自动站观测

自动站观测（精选10篇）

自动站观测 篇1

有关自动站与人工站观测差值方面的分析, 宁夏陈豫英等分析了温度的差异[1], 国内其他几个省都做了一些与自己本省 (市) 有关的工作, 如连志鸾、杨祎、辛吉武、汪可可等[2]、[3]、[4]、[5]、[6]分析了两种观测方式在当地产生差值的程度, 指出产生差值的主要原因是探测原理造成的系统差值、探测时间产生的差值及天气变化引起的差值, 并尝试建立自动测值与人工测值之间的统计学关系, 但遗憾的是都将偶然极大误差及其所产生的不利影响避而不谈。

笔者在本文中不再过多的分析产生差值的原因[7], 而是用统计方法, 分析固原国家基准站的自动站和人工站在基本要素 (气压、气温、风速、水汽压) 上的观测差值, 分析二者之间系统差值的程度、差值的季节变化、日变化及稳定性, 分析直接应用自动站数据可能产生的不利影响, 以便于相关人员在应用自动站数据进行气候变化分析、制作天气气候预测时正确地处理相关资料。

一、原理、方法及资料

文中, 基本数据是两种观测系统的每小时观测值, 各种观测差值都从这些时数据中按以下计算公式得出:

时相对差值:hdxh=xzih-xreh, 其中:h表示小时, xzih表示自动站观测数据, xreh表示人工站观测数据。

时绝对差值:hdxah=|hdxh|, 其中:||表示求绝对值

日平均相对差值:ddxd=∑ (hdxh) /24, 其中:d表示天, ∑表示求和。

日平均绝对差值:ddxad=∑ (|hdxh|) /24

月平均相对差值:mdxm=∑ (ddxd) /mday, 其中:m表示月, mday表示当月天数。

月平均绝对差值:mdxam=∑ (|ddxd|) /mday

月内日循环第h时刻平均相对差值:mhdxh=∑m (hdxh) /mday, m=1, 2, ..., mday

对以上数据进行各种统计计算, 求出各种差值的统计特征, 在计算机上通过VB语言实现。数据用2004年固原基准站的人工观测和自动观测两种报表中的每天24小时观测值。涉及要素有地面气压、气温、2分钟风速和地面水汽压等四个基本要素。

二、月平均差值

㈠气压气压的月平均相对差值在-0.75毫巴至-0.91毫巴之间, 即自动站低于人工站, 平均绝对差值与相对差值几乎一致, 冬季两种差值最大, 秋季两种差值最小。全年之中时数据最大相对差值为2.2毫巴、最小相对差值为-3.9毫巴, 分别出现在本年的11月份、12月份 (见图1) 。

通过以上数据的统计比较分析可见, 自动站气压观测数值绝大部分低于人工站接近1.0毫巴, 而且两者的差值相对比较稳定, 这是存在系统性差异的最明显特征。另外当年11月份至次年3月份计算出的一些极大差值或者极小差值变化特别明显, 即极值差值的稳定性不好, 虽然这可能是由人工观测的气压误读或者观测时出现剧烈天气过程气压突升或突降 (例如飑) 等原因引起的, 但是还是能说明自动站与人工站两种观测系统的稳定性、滞后性存在着明显的差异。

应该看到这些差异所造成的部分极值相对偏大, 若进入一些天气预报统计方法中, 会对预报结果产生一定的不利影响。

㈡温度月平均相对差值在-0.06至0.18摄氏度之间, 9月份至11月份自动站观测值低于人工站观测值, 其他时间则比人工站观测值高。绝对平均差值以4月份至6月份最大, 最大4月份达到0.3摄氏度, 最低8月份为0.19摄氏度。全年时数据最大相对差值为4.2摄氏度、最小相对差值为-4.3摄氏度, 分别出现在3月份和6月份。

可见温度的自动站观测值高于人工站观测值8个月, 次数较多, 但系统性差异不明显。冬末夏初, 差值极值变化很大, 且冬季、夏季的月平均相对误差最大存在三倍的关系, 这说明温度差值与本站气压差值相比更加不稳定。

另外值得注意的是每个月自动站观测值大于人工站观测值的最大差值都在1.0至4.2摄氏度之间, 自动站观测值低于人工站观测值的最大差值也在-1.1至4.3摄氏度之间, 这对于正确利用自动站观测数据进行气候变化评估、天气预报及预报评分等都带来了严重的影响。

㈢水汽压月平均相对差值在-0.02毫巴至-0.24毫巴之间, 而其绝对差值则在0.14毫巴至0.39毫巴之间, 绝对差值夏季最大、冬季最小, 二者之间存在大约二倍的关系。时数据中自动测值高于人工测值的极值为4.7毫巴, 出现在7月份;而低于人工测值的极值为-4.3毫巴, 出现在6月份。

以上数据表明:自动测值比人工测值偏低的成份较多, 有一定的系统性偏小的特征;差值的季节性变化明显;夏季稳定性差。这些特征都会对气候统计、天气预报统计工具等带来负面的影响。

㈣风速月平均相对差值在-0.03米/秒至-0.22米/秒之间;平均绝对差值在0.69米/秒至0.82米/秒之间。自动测值大于人工测值的极值达到5.3米/秒, 低于人工测值的极值为-5.6米/秒。

由图1可见2分钟平均风速的差值具有系统性弱偏小特征;但差值极值变化很大, 很不稳定, 春季更明显, 这个特点在四个基本要素中也最为明显。

说明:气压 (上左) , 毫巴温度 (上右) , 摄氏度水汽压 (下左) , 毫巴风速 (下右) , 米/秒

因为极值过大, 对瞬间阵性大风记录和大风预报效果都会产生非常不利的影响。

三、月内日循环每小时平均绝对差值的日变化及季节变化

㈠气压从图2可见, 一天内气压的绝对差值存在两个峰值时间, 各月都有的绝对差值较大的时间在凌晨4时～5时;另一峰值只在冬春季存在、且绝对差值是最大的, 时间是13时～17时之间, 最大值达到1.0毫巴以上;但是该峰区在夏、秋季消失。全年最小值出现在秋季的早晨9时前后, 其值降低到0.7毫巴以下。

这说明一天内气压的绝对差值具有较明显的日变化特征, 且随季节变化, 由冬春季的下午、凌晨两峰值变为夏秋季的凌晨一个峰值。

㈡气温气温绝对差值的日变化特征在冬未至夏初最明显 (图2) , 最大差值在8时前后和14时前后。平均极大差值早晨超过了0.6摄氏度。盛夏至秋季的日变化特征则相对很弱, 平均极小差值在夏季的夜间, 低到0.1摄氏度以下。

上述情况表明, 一天之内两种观测方式的差值主要在前半年具有很不稳定的日化变特征, 这就需要我们在应用前半年的两种资料相互替代时应审慎处理。

㈢水汽压由图2可见, 除了冬季, 水汽压各月日循环平均绝对差值的日变化特征亦然很明显。其中2月～3月、6月～7月上午10时～11时是主要峰值区。最大差值超过了0.6毫巴。最小差值期则在后半夜, 低到0.1毫巴以下。值得注意的是夏季白天变化剧烈、峰值多。

这些数据表明白天水汽压的差值变得很不稳定, 且随季节推移发生着不连续的变化, 这对利用水汽压建立统计关系带来了不可忽视的问题。

㈣风速风速的绝对差值分布相对比较凌乱, 但昼夜变化特征还是存在的。

由图2风速可见, 白天10时～19时之间是风速观测差值的最大值期;在春季这种最大差值超过了1.3米/秒以上。全年12个月中, 绝对差值大小在一天内有多次波动, 基本表现为上午和下午两个最大差值峰值期, 而凌晨5时和8时则是两个较明显的低差值期, 最小差值在夜间, 低差值达到0.5米/秒以下。相比较而言, 一天之内两种方式的观测差值在风速这一项表现的最为复杂多变, 且差值也是最明显的。

