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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
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自动气象观测与人工观测气温差异分析 总被引：2，自引：2，他引：0
利用陕西省96个气象站2004--2007年自动与人工平行观测的气温资料,分析陕西全省和不同自然区人工与自动观测气温的差异及引起差异的原因。结果表明：自动观测比人工观测的日平均气温平均偏高0．03℃,标准差为0．26℃。78．6％的样本月平均气温对比差值在0．2℃之内,在不同自然区自动与人工观测气温对比差值在0．2。c之间的百分率基本相同。气温对比差值的日、月变化规律明显,自动与人工观测时间不同步对定时值有一定影响。但对气候分析没有影响,自动观测仪器性能不稳定会造成较大的数据偏差。 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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从自动站与人工站观测方式的区别人手,对民勤国家基准气候站观测的数据进行整理与对比分析得出：（1）2种观测方式数据序列中,本站气压2a平均差值为0．1hPa,差值变幅在～0．3～0．5hPa;气温2a平均差值-0．1℃,差值变幅在-0．1～0．0℃之间;相对湿度2a平均差值为-1％,差值变幅在一4％～2％之间;2min平均风速2a平均差值为0．5m／s,差值变幅在0．3～0．7m／s之间,10min平均风速2a平均差值为0．4m／s,差值变幅在0．4～0．5m／s之间;地面温度2a平均差值为0．6℃,差值变幅在0．0～1．2℃之间。本站气压、气温、相对湿度、风向风速、地温差值虽然不固定,但对历史资料的序列连续性影响不显著;（2）各要素中差值最大的是地面最高温度,2a平均差值为1．8oC,差值变幅在-1．7～4．3℃之间;（3）自动站的观测结果比人工观测更真实、准确、科学,更接近大气中的实际情况。 相似文献
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自动站与人工站气温观测资料分析 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对河南省65个自动站在2年平行观测期间人工站与自动站气温（平均、最高、最低）观测资料的差值平均值、差值标准差进行综合分析,得出以下结论：自动站观测值比人工站观测值整体偏低,但差值集中在-0．4～0．4之间。所以自动观测代替人工观测后,对河南省气温长期观测资料的序列没有太大的影响。排除引起数据变化异常的主、客观原因后,自动站与人工站气温观测资料一致性良好。 相似文献
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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
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利用2005年1月至12月凭祥站自动与人工第二年平行观测气压资料,就自动与人工观测气压的差值及引起差异的原因进行了分析。结果表明:(1)自动观测气压值比人工观测气压值,日平均值普遍偏低0.3～0.4hPa。日最低气压在5～6月高温期差值最大,有时可达到1.3 hPa。(2)自动与人工观测气压的差值具有明显的日变化和季节变化。(3)自动与人工观测气压值主要分布在0.3～0.4hPa之间,在业务规定允许误差范围内(4)人工操作不当读数误差;观测时间不一致;仪器性能误差;自动观测在高温状况下的非线性以及其他原因均会导致自动与人工观测气压产生差异。 相似文献
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利用陕西省97个地面自动气象站和人工站相对湿度观测数据,研究人工观测与自动观测相对湿度对比差值的大小,对比差值的日、月变化规律以及与所在气候区域的关系,同时研究影响对比差值大小的主要原因。结果表明：自动观测比人工观测的日平均相对湿度平均偏低2.28%,对比差值的标准差为3.07%,自动站与人工站对比差值地域差异不明显,但存在日、月际变化;观测时间不一致并不是造成自动站与人工站日、月平均值差异的主要原因,其大小主要与相对湿度大小有关。7.5%的自动站月平均相对湿度有与历史长序列月平均值相比有显著性差异。 相似文献
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四川自动与人工观测降雨量的差异分析 总被引：3，自引：1，他引：2
利用四川121个站自动与人工第2年平行观测降雨量资料,就自动与人工观测的降雨量的差异、引起差异的原因以及自动观测与人工观测的降雨量的相关性进行了分析。结果表明：自动比人工观测的日降雨量平均偏高0．20mm,相对偏高3．1％。测量仪器的不同、空间采样差、观测时间的不一致以及其他原因均会导致自动与人工观测降雨量产生差异,甚至是显著差异。自动观测与人工观测的日降雨量呈线性相关,相关系数为0．9984。 相似文献
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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
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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
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使用我国在人工观测向自动观测转变时原基本 (准) 站的平行对比观测及2005年基准站平行观测的地面温度资料, 进行了自动站观测与人工观测地面温度资料在日、月、年不同时间尺度上的差异分析。用最大似然率检验方法检验地面温度月值的均一性, 对自动观测影响地面温度均一性的程度进行了初步研究。分析结果表明:全国自动观测地面温度日平均值比人工观测高0.54 ℃。地面温度、地面最高温度、地面最低温度年对比差值大于0.0 ℃以上的比例分别为80.3%, 58.2%, 92.2%, 绝大多数站自动观测地面温度的年平均值比人工观测值高。自动与人工观测地面温度日差值从北到南逐渐减少, 45°N以北的黑龙江及内蒙古北部、新疆大部地区是自动与人工观测地面温度日差值平均最大的地区。自动观测与人工观测地面温度的差异在日、月、年的时间尺度上均表现为冷时段比暖时段的差异大, 北方冬季差异最为明显。其主要原因是在北方冬季有积雪时, 自动观测的地面温度是雪下温度, 比原人工观测的雪上温度明显偏高, 如果无积雪影响, 两种仪器观测的差异并不明显, 差值来源于两种仪器和场地差异的共同结果。非均一性检验表明:在北方地区地面温度产生非均一性的主要原因是自动站观测的变化; 而在南方地区, 自动观测的改变对地面温度非均一性影响不大。北方有积雪时, 观测的地面温度不能表现真实的地面温度, 因此, 在使用时要特别注意。 相似文献
