合作人工与自动气象站气温观测差异分析及订正方程研究

自动气象站已成为今后我国地面气象观测的发展主流,将逐步取代人工观测。人工观测与自动观测之间不可避免的存在着观测差异,这种差异对历史气象资料的连续性提出了挑战。因此,对比分析两个观测系统之间的差异及两个序列间订正方程的建立是非常必要的。结果表明,合作气象站两种观测数据序列中,自动站日最高和最低气温系统性偏低于人工观测值,平均气温则反之。在分析两个数据序列差异的基础上,建立了各季的气温订正方程。订正后两个序列的差值明显减小,效果良好。     

龙口自动站与人工站观测气温的对比分析

 利用龙口市国家基准气候站2008年自动站与人工站的气温平行观测资料,对比分析了自动站与人工观测的气温差异特征,探讨了差异与气象要素之间的关系.结果表明:①自动站观测气温基本高于人工观测气温;夏半年的差异较大,冬季差异最小;白天的差异较大,夜间的差异较小.②测温元器件的器差(系统偏差)与观测时间的不一致性是存在差异的主要原因.③气温较低时对比差异较小,气温较高时差异较大;当日平均气温在0~10℃时对比差异随温度的升高显著增大;随着风速的增大气温对比差值呈显著的减小趋势;云量及降水量与气温对比差的关系不显著.     

莆田市日照自动观测与人工观测数据对比分析

利用莆田市三个国家气象观测站(莆田58946,仙游58936,秀屿58938)在日照平行观测业务期间的日照和云量观测资料,分析研究日照自动观测与人工观测的数据差异.结果表明,相比于暗筒式日照计,光电式数字日照计的感光灵敏度更高,易造成在日出后和日落前太阳直接辐射较弱的时刻日照自动观测值比人工观测值高的现象;受观测员主观...     

东北地区气温分布的回归分析

利用东北三省27个观测站的地理信息及1971～2000年的气温资料,分析了东北地区气温的分布规律,得出东北地区气温随纬度、经度及海拔高度的关系.在该区内,纬度每增加1°,7月平均气温减少0.23℃,1月平均气温减少1.64℃,年平均气温减少0.82℃;海拔高度每增加100米,7月平均气温减少0.7℃,1月平均气温减少0.8℃,年平均气温减少0.53℃.     

东北地区气温分布的回归分析

利用东北三省27个观测站的地理信息及1971～2000年的气温资料,分析了东北地区气温的分布规律,得出东北地区气温随纬度、经度及海拔高度的关系。在该区内,纬度每增加1。,7月平均气温减少0.23℃,1月平均气温减少1.64℃,年平均气温减少0.82℃;海拔高度每增加100米,7月平均气温减少0.7℃,1月平均气温减少0.8℃,年平均气温减少0.53℃。     

东北地区气温分布的回归分析

利用东北三省27个观测站的地理信息及1971～2000年的气温资料,分析了东北地区气温的分布规律,得出东北地区气温随纬度、经度及海拔高度的关系。在该区内,纬度每增加1。,7月平均气温减少0.23℃,1月平均气温减少1.64℃,年平均气温减少0.82℃;海拔高度每增加100米,7月平均气温减少0.7℃,1月平均气温减少0.8℃,年平均气温减少0.53℃。     

南昌市2006-2008年人工与自动测湿对比观测分析

通过对南昌市2006-2008年人工干湿球湿度和自动站湿敏电容湿度数据进行较全面的对比分析,得出自动站湿度比人工湿度更精确的基本结论。     

大气中CO2浓度对北京气温影响的回归分析

应用回归分析，论证了世界人口激增是导致大气中CO2浓度增加的根本原因．CO2浓度的增加对北京最玲月一月份平均最低气温增温效应显著，对年平均气温增温效应次之，对最热月七月份平均最高气温增温效应不明显．     

近50年绥中气温变化分析

利用1956-2005年绥中气温资料，采用直线回归方程和滑动平均方法，分析绥中50年来的气温变化趋势。结果表明：年平均气温和春、夏、秋、冬四季气温变化均呈上升趋势；各季节变化幅度不同，冬季上升幅度最大，夏季最小；以80年代后期为界分为冷暖两个阶段。     

城市市中心与郊区气温变化趋势对比分析

城市中心与市郊的气象因子差异会对气象历史资料产生影响,观测对比分析两地的气象因子可有助于我们对这一特定历史时期的气象资料做出评价．2007年1—7月,选取位于肥城市市中心的原大气观测场与位于市郊的新大气观测场作为对比,在两地分设同型号的自动气象观测站,对期间两站址包括气温等气象要素因子同步进行了对比观测实验．分析发现,市中心与市郊两地气温变化趋势一致,两地气温存在显著的正相关,但两地气温数据存在明显差异,市中心观测站气温统计偏高．通过对样本资料作假设统计检验,发现两地气温数据资料已经不适合合并计算,要得到期间较准确的代表当地气温记录,最好在使用前做出必要订正,以消除“城市热岛效应”方面的影响．     

