气象地面观测数据质量控制分析
地面气象观测数据质量的影响因素分析及提升策略
地面气象观测数据质量的影响因素分析及提升策略地面气象观测数据是气象部门重要的数据源之一，对于气象预报、气候变化研究以及应对气候灾害等方面具有重要作用。
地面气象观测数据的质量受到多种因素的影响，对气象预测和分析的准确性和可靠性产生重要影响。
本文将对地面气象观测数据质量的影响因素进行分析，并提出相应的提升策略。
一、影响因素分析1. 人为因素：地面气象观测工作的人为因素是影响数据质量的重要因素之一。
包括观测人员的专业素质和操作技能、观测仪器的维护和校准等。
观测人员的专业素质和操作技能直接影响观测数据的准确与否，只有具备较高的专业素质和熟练的操作技能，才能保证观测数据的高质量。
地面气象观测仪器的维护和校准也是确保观测数据质量的重要环节，定期对仪器进行维护和校准，保证仪器的准确性和可靠性。
2. 气象仪器的选型和部署：气象仪器的选型和部署对地面气象观测数据质量有着重要影响。
合理选择和配置观测仪器，能够确保数据的准确性和可靠性。
在城市地区进行气温观测时，应避开建筑物和热源的干扰，选择空旷、无遮挡的地点进行观测，以避免产生误差。
3. 环境因素：环境因素是影响数据质量的关键因素之一。
气象观测数据的质量受到气象条件的影响，包括天气状况、气象要素的垂直分布和变化等。
天气状况对气象观测有着直接的影响，如强风、降雨等极端天气条件使得观测过程变得困难，容易产生误差。
气象要素的垂直分布和变化也对观测数据的准确性产生重要影响，例如大气温度的垂直递减率和湿度的垂直分布等因素都需要在观测过程中进行考虑。
二、提升策略1. 培训与质量管理：加强观测人员的专业培训，提高其观测技能和数据质量意识，使其具备较高的专业素质。
建立严格的质量管理体系，包括观测仪器的维护、校准和定期检查等环节，确保数据的准确性和可靠性。
2. 模型校正和数据同化：利用数值模型对观测数据进行校正和调整，提高数据质量。
通过将观测数据与数值模型数据进行同化，结合两者的优势，得到更准确、更可靠的气象数据。
气象学数据的质量控制与校正方法
气象学数据的质量控制与校正方法气象学数据的质量控制与校正是保证气象观测数据准确可靠的关键步骤。
本文将介绍气象学数据的质量控制与校正的方法和技术，以帮助读者更好地理解和应用这些数据。
一、质量控制方法1. 数据源监测：及时监测数据源的状况，包括传感器的工作状态、仪器的校准情况以及数据传输的可靠性等。
对异常数据进行及时识别和处理。
2. 临界值检测：设置合理的临界值范围，对超出范围的数据进行筛选或修正。
例如，温度传感器的测量范围为-50℃至50℃，超出此范围的数据可视为异常值进行处理。
3. 空缺数据填补：对于由于传感器故障等原因导致的数据缺失，采用插值等方法进行填补，以确保数据的完整性和连续性。
4. 异常值检测：采用统计分析方法或专业知识判断，识别和剔除异常值。
常用的方法包括3σ原则、箱线图分析等。
二、校正方法1. 仪器校准：定期对气象观测仪器进行校准，保证仪器准确可靠。
校准过程中可采用标准气象设备进行对比测量，修正仪器的误差和漂移。
2. 数据对比：将同一地区或相似条件下的不同观测站点的测量数据进行对比，发现和修正存在的偏差或异常。
此方法常用于降水观测等气象参数。
3. 物理模型校正：根据大气物理学原理和数学模型，进行对观测数据的推算和校正。
例如，结合流体力学原理对风速观测数据进行修正，考虑地形和摩擦等因素。
4. 动态校正：根据气象观测数据的时序特性，采用滑动窗口或滤波算法等方法，结合历史数据进行动态校正。
这样可以更好地去除季节性和周期性变化对观测数据的影响。
三、应用案例1. 温度数据校正：针对地面气温观测数据，通过仪器校准和物理模型校正，考虑日照、云 cover 和局地影响等，修正大气透明度引起的偏差，提高数据的准确性。
