自动站与常规站温湿度观测记录对比分析
自动与人工观测数据的差异
自动与人工观测数据的差异摘要通过分析2008年自动站与常规站两种不同观测手段之间的差异得出：由于观测仪器设备自身存在的偏差和观测数据的时间差异的影响，日平均气温自动站比常规站高0.135℃，且在清晨这种差异将增大，晚间差异将减小。
气温对比差值与天气现象关系较小。
关键词自动站；人工观测；差异0 引言自动气象站能自动观测大气状况并储存地面气象要素的气象仪器。
为提高气象站对大气监测能力，2001年我国启动了大气监测自动化工程，但投入气象业务使用后，所得的气象监测要素却与人工监测数据存在差异。
分析其原因，在自动气象站监测数据与人工监测数据存在较大差异时，确定差异因素是由于仪器故障还是由于各是不同对象监测体所造成的，为提高气象监测精确率，有必要对自动气象站与人工观测差异进行分析，这是气象业务的需要，也是确保自动气象站监测数据准确的必要措施。
1 资料与方法1.1 资料本文所用资料为2008年山东省龙口市的观测点数据，数据包括人工地面气象观测数据和自动站地面气象观测数据，两者数据格式一致，均采用《地面气象观测数据文件和记录簿表格式》。
山东龙口是国家基准气候站，其观测资料包括了气压，气温，相对湿度，云量，降水量，风，浅层地温，深层地温以及日照时数，其中除降水量外均为每日24次正点观测值。
1.2方法本文所用方法为简单统计方法，主要通过计算对比差值来分析差异。
对比差值（Ai-Ui）是自动观测值与人工站观测值之差，直接反映了人工和自动站之间的偏差。
对比差值平均值：X=∑（Ai -Ui）/n其中Ui 为第i 次人工观测值，Ai为第i 次自动站观测值，n为观测次数。
对比差值应保持在±0.2℃之间，否则认为偏差超出正常范围。
2 数据分析2.1 年平均气温对比差值年平均气温对比差值为0.135℃，年最高气温对比差值为0.067℃，均在±0.2℃之间；年最低气温对比差值相对偏大，为0.428℃。
2.2 逐月平均温度对比差值月平均气温对比差值和月最高气温对比差值均在±0.2℃之间。
2005年—2019年自动站与人工站相对湿度对比分析
6 月—7 月;最 大 月 份 粗 差 率 达 99% ,出 现 在 2005
加大。
2010 年、
2015 年—2019 年月粗 差 率 较 好,最 大 月 粗
2008 年 4 月 20 日,当 天 无 任 何 天 气 现 象,只 有 高
10 ℃ 以上,人工 站 不 存 在 湿 球 溶 冰 情 况,且 一 段 时
4
.1
.3 人工站冬季湿球溶冰“不准”是造成两者差值
站,
2012 年 12 月相对湿度差值 变 为 负 值,自 动 站 日
平均相对湿度小于人工站。
大的另一个主要原因。湿球溶冰要求观测当时风速与
湿度合理配合,
溶冰时间相当,湿球表面充分吸收水分
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2023 年 5 月
第 9 期 总第 523 期
May2023
No.
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523
内 蒙 古 科 技 与 经 济
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2005 年 —2019 年自动站与人工站相对湿度对比分析
孙晓宇1,张俊茹2,付焱焱3,于宛男1
总第 523 期
内 蒙 古 科 技 与 经 济
等有关,
有一项不符合可能造成湿球示值不准确,从而
计算出的湿度亦不准确,
出现较大的系统误差。
气温在 -10.