2004年5月4日自中午到傍晚, 2分钟风速差值忽正忽负、变得极不稳定, 最大绝对差值达到了5.6米/秒。

四、小结

第一, 就各月平均而言, 自动站气压测值具有明显的系统性偏小的特点, 比人工站低近1.0毫巴;气温的系统性误差不明显, 但自动站大于人工站的时间居多;水汽压和风速都具有弱的系统性偏小的倾向。

第二, 四个基本要素中, 2分钟风速的观测差值最大, 也最不稳定, 大到足以对瞬间大风记录和预报效果带来严重的影响;其次是气温差值, 尤其在春季, 对气候统计和预报评定会产生很不利的影响;水汽压差值在夏季变得明显而不稳定;气压差值虽然较大但稳定性好。

第三, 一天之内24小时的日循环变化, 四个要素的昼夜变化都比较明显, 都在白天变的不稳定且差值较大。其中2分钟风速差值是最不稳定、变化最明显的, 其次是春季的温度, 再其次是夏季的水汽压, 气压差值的变化相对比较稳定。

第四, 一年之内, 两种观测方式造成时数据气压、气温、水汽压及2分钟风速所出现的偶然极大误差分别是:-3.9毫巴、-4.3摄氏度、4.7毫巴和-5.6米/秒。

五、解决对策

由上分析可知, 不加处理的直接利用自动站记录会对气候统计、天气预报统计方程及预报评分带来不可忽视的影响。但面对当前已经利用自动站记录代替人工观测的现实局面, 我们只有扬长避短、趋利避害。

第一, 充分利用自动站逐时观测数据, 在时间上取得更多的加密数据;充分利用自动站乡镇级加密布局, 在地面空间上取得更多的地面数据。

第二, 针对自动站存在的系统偏差, 可以用程序进行动态处理, 以确保沿用过去近五十年人工观测资料不会出现明显的偏移。

第三, 针对一些相当明显的偶然差值, 可以通过加强和提高数据鉴别、质量控制及数据平滑等技术, 最大限度的降低偶然偏差带来数据失真的情况。

参考文献

[1]陈豫英, 陈晓光, 张智, 等.宁夏自动站与人工观测气温的差异对比分析[J].应用气象学报, 2006, (B08) .

[2]连志鸾.自动站与人工站观测记录的差异分析[J].气象, 2005, ⑶.

[3]杨祎, 冉国辉.自动站与人工站对比分析[J].贵州气象, 2005, ⑹.

[4]辛吉武, 许向春, 刑旭煌, 等.海南省自动站气温观测资料评估及气候订正研究[J].热带气象学报, 2008, ⑶.

[5]汪可可, 胡容, 吕素珍, 等.自动站分钟数据跳变对日极值影响的处理方法[J].气象与环境科学, 2007, (S1) .

[6]张建玲, 李亚军, 贾香凤, 等.自动站与人工观测气象资料的对比分析[J].山西气象, 2007, ⑵.

[7]中国气象局.地面气象观测规范[M].北京:气象出版社, 2003.

自动站观测 篇2

1.新型自动气象站安装后，使用OSSMO2010版地面气象测报软件，各台站应在定时观测时次关注新型自动气象站及软件运行情况，发现问题要及时解决并反馈。（各台站应熟悉掌握OSSMO2010版地面气象测报软件的应用，发现问题要及时解决并反馈）

2.在新型自动气象站安装运行后，现用自动气象站保持不变并作为备份使用。待基准站备份用新型自动气象站和其它站备份用便携自动气象站配备后，及时停止使用现用自动气象站。

3.新型自动气象站安装运行后，取消每日20时对比观测任务（取消人工对比观测，采用现用自动站设备进行20时对比观测），撤销已经实现自动气象站观测的人工器测设备（干湿球温度表、最高最低温度表、水银气压表、人工风速风向、地面温度表、地面最高最低温度表、浅深层地温表等人工对比观测仪器设备）。

自动站观测 篇3

摘要：基于中国大陆构造环境监测网络弥勒站点的钢筋混凝土观测墩与弥勒锚标观测墩所采集的数据，采用Gamit/Globk软件对其进行处理。通过建设初期的基线变化、日周期变化等分析锚标观测墩自身的稳定性，结果表明锚标观测墩在建设初期自身稳定性良好；通过一年的点位移时间序列对比锚标与钢筋混凝土观测墩之间的差异变化，发现两者具有高度的一致性；利用高精度全站仪与多路温度计测试锚标观测墩，发现其在温度极端变化时稳定性较高；因此锚标观测墩可以作为监测地壳运动的基准站点。

关键词：GNSS；观测墩；锚标；稳定性

中图分类号：P315.78 文献标识码：A 文章编号：1000-0666（2016）04-0686-06

0 引言

中国大陆构造环境监测网络（以下简称陆态网络）主要用于获取中国大陆地壳运动细部特征，服务于地震预测和科学研究，同时兼顾军事测绘、大地测量等综合应用。站点主要分布于中国大陆及周边，并且在一系列主要活动构造区、活动断裂带、地震重点危险区等进行了针对性的加密布设，这些站点的观测墩均采用钢筋混凝土浇灌，并建设了观测室以确保观测墩不受外界环境变化的干扰（地壳运动监测工程研究中心，2014）。为应对一些施工困难或要求快速建站的特殊地区的需要，中国地震局地壳运动监测工程研究中心（以下简称工程中心）引入了已在国外广泛应用的锚标站作为站点观测标墩建设的补充。2015年1月，在云南弥勒站增设了一座锚标基岩标墩，并进行高精度的长期对比观测实验。本文基于弥勒锚标站与弥勒基准站的基线变化，通过点位移时间序列对钢筋混凝土观测墩与锚标观测墩进行对比分析研究，并通过人工加温的方法对锚标观测墩的稳定性进行分析测试，研究锚标观测墩是否能应用于地壳形变观测（张锐等，2014）。

1 数据解算方法

云南弥勒GNSS（YNML）连续观测始于2009年12月，使用TrimbleNet R8接收机和TRM59800.00扼流圈天线，数据采样间隔为1 s 和30 s。弥勒锚标GNSS（YNZB）的观测始于2015年1月，使用TrimbleNet R8接收机和TRM 59800.00扼流圈天线，采样间隔为1 s和30 s。笔者选取2015年1～12月的观测数据进行研究分析，并采用GAMIT/GLOBK软件进行基线处理。为了获得单日解与参考框架的联系，利用GLOBK将GAMIT处理得到的单日松弛解和SOPAC给出的全球IGS站的单日松弛解合并，通过7个参数的相似变换可得到ITRF2008参考框架下的单日解（许才军，张朝玉，2009；王伶俐等，2015）。本文在研究站点间基线长度和方向的变化情况时，采用赤道投影的计算方法来计算基线长度（施发奇等，2012）：

L=（x2-x1）2+（y2-y1）2.（1）

式中，L代表基线长度；（x1，y1）（x2，y2）分别代表两点的地心坐标。

2 锚标站点的介绍

应工程中心的要求，云南省地震局形变测量中心配合工程中心相关专家，在云南弥勒GNSS基准站西南面约18 m建设了一个锚标GNSS观测墩。锚标GNSS观测墩的应用常见于美国及一些欧洲国家，在国内弥勒锚标站是首先应用锚标观测墩的站点之一，目前处于实验测试阶段。锚标站的优点首先是建设时间短，正常情况下一天可建好一个站点。其次是耗材少、重量轻，故搬运和建设的成本都较低，只需要四根合金钢与一个托盘及8管植筋胶即可在较短的时间内完成，并且无需建设观测房，使成本大幅降低（地壳运动监测工程研究中心，2014）。