2. 降水数据校正：基于多个降水观测站点数据对比，对观测数据进行校正，识别和修正人为或仪器误差，并考虑地形和季节性变化的影响，提高降水数据的可靠性。
3. 风速数据校正：通过动态校正方法，结合历史数据进行风速数据的平滑和修正，考虑地形和季节性变化因素，提高数据的精确度和连续性。
地面气象观测数据质量控制方法
K e j i x i n y u a n在我国的一些地区纷纷建立了气象自动观测站，其中的气象观测数据量出现增长的趋势。
而气象观测数据的质量直接对天气预报和测报的准确性造成重要的影响。
在观测中使用数据质量控制的软件，同时在工作人员的配合下实现低错误信息的发现和分析，其对保障地面观测数据的准确性具有重要的意义。
本文阐述的主要内容是上地面观测数据质量控制的重要性，同时对地面观测数据质量的控制方式进行详细的阐述。
地面气象观测数据的获得是进行天气预报和预测的基础，同时也能进行防灾和减灾的指导。
然而在实际工作中，气象数据的测算是由多种因素共同影响的，在期间可能产生一定的质量问题。
所以，在实际的工作中国需要对气象数据的质量进行控制，不断提升数据的准确性和实用性。
!地面气象观测数据质量控制的意义气象观测数据的质量控制的主要内容有对观测数据进行分析和质量检查，同时对观测数据的质量进行记录，能够及时发现其中的错误并进行及时的修改。
在多数的情况下，地面气象观测数据的获得具有一定的程序，即收集、传输、编码和解码等，这些环节的气象观测数据可能存在一定的偏差。
所以，在气象观测数据的过程中始终存在着质量控制问题。
地面气象观测数据的质量控制不仅关系到系统的完善，同时还能够增强工作人员的责任心和使命感，实现观测质量提升的同时能够更好的让天气预报和预测为人民服务。
因此可以说地面气象观测数据的质量控制具有重要的意义。
"格式检查方法"#!文件首行（台站参数）检查第一，区站号是否和文件名中的区站号是一致的。
第二，信息表中的纬度和实际的纬度是否是一致的，最终的结束符是不是$、%，其中的长度是不是和规范中长度是一致的。
第三，站台信息中的经度和实际的经度是不是一致的，而最后的结束符是不是&、'，长度是不是和规范的长度是一致的。
第四，台站信息台中的的海拔的高度是不是和观测场中的海拔高度是一致的，同时长度是不是符合规范的要求。
地面气象观测数据文件质量控制方法
地面气象观测数据文件质量控制方法摘要从记录处理和质量分析入手，介绍了地面气象观测数据文件质量控制方法，以期确保自动站数据的可用性，形成准确、连续、记录处理符合要求的地面气象观测数据文件，为国家气象气候观测网提供第一手宝贵资料。
关键词地面气象观测；记录处理；数据文件；质量控制中图分类号 p416 文献标识码 b 文章编号 1007-5739（2012）21-0257-02气象观测所得到的数据是制作天气预报和气候预测的基础资料，其正确与否直接影响着天气预报和气候预测的质量[1-2]，然而资料质量受到观测仪器、观测技术、测站位置、观测时间等的影响，近年来随着综合观测系统的推进和气象服务的高标准要求，特别是区域站网的建设和应用，尤其是中国气象局对数据文件质量控制严格要求。
如何进行气象观测资料的质量控制，确保资料的代表性、准确性、比较性，是新形势下气象资料工作者迫切需要解决的科学问题[1]。
目前，国家级自动站实现自动观测气象要素有温度、湿度、气压、降水、地温、风向、风速；人工观测气象要素包括云、能、天。
该文从人工及计算机方面分析了地面气象观测数据a文件、j文件质量控制方法。
1 a文件缺测记录处理一般原则：首先是用整点前10 min记录代替，其次再用整点后10 min记录代替，再就是用人工观测值代替，最后才是内插，否则作缺测处理。
1.1 封面先与前一个月封面比校，重点检查有无迁站等变化项目否；地理环境必有，且2个以上要用“；”分开，注意风按照规范要求距地高度10～12 m，距平台高度应为6～8 m，总高度不少于10 m；在a文件中注意看首行参数有无错误，质量控制指示码及气压、风高度等各要素项目标识有无错误，如有人工和自动，则应为1。
