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加强对地面资料计算机自动审核技术的研究,对于实现地面气象观测资料的计算机自动审核、提高地面观测资料的审核质量和工作效率具有重要意义。云状记录的排序分析技术,是地面气象观测资料计算机自动审核中的一个关键性技术难点。文章介绍一种分类分析方法,即根据总云量、低云量和云状的不同配合情况分为几种记录类型,对每一种类型再根据几种不同情况进行分析,在分析判断过程中,将29种云状符号射影到双字(32位)变量中,使分析判断程序简单明了。在浙江省地面气象资料计算机自动审核软件中进行试用,结果表明该方法对提高云观测资料的审核质量具有明显效果。 相似文献
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地面观测由人工观测发展为自动观测,提高了观测时效和精度,消除了人工读数误差,减轻了观测员的劳动强度。但是由于自动站观测仪器的性能、构造和原理及观测方式与过去人工站观测仪器完全不同,数据处理方式和规定也不相同,这就在报表数据文件的处理上对审核工作提出了新的要求。由于自动站报表审核工作刚起步．对自动站报表审核特点和规范理解掌握不深。容易造成误区。本文就自动站报表审核工作中常见的误区进行分析。 相似文献
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随着地面自动气象站的使用,多年的人工观测系统逐渐被自动观测系统所取代。自动站资料在报送中国气象局之前,台站和省级都要进行质量控制。近年来,我国许多科研人员对质量控制系统进行了研制[1-3],也有学者对部分或单个气象要素的质量控制方法进行了较为详细的分析研究[4],但对地温要素的研究较少。 相似文献
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自动气象站运行以后有效避免了人工观测方式下地温的误读现象,提高了地温数据质量。由于自动观测模式对仪器质量及维护方法提出了更高的要求,因此观测人员应不断提高理论水平和责任心。维护不当,自动采集的数据可能发生系统性错误。本文通过地温数据质量控制的一个实例,警醒一线观测人员。 相似文献
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通过对陕西2003-2005年自动气象站与人工气象站0～20cm地温平行观测数据对比分析,找出两者之间的差异及产生差异的原因,为历史资料的连续使用提供依据。分析结果表明：自动气象站与人工气象站观测的0～20cm地温夜间差异较小,白天差异较大,且白天自动气象站数据高于人工测值;二者的差异也有季节变化,冬季差异较小,其它月差异较大;差异随土壤深度的加深而减小;自动站观测与人工站观测地温偏差与自动站仪器没有关系,也与站点的区域分布没有明显关系;10～20cm地温自动站数据在3—5月与历史累年值容易产生显著性差异;地面平均温度和地面最低温度在地面有积雪的月份与历史累年值容易产生显著性差异,且自动站数据比累年值偏高。自动站与人工站0～20cm地温虽有差异,但与历史累年值相比差异较小（≤0．7℃）,可以与历史资料连续使用。 相似文献
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随着气象业务现代化的深入与发展,全省地面观测站中大部分台站开始应用自动站观测,还有一部分台站应用人工观测.省级地面审核人员对单轨运行、双轨运行的自动站及人工站上报的各种资料进行了一年多的审核,经过总结,改进了工作流程,并针对一些问题提出解决方法. 相似文献
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为满足精细、 短时天气预报的需求, 我国地面自动站（AWS）观测系统的建设日趋完善。AWS资料在数值预报系统中没得到充分使用的原因之一是AWS观测资料的特殊性及数值预报系统缺少有效针对AWS观测资料的质量控制(QC)方案。本文AWS QC方案在参考国际先进的AWS QC方案基础上, 根据我国地面自动站的特点和数值天气预报模式对地面资料应用的要求设计。其目的是解决AWS观测资料在数值预报中应用的质量问题。本方案采用多种质量控制技术, 其中包括台站气候极值检查、 要素间一致性检查、 时间一致性检查、 持续性检查、 背景场一致性检查、 空间一致性检查、 综合决策算法、 自动统计评估反馈技术。本文从检查方法对错误资料的敏感度和确定性进行理论分析表明, 该方案具有更强的敏感度和确定性。将该方案应用于北京地区2006年8月AWS实际观测资料检验, 结果表明, 该方案能有效地识别观测资料中存在明显错误的资料, 有效地为地面自动站资料在数值模式中的应用提供客观质量依据。 相似文献
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本文介绍了乌鲁木齐市建成区内5座100 m气象塔地理位置,根据逻辑极值检查、僵值检查、时间一致性检查、空间一致性检查和人工干预检查等组成的一套针对气象塔观测资料的质量控制方法和四点滑动平均插值、要素垂直分布拟合和线性回归方法组成的数据插值方法,对乌鲁木齐市从南至北5座100 m气象塔2012年4月1日至2014年4月30日的资料进行质量控制和数据插值。结果表明:该套方案能很好地找出缺测、错误和可疑的数据,结合人工干预,使得检验结果更为可靠。5座气象塔资料的质量是比较好的,正常数据占总数据的97.17%,其中红光山数据质量最好(正常数据占总数据的99.01%)。非正常数据只是少数情况(占总数据的2.83%),包括缺测和错误数据,其中缺测数据占非正常数据的6.23%(出现在米东和燕南立交),错误数据占非正常数据的93.77%。虚假数据占错误数据的89.99%(大部分为风速、风向),僵值数据占错误数据的5.47%(大部分为气温和湿度).超出逻辑极值数据占错误数据的0.41%(只出现在水塔山气温),不符合一致性数据占错误数据的4.13%(主要为湿度,主要在燕南立交)。利用四点中央插值法、每座气象塔要素垂直分布拟合和不同气象塔之间线性回归方法插值气温和相对湿度的效果较好。 相似文献