锚标观测墩建设的具体步骤为：（1）首先勘选一块露出地表面积约2.5 m2的基岩（基岩需完整，且有很好的稳定性）、在出露的基岩上初步设计出一个正三角形，每个角之间距离约1.5 m，或者以一块基岩为中心点，另外三爪距中心点约0.9 m，且三爪互相以120°均匀分布，其任何一爪的着地处均为基岩；（2）在每个角的位置用冲击钻打一个直径为4 cm、长约80 cm的钻孔，在外围3个角钻孔时，需倾斜一定的角度，约55°（实际操作根据拟建观测墩的高度调节），中心孔垂直钻深80 cm；（3）中心杆确定后，根据实际需要，裁截其他3个锚标钢筋的长度；（4）清理钻孔内粉尘后注入植筋胶，注满后将钢筋插入孔中，并分别与中心杆焊接在一起；（5）中心杆焊接好后，根据实际需要，裁截中心杆高度，并在中心杆上焊接连接盘，以便安装天线。锚标站的具体布设形式如图1所示。

3 锚标站稳定性测试

3.1 数据质量评价

用TEQC软件对2015年1月～12月YNML钢筋混凝土观测墩与YNZB锚标观测墩记录的观测数据进行评估，分别统计2个观测墩所得观测数据的MP1、MP2值、正态化均方根残差与数据有效率值（吴培稚等，2012），如表1所示。从统计结果看，两站各项指标均比较接近，均在误差范围内，表明两个观测墩所处的观测环境和观测设备的综合影响基本一致。

3.2 稳定性分析

通过GAMIT软件解算测站单日解，然后直接从基线结果O文件中提取YNZB相对于YNML的N、E、U基线分量，得到YNZB相对YNML在N、E、U三个方向的运动量。为了分析锚标观测墩建好初期的稳定性，所选取的解算数据为从锚标观测墩建设完成后的第二天开始，连续22天的完整观测数据（薄万举等，2009）。从图2可以看出，两站在N方向最大互差约为2.5 mm，在E方向最大互差约为1.3 mm，各单日解间互差呈现随机性，无明显偏离趋势。由此可见，锚标观测墩在建设初期稳定性基本能达到地壳观测运动的要求，能反映出基岩的运动趋势，建好后即可投入观测应用。

3.3 YNZB相对YNML日周期运动的相对变化分析

由于弥勒GNSS基准站与锚标站相距较近，坐落于同一地质单元，理论上2个站的地壳运动方式应比较一致（江在森等，2003）。为了分析观测墩在一天内的短时间变化，利用GAMIT软件进行数据解算，每隔60 min得到一个观测墩坐标变化值，为了防止观测数据过少影响精度，采用3 h为一个解算时段，每60 min滑动一次，每天得到24个解，用YNZB相对于YNML的N、E两个分量变化来显示YNZB相对于YNML的日周期运动，共计算了两天的观测数据，分别为年积日030与年积日031。由图3可以看出，YNZB相对YNML东西和南北方向运动分量没有明显的周期性，坐标变化量较小，变化量均在2 mm以内，因此日周期变化锚标站能够满足地壳运动监测的要求。

3.4 锚标墩在极端温度影响下的实验情况

分析锚标观测墩在极端温度变化影响下的稳定性，主要是要检测钢筋热膨胀及冷收缩时对观测墩位移的影响。对锚标观测墩的几个支脚分别进行大幅度的升温和降温（20°～95°），并利用两台Leica TCA 2003高精度（标称精度测角0.5″，测距1 mm+1 ppm）全站仪对锚标观测墩进行基线测量，在测量过程中，首先进行背景值测量，待观测数值稳定后开始升温。升温所采用的方法是，首先将锚标的4个支脚用塑胶管包好，然后用速干水泥将底部密封，待底部凝固后注满水，升温时用电热管按需要对3个支脚分别加热。基线测量时，我们将反射镜固定到天线下面的托盘上。两台全站仪成90°直角，距离观测墩约4 m，温度每升高或降低5℃，分别在测站1与测站2用全站仪进行基线测量。为保证基线测量数据能够达到精度要求的分辨率，进行了精度评定。利用白塞尔公式±VVn-1计算观测精度，其中，V为观测值与真值的差，n为观测次数，真值是观测值加权后求平均值，通过计算可知本次观测的精度为0.2 mm。温度测量采用多路温度计，其分辨率为0.1 ℃。

从图4可以看出，测站1、测站2的基线变化量分别约为0.6 mm、1 mm。由两站的基线变化可以看出，随着温度的上升，基线均有伸长的变化趋势，说明当温度升高时，锚标的支脚会产生一定的膨胀。

从图5可以看出，1号支架温度缓慢回落2号支架升温过程中，测站1基线变化量约为0.6 mm，测站2变化量约为1.9 mm，变化量不同的原因是测站2基本是正对1号支脚，测站1与1号支脚有一定角度。两测站均能反映出支脚随温度的增加会产生一定膨胀。

从图6可以看出，所有支脚同时进行加温与降温时，基线变化均不大，测站1最大互差仅为0.3 mm，测站2最大变化互差为0.4 mm，且观测数值与背景场值基本相符。因为观测墩所有支脚均处在同一环境下，故相互间温差基本可以忽略，由此可以得出自然条件下的温度变化不会对锚标站点的水平方向造成显著影响。

3.5 锚墩标与混凝土观测墩标用于地壳运动的分析

为了分析锚标观测墩在地壳变形研究中的变化情况，计算了YNML、YNZB在ITRF2004框架下的点位移时间序列图（洪敏等，2012），然后利用GAMIT软件进行数据解算，得到2个观测墩对应文山站点变化值的时间序列曲线（牛之俊等，2005）。

通过对2个站点东西、南北方向的变化量求差，获取了其地壳形变活动速率差异的时间序列，进一步求取速率差异的均方根值。结果显示，2个站点1年内的地壳活动速率差异较小，均方根值均为2.2 mm。

由观测一年的点位移时间序列变化曲线可以看出，弥勒锚标站与GNSS连续基准站具有相同的变化趋势，且变化量级也基本一致，因此锚标站点可以应用到地壳形变监测中。

4 结论

通过锚标站稳定性试验与在极端温度下的基线形变试验可以得出以下结论；

（1）锚标GNSS观测墩的勘选至关重要，地质条件为稳定基岩的情况下基本能代替钢筋混凝土观测墩，能更快更直观地反映地壳运动。

（2）锚标站点的建设相比于钢筋混凝土观测墩的建设更简便，省时、省力、成本低、材料消耗少。从目前计算结果看，其稳定性与钢筋混凝土观测墩相差不大，均能满足GNSS连续基准站的规范要求。

（3）锚标站点对于温度变化大的地点也可以达到钢筋混凝土观测墩的稳定性。

（4）由于锚标站点高度有限制，因此更适用于建设临时GNSS基准站点。

参考文献：

薄万举，黄立人，李军.2009.GNSS野外检定场.测绘科学，34（增刊1）：48-50.

地壳运动监测工程研究中心.2014.地壳运动监测技术规程.北京：中国环境出版社.

洪敏，邵德盛，李春光等.2012.云南省GNSS连续观测资料应用研究.地震研究，35（4）：535-539.

江在森，马宗晋，张希等.2003.GPS初步结果揭示的中国大陆应变场与构造变形.地球物理学报，46（3）：352-358.

牛之俊，王敏，孙汉荣等.2005.中国大陆现今地壳运动速度场的最新观测结果.科学通报，50（8）：839-840.

施发奇，付云文，汪志民.2012.GNSS基准站基线时间序列反映红河断裂带运动特征研究.地震研究，35（4）：529-533.

王伶俐，邵德盛，洪敏.2015.云南境内陆态网络GNSS观测资料数据处理与初步结果.震害防御技术，10（1）：141-149

吴培稚，徐平，赵桂儒等.2012.GNSS 柔性观测墩的试验研究.大地测量与地球动力学，32（5）：143-147.

许才军，张朝玉.2009.地壳形变测量与数据处理.武汉：武汉大学出版社.