0 ℃ 以下时,人工站采用毛发湿度
表测湿。由于毛发 的 伸 缩 特 性,人 工 观 测 造 成 的 误
自动气象站与人工站观测数据差异原因分析
自动气象站与人工站观测数据差异原因分析【摘要】根据自动观测仪器和人工观测仪器的结构、原理及获取气象数据的方法，结合台站在实际应用中的具体情况，解析两者差异及误差的根本原因，并对自动观测和人工观测两种观测模式的优缺点进行对比，提出确保自动观测数据“三性”的措施。
【关键词】自动站人工站差异误差分析我国是最早进行气象观测的国家，很早就进行了风、云和雨的观测，但最初只是一些经验性的，并没有定量性的观测。
随着科学认识和技术的发展，观测气象要素的仪器相继出现，促进了气象站的建立和气象网的形成。
最初的地面观测仪器，由于结构较为简单，操作也比较方便，仪器本身比较稳定，故障率低，价格较为便宜，故一直沿用至今。
但由于制作仪器的工艺、所采用的材料、仪器的机械误差和人工观测中人为的因素的影响，故所观测的资料精度不够高。
且用这些仪器观测，时间密度有限，观测员的劳动强度大，出错的几率也大。
随着技术的进一步发展，地面气象观测的测定方法日趋多样化，逐步从人工观测向直接感应的观测方法过度。
逐步建立了自动观测气象站，成立了自动气象站网。
1 自动观测与人工观测数据差异原因分析气象观测在测定气象要素时，采用的是间接测量的方法。
自动气象站与人工站是采用两种不同的测量方法和技术，即使在仪器完全正常和性能良好的情况下，观测所得的数据绝大多数还会存在些差异。
自动观测与人工观测数据的差异主要是因为两者在观测仪器的原理、观测的时间和观测的样本等方面存在不同，因此必然存在着不可避免的差异。
抛开仪器性能的差别不说，单从观测的时间和观测的数据样本就差别很大。
人工观测在规定的几分钟内进行读数，而自动站有采集器时钟定时采集，时间上的误差仅在几秒钟之内；人工观测数据样本不可能进行得太多，每次进行一次读数，每天观测次数有限，而自动站采集数据，时次可以很密，采样速率可以达到秒级。
比如压、温、湿等每分钟采样6次，去掉最大值和最小值，求4次算数平均。
风速、风向每秒钟采样一次，以1秒钟为步长，求算出3秒钟、1分钟和2分钟的滑动平均值，再以1分钟为步长，求算出10分钟的滑动平均值，这就比人工观测精确得多。
自动站与人工站地面温度观测数据的差异分析
１３ ６
自动站 与人工 站地 面温度 观测 数据 的差 异分析
金 乾林
（ 博爱 县气象局 ， 河南博爱４ ４ ５ ５ ４ ０）
摘 要： 对博 爱县 气象观 测站２ ０ 年 自动站 与人 工站的地 面最 高 、 ９ ０ 最低温度 自动 站与人 工站数据 的差值进行 统计
大。
全 年 各 月 地 面 最 高 温 度 的 最 大 正 差 值 为６７ ， ． ℃ 差
值 范 围在 ０３～ ６７℃； 月 地 面 最 高 温 度 最 大 负 差 值 ＿ ． 各 为一 ．￣ 差值范 围在一 ． ４６Ｃ， ０３～一 ．￣ 振 幅在一 ． ４６Ｃ； ４６～６７Ｃ； ．ｏ
月 平 均 地 面 最 高 温 度 自动 站 数 据 一 般 大 于 人 工 站 数 据 。
土壤状 态不 变的情 况下 ， ４ 地 温明显 增加 时 ， 面最高 当２ ｈ 地
温度 自动站 与人 工 站逐 日差 值也 明 显增 大 ； ４ 地 温 明 当２ ｈ 显减小 时 ， 面最 高 温度 自动站 与人工 站逐 日差 值 也明显 地 减 小或 为负差 值 ， 明月极 端地 面最 高气 温也 是 自动 站数 说
度差 值 明显小 于松 土前 等特征 ， 明 了在两种 测温 仪器环 说
境差 异很小 或完全一致 的条 件下 ， 其差值也 很小 。
１８ 地 温 场 土 壤 疏 松 状 况 的 差 异 ．
差 值 为～ ． ｏ 差 值 范 围 在 一 ． ～ 一 ． ； 值 振 幅 １５ Ｃ， ０３ １５℃ 差
站 数 据 大 于 人 工 站 数 据 ， 差 值 是 指 自动 站 数 据 小 于 人 负
浅析气温观测数据自动站与人工站的差异分析
