自動氣象站信息分析與評估.pdf

1、自動氣象站(AWS)觀測資料是中尺度、短時效天氣預報不可缺少的重要資料源之一。但由于AWS觀測資料的特殊性，其質量問題不同程度地阻礙了它的使用。因此，AWS觀測資料的質量控制越顯重要。為了把實時自動氣象站觀測資料更好地用于科研和天氣預報服務，尤其是2008年奧運會氣象服務，從人工氣象站與自動氣象站觀測資料對比和自動氣象站觀測資料質量控制評估結果分析兩個方面對北京奧運自動氣象站觀測數(shù)據(jù)質量進行分析評估。 自動氣象站觀測數(shù)據(jù)質量控制

2、主要采用物理極值檢查、歷史極值檢查、內部一致性檢查、時間連續(xù)性檢查、空間一致性檢查等方法。通過質量控制分析可以看到：北京市氣象局的自動氣象站數(shù)據(jù)正確率氣壓約為94％，溫度和相對濕度正確率約為97％，其它均在98％以上；所有要素均沒有錯誤數(shù)據(jù)；缺測主要有兩種，一種是幾個要素缺測；一種是整個站點缺測。氣壓、相對濕度、2分鐘平均風向存在缺測次數(shù)較多；如果缺測具有連續(xù)性而且各要素均有缺測，則可能是觀測站點停電等原因造成。每種數(shù)據(jù)均有遲發(fā)，而且數(shù)

3、據(jù)組數(shù)均為2037次，約為2％，說明數(shù)據(jù)遲發(fā)，不是觀測站觀測數(shù)據(jù)延遲，而是處理數(shù)據(jù)的服務器的性能有待提高或程序運行延遲，使得數(shù)據(jù)整體遲發(fā)。 人工氣象站與自動氣象站觀測資料對比評估主要是從人工觀測站與自動觀測站之間的差異進行分析，并使用缺測率、粗差率、一致率、風向相符率、降水量百分誤差、對比差值、不確定度等方法進行評估。通過評估對比可以看到：數(shù)據(jù)沒有缺測，氣溫和極大風的粗差率偏高；相對濕度的對比差值偏高；風向的一致率比較差。有無降

4、水的一致率達到了100％，自動與人工吻合的非常好，能夠很好地反應降水情況；10分鐘風向風速比2分鐘風向風速更接近人工觀測。 目前國內對實時自動氣象站質量控制的應用較少，評估氣象要素的主要是氣溫和降水。北京自動氣象站實時質量控制系統(tǒng)的建立解決了過去只能針對歷史數(shù)據(jù)的審核，無法實時審核頻繁的自動氣象站數(shù)據(jù)，大大減少了人工審核的工作量。本文綜合研究了北京實時自動氣象站質量控制系統(tǒng)和多要素的考核，分析和評估了北京服務于奧運的代表自動氣象

5、站數(shù)據(jù)質量情況。通過2007年奧運氣象演練期間的人工觀測與自動觀測站的對比評估和氣象要素的質量控制可以看到北京奧運自動氣象站能為奧運氣象服務提供完整可靠的氣象觀測數(shù)據(jù)。人工觀測與自動觀測的平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、氣壓、降水量、相對濕度、風速風向等氣象要素差異都在可以接受的范圍內，特別是人工站與自動站有無降水一致性達到100％，所以自動氣象站代替人工觀測站是可行的。但是也存在要素缺測和數(shù)據(jù)延遲問題。這個評估結果對于2008年奧運