自动站观测 篇4

关键词：自动站,人工站,降水误差,原因分析,处理方法

自动气象站投入地面气象观测业务后, 自动观测记录的准确性和可靠性判断成为地面测报人员重要工作之一。根据相关业务技术规定, 气象台站必须对自动气象站采集的数据实时监控, 并对发现的异常数据进行正确处理, 即人工观测数据与自动气象站数据相比:风速差值≥1.0 m/s 、地面温度日极值差值≥2.0 ℃、气温差值≥1.0 ℃、气压差值≥0.8 h Pa、浅层地温差值≥1.5 ℃、过程降水量相对误差≥4%、深层地温差值≥0.5 ℃时, 要连续跟踪观测对比。目前, 自动气象站中使用的雨量传感器会出现降水记录与人工观测降水记录存在误差的情况。该文阐述了自动气象站雨量传感器计数原理, 从仪器本身原因、观测时间不同步、观测数据采集方式不同、维护不当和人为因素等方面分析自动气象站与人工观测过程降水量的差异原因, 并提出了处理方法。

1 构造与原理

雨量传感器的组成如图1 所示。工作原理:降水通过承水器收集, 经漏斗进入上翻斗, 随着雨水的累积, 自身重力导致上翻斗翻转, 进入汇集漏斗, 然后通过节流管注入计量翻斗时, 将不同强度的自然降水调节为比较均匀的降水强度, 以减少由于降水强度不同所造成的测量误差。当计量翻斗承受的降水量为0.1 mm时, 使计数翻斗翻转1 次, 相应的磁钢扫描1 次, 干簧管瞬间闭合1 次, 降水量每达到0.1mm时, 就送出去1 个开关信号, 通过二芯电缆传输到采集器进行记录, 计数[1]。

2 仪器本身造成的误差

2.1 仪器的安装造成的误差

根据雨量传感器的安装要求, 安装完成后, 底座与承水口均需水平, 承水口为正圆型, 距地高度70 cm。底座若没有保持水平, 则计量翻斗会产生误差, 若承水口不水平, 会造成雨量器承水口水平面面积减少, 汇集到的雨量减少, 造成降水量系统性的偏差;同时还会造成承水口存在高度落差, 当刮风时, 汇集的雨量也会产生偏差[2]。

2.2 基点定位不准确造成的误差

根据雨量传感器原理可知, 在计量翻斗处于临界翻转状态时, 其所能容纳的降水量应该等于雨量传感器盛水口截面积×0.1 mm高度的降水总量。而计量翻斗的基点定位螺钉的距离是影响计量翻斗容积的重要因素。如果基点定位螺钉间的距离越大, 表明其能容纳的降水越多, 同样的降水, 计量翻斗翻转次数减少, 雨量测量值减少。因此, 应保证基点定位调节的准确。

2.3 干簧管造成的误差

从雨量传感器的原理可知, 当干簧管发生异常现象出现连击或者少击, 这样会造成信号的多次发送或少发送, 造成雨量记录出现异常。误差判断方法:向雨量传感器中注入一定的降水, 并做记录, 用万用表连接雨量传感器输出端, 通过万用表是否有信号产生来判断干簧管是损坏还是完好的, 同时通过记录实际数字来判断干簧管是否有连击或漏击现象。当然当干簧管出现连击情况时万用表上会有连续多个信号产生, 若是漏击则是万用表上无信号产生, 那么这时就应该更换干簧管来解决误差[3,4]。

2.4 日常维护保养不当造成的误差

在目前的自动站中, 雨量传感器是翻斗式传感器, 因此对翻斗雨量传感器的维护保养是雨量记录准确性得以保证的基础。要注意传感器日常的维护和保养, 特别注意对进水口是否被各种杂物堵塞、是否通畅进行检查。要注意翻斗翻动是否灵敏, 翻转速率是否均匀, 或因蜘蛛结网造成的翻斗翻动不到位的情况, 以及节流口流通不畅等, 这些因素都会造成测量值比实际值偏小。

3 其他原因造成的误差

3.1 观测时间不同步

人工观测站一般为观测时次正点前6 min的数据, 存在时间差, 而自动站采集的是整点时刻数据, 时间是非常精确的。这种观测时间的不同步会造成定时观测数值与自动站数值相差较大, 但降水总量却差别不大。

3.2 观测数据采集方式不同

人工站通过量杯测量降水量, 与自动站雨量传感器翻斗式测量的灵敏度相差较大, 人工观测值通常比自动站雨量测量值少。同时, 由于有水珠黏附在容器上, 也会导致人工观测值小于自动观测值, 若总降水量较小, 二者之间的差值百分率较大[5]。

3.3 人为的读数误差

人工观测时由于工作人员操作不够细心, 不够规范, 或因视差或误读等原因, 常导致数据误差, 而自动站雨量传感器对雨量的采集是个连续的过程, 无类似误差。

4 处理方法

4.1 对基点定位不准造成雨量测量误差

此类误差仅需要通过计量翻斗的2 个定位螺钉进行调节, 如果要改变的量为3%左右, 则可以调节其中1 个螺钉, 如果要改变的量为6%左右, 则需要调节其中的2 个定位螺钉, 调节正负则是通过往里或是往外旋动按钮达到目的。

4.2 干簧管损坏造成的误差

解决此类误差的具体方法如下:将计数翻斗上的干簧管拧紧的螺钉松弛, 取下已损坏的干簧管, 用正常的干簧管更换上即可。

4.3 维护不当造成误差的解决方法

将筒身取下, 用胶带将红黑接线柱上的螺丝缠好放在一边, 将网罩、筒身及漏斗清洗干净, 同时将其他部件清洗干净, 并用万用表检查干簧管是否正常工作, 一般这种维护应每个月进行1 次。在做雨量传感器检查时, 尽量避免整点观测时间, 在检查时断开雨量传感器与采集器的连接, 注意不要两级相触。避免维护方法不当造成雨量记录出现误差。

4.4 人为误差

观测人员要时刻保持储水瓶内壁的洁净, 以减少水分的附着;要做好每日的对时工作, 保证采集器时间的准确性, 规范操作、杜绝人为误读, 以便取得更为准确的气象资料。

5 结语

仪器本身原理、观测时间不同步、观测数据采集方式不同、维护不当和人为因素是造成自动站、人工观测降水误差的主要原因。因此, 在日常的工作中, 尤其是在强对流天气持续和降水强度大的时候, 需要人工观测与自动站配合应用。要保障仪器正常、准确的运行, 这就要求每一个观测员按照自动站巡视工作制度和设备维护制度, 每天做好2 次巡查, 认真巡视仪器正作运行状态, 定期检查和进行雨量传感器仪器维护。值班时严格按照要求维护仪器, 及时发现问题, 运用正确的方法加以处理, 就可以最大限度地减小误差[7]。

参考文献

[1]中国气象局.地面气象观测规范[M].北京:气象出版社, 2003.

[2]李黄.自动气象站实用手册[M].北京:气象出版社, 2007.

[3]王颖, 刘小宁, 鞠晓慧.自动观测与人工观测差异的初步分析[J].应用气象学报, 2007 (6) :849-855.

[4]何纯丽, 肖斌.自动站降水误差存在的原因和处理方法的探讨[J].气象研究与应用, 2014 (增刊2) :215-216.

[5]游泳, 王晓兰.四川省自动气象站与人工站观测数据对比分析[J].四川气象, 2007 (3) :43-45.

[6]崔明磊, 岳立成.自动气象站雨量观测值失真问题研究[J].气象水文海洋仪器, 2010 (1) :56-59.

自动站观测 篇5

多站差分RTKGPS技术在海岸风沙观测中的应用

根据海岸风沙运动的特点和单站差分RTKGPS的特点,提出了应用多站计算7个参数Δx、Δy、Δz、Ωx、Ωy、Ωz和K的坐标平滑处理技术和求解高程异常值ζ进行曲面拟合的多站差分RTKGPS技术,并对海岸风沙观测点的高程进行实际测量,选取186个观测点的结果与传统的`水准测量观测出来的结果进行比较,其高程误差范围在0.6～1.0 mm之间.表明多站差分RTKGPS技术的测量精度能满足海岸风沙观测的精度要求.