浅析气温观测数据自动站与人工站的差异分析摘要分析自动站与人工观测资料的差异和特征,了解自动站观测数据的准确性,对于保证自动站的单轨运行,提高气象要素气候序列连续性以及气候统计的可靠性有着重要作用。
主要通过对镇平县气象观测站2009年1—12月的全年资料分析,最高、最低气温自动站与人工站数据的差值规律及特征分析,主要原因是自动站与人工观测两者测温原理不同由于水银温度表和自动气象站铂电阻测温仪对温度变化反映的灵敏程度不同造成温度差异,并提出了相关措施。
关键词气温;观测数据;自动站;人工站;差异分析0引言为了提高大气监测能力,我省从2005年启动了大气监测自动化系统一期工程。
由于自动站与人工观测两种观测体系的观测原理、观测采样时间有所不同,可能会导致观测结果上的差异。
这种差异将影响我国气温资料序列的均一性。
从而影响天气预报和气候变化研究的结果。
如何把差异的大小控制在气象业务所允许的范围内,以确保历史观测资料的连续性是自动站观测资料应用上面临的问题。
根据镇平县气象观测站2009年自动站与人工站的观测数据显示,所有基本气象观测资料均存在不同程度的差异,尤其是地面最高、最低气温的差异最大。
为了减少误差,促进人工观测向自动观测的平稳过渡,本文选取博爱县气象观测站2009年1—12月自动观测和人工观测的最高最低气温及地面最高最低温度资料作样本,对自动站和人工站观测数据进行对比分析,探讨两者的差值特征,分析造成差异的主要原因,以便于总结经验,减少观测误差。
1温度观测数据自动站与人工站的对比为了分析自动站与人工站观测数据差异的原因,我们对2009年逐日最高、最低气温,地面逐日最高、最低温度进行了统计,并从各月挑出最大正差值、最大负差值及月平均差值进行综合分析(注:差值=自动站数据-人工站数据,正差值是指自动站数据大于人工站数据,负差值是指自动站数据小于人工站数据;月平均差值=自动站月平均数据-人工站月平均数据);又统计分析了差值绝对值的月平均(即:|T自-T人|月平均)情况。
自动站和人工观测气温资料的对比分析
合 使 用 ， 其 在 实 际 业 务工 作应 用 当 中差 异 客 观 定 量 化 。 使
关键词 ： 自动 站 ； 人工 观 测 ； 温对 比分 析 气 中图 分 类 号 ：４ ６ Ｐ １ 文 献 标 识码 ： Ｂ
程 度 的 均 方 差 是 否 存 在 显 著 性 差 异 ， 果 它 们 之 间 如
的差 异 在 气 候 统计 学 允 许 的范 围 内 ， 说 明这 两个 则 资料 序 列 的 总体 分 布是 一 致 的 ， 它们 之 间 的数 据 可 以混 合 使用 ； 则 ， 存 在显 著 差异 ， 须对 新 资料 否 就 必
通 过 对 自动 站 和 人 工 观测 气 温 资 料 的 对 比分
２ ０ 年 山 西 省 洪 洞 县 自动 气 象 站 建 成 并 投 入 ０４ 业务运 行 ， 自动 站 资料 与常 规 人工 观测 资料 之 间 的
差 异 一 直 是 业 务 人 员 关 注 的 焦 点 。 者 之 间 的 差 异 二
均离差 可 以作 为总 体数学 期 望 和均方 差 的无偏 估计
系统 “ 三站 四网 ” 的建设 ， 足经济 社会 的发 展需 求 ， 满 越来越多的 自动气象站投入到气 象观测 业务 中 。
观测 的２ 时定 时 、 ０ 日最 高 、 日最 低气 温 资 料 ， 经过 初 选对 １５ 数据 进行 对 比 、 １组 统计 分析 。
２ 对 比分析
析（ 表 １， 见 ） 自动 站 与人 工观 测 气 温 的平 均０ １ Ｃ范 围 内 ， 大 平 均 差 值 为２ ０ ．２ｏ ．５ｏ 最 ０４
测量温湿度的两种方法测量结果分析
19. 3 21. 2
19. 5 18. 3
23. 5 22. 0
17. 6 18. 8 18. 3
19. 9 21. 8 22. 6
18. 0 18. 3
22. 5 22. 8
18. 4 20. 3
20. 6 23. 3
20. 6 21. 9
24. 4 25. 4
22. 9 22. 4
25. 4 24. 7
85
97
78