1.2 降水上、下跨问题这是新入手的质量控制员最易忽视的，尤其体现在下跨降水为0 mm，这也是软件审核不出需要人工注意地方，在各类比赛中未给出下跨量但要注意当月最后一天雨持续到20：00要提出该疑问；上跨降水日期，降水量与上月报表仔细校对。
地面气象观测质量的影响因素及对策探析
地面气象观测质量的影响因素及对策探析地面气象观测是气象学的基础，其质量的好坏直接影响到气象预报的准确性和实用性。
然而，气象观测质量往往会受到多种因素的影响，影响气象数据的准确性和完整性。
因此，深入分析地面气象观测质量的影响因素，并采取对策加以改善，是提升气象预报质量、服务社会经济发展的重要措施。
影响因素一：自然因素1. 天气条件：不同的天气条件对气象观测数据的质量会有不同的影响。
例如，强风、强降雨、龙卷风等极端天气条件会导致气象观测仪器受损、数据受到干扰等问题。
2. 气象台址环境：气象台址所处的环境也会影响气象观测数据的质量。
例如，气象观测点周围的建筑物、树木、地形等自然条件都可能影响气象观测仪器的放置和数据的采集。
对策：增强气象站点的建设力度，选址时要考虑天气条件和自然环境，尽量使站点不受外界的影响。
1. 气象观测人员的素质：气象观测人员的观测经验、观测技能、工作态度等因素都会对气象数据的准确性和完整性造成影响。
2. 气象观测仪器的维护保养：气象观测仪器的正常维护保养对保证数据质量也至关重要，如果仪器不能及时调整，其数据的准确性就会受到影响。
对策：提高气象观测人员的培训水平和素质，定期对气象观测仪器进行维护和检测，确保其正常运行和数据的准确采集。
2. 数据传输技术：气象观测数据传输的技术也会对数据质量产生影响，传输过程中可能存在数据传输时延、数据丢失等问题。
对策：提高观测仪器的技术品质和精度，加强数据传输技术研发，确保数据的快速、准确、完整地传输和处理。
综上所述，地面气象观测质量的影响因素很多，要从多个方面入手，采取有效的措施加以改善，才能提升气象预报的准确性和实用性，为公众的生产生活服务。
地面气象观测数据文件质量控制方法
知识文库 第2期189地面气象观测数据文件质量控制方法张志华 曾贵权一直以来，天气和人类活动总是息息相关，大到农业生产、工程进度，小到日常出行，人类活动往往会受到天气情况的影响，特别是在经济发展和科技水平提高的大背景下，人们对于天气预报提出了更高的要求，这就意味着需要更加高质量的地面气象观测数据资料。
在实际的地面气象观测工作中，传统的纸质文件资料已经被数据文件所取代，并且在数据资料审核过程中引入计算机审核环节，这极大提高了地面气象观测数据的文件质量。
但是，我们也应该看到，气象观测数据仅为初始数据，其容易受到诸多因素的影响，而且最终形成天气预报前，还需要经过庞大的计算流程以及对区域历史天气资料的查阅。
然而，无论是气象观测数据收集、组合公式求解，还是对大气情况进行模拟，都只能是得到近似的结果，这就是为何天气预报往往与实际天气情况存在误差的原因，加上气象观测数据存在质量问题的可能性，这将进一步扩大预测同实际情况的误差。
所以，如何采用一定的措施来对地面气象观测数据文件的质量进行控制，提高气象观测数据的准确性，以满足新形势下气象工作的需要，成为当前气象工作者广泛思考的问题。
笔者认为，想要实现地面气象观测数据文件质量控制，可以通过以下几个方面来着手：1、质量控制前的准确 1.1强化质量控制依据每月地面气象观测数据文件（下文简称A 文件）是由全月完整基本数据文件（下文简称B 文件）转换而来，因此，通过A 文件的预审是提高地面气象观测数据质量的重要方法。
但是预审A 文件的过程中难免遇到一些问题，这就需要通过人机预审来对常见问题进行归纳，并且把分钟观测数据（下文简称J 文件）作为A 文件的补充，为地面气象观测数据文件的质量控制提供参考和依据。
