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1.
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。 相似文献
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四川自动与人工观测气温的差异分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用四川135个站自动与人工第2年平行观测气温资料,就自动与人工观测的气温的差异、引起差异的原因进行了分析。结果表明:气温各项目的自动观测比人工观测平均偏高,平均差值基本在0.2℃以内;气温、日最高、日最低的自动与人工观测比较,差值在±0.2℃之间的分别占58.71%、51.58%、62.68%,自动与人工观测值一致的分别占15.07%、12.16%、14.78%;自动与人工观测气温之间的对比差值存在明显的日变化,无明显的季节性和地域性差异;两种观测体制在观测时间上、观测方式上、测温传感器安装位置上,以及感应元件和测温原理的不同、仪器误差、热滞效应,都会造成观测结果出现差异。 相似文献
3.
该文概述了造成自动观测与人工观测数据差异的各种原因，其中包括仪器的测量原理与观测方法不同，观测时间和空间不同，采样方式与算法不同，观测时次不同等等。通过对比分析基本气象要素，如气压、气温、地温、风向风速、降水、湿度等的两种观测数据，认为自动气象站的观测结果更接近大气中的实际情况。自动站对气压、气温和风向风速的观测有明显的优势，但在雨量累计量的测量和高温高湿下的湿度测量效果不理想。 相似文献
4.
利用143个国家基准站2002—2010年自动与人工逐日平行观测资料进行对比分析,评估自动观测与人工观测气温的差异,着重分析两者存在的较大差异及其发生原因,并利用惩罚最大t检验（PMT）方法结合台站元数据中自动观测仪器变化信息,客观评价自动观测对气温序列均一性的影响。结果表明：(1) 51.29%、54.14%、67.18%的自动观测日平均、日最高、日最低气温大于人工观测值,差值在±0.2℃之间的百分率分别为78.8%、63.1%、60.9%,平均对比差值分别为0.05、0.09、0.15℃,标准差为0.14、0.22和0.15℃,各气温要素的差值、绝对差值和标准差随自动观测时间的增长并无明显的增大或减小的趋势,且空间分布各有不同;(2)通过对对比差值、绝对差值、标准差的分类比较、逐步筛选发现,少数台站自动与人工观测值差异较大,对于采集自同一传感器的不同气温要素,平均、最高、最低气温的差值表现也不尽一致。经PMT检验,在平均气温、最高气温和最低气温的绝对差值最大的20个站中分别有35%的台站的月平均气温序列、35%的台站的月平均最高气温序列和25%的台站的月平均最低气温序列由于自动观测仪器变化引起序列的非均一;(3) 分析认为：温度传感器检定更换而导致的仪器示值误差变化会造成自动与人工观测对比差值跳变,而温度传感器或数据采集器等电子元器件的零点漂移会导致自动观测气温严重偏离人工观测值,这两种因素会导致自动与人工观测气温差异偏大,也是自动观测仪器变化导致气温序列产生非均一断点的可能原因。建议加强自动观测数据的监测与质量控制,增加观测仪器检定示值误差订正,并采取硬件、软件补偿等方法,实现温度零点补偿,尽可能地减小或消除仪器误差,提高自动观测资料的准确性。 相似文献
5.
利用全国627个基准、基本站2005年自动与人工雨量业务观测资料, 分析了业务上自动与人工观测的降雨量的差异以及引起差异的原因, 并分析了自动观测与人工观测的降雨量的相关性。结果表明:自动观测比人工观测的日降雨量平均偏高0.12 mm, 标准差为0.70 mm, 相对偏高1.42%。627个站中, 80%的站自动与人工观测的年降雨量差值在5%以内; 近4%的站年降雨量差值在10%以上。年降雨量相对差值较大的站, 其年降雨量均较小。空间采样差、20:00 (北京时) 定时观测中人工与自动观测时间的不一致以及其他突发事件均会导致自动与人工测量的日降雨量的差异, 甚至显著差异。由于观测仪器不同引起的降雨测量系统误差差别, 导致自动与人工观测降雨量的系统偏差。自动观测与人工观测的日降雨量呈线性相关, 相关系数为0.9988。 相似文献
6.
相对湿度自动与人工观测的差异分析 总被引：5，自引：1，他引：4
利用四川135个站自动与人工第二年平行观测相对湿度(下文简称湿度)资料,就自动与人工观测相对湿度的差异及引起差异的原因进行了分析。结果表明:相对湿度自动与人工观测相比,日平均值平均偏低2.7270%、月平均值平均偏低2.7970%、年平均值平均偏低2.7472%。56.35%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在5%以内,86.66%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在10%以内,2.61%的时次自动观测湿度值与人工观测湿度值的差值在20%以上。自动与人工观测湿度的差值无明显地域性差异。湿球纱布包扎不规范、纱布不清洁,干湿球温度表人工读数误差,干湿球温度表的通风状态,观测时间的不一致,自动观测在高湿状况下的非线性以及其他原因均会导致自动与人工观测湿度产生差异,甚至是显著差异。 相似文献
7.
自动站与人工站观测记录的差异分析 总被引：25，自引：3，他引：22
应用石家庄2001年5月～2002年3月城区自动站和2003年1～5月CAWS600自动站的观测资料,分别与同步的常规人工站观测资料对比分析。从它们感应器件和测值原理的不同、观测时间的差异、天气条件的影响等方面,分析了观测记录差异形成的原因。对城区自动站与人工站气温观测记录差值进行统计学分析认为,该测温差值的形成与气象要素有一定关系,以此为据建立了统计学差值订正方程,经统计检验和2003年4～5月的实际检验均效果显著。自动站与常规站观测记录的差值分析表明。自动站虽有许多需要完善的地方,但现用仪器所测数据,其差值基本都在允许范围内或略超出允许范围,能满足日常业务使用。在观测时间的统一性上自动站优于人工站。 相似文献
8.
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。 相似文献
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利用贵阳基准站2004—2020年17 a的自动翻斗雨量器、人工雨量筒、虹吸雨量计降水量资料,对3种观测方式的年、月、日降水量偏差程度及自动与虹吸自记观测小时降水量差值进行分析。结果表明：自动比人工、虹吸自记观测降水量偏大,偏差集中在±5%以内,人工与虹吸自记观测降水量偏差最小。日降水量≤10 mm的天数占总降水日数的75.2%,其中自动与人工雨量观测偏差超常的天数占6.8%;剩余日降水量＞10 mm的天数中自动与人工雨量观测偏差超常的天数占26.6%。自动与虹吸自记观测小时降水量偏差超常时的差值绝对值与小时降水量呈高度正相关。 相似文献
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江苏省自动土壤水分观测与人工观测对比分析及应用 总被引：1，自引：1，他引：0
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. 相似文献