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78
19. 4
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71
15. 6
由表 1 中数据生成两组数列: 人工监测日平均 温度 x 和自动站监测日平均温度 y 。
x : { 24. 6, 21. 6 , 22. 0, 21. 9, 24. 4, 24. 7, 25. 5, 25. 6, 24. 9, 22. 1, 22. 8, 22. 8, 21. 0, 18. 2, 19. 4, 19. 4, 18. 4, 17. 5, 18. 9, 18. 1, 18. 0, 17. 8, 18. 5, 20. 6, 20. 8, 21. 9, 22. 9, 22. 2, 19. 4, 20. 5, 21. 2}
遂溪自动气象站与人工站温湿度、气压值的差异
２ ０ ） 日最小 的月 平均值 。 自动站温 湿度 、 Ｏ： 、 ０ 气压值 为正
点时刻的实时观测值 Ｊ常规人工站取 自正点观测时次 ，
前的第 ４ ６ ８～ ０分的实时观测值 …。 温湿度 、 气压 的差值定义 为 ： ＝自动站数值 一人工 △
站数值 ， 反映 了 自动站 与人工 站观测值 之间 的偏 差大小 。
值 ， 对 湿 度 的 ４次 定 时 观 测 （ ２ Ｏ 、 ８ ０ 、４ ０ 和 相 ０ ：Ｏ ０ ：０ １ ：０
随着科 学技术 与气 象现代 化建 设 的飞跃 发展 ， 为落 实“ 三气象 ” 理念 的新 要求 ， 进一步推进综 合观测 系统“ 三 站四网” 的建设 ， 足经 济社 会 的发展 需求 ， 来越 多 的 满 越 自动气 象 站 投 入 到 气 象 观 测 业 务 中。２ ０ ０ ７年 遂 溪 县 ＤＺ Ｚ １—２自动气象站 （ 以下 简称 “自动站 ” 建设并 投入 ） 业务试 运行 ， 自动站资 料与 常规人 工观 测资 料之 间 的差 异一直是业务人员关 注的焦 点 。二 者之 间 的差 异是 否显著 ， 系着 以后 能否单 轨运行 及两 者资 料能 否合并 关
一
化较 冬春季大 ， 此时 自动站和人工站气 温差 值增 大 ， １ ５～１
月 ０ ：０差 值 平 均 为 ０ ２℃ 。１ ０ ８ｏ ． ４：０差 值 变 化 基 本 同
收稿 日期 ：０ ８— ３—１ ２０ ０ ２
０ １ｑ 而冬春差值 为 ０ ０℃ 。 ． ｃ， ． 日最高温度在 夏秋 季 比冬春 季 的差值 变化 较 平缓 ，
℃
表 １ 遂溪 ２ ０ ０ ７年 自动站与人工站气温月平均值的差值
以 冬 春 季 （ ２月 ～次 年 ４月 ） １ 和夏 秋 季 （ ５—１ １月 ） 为
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自动站与常规站温湿度观测记录对比分析
摘要从统计学角度出发，对会同县自动站和常规站在2010年得出的643组观测资料进行详细的比对和质量评估，最终得出了不同天气状况下两者在变化规律、频率分布规律和时间变化规律上具有一定的差异性。
同时，从气象学角度入手，分析2种观测站产生这种差异的原因。
关键词自动站；常规站；温湿度；记录比较
自动站是现代气象遥测化水平提升的重要标志，在同等条件下，它可以提高常规气象要素观测的密度，与常规站比较，具有不受时空和人为操作因素影响的优势，同时还可以降低劳动人员的工作强度和成本。
通过对国内外业界的了解发现，多数研究人员分析的自动站和常规站的温湿度观测数据资料，大都站在多站点、多要素的角度，对站点附近的阳光辐射强度、地理位置因素和观测时所采用的手段措施等进行整体研究，纯粹对影响某一站点观测结果的其中一个因素的分析却很少[1]。
1 常规站和自动站温湿度观测结果的异同
为使研究结论更具权威性，特选取会同站近几年间气象复杂程度高、对比观测资料尤其齐全的2010年观测资料作分析样本，并把日间（9：00和15：00）和夜晚（21：00和3：00）的风速和云量数据信息按照统一的标准进行分类：当风速≤1.5 m/s时为无风，风速≥3.5 m/s时有风；总云量≤1.8为无云，总云量≥7.9为有云。