1.2建立气象站的地面审核规则库地面审核规则库是实现计算机对数据资料进行审核的基础，其主要是对数据资料的连续性和极值进行判断，减少因人工审核出现错误的可能性。
另外，审核规则库的尺度需要把握好，如果规则过多，则可能会出现过多的疑似错误反馈，规则过少，则可能导致数据审核不到位，最终出现错误的数据。
地面观测数据维护及管理的要点分析
地面观测数据维护及管理的要点分析地面观测数据的维护及管理对于科研工作和气象预报具有重要意义。
在数据维护和管理过程中，一些要点尤为重要，对保证数据的准确性和完整性具有关键作用。
以下将从数据采集、存储、处理、共享和保护等方面分析地面观测数据维护及管理的要点。
首先，数据采集是数据维护的基础。
在地面观测数据采集过程中，要确保观测设备的准确性和可靠性。
定期对观测设备进行校准和维护，保证观测数据的准确性。
同时，要严格执行观测规程，确保每次观测都按照标准程序进行，避免人为因素对数据采集过程造成影响。
另外，及时对观测设备进行更新和更新，确保数据采集设备的性能处于良好状态。
其次，数据存储是数据管理的重要环节。
在地面观测数据存储过程中，要确保数据的完整性和可追溯性。
建立完善的数据存储系统，对数据进行分类存储和备份，保证数据不会丢失和损坏。
对于长期存储的数据，要定期进行检查和整理，确保数据的可读性和有效性。
同时，要建立权限管理系统，确保数据只能被授权人员访问和使用，避免数据泄露和滥用。
第三，数据处理是数据管理的核心环节。
在地面观测数据处理过程中，要确保数据的准确性和一致性。
对采集到的数据进行质量控制和纠错，清除异常值和错误数据，确保数据的质量符合科研和预报的要求。
同时，要建立优化的数据分析和处理流程，提高数据处理的效率和及时性。
对于大规模数据处理，可以借助自动化工具和算法，提高数据处理的准确性和可靠性。
第四，数据共享是数据管理的重要目标。
地面观测数据的共享可以促进科研合作和气象服务的提升。
建立数据共享平台，为科研机构和气象部门提供数据共享的便利条件，促进数据资源的共享和互通。
同时，要建立数据交换机制和标准，确保数据的一致性和规范性。
鼓励数据开放和共享，促进数据在科研和应用领域的广泛应用和价值发挥。
最后，数据保护是数据管理的基本原则。
地面观测数据包含大量重要信息，需要加强数据的安全保护和隐私保护。
建立严格的数据安全管理制度，对数据进行加密和备份，确保数据不会被非法获取和篡改。
气象监测数据的质量控制技术研究
气象监测数据的质量控制技术研究气象监测数据对于天气预报、气候研究、农业生产、航空航天等众多领域都具有至关重要的意义。
准确、可靠的气象监测数据能够为决策提供有力的支持，而质量控制技术则是确保数据准确性和可靠性的关键手段。
气象监测数据的来源多种多样，包括地面气象站、气象卫星、雷达、探空仪等。
这些设备在采集数据的过程中，可能会受到各种因素的影响，导致数据出现误差或错误。
例如，仪器的精度和稳定性、环境因素（如温度、湿度、电磁干扰等）、观测人员的操作误差等，都可能使监测数据偏离真实值。
为了保证气象监测数据的质量，需要采取一系列的质量控制技术。
首先是数据采集阶段的质量控制。
在这个阶段，要对监测仪器进行定期校准和维护，确保其性能稳定、测量准确。
同时，要制定严格的观测操作规程，规范观测人员的操作，减少人为误差。
对于自动观测设备，要设置合理的阈值和报警机制，当数据出现异常时能够及时发现并处理。
数据传输过程中的质量控制也不容忽视。
在数据从监测站点传输到数据中心的过程中，可能会因为通信故障、数据丢失等原因导致数据不完整或错误。
为了避免这种情况，需要采用可靠的通信技术和数据传输协议，并对传输的数据进行校验和纠错。
同时，要建立数据备份机制，以防数据丢失。
在数据存储阶段，要对数据进行有效的管理和组织。
建立完善的数据仓库，对不同类型、不同来源的数据进行分类存储，并设置相应的索引和元数据，方便数据的查询和使用。