作 者：黄德全 董玉祥 哈斯 马骏 HUANG De-quan DONG Yu-xiang HASI MA-jun  作者单位：黄德全,董玉祥,马骏,HUANG De-quan,DONG Yu-xiang,MA-jun(中山大学地理科学与规划学院,广东,广州,510275)

哈斯,HASI(北京师范大学资源学院,北京,100871)

刊 名：中山大学学报（自然科学版）  ISTIC PKU英文刊名：ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS SUNYATSENI 年，卷(期)：2007 46(4) 分类号：P228.4 关键词：单站差分RTKGPS技术   多站差分RTKGPS技术   海岸风沙运动观测  

自动站观测 篇6

冻雨在短时间内大量过冷却水撞冻形成的雨凇, 与过冷雾滴长时间的撞冻与冰水转化形成的雾凇交替出现, 在气象观测风向风速仪器上形成了复合积冰, 导致风向风速仪器停转, 严重影响了气象观测的连续性和准确性, 通过对风向风速仪器采取预防措施, 可确保资料的连续性, 采取观测的补救措施, 可确保资料的完整性。

1 冻雨现象对风向风速观测的影响

众所周知, 2008年初我国华中、华南大部分地区发生了历史罕见、五十年一遇的雨雪冰冻天气。其持续时间之长, 危害之大, 实属罕见。以怀化为例, 自1月13日开始至月底结束的冻雨天气过程, 给全区工农业生产、交通、供电、供水及人民生活造成严重的影响和损失, 各类直接经济损失达31605万元。鉴于冻雨给国计民生、社会各行各业造成的危害, 严密监测冻雨现象的形成和发展, 意义十分重大。

冻雨结冰的强度与风速关系较大, 风速越大, 结冰强度越大, 仪器被冻结得越结实。而这也正是对冻雨监测所必须的气象要素, 风向风速传感器被冻结后, 造成记录中断, 得不到连续的风向风速记录。就无法对冻雨天气进行跟踪监测。如慈利县气象站自动站风向风速传感器被冻住, 部分二分钟、十分钟及日最大、极大风记录缺测。雨凇虽然持续时间较短, 也致使风传感器被冻住, 记录均为静风。自动站风向风速传感器被冻住。被雨凇冻住与被积雪覆盖不同, 若只是被积雪覆盖, 摇下风杆拉线, 把雪抖掉即可。而雨凇会牢牢地冻住风向风速传感器, 使它不能转动, 无法真实地感应、记录外界的风向风速。若爬上去融冰, 它离地面有10~12米高, 又冷又滑, 太危险。就算可以把风杆放倒了融冰, 可能刚融了, 一放上去又被冻住了。即使可用轻便风向风速表或目测记录作发报用, 却得不到连续的风向风速记录。

2 冬季如何确保风向风速传感器正常运行

若本地气象台发布了冻雨的天气预报, 我们可以提前采取以下防冻措施, 确保风向风速传感器能安全过冬。

2.1 加保温棉

在风杯的轴承处、风标的轴承处及风向风速传感器与风杆的连接处等怕冻或易冻部位缠上保温棉, 尽量缠厚点, 就像人穿上了厚厚的棉衣, 就不那么怕冷了, 也就不容易冻结了。

2.2 涂防冻油或防冻液

在风杯内外、风杯的轴承处、风标的轴承处及风向风速传感器与风杆的连接处均涂上防冻油或防冻液, 防止风向风速传感器冻结。另外, 在每年进行风向风速传感器常规维护时, 还可在人工站风向风速传感器与风杆的连接处涂上上好的黄油, 防止这里进水后风向打印“77”。

2.3 安装电热保温箱

在风向风速传感器的易冻部位装上电热保温箱。保温箱内装有电加热装置, 起热装置是由电热管、温度控制器组成, 箱体侧面装有插座, 当接通电源后, 箱内加热到所需温度时, 再由温度控制器接通电源继续升温。通过反复工作使箱内温度能保持在一定范围内, 起到保温的的作用, 使风向风速传感器不致被冻结, 能正常运转。当然这要求电源比较方便才行。同样, 若电源方便的话, 我们也可以直接在风向风速传感器易冻部位装上一个小的发热灯泡或灯管等, 增加热量供给, 防止风向风速传感器冻结。

2.4 采取补救措施

若未提前采取预防措施, 而此时风向风速仪器已经冻结, 为不影响正点发报, 我们可采用轻便风向风速表。它是测量风向和1分钟内平均风速的仪器, 按照轻便风向风速仪器的观测要求进行观测后就可记录了。若没有轻便风向风速表, 就采用目测, 确保观测记录的完整。

3 几次成功的实例

实例1:以慈利县气象站为例, 强冷空气来袭, 日平均气温4.2℃, 日最低气温达-1.3℃。14~16日均为雨雪天气。但由于我们在冷空气来临之前, 已给风向风速传感器涂上了防冻油, 自动站、人工站风向风速传感器都未冻结, 正常运行。

从自动站风向风速记录看, 2日5时至3日9时二分钟、十分钟风向风速因传感器被冻住全部为静风, 故均按缺测处理。3日9时后放倒自动站风杆, 把覆在自动站单翼风向传感器和风杯风速传感器及轴承处的冰层清理后, 在这些易冻部位缠上了厚厚的保温棉, 其后至6日雨凇过程结束, 风向风速记录均正常。

4 结论与讨论

在过去几年的冬季观测实践中, 为防止人工站风向风速感应器、自动站单翼风向传感器和风杯风速传感器被冻住, 造成风向风速记录缺测, 我们在冷空气来临之前采取了加保温棉、涂防冻油或防冻液、安装电热保温箱等措施, 保障了冬季风向风速记录的连续、准确。这对于现用的风向风速观测仪器是行之有效的, 但方法较为麻烦, 在今后研究出厂的风向风速仪器, 应该考虑解决这一问题, 确保观测的连续性和准确性。

参考文献

[1]吴兑.关于冻雨和雨凇、雾凇之我见, 广东气象, 2008.

[2]王琪.2008年湖南低温雨雪冰冻灾害成因分析.

[3]地面气象观测规范, 中国气象局, 2003.

[4]杨礼林.地面最高温度人工站和自动站相差大的成因和处理方法[J].企业科技与发展, 2009.

[5]石天青, 李晓滨.用手机检测区域自动站的实用方法[J].山东气象, 2008.

自动站观测 篇7

自动雨量监测站是用于收集地面降雨信息的自动观测仪器, 它可精确的记录每分钟的降水。主要应用于气象、水文、农业和环保等领域。自动雨量监测站是无人全自动雨量记录仪器, 它可作为无人职守的可移动式自记站使用。仪器的介绍无线自动雨量站由雨量传感器、传感器一般是翻斗式、雨量微电脑采集器和无线数传模块构成, 雨量微电脑采集器显示雨量, 实施自动记录、历史数据记录、数据通讯等功能。全球各个地域地区都可以进行雨量监测。

2 自动站记录与人工观测雨量之间的误差分析

2.1 仪器测量原理

自动站雨量传感器的原理雨水由承水的装置汇集到一起, 雨水会通过小漏斗以及下端的引流管注入上翻斗, 小漏斗一般装有圆护网, 当积水在上翻斗达到额定体积值时, 翻斗是有一定标注的, 为了便于测量体积, 雨水流入计量翻斗, 上翻斗就会翻倒, 当水量承积到一定的降水时, 剂量翻斗就会翻倒, 计数翻斗翻动一次干簧关节点瞬间闭合一次, 送出一个点鹿岛瞳信号, 传输到数据采集器。日降水量值得到采集和储存。

2.2 人工观测方法

人工观测比较简单, 是每日定时用量杯直接量取雨量筒内的降水量。

2.3 对比分析误差原因

由人工测量的降水量可以看出, 优点是方法简单易行, 比较直接, 在定时观测时间将出水瓶的降水倒入雨量杯中读取数值即可, 但人为固然存在着误差, 如读数误差、测量误差、测量过程中的操作误差, 所选取的时间并不能代表一天24h的平均量, 降雨所分布的时间肯定是不均匀的, 所选的时间段即使特别具有代表性, 也存在着误差, 而且这种误差必不可少。这样避免了人为的操作, 因为雨量传感器每时每刻都会对降水量进行测量, 分辨率高。但即使再高端的仪器也有出问题的情况, 有时也会出现意外情况, 如果阻碍了水的进出水管道不顺畅, 上下翻斗翻转不灵敏, 信号在干簧管中慢发或少发, 均会影响降水量的计量准确性, 造成系统性误差, 从而导致雨量测量的误差。

