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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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乌鲁木齐市低层大气稳定度分布特征的统计分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用乌鲁木齐市4座100 m梯度气象塔2013年6月至2014年4月10 min气象资料,对比分析了温差法、温差-风速法、风速比法、理查森数法和总体理查森数法计算的A~F类大气稳定度的适用性,表明温差-风速法更适合乌鲁木齐市大气稳定度的分类,运用该方法计算出的A~F类稳定度进而统计分析乌鲁木齐市城区和郊区稳定度的频率分布特征。结果表明:郊区稳定类所占比例高于城区,城区中性类高于郊区,南郊和城区不稳定类高于北郊。中性类在冬季较大,春季和秋季较低;不稳定类在6月最高、9和1月最低;稳定类在10和1月最高、6和7月最低。白天以不稳定为主(占全天88.3%~96.3%)、夜间以稳定为主(占全天51.3%~60%),夏季最明显。不稳定与中性、稳定的日变化相反,郊区日出时和城区日出后2 h左右稳定类频率最大。中性(D类)在日出和日落后1~3 h分别出现两个峰值。寒潮天气稳定性比高温天气强,静风天气郊区稳定类比大风天气强,扬沙发生前以中性和稳定类稳定度为主、发生时和发生后以不稳定为主,降雨天气不稳定类比暴雪天气强。春季和夏季重污染天气B、C和F类为主,夏季南郊和近北郊C和F类约45%,秋季B和E类为主,约40%~50%;冬季城区D类频率最大,南郊、北郊和近北郊F类频率最大。 相似文献
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