此外，还要定期对数据进行备份和更新，确保数据的安全性和时效性。
数据处理阶段是质量控制的核心环节之一。
在这个阶段，需要运用各种算法和方法对数据进行筛选、清洗、订正和质量评估。
常见的数据筛选方法包括极值检查、范围检查、一致性检查等。
例如，通过极值检查可以排除明显超出合理范围的数据；通过范围检查可以剔除不符合物理规律或实际情况的数据；通过一致性检查可以发现不同观测手段或数据源之间的数据差异。
数据清洗是去除数据中的噪声和异常值的过程。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
气象地面观测数据质量控制分析
作者：张计红
来源：《科学与财富》2020年第21期
摘要：近年来，随着气象现代化飞速发展，气象台站的观测方法和能力有了质的飞跃，由于自动化程度的提高，摆在我们面前的一个重要的问题就是气象数据的真实程度，基于此，数据质量控制处理显的尤为重要，要使气象数据能够真实，必须经过格式检查、内部一致性检查、时间连续性检查等方法检验，才能应用于气象业务中，从而为一线业务人员日常工作提供参考和借鉴。
关键词：气象地面;观测资料;质量控制;分析方法
引言：
地面气象观测是气象工作的基础，气象观测资料的质量在气象部至关重要。
为了使气象预报制作能够准确，地面气象观测资料是基础，也可以说要使天气预报能够准确，气象资料必须代表性、实时性、准确性和可靠性，这样才能提示真实的天气、气候变化特征和变化规率，从而就对气象站的观测数据提出了较高的要求。
对于地面气象观测资料而言，数据质量控制对气象部门一项极其重要的一项工作，质量控制处理措施好坏决定了数据质量的真实情况。
因此，研究地面气象观测资料质量控制的处理工作，是气象资料真实度的最后一次保障，在日常工作中有着非常重要的意义。
一、地面气象观测资料质量控制常用方法
（一）气象资料质量控制常用指示码
在气象站的观测采集后经过质量控制出现常用的指示码有：
0代表数据正确，1代表数据可疑，2代表数据错误，3代表数据为订正值，4代表数据为修改值，7代表无观测任务，8代表数据缺测，9代表数据未作质量控制。
（二）气象资料质量控制指示码含义
0;; 代表数据正确：通过质量控制，未发现数据异常;或数据虽异常，但最终确认数据正确。
1;; 代表数据可疑：通过质量控制，发现数据异常，且未明确数据正确还是错。
2;; 代表数据错误：通过质量控制，确认数据错误。
3;; 代表数据为订正值：原数据明显偏离真实值，但在一定范围内可参照使用。
在原数据基础上通过偏差订正等方式重新获取的更正数据。
4;; 代表数据为修改值：原数据因错误或缺测而完全不可用，通过与原数据完全无关的替代方式重新獲取的更正数据。
7;; 代表无观测任务：按规定，台站无相应要素数据观测任务。
8;; 代表数据缺测：该项数据应观测，但因各种原因数据缺测。
9;; 代表数据未作质量控制：该数据未进行质量控制。
（三）气象资料特征值码含义
999999代表数据缺测：指应当观测而实际未观测的数据。
999998代表不观测或无数据：指某些条件下规定不进行观测时的数据表示。
999990代表微量：指降水量为微量。
999XX 代表极值出现日期：当同一极值出现2日及以上，无法用日期表示时，XX 表示同一极值出现日数（月数或年数）。
998XX 代表冷季极值出现日期：对于冷季统计项目 XX 表示极值出现在次年某月。
99XXXX 代表临时气候标准值：当参与统计的序列中数据个数大于
10 个时，但连续缺测3个以上或部共缺5个以上时，为临时气候标准值，用
990000+XXXX 表示。
二、地面气象观测资料质量内容及方法
（一）气象资料质量控件检查内容
气象台站观测的气象资料数据质量控制检查的主要内容有格式检查、内部一致性检查、时间连续性检查、特定符号检查、观测设备及相关要素极值检查、仪器记录冗余检查等，当然这些检查均通过计算机程序进行检查，检查过后对检查数据产生质量控制标识符，对于错误的直接剔除不再参与后续质量控制，标识为正确和疑误的继续进行一下步检查，同时输出说明文件，通过省级及台站级人工进行分析处理。