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随着我国气象自动化观测技术的发展,全国已经建成了70 000多个自动观测站点,全面实现了气象观测自动化。自动化观测技术使得气象常规观测资料量得到了飞速增长,这也使得通过质量控制提高自动观测站资料的利用率尤为重要。利用江苏省气象局提供的2019年12月1日00时—7日23时共168个时次的地面自动站温度观测资料,及ECWMF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的ERA5(ECMWF Reanalysis V5)再分析资料中的温度格点资料作为背景场,结合常规质量控制方法及EOF (Empirical Orthogonal Function)质量控制方法,建立了适用于高时空密度的地面温度资料质量控制方法,并对我国中东部地面自动站温度观测资料进行质量控制试验。结果表明,在利用常规质量控制方法剔除观测资料中明显异常的资料后,针对自动站高密度的特点,通过选择合适的分析区域,EOF分析方法可以很好提取有组织的观测系统信息,从而保证剩余信息更好地满足随机分布特点,利用随机概率分布特点就可以很好剔除异常观测资料,并且可以避免天气变化的影响。 相似文献
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随着观测系统的加强,中国陆续出现许多新建的地面台站、地面自动观测站,但对这些新出现的台站由于缺少长时间序列的历史观测资料,无法通过本站观测统计分析建立质量控制技术.本文在传统的质量控制方法基础上,将全国地面观测站按照地域和气候特征分为8个区域,利用过去25 a存档的地面观测资料建立一套适合于新建地面自动站资料控制技术,对气压和温度采用极值检查、时间一致性检查和空间一致性检查等方法进行质量控制.并利用该质量控制技术对华南、长江中下游及华北地区2005年地面资料进行质量控制,结果表明:该控制方案能有效地将有问题的资料标识出来,可为新建地面自动站资料的应用提供一定的质量保障.不同区域的资料质量控制检查需依据不同地区的气候特点进行划分和统计,这样更能保障质量控制后资料的质量. 相似文献
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全球地面天气报资料是气象资料中数据量最大、使用频率最高的资料之一。国内作为气候资料接收和保存的全球地面天气报资料中包含45个气象要素, 每日4次定时观测资料。利用2005年用于全球地面天气报资料接收、处理实时业务中的质量控制方法, 对保存于国家气象信息中心气象资料室的全球地面天气报历史资料数据集进行了全面的质量检查, 对原数据集中因解码而引起的比较明显的批量错误资料进行了修改, 生成具有质量控制码的二版全球地面天气报历史资料数据集。同时还系统介绍了1980年1月—2003年12月全球地面天气报历史资料数据集质量检查结果, 分析了资料的质量情况。 相似文献
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甘肃临夏人工与自动气象站气温观测差异对比及均一性研究 总被引：2，自引：0，他引：2
自动气象站因其监控、观测、采集、存储资料方面的诸多优势,已成为今后我国地面气象观测的发展主流,并将逐步取代人工观测。人工观测和自动站之间不可避免地存在着观测差异,这种差异对历史气象资料的延续性提出了挑战,并将深刻影响大气科学研究和业务应用。因此,对比分析2个观测系统之间的观测差异及均一性是非常必要的。结果表明,临夏气象站2种观测数据序列中,平均气温的平均差异为-0．35℃,差值变幅为0．22～-1．56℃;最高气温的差异变幅为0．01～0．31℃;最低气温的差异大,变幅不稳定,其中1～3月差异变幅为-2．12～-3．05℃,其余月份差异变幅为0．05～-0．57℃。自动站日平均气温和最低气温系统性偏低于人工观测值,最高气温反之。在分析2个数据序列差异的基础上,建立了各季的气温订正方程。订正后2个序列的差值减小,尤其最大偏差显著减小,效果良好。 相似文献
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基于1981—2021年北京地区6个气象站的逐日最大冻土深度、平均气温、平均地表温度及5、10、15、20、40、80 cm地温等资料，分析了近40年北京地区最大冻土深度的时空分布特征及其与气温和地温的关系。结果表明：北京地区最大冻土深度总体呈变浅趋势，气候倾向率为-2.3 cm/10 a，各站点最大冻土深度变浅趋势从西到东呈逐渐减弱趋势。北京地区最大冻土深度与40、80 cm地温相关性最好，与地表温度相关性较差。选取2021至2022年北京地区冻土对比试验数据，评估测温式冻土自动观测仪观测精度，发现仪器安装至少一个冻融周期后与冻土人工观测吻合度更好，测温式冻土自动观测仪的观测精度与仪器安装位置的地下岩层、土质分布密切相关，需要在仪器稳定运行后根据当地实际优化算法和冻融阈值。 相似文献
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将B样条曲面拟合算法引入到地面气温观测资料的质量控制当中,考虑到区域内各参考站与目标站观测值之间的空间相关性,提出了一种基于空间相关性和B样条曲面拟合的地面气温观测资料质量控制算法(Spatial Correlation and B-spline Surface Fitting,BSF)。选择2012—2014年南平站、南京站、太原站、拉萨站、景洪站和长春站以及周围300 km内参考站的02:00、08:00、14:00、20:00定时气温作为观测资料,结合平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、一致性指标(Index of Agreement,IOA)和纳什系数(Nash-sutcliffe Model Efficiency Coefficient,NSC)这4种评价参数对目标站地面气温资料进行质量控制分析。将BSF算法的质量控制效果分别与传统的反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)和空间回归检验法(Spatial Regression Test,SRT)进行对比,试验结果表明:在不同案例下,BSF算法的质量控制效果均优于IDW算法和SRT算法,能更有效地标记出气温观测数据中的可疑值。 相似文献