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利用四川省自动与人工地温对比观测数据对0～320cm地温进行逐层对比分析,发现自动与人工观测的逐层地温差异不同,地表温度和浅层地温自动观测数据比人工观测数据偏高。自动与人工观测数据一致率最高的是160cm地温,达到21%,一致率最低的是80cm地温,仅为6.2%;80cm地温的差值绝对值大于2℃的百分率最高,接近70%左右;地温年值正差异最大的出现在红原,自动比人工偏大达8.32℃。 相似文献
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利用2001—2005年我国700个地面自动气象站与人工平行观测期间的数据, 对自动与人工观测的气温、气压、相对湿度、地表温度、风速风向、降水量进行了差异分析, 统计了两种观测之间的对比差值、百分误差和风向相符率。 对各要素观测差异在全国的分布特点进行了分析, 并检验了气温自动观测对气温资料连续性的可能影响。 结果表明:自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异, 但大部分地区各要素的差异都在自动站误差允许范围之内; 造成差异的原因是多方面的, 包括仪器本身存在缺陷及观测方法不一致等。各要素自动观测与人工观测差异在全国的分布特点各不相同, 同一要素在不同的气候背景条件下差异大小不一致; 如果要将人工观测数据与自动观测数据连续使用, 还要检验自动观测与人工观测序列是否有显著性差异, 并进行均一性订正。 自动站的使用对年气温序列有一定影响, 总体差异不显著, 但当自动观测与人工观测气温合并使用时, 应进行均一性检验。 相似文献
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截止到2005年,全国共有130个台站进行蒸发量自动与人工业务观测。该文利用2005年平行观测月数据,对资料的差异和相关性以及比对系数和影响因子进行了讨论,结果表明:月蒸发量差值不满足正态分布,近80%的数据为自动观测值大于人工观测值;在人工观测值较小时,对应的自动与人工相对差值较大,随着人工观测值的增加,差值有减小趋势;自动与人工观测数据之间存在很好的线性相关关系,相关系数为0.98,通过了0.01的显著性检验;比对系数年平均值在1.0~1.2之间,两大高值中心分别位于广西都安和湖南南县;比对系数月平均值的变化近似于二次型拟合曲线,1月最大,6,7月最小;在定性讨论特征站比对系数影响因子的基础上,进一步查明了影响月比对系数的气象因子有月平均相对湿度和月平均风速。 相似文献
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为了确定现有相对湿度自动观测与人工观测数据是否具有可比较性以及它们之间的偏差情况,利用全国保留人工观测的8个国家基准气候站2007—2013年的自动与人工观测相对湿度的整点资料进行比对分析,结果表明:自动气象站相对湿度的观测结果系统性低于人工观测结果,且随着相对湿度增加,两者系统偏差增大,系统偏差为-5.69%~-0.1%,标准偏差为2.02%~4.71%;夏季自动观测与人工观测相对湿度的差异最大且与环境风速有关,在低风速下自动观测与人工观测差异较大,随着风速增大,差异逐渐减小;气温对相对湿度观测也有一定影响;两类观测逐小时数据未见明显的时间差异;自动观测与人工观测相对湿度偏差,清晨相对湿度较高时高湿地区台站偏差较大,下午相对湿度低时偏差较小。 相似文献
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四川省自动与人工气压观测值差异对比 总被引：2，自引：1，他引：1
应用四川省135个台站在自动站与人工站平行观测期间的对比观测数据,对两种不同的资料进行了对比分析。结果表明:自动站与人工站的日气压差值不满足正态分布,人工观测比自动观测平均偏高0.35 hPa,标准差为0.48 hPa。自动站与人工站的相关性较好,相关系数为0.99,大约3/4的对比观测台站的人工站气压观测值大于自动站气压观测值。自动站与人工站气压观测值的月平均差异在上半年逐步增大,6月达到最大,下半年开始逐步减小。2004年的自动与人工气压观测数据年平均值差异最小,2006年数据据差异最大。 相似文献
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EVALUATION OF TEMPERATURE RECORDS OBTAINED BY AWS IN HAINAN PROVINCE AND ADJUSTMENT OF CLIMATOLOGICAL TIME SERIES 总被引：1，自引：0，他引：1
Based on the parallel air temperature data of automatic sounding and manual observations at 16
weather stations in Hainan province from 2004 to 2005, a comparative analysis and evaluation is made for
validity according to relevant standards. The results indicate that there are daily and seasonal differences
between temperature observations recorded by automatic weather stations (AWSs) and with conventional
methods. The reasons for the differences are the systematic error, the sensitivity of the two types of
instruments to the environmental temperature change, the difference of the observation time and the effect
of solar radiation. Because the long-range data were obtained from manual observation, an empirical
conversion formula between the temperature records obtained by the instruments is provided for
continuous use of the climate data after the changes in instruments. 相似文献