（二）格式检查
根据《地面气象观测规范》以及《QX/T37-2005气象台站数据文件格式》，要求数值型要素及长度规定的要素值需要在其允许范围内。
主要包括：
（1）台站名称长度在2-27，经度长度为6，纬度和海拔高度长度为5，日期长度为8，不符合此范围时指示码为2。
（2）区站号转换成为数值后，范围在50000-59999，档案号转换为数值后，范围在10000-99999，不符合此范围时指示码为2。
（3）台站位置发生变化时，需按照纬度、经度的变化值推测新址距原址距离、方向，不符合此范围时指示码为1。
（4）地理环境、观测时制、观测方式、障碍物方位、守班情况和障碍物名称在气象行业《QX/T37-2005气象台站数据文件格式》规定范围内，不符合此范围时指示码为1。
（三）内部一致性检查
气象要素之间关系密切，具有一定的关联性，变化也有一定的规律性，通过对数据之间的关系来检验数据是否合理。
（1）同类气象要素之间
当同类气象要素如果开始时间小于等于终止时间，或要素起始时间应大于等于建站时间，终止时间应小于撤站时间。
（2）不同类气象要素之间
对不于不类气象要素由于观测设备和要素的相关性检查，主要判断观测设备的安装和终止时间与观测要素的开始和终止时间之间的一致性。
当不符合条件时指示码为2。
（四）特定标识检查。
要求气象资料及信息中不得出现与《QX/T37-2005气象台站文件格式》规定之外的符号。
（1）当数据不明时用“？”表示
（2）无记录时用“-”表示
（3）“年”不时时用“8888”，月或日用“88”
险此特定的标识符之外，就是错误记录，指示码为2，年月日用“8888”或“88”标识时指示码1
（五）时间连续性检查
当气象台站数据各项目在发生变动时，在记录时间上要连续，尤其是在变动前后的时间衔接上不能有断档，若不连续，则为时间连续性的错误，指示码为“2”
（六）要素值与相关设备检查
特定的设备将产生相联的观测要素，检查相关要素是否有缺失，当缺失或不符合相关性时，指示码为“2”
（七）仪器记录冗余检查。
在气象观测资料或数据文件中当邮现完全相同的记录则判定为冗余，尤其是记录的起止时间以及内容相同时则指示码为2
（八）综合检查
通过以上各项检查后再经过人工参与判断后，最终得到最后检查结果。
三、总结
综上所述，在气象台站数据处理过程中，气象站的技术水平、网络运行水平以及选址都会对地面气象观测资料的质量产生一定程度的影响，通过综合人机交互的运用格式检查、内部一致性检查、特定符号检查、时间连续性检查、记录冗余检查和观测设备及相关要素检查等质量控制手段检查，最终获得准确的气象数据。
因此，气象站的管理者应做好控制处理工作，大力发展自动气象站，做好人机结合的工作，并建立多层次的质量控制体系，加强对仪器性能的监管，突出人在人机结合中的作用，气象台站数据质量才能够显著提高，为获取更好的质量控制效果，只有提高实时自动质量控制技术，并深入的探索更加完善的人机交互的结合方式，才能真正提高地面气象观测资料的质量。
参考文献：
[1] 宁惠芳，张志富，范邵华. 浅析《地面气象观测规范》的演变及对资料质量控制的影响[J]. 青海气象，2014，（03）：53-56.
[2] 王东. 浅议如何做好自动气象站观测数据的质量控制[A]. 中国气象学会.第28届中国气象学会年会[C].中国气象学会：，2011：5.
[3] 任芝花，熊安元，邹凤玲，中国地面月气候资料质量控制方法的研究，应用气象学报，2007，18（4）516-523
[4] 方炳兴，常规气象资料质量的综合控制，气象，1994，20（2）33-36
作者简介：
张计红（1979-），女，內蒙古，计算机科学与应用专业，气象工程师，研
究方向：气象基础资料应用与气象数据质量控制。