3 具体误差的分析

3.1 观测时间不同

人工每日定时观测降水, 天气炎热时, 每次当降水停止后都要及时进行观测。当遇到阴雨天气时, 不能及时的观测降水的情况, 而且夏天气温又高, 空气干燥, 雨水降落时就会缓慢的蒸发, 导致雨水测量值偏小。自动站的雨水数据采集是正点的, 人工观测比自动站观测提前了7min。如在早晨的降水强度大, 所以日降水量的差异更明显, 这种时间差不属于造成自动观测雨量和人工观测雨量的偏差, 可在误差分析的原因中, 这是客观存在的, 即使系统误差可以在一定数值的范围内, 但是造成的偏差不容忽视。根据相关的规范规定, 由于天气原因, 自动站的降水量是不可能每天都准确测量的。

3.2 自动雨量传感器的自身原因

雨量传感器是翻斗翻动产生的脉冲信号而得出的雨量测量数据。翻斗翻动的次数、快慢都是影响降水量测量的重要因素。夏日是雨水丰富的季节, 当雨水量大时, 我们都学过惯性, 正是惯性只与物体的质量有关系, 与其速度、大小均无关, 同样翻斗是有惯性的, 正是因为惯性才会导致翻斗翻转的速度变快。而当翻斗翻转次数多, 雨量的测量值就会偏大, 当降水强度小时, 翻斗翻动的速度就会减缓一些, 因为雨量小时, 翻斗会聚集相对多一些的水分, 反转的速度次数都会慢, 造成雨水测量值偏小。降水强度大雨量差值大, 雨量强度减弱。如果测量的仪器安装不好, 也是导致测量降雨量有偏差的一个原因。

3.3 自然因素造成的差异

我国南北方的气候有着较大的差异, 在北方的4月份和10月份容易出现雨夹雪的天气, 在7、8月份有冰雹的天气, 9月份还会出现连续阴雨夹带着冰粒的天气。值得注意的是其滤网、小圆护网、漏斗、引流管和翻斗及一些盛水引水装置的通道容易阻塞, 造成观测记录完全不准确或缺测, 如雨夹雪又转变成雪的过程中, 测量值延后的现象也时有发生。在这种特殊的情况下只能启动人工观测降水, 由此可见, 仪器在恶劣天气的条件下罢工时, 需要人工观测降水与之配合。

3.4 定期维护而造成的测量差异

仪器应该至少每月定期检查1次, 定期清除过滤网上的尘埃等脏物, 特别注意的是一定要保证节流管的畅通, 在少雨或无雨的季节, 可以把承接降水的装置盖上盖子, 但在雨季来临时马上打开。过滤用具小圆护网网眼很细, 如不及时地维修和来不及维护, 灰尘易积聚在盛水装置的周围, 造成堵塞。同时, 不定期的检查和维护仪器会使雨量的测量失真, 上翻斗、下翻斗和干簧管都有可能造成损坏, 承接的滤网更有可能被砸坏, 若不及时地更换或修补, 雨量站测量结果的误差还会更大。

3.5 外界因素的影响

风会影响雨量的测量。在安置雨量器时是选择高出地平面的位置, 以便更容易收集降水。承水器口四周若没有安装标准雨量器防溅雨栅格, 由于风的绕溜作用导致雨量器筒口上方出现上升气流, 致使降水量偏低, 产生误差。在不稳定的天气下, 当风速较大、风向变化快时, 雨量器上方的气流扰动时雨滴落入筒口不均匀, 由此产生误差。

4 结语

自动站观测 篇8

1.1 仪器测量原理与观测方法不同

自动站雨量传感器原理:雨水由承水器汇集, 通过装有圆护网的小漏斗及下端的引流管注入上翻斗, 当上翻斗承积的水量达到一定数量值时, 上翻斗翻倒, 雨水经过汇集漏斗流入计量翻斗, 当计量翻斗雨量承积到0.1 mm降水时, 计量翻斗翻倒, 使计数翻斗翻动1次, 因而使干簧管接点瞬间闭合1次, 送出1个电路导通信号, 传输到数据采集器。当降水量每达到0.1 mm时, 就送出1个脉冲信号, 实现分钟雨量、小时雨量、日降水量值的采集和存储。人工观测雨量是每日定时 (2:00、8:00、14:00、20:00) 用量杯直接量取雨量筒内的降水量[1]。由观测方法可以看出, 雨量传感器实时测量降水, 时间分辨率高, 消除了人为操作误差, 但是如果进出水管道不畅通、上下翻斗翻转不灵敏、干簧管触点多发或少发信号等, 均会影响降水量的计量准确性, 易造成系统性误差, 从而导致雨量的测量误差。而人工测量的降水量比较直接, 在定时观测时间将储水瓶的降水倒入雨量杯读取的数值即为降水量, 但也存在人为误差, 如读数误差、测量过程中的操作误差等, 同样会导致雨量的测量偏差。

1.2 观测时间不一致

根据规范规定, 人工每日定时观测降水;在炎热干燥的天气, 降水停止后要及时进行观测。在2次定时观测时间段内, 尤其遇连阴雨天气, 由于降水未停止而得不到及时测量, 同时夏天气温较高, 雨水会有缓慢蒸发, 造成雨量测量值偏小。自动站降水量的测量是通过雨水注入翻斗, 翻斗的翻动产生脉冲信号, 传输到采集器, 而采集器每分钟采集1次雨量数据, 具有实时性, 能够比较及时地测量到雨量真值[2]。自动站是正点采集雨量数据, 而人工定时观测时间是正点前7min, 比自动站早观测7 min。如在日界2:00正点前7 min降水强度大, 则日降水量的差异更明显, 但过程降水量差异不大。因此, 这种时间差异虽然引起日降水量差异较大, 但是过程降水量符合观测业务规定要求, 不属于造成自动观测雨量和人工观测雨量偏差的原因。

1.3 自动站雨量传感器自身原因

由雨量传感器的测量原理可知, 自动站降水量的测量是通过翻斗的翻动产生电信号得出。翻斗翻转的次数会影响雨量测量系统的计量准确度。当降水强度大时, 翻斗有一定的惯性, 翻斗翻转速度快、次数多, 雨量测量值偏大;当降水强度小时, 相对来说, 翻斗内能聚集较多雨水, 翻斗翻转速度慢, 翻动次数相对较少, 造成雨量测量值偏小。降水强度较大时, 小时雨量差值显著偏大, 随着降水强度减弱, 小时雨量差值依次迅速减小, 直至负值, 自动雨量与人工雨量相比, 经历测值明显偏大、逐渐接近和较小的过程, 说明降水强度增大, 降水量迅速增大, 降水强度减弱, 降水量迅速减小, 翻斗的翻转惯性起一定的推动作用[3]。

1.4 承接降水物形态引起的差异

中国北方在4、10月较容易出现雨夹雪天气, 7、8月会有暴雨夹带冰雹或霰的天气, 10月还较易出现连续性降雨夹带冰粒的天气, 雨量传感器在承接这些降水现象时, 其滤网、小圆护网、漏斗、引流管和翻斗的承水装置通道易堵塞, 使观测记录失真或缺测。如出现雨转雨夹雪又转成雪的天气过程, 容易出现雨量测量值明显滞后、偏小的状况, 造成自动观测小时和分钟记录缺测。在这种情况下, 只能启动人工观测降水, 可以拧下人工观测雨量筒漏斗, 取走储水瓶, 直接用雨量筒来承接降水, 在观测时间用台秤称量雨量筒中的降水量。由此可见, 翻斗式雨量传感器承接固态和混合状态的降水有一定局限性, 需要人工观测降水与之配合应用。

