分析和总结的同时,从数据质量控制、观测数据极值认定和订正应用、设备运维措施等三个方面提出了思考和建议。 相似文献
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《气象》2021,(6)
提出一种基于观测数据获取率、获取准时率、质量控制正确率和模式一致率的综合名单控制方法,使用2019年全国120个探空站测风数据对该方法进行验证,并对观测数据质量进行分析。结果显示:名单控制可以有效检查出观测数据存在问题的站点,名单站点观测数据相对于模式数据存在明显的系统性偏差,偏差和均方根误差相对于全国平均值都显著偏大。探空测风数据质量较好,四季风向、风速观测数据和模式数据较为一致,偏差分别在±1°和±1.5 m·s~(-1)内;秋季风向一致性较好;夏季和冬季风速一致性低于春季和秋季;风向一致性春季和夏季随气压减小先减小后增大,秋季和冬季则相反;风速一致性随气压减小基本呈三峰型变化。 相似文献
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为了解决区域自动气象站的风向传感器、风速传感器的检测难题,设计出一种新型便携式风向风速传感器检测仪。该检测仪通过上位机软件和单片机来实现智能检测和控制等功能,工作时由单片机对步进电机驱动器编程可控制步进电机的精确定位,进而精确控制风向传感器的转动角度或风速传感器的转动速度,将传感器输出值与步进电机的标准值进行对比,最终实现自动化检测风向传感器、风速传感器计量性能的目的。通过与现有检测方法对比,结果显示其精确度更高,稳定性更好;该检测仪体积小、重量轻、操作简单便于携带、集合了风向检测功能和风速检测功能;能有效地解决野外区域自动气象站的现场检测难题。 相似文献
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异常情况下大风的记录和编发报 总被引：1，自引：1，他引：0
介绍自动站风向风速传感器的工作原理及风要素的采集方法,对自动气象站FJ.TXT文件中记录的大风数据与Z文件记录的极大风速及其出现时间不一致的原因进行分析,并提出正确记录和编发报的方法。 相似文献
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为了实现更准确的站点风预报,结合中尺度数值模式WRF预报结果和自动气象站观测数据,采用反距离加权插值法,将模式网格和观测站点的数据进行融合构建训练集,利用3种机器学习方法对WRF预报的风场结果进行订正,优化风场预报准确率。其中随机森林模型实现风速的预报均方根误差(RMSE)平均降低了18.22%,风向降低了15.97%;LightGBM模型对于风速、风向的RMSE平均降低了18.60%和17.56%;深度神经网络模型对于风速、风向的RMSE平均降低了5.53%和9.10%。对2020年宁波市9个大风过程进行检验,利用LightGBM模型对于3个站点预报进行订正,结果表明风速的RMSE从4.61 m/s下降到2.14 m/s,平均降低了53.58%,风向的RMSE从30.31°下降到18.20°,平均降低了39.95%。 相似文献
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利用陕西自动与人工平行观测第2年数据—4次定时观测的2min风速、逐时观测的10min风速及风向、日最大风速,分析人工与自动观测的风速差异及风向相符率,并对风速进行显著性t检验。结果表明:自动观测的2min、10min风速大于人工观测值。日最大风速则相反。月平均对比差值及其标准差,2min风速,分别为0.2m/s及0.71m/s;10min风速,分别为0.15m/s及0.39m/s,即两者之间10min风速较为接近。自动与人工观测10min风向相符率平均为42.8%,风向相符率频率以45%为中心,基本呈正态分布特征,且无明显的地域特征,相符率夏半年明显低于冬半年。显著性检验表明,α为0.05时,6.5%的月平均值、20.2%的年平均值由于仪器换型引起了2min风速的显著性差异。 相似文献
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低海拔地区冬季由于凝冻常常会使风向风速传感器冻结,造成风要素资料失真或监测数据缺测,影响数据可用性,造成气象数据历史延续空白,导致无法弥补的历史数据损失。该文利用三穗县国家基准气候站2008—2020年冬季逐日、逐时、逐分钟风向风速、气温、相对湿度以及降水等地面气象监测资料,详细分析冬季冰冻期间风向风速缺测时段的气温、相对湿度、降水等相关信息,找出风向风速冻结与气温、相对湿度、风速大小的对应关系,从而判定风向、风速易冻结的气象要素阈值,采用USB碳纤维发热片,科学搭建低压加热方式,确保风向、风速传感器设备加热时不被灼伤受损,ZQZ-TF风向、风速监测资料连续可靠。 相似文献