结果共获得温湿度样本643组。
1.1 均值及标准差分析
对2010年643组温湿度样本统计分析结果表明，白天时，不论什么天气状况，常规站的温湿度均值均小于自动站，有风有云都会使差值变小；夜晚时则不同，有风有云都会使温湿度差值减小，使得自动站温湿度都小于常规站。
至于温湿度的标准差，不管是白天有风无云还是夜里无风有云，常规站的标准差值都大于自动站的标准差值[2]。
以上信息可以表明：这2个观测站点的系统运行情况都比较正常。
1.2 温湿差频率分布
对2010年的643组温湿差数据资料进行处理分析表明，温湿差范围处于-1.50～0.85 ℃，其中处于±0.15 ℃之间的样本数据占75.1%，处于±0.25 ℃之间的样本数据占88.10%，差值0的样本数据分别为46.77%、19.81%、33.42%。
由此可以看出，自动站和常规站正负温湿差分布趋于正态分布，数据基本上在可接受的范围内。
1.3 温湿差均值和标准差的不同
1.3.1 日变化。
将2010年的643个温湿差数据按照观测时间9：00、15：00、21：00和3：00 4个时间段来归类，得出相关的均值和标准差。
结果显示，均值随着时间的变化依次呈现从小→大和从大→小的规律性变化，正值都在白天，夜晚都是负值。
标准差则随时间呈现从大→小→大→小的规律性变化，而均值差异不明显，这表示2种站点的系统运行还算稳定。
1.3.2 年变化。
把会同站2010年的温湿差信息按照月份排序，分别计算出月均值和月标准差。
可以得出：温湿差月均值1—8月均为负值，9—12月均为正值。
3—6月和9—11月温湿差均值变化则比较稳定，1、2、7月的变化最为激烈，这说明在应对复杂气象的能力上，2种站点的观测系统略显不同；另外，3、5、8、11、12月标准差偏大，说明这些月份温湿差分布差距明显。
2 差异原因分析
将643组数据划分为4个类别，即无风且无云220组、无风但有云271组、有风却无云43组、有风又有云89组，接着分别算出它们的温湿差均值和温湿差标准差。
全部数据结果显示：温湿差均值和标准差分别为-0.007 7、0.549 ℃，温湿差均值和标准差均出现了从由小→大，再由大→小的规律。
2.1 观测原理和方法产生的不同
有风有云天气条件下，白天、夜晚和全天温湿差标准差表明，温湿差分布相对较为集中，并且白天气温湿度变化比夜晚强烈。
有风有云天气下，其他因素影响最小，观测原理和数据采集方法导致了白天、夜晚和全天温湿差均值出现不同[3]。
2.2 阳光辐射程度导致的不同
当有风无云和有风有云天气时，阳光辐射引起白天、夜晚和全天温湿差均值之差和环境差异影响可忽略不计。
阳光充足、无风时的温湿差使得全天温湿差均值很大。
另外，白天、夜晚和全天标准差说明温湿差即使很大，但分布还是较为均匀，表明这2种站点观测系统的性能很可靠。
3 结论
（1）白天温湿差都>0，晚上温湿差都<0，同时有风、有云时都会使其数值偏小，说明温湿差受天气状况影响并不大；白天的温湿差标准差大于晚上，白天温湿差分布没有晚上的平缓。
（2）温湿差频率分布研究表明，正负温湿差近似服从正态分布，且差值基本可接受。
（3）温湿差均值日变化规律呈白天正值，夜晚负值，从大到小再到大分布；
标准差值都很小，且遵从大→小→大→
小的规律。
（4）研究结果显示，温湿差主要是由于站点观测原理手段、太阳辐射强度和空间地域环境等差异造成的。
原理手段属于系统上的偏差，而太阳辐射强度偏差则具有很强的随机性。
4 参考文献
[1] 陈丽红，周颖.南昌自动站和人工站温度观测结果差异分析[J].气象水文海洋仪器，2012，29（3）：26-30.
[2] 刘苈今，李毅.自动站与人工站气象观测数据差异浅析[J].云南大学学报：自然科学版，2011（S1）：253-258.
[3] 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.。