1.5 因定期维护而造成的测量误差

根据规范, 仪器应至少在每月定期检查1次, 清除雨量传感器过滤网上的尘沙、小虫等, 以免堵塞管道, 特别要注意保持节流管畅通;无雨或少雨季节, 可将承水器口加盖, 但注意在降水前及时打开[3]。不注意及时维护或来不及维护, 自动站雨量传感器承水器呈漏斗状, 其中过滤小圆护网的网眼细小, 会使承水器漏斗处易积聚灰尘、杂物而造成轻微堵塞, 使自动站雨量无示值、雨量示值偏小或雨量示值滞后。

1.6 外界环境因素

承水器口四周没有安装国际标准雨量器要求的防溅雨栅格, 而雨量的测量受风场影响很大[4]。由于雨量器高出地面, 风对雨量器的绕流作用导致筒口上方出现局部的上升气流, 阻碍了雨滴落入筒口, 造成降水量偏小, 产生误差。在不稳定天气条件下, 风速较大, 风向变化较快, 雨量器上方的气流扰动使雨滴落入筒口不均匀, 由此产生误差。此外, 在有风而无雨的时候, 由于筒身安装不牢固, 使翻斗翻动而造成雨量有记录, 也会产生误差[5]。

2 小结

仪器测量原理与观测方法不同、观测时间不一致、自动站雨量传感器自身原因、承接降水物形态、因定期维护而造成的测量误差以及外界环境因素是导致自动站和人工站降水观测误差产生的原因。因此, 在值班过程中, 需要人工观测雨量与之配合应用, 尤其在强对流天气持续时间跨降水量和降水强度大的时次。

摘要：通过对乌兰浩特市气象局自动站与人工观测降水量记录统计、对比分析, 发现自动站观测雨量与人工观测雨量存在一些偏差。经分析, 仪器测量原理与观测方法不同、观测时间不一致、自动站雨量传感器自身原因、承接降水物形态、因定期维护而造成的测量误差以及外界环境因素等方面是导致自动站和人工站降水观测误差产生的主要原因。

关键词：自动站记录,人工观测,降水量,误差,原因

参考文献

[1]曹春荣.自动站与人工站观测降水量的差异对比分析[J].安徽农业科学, 2010 (21) :11220-11221.

[2]曹阳.自动站与人工站降水量误差原因分析与处理[J].科技与生活, 2010 (18) :4.

[3]杨越峰, 魏雅利, 吴海军, 等.近52年来湛江气温与降水量变化的关系[J].科技信息, 2010 (23) :J0035-J0036.

[4]余敏.旧州水文站自动测报与人工观测降水量对比分析[J].水利信息化, 2010 (3) :62-64.

自动站观测 篇9

1 方法简介资料

自动站数据与人工观测数据粗差计算方法:首先根据全部数据计算σ, 逐个检查对比差值, 若有|Xi-X|>3σ时, 剔除其中一个最大者, 再按计算标准差的公式计算新的σ, 若还有差值|Xi-X|>3σ者, 再剔除其中的一个最大者, 又计算新的σ, ……, 一直到没有数据需要剔除为止。

资料来自徐州国家基本气象观测站2007年1月1日至2008年12月31日, 气压, 空气温度, 相对湿度, 每天24个定时观测记录, 地面温度、5cm、10cm、15cm、20cm和40cm地温每天02时、08时、14时和20时4次定时观测记录, 80cm、160cm和320cm地温每天14时1次定时观测。自动站各气象要素记录值为正点时刻观测值, 人工观测各气象要素记录值取自正点前15分钟内的某个固定时刻。将人工观测记录和自动观测记录作比较, 逐月分析查找出各气象要素的月粗差数据。

2 各气象要素的月粗差数据年变化特征

根据统计气压、温度、相对湿度、浅层地温和深层地温的月粗差百分率, 气压月粗差率年变化不明显, 变化范围1%～3%之间。气温月粗差率年变化较大, 冬季月粗差率较小, 春季次之, 6月～10月月粗差率最大, 极大值出现在8、9月达22%。这与气温年变化相似。相对湿度的月粗差率年变化较为平稳, 但有一个极大值出现在10月。地面与浅层地温月粗差率年变化中变化较为平稳, 但0cm月粗差为大。15cm、20cm在1月月粗差率明显偏大, 分别达到73%和84%。深层地温月粗差年变化最为明显。曲线起伏很大, 这与观测次数少有关。

3 各气象要素的月粗差数据日变化特征及产生原因

3.1 气压月粗差率 (图1)

由气压月粗差率日变化曲线可知气压的日变化平稳, 一日中各时次出现气压粗差的次数相差不大, 但在19时明显偏大。由于气压人工观测时间和自动站正点数据采集时间接近, 相差1～2分钟, 而气压变化一般也不剧烈, 故气压月粗差率较小。气压出现粗差19时偏大原因为, 我站地面组和探空组合用同一套人工气压表, 18时30分至19时探空组进行气压观测, 气压室附温变化较大引起。气压粗差发生在以下几种情况的天气条件下。

气压日较差大;或温度日较差大;或正点时次受中小系统或强冷空气影响或台风影响。

产生气压粗差数据的主要原因是人工气压表与自动站气压传感器时间常数不同产生滞后或附温变化较大引起。

3.2 温度月粗差率日变化

从上面曲线可以明显发现从7时至16时温度粗差率均在16%以上, 而9时至14时之间粗差率达40%以上。在11时达极值47.5%, 上述差异的原因: (1) 自动站与人工站观测仪器的测温原理不同, 造成的系统性偏差; (2) 自动站与人工站观测时刻存在10分钟时间差引起偏差, 再此受气温日变化的影响外, 还受到天气变化的影响, 导致气温会出现波动。另外, 08时和14时几乎所有月份自动站观测的月平均气温均比人工站高, 这与白天自动站温度传感器探头热敏电阻受太阳辐射影响所致。 (3) 仪器的安装环境不同, 自动站与人工站百叶箱虽然一般相距不远, 但两者环境的不同总会影响到气象数据的差异。

3.3 相对湿度粗差率日变化

自动站与人工站湿度存在差异的主要原因, (1) 仪器测量原理不同, 人工站用湿球温度表间接测定湿度, 自动站是介电层直接吸收空气中的水份后影响电容量后测定。 (2) 仪器安装环境不同。 (3) 人工观测产生的随即误差。 (4) 人工测量相对湿度的干干湿表订正系数A=0.7947此时要求百叶箱风速达0.8m/s, 百叶箱外外风速要在4.0m/s。即风速≥4.0m/s湿度粗差次数较小。

3.4 地温粗差率日变化

地面温度人工观测仅有4次记录, 深层地温只有14时一次记录, 根据资料统计表明0cm、5cm、15cm和20cm地温日粗差数据95%都出现在14时, 而深层地温粗差数据有随着深度的增加而延时, 正与地温变化规律相一致。影响地温粗差数据的主要原因有: (1) 两种观测仪器时间常数不同, 在地温变化较快时产生误差。 (2) 观测时间不同步引起误差。 (3) 安装调整引起误差。 (4) 仪器安装位置不同, 土壤的热容量不同而引起的误差, 在土壤湿度较小时表现明显。

4 结语

通过对气压、气温、相对湿度和地温等自动站数据与人工观测数据粗差分析。结论: (1) 不同气象要素自动观测记录与人工观测记录粗差数据出现的频率不同, 其中以温度粗差率最高, 气压粗差率最小。粗差数据是准确数据, 是可用的。 (2) 自动站与人工站观测仪器的测量原理不同, 造成自动观测与人工观测记录系统性偏差。 (3) 自动站数据采集与人工站观测时间上的差异是产生粗差数据的主因。自动站与人工站观测仪器的时间常数不同, 是引起粗差数据的重要原因。 (4) 不同天气条件下, 对自动观测记录与人工观测记录粗差影响不同, 晴朗干燥天气易产生粗差数据, 而阴雨天气很少出现粗差数据。 (5) 各种仪器的安装对记录有较大的影响, 做好仪器的维护, 特别是0cm地温表的安装, 地温场的疏松是提高观测数据准确性的重要措施。