自动站与人工站相对湿度观测在不同气象条件下的对比分析

自2000年以来,相对湿度等常规气象要素的人工观测逐渐被自动观测所取代,为了了解两者具体的偏差情况,文章选取全国8个长期保留人工观测的国家基准站2007—2014年的相对湿度平行观测资料对其多年平均偏差、偏差标准差等进行了统计分析,并详细分析对比差值在不同气温、湿度及风速条件下的差异特征.研究发现,大多数站点的自动观测与人工观测相比,两者有一定的"系统偏差",相对湿度的自动观测存在偏干的现象,年平均在4%以内,但两者的稳定性较好.低温条件下,两种观测的对比差值最大,高温次之,中等温度条件下,二者之间的差值较小.相对湿度小于80%时,两者的差均为正,自动观测相对湿度偏干,整体差异不大,最大在7%左右.相对湿度35%时差异达到最大,之后该较大差值一直持续到90%左右,差异变化不明显,相对湿度达到95%以后差异明显减小甚至为负;风速对两种观测对比差值的影响比气温、相对湿度的影响小,随着风速的增加,两者之间的差异减小,整体差异基本以正值为主,人工观测的相对湿度值更大一些.     

人工观测和器测能见度资料的对比分析

本文通过对张北国家气候观象台2004年至2007年器测能见度和人工观测能见度资料的统计分析,对两种不同观测手段的差异进行了对比,按照季节、相关气象要素和天气现象等情况,详细分析了两种观测数据资料的差异,结果发现:在测站观测到有视程障碍现象时,人工和器测能见度的累年平均差值最小,观测结果最接近;晴天总云量0～3成时,人工和器测能见度的累年平均差值最大,观测结果相差最大。     

自动站数据与人工观测数据粗差原因分析

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。     

地面最高温度自动观测与人工观测数据的差异分析

在日常的地面气象观测中,自动与人工两种观测技术体制所获取的气象数据之间存在差异,自动气象站的地面最高温度观测值与人工站地面最高温度表的观测值之间的差异相对更大,正确的分析产生这些差异的原因,对于观测数据的使用及仪器性能的判定有重要的作用,本文从实际工作出发,分析了两者产生差异的几种原因。     

乌兰乌苏站自动观测与人工观测温、湿度数据差值分析

<正>自2004年起石河子垦区陆续建成并投入使用了一批自动气象站,自动观测数据与人工观测数据之间有一定的差异,而人工观测仪器早已被使用了很多年,也得到了气象工作者认可。本文拟通过对2006年1月~2006年12月乌兰乌苏站CAWS600型自动气象站与人工观测的温度、湿度数据进行差值分析,并初步分析它们之间产生差异的原因。     

四川德阳新旧观测站气温观测资料对比分析

通过对德阳站迁站前两年新观测场与旧观测场的气温观测资料的对比分析,可以看出,平均气温和最低气温,新观测场比旧观测场低,但各月偏低的程度不同;最高气温总体来说,新观测场比旧观测场低,但有个别月份差值趋势不一致。通过假设检验分析,两站的平均气温、最低气温、最高气温整体差异不显著,采用新观测场地的气温资料能反映旧观测场地的气温变化情况。     

DYYZⅡ型自动站与人工观测气温、地温的对比分析

通过对我局2004年DYYZⅡ型自动站与人工观测站两种定时气温记录和最高、最低气温和定时地温记录和最高、最低地温记录的对比分析,结果表明,自动站与人工站气温与地温记录值存在差异,并分析存在差异的原因。     

自动站与人工站气象观测数据差异浅析

运用自动与人工观测差异评估方法,对安宁站2006年至2007年自动与人工观测资料进行分析评估,并进一步探索其差值存在的原因.人工观测转为自动观测后,数据保持了完整性和连续性,自动站与人工站观测数据之间存在的差值主要是由于仪器观测原理差异、观测时空差异、采样方式差异与人为因素等原因造成的,这种差值在允许的范围之内.通过分析,发现自动观测数据优于人工观测数据,更能反映大气的真实状况.     

渭河流域气温与蒸发量时空分布及其变化趋势分析

应用Mann-Kendall统计检验方法,根据渭河流域19个气象站点的气温和蒸发量资料,分析了渭河流域1958—1999年年平均气温和蒸发量的时空分布及其长期变化趋势.结果表明,渭河流域近40年来气温逐渐升高,空间上表现为从西北部向东南部逐渐增加的分布规律.蒸发量随时间增加而逐渐减少,在空间上呈现出明显的从北部向南部逐渐减少的分布规律,近40年来渭河流域年平均蒸发量Mann-Kendall倾斜度β等值线分布呈现出明显的从东南向西北逐渐减少的趋势.初步讨论了两者之间的关系,渭河流域近几十年气温高的地区蒸发量反而小,气温低的地区蒸发量大,其原因和机制值得人们进一步探讨和研究.     

重庆气温资料均一性检验和订正的初步分析

利用惩罚最大T检验并结合元数据对重庆34个台站年平均气温资料进行了均一性检验和订正,结果表明该方法能够很好地应用于重庆年平均气温资料的均一性检验;重庆年平均气温资料的非均一性在空间上普遍存在,东北部最为明显;迁站是影响其非均一性的最重要的因素,仪器变动的影响也不容忽视;相较订正前,订正后重庆年平均气温资料的整体质量和连贯性明显要好,线性趋势空间分布更为合理,消除了个别台站线性趋势明显异常的情况;最后建立了建站至2010年重庆34个台站均一的年平均气温资料序列,为准确地评估气候变化趋势和变率奠定基础.