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为定量评估气象站风观测对障碍物的距离要求,通过流体力学模式(Computational Fluid Dynamics,CFD)对单体建筑物进行了敏感性试验分析,并用河北沽源构筑物观测试验对模拟结果进行了验证。结果表明:(1)按照来流风速90%进行风速影响范围评估,障碍物对风速的影响距离为迎风面上3倍建筑物高度,背风面为28.5倍建筑物高度;按风向偏差10°进行风向影响范围评估时,障碍物对风向的影响距离为迎风面1.4倍建筑物高度,背风面为6.8倍建筑物高度,侧风向为2.8倍建筑物高度,垂直方向上为4倍建筑物高度。(2)对来流风速、建筑物厚度、建筑物高度、建筑物视宽角、来流风向的敏感性分析表明,10 m风速、风向测量对障碍物距高比的要求随背景风速的增大而增大;随着建筑物厚度的增大,10 m风速、风向观测对距高比的要求减小;当障碍物高度6 m时,对10 m风速、风向观测影响不明显,当障碍物高度6 m时,对距高比的要求随障碍物高度的增加而减小;随着建筑物视宽角的增大,10 m风速、风向观测对距高比的要求增大;来流风向与建筑物呈45°时,风速影响区域增大,风向影响区域水平方向增大、侧方向减小。 相似文献
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利用2011年2月安徽省黄山市黟县试点双套自动观测气象站(A站和B站)和黟县本站(Z站,自动站)的气象要素(气温、气压、风速、相对湿度、地温等)观测资料,进行了对比分析,并对自动气象站仪器换型后数据的连续性进行了全面的评估。评估的内容为:数据的完整性和差异性,其中,差异性通过均值、标准差、误差率、粗差率和一致率得到体现。评估的结果表明:1)双套自动站观测数据的可靠性较好,大多数要素接收率高达100%,B站湿度接收率较低,只有83.3%,是由于B站的相对湿度传感器故障造成的;2)双套站观测的多要素有较好的一致性,但AB、AZ的地温差值和AB的气压差值一致率较低,部分要素差值存在少量的奇异值;3)T-检验表明,双套自动站的观测数据与历史序列无显著差异,连续性很好;4)双套自动站可用于气象业务观测,但还要进行一定时间的并行运行,以便日后更好地对数据进行对比分析和订正。 相似文献
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光导纤维通信是一种新的通信方式。这种通信方式的特点是可以进行低损耗、无感应传输。日本已把光导纤维实际应用于容易受雷电感应影响的气象塔风速、风向观测系统。一、系统的概要该系统是在130米的高塔上利用风速计和风向计测定风速、风向,使之免受雷电感应影响的测风系统。为达到此目的,感应器和全部传送线路都由光线路组成。图1是测风系统的简图。如图1所示,由观测室的发射部分发出的光,通过光导纤维电缆,一直传送到风速、风向传感器;而电传感器中组装的圆盘产生的脉冲信号和与电码相对应的光信号再次通过光导纤维电缆传送进观测 相似文献
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利用2017—2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示：年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14—16时,最小风速多出现在20—21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA5 10 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。 相似文献
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为了更好的了解WindView 10多普勒风廓线激光雷达的准确性,2017年7月在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速风向观测对比试验(时间为2017年7月20—30日),利用356 m气象梯度塔与测风激光雷达测得的风数据进行了不同时次和不同高度(40、80、100和150 m)的对比,结果表明:梯度塔和雷达在300 m以下高度范围内风速风向的观测结果比较一致,各层风速风向结果的标准差、最小最大值、均值、中位数都非常接近。风速的均值偏差最小为-0.000 09 m/s,标准差偏差最小为0.002 63 m/s,风向均值偏差最小为0.169 83°,标准差偏差最小为-1.304 83°。4层高度风速风向的相关系数都很高,风速的相关系数普遍在0.95以上,风向由于360°的过零问题导致相关系数较低,但也普遍大于0.75。同时,激光雷达测得的风速均值普遍小于梯度塔,风向均值在低层小于梯度塔,在高层则偏大。验证结果表明,该型多普勒测风激光雷达是一款观测结果可靠的低层大气风廓线测量仪器。 相似文献