摘要：自动观测记录与人工观测记录的比较是对自动观测记录准确性判断一个极为有效的方法之一。当自动观测记录与人工观测记录相差较大时如何判断自动观测记录是否准确?我们从自动观测记录与人工定时观测记录的比较找出粗差数据, 分析产生的原因, 为地面测报人员判断自动观测记录是否准确提供依据。

自动站观测 篇10

1%资料来源与资料处理方法

所用的对比分析资料为新旧站址2013年各月同期气温 (平均气温、平均最高气温、平均最低气温、极端最高气温、极端最低气温) 、相对湿度 (平均相对湿度、最小相对湿度) 、风向风速 (2min平均风速、最大风向风速、极大风向风速、最多风向) 、深层地温 (40、80、160、320 cm平均温度) 等观测资料。资料序列完整。

根据气象资料对比观测期间检测资料评估技术方法, 对新旧站址观测数据进行对照, 通过统计并计算各月相关要素与新旧站址的对比差值。对比差值公式为Xi=Ai-Ui, 其中Ai和Ui分别代表第i次新、旧站址观测值。

2%新旧站址各气象要素的差异分析

2.1%平均气温

由表2可以看出, 月平均气温新站均低于旧站, 差值在-0.4~-1.1℃。月均最高气温除1月份新旧站相同外, 其他月份新站均低于旧站, 差值在-0.1~-1.2℃。月均最低气温新站均低于旧站, 差值在-0.5~-1.8℃。年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温新站均低于旧站。

2.2%极端气温

由表3可以看出, 新旧站月极端最高气温差值在-2.0~0.9℃, 其中8、9、10月新站的月极端最高气温高于旧站, 其他月份均低于旧站, 差值最大的为-2.0℃, 出现在5月;新旧站月极端最低气温差值较大, 范围为-3.2~-0.4℃, 差值最大的为-3.2℃, 次大的为-2.8℃, 出现在12月。新旧站年极端最高气温新站高于旧站, 出现日期不同;年极端最低气温新站明显低于旧站, 出现日期相同。

2.3%相对湿度

由表4可以看出, 新旧站月平均相对湿度差值范围为-1%~12%, 1月份新旧站相同, 2月份新站略低于旧站, 其他月份新站均高于旧站, 差值最大的为12%, 出现在8月份, 夏季和秋季差值较大;新旧站月最小相对湿度差值范围为-4%~17%, 3、12月新站低于旧站, 其他月份新站高于旧站。年最小相对湿度新站低于旧站2%, 出现月份日期均不同。

2.4%平均风速、风向

表5显示, 新站月平均风速比旧站明显偏大, 偏大范围为0.4~1.2 m/s, 2月份差值最大为1.2 m/s, 6月相差较小, 为0.4 m/s;年平均风速新站比旧站偏大0.9 m/s。月最多风向新旧站不同;年最多风向新站为NNE, 而旧站为NE, 且年风向频率新站小于旧站。

2.5%最大 (极大) 风速、风向

由表6可见, 安庆站月最大风速新站明显大于旧站, 偏大范围在2.2~10.3m/s, 差值最大为10.3 m/s, 出现在3月;4、5、10、11月最大风速的出现日期新旧站一致。年最大风速新站比旧站偏大6.4 m/s, 未出现在同一天。月极大风速除4月、12月新站小于旧站, 其他月份新站均大于旧站, 年极大风速新站比旧站偏大0.9 m/s, 也未出现在同一天。

2.6%深层地温对比分析

表7显示, 新旧站40 cm地温月平均差值范围为-1.2~2.6℃, 1、2、12月新站低于旧站, 其他月份新站高于旧站, 差值最大的为8月份, 达2.6℃;新旧站80 cm地温月平均差值范围为-1.5~2.6℃, 1、2月新站低于旧站, 其他月份新站高于旧站, 差值最大的为8月份, 达2.6℃;新旧站160 cm地温月平均差值范围为-2.2~1.5℃, 1~4月新站低于旧站, 其他月份新站高于旧站, 差值最大的为1月份, 达-2.2℃;新旧站320 cm地温月平均差值范围为-2.4~0.5℃, 1~7月新站低于旧站, 其他月份新站高于旧站, 差值最大的为1月份, 达-2.4℃。40 cm地温年平均温度新站低于旧站, 80~320 cm地温年平均温度新站高于旧站。

3%新旧站址各气象要素的差异原因分析

3.1%新、旧站周围环境不同

旧站址位于城区, 由于旧站周围建筑物逐年增加, 人口活动日益密集, 居民生活、交通运输所排放出的CO2等温室气体直接增暖了大气, 较强的热岛效应导致气温升高;而新站位于城郊山坡上, 远离居民生活区, 受人类活动影响较小, 观测场地势较高, 四周无影响观测场的障碍物遮挡, 气流畅通, 使得新站比旧站气温偏低, 湿度偏大, 风速偏大。

3.2%新、旧站下垫面性质不同

由于新旧站所处的地形和土壤的结构不同, 导致新旧站深层地温的差值不一致, 地形和土壤结构不同对新旧站的气温、湿度差异也有一定的影响。

3.3新、旧站海拔高度不同

根据风速随高度增加的规律, 新、旧站海拔高度相差42.2 m, 是造成新站风速大于旧站的原因之一。在近地面层, 气温随海拔高度的升高而降低, 气温随海拔高度变化可按照平均温度垂直递减率0.65℃/100 m[3]来计算, 得出新站气温下降0.27℃左右, 其结果与所统计的实测差值有差异, 说明新旧站气温的差别不仅仅是由海拔高度变化引起的, 还受观测场所处的周围环境等因素影响。

4%小结

新旧站月平均气温差值为-0.4~-1.1℃, 月平均最高气温差值为-0.1~-1.2℃, 月均最低气温差值在-0.5~-1.8℃;月极端最高气温差值范围在-2.0~0.9℃, 月极端最低气温差值范围为-3.2~-0.4℃, 年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温新站均低于旧站;新旧站年极端最高气温新站高于旧站, 出现日期不同;年极端最低气温新站明显低于旧站, 出现日期相同;新旧站月平均相对湿度差值范围为-1%~12%, 月最小相对湿度差值范围为-4%~17%, 年最小相对湿度新站低于旧站2%, 出现月份日期均不同。新旧站月平均风速差值范围为0.4~1.2m/s, 月最大风速差值范围在2.2~10.3m/s, 年平均风速、年极大风速新站比旧站偏大0.9 m/s。新旧站40 cm地温月平均差值范围为-1.2~2.6℃, 80 cm地温月平均差值范围为-1.5~2.6℃, 160 cm地温月平均差值范围为-2.2~1.5℃, 320cm地温月平均差值范围为-2.4~0.5℃。40 cm地温年平均温度新站低于旧站, 80~320 cm地温年平均温度新站高于旧站。

通过对安庆国家基本气象观测站2013年新旧站址对比观测期间气温、湿度、风、深层地温等资料的统计对比分析, 发现由于新、旧站址周围环境不同、下垫面性质不同、海拔高度不同, 使得新站与旧站观测数据有一些差值存在, 新旧站址气象要素的差异为新旧资料的使用提供一定的订正依据;为了资料能更好地延续和应用, 提高保护探测环境的警惕性和紧迫感, 避免探测环境再次遭受破坏就变得更为重要。

摘要：利用2013年安庆国家基本气象观测站新旧站的气温、相对湿度、风、深层地温等资料, 对安庆气象站迁站观测资料进行统计对比分析, 总结了新、旧站址各气象要素差值的形成原因, 认为新旧站址周围环境不同、下垫面性质不同、观测场海拔高度不同是造成观测数据有一定差异的主要原因, 为国家基本气象站的资料序列延续和订正提供参考, 为有关气象科技服务提供新、旧站址气象资料差异性订正依据。

关键词：迁站,对比观测,差值,原因分析

参考文献

[1]中央气象局.地面气象观测规范[M].北京:气象出版社, 2007.

[2]刘建洁, 周明辉, 罗飞海, 等.宁远气象站迁站对比观测数据分析[J].现代农业科技, 2010 (20) :20-21, 26