气象数据相关资料
气象数据质量控制规范
气象数据质量控制规范气象数据对于气象研究、天气预报、气候分析以及各种与气象相关的领域都具有至关重要的意义。
准确、可靠和高质量的气象数据是做出科学决策、保障公共安全和推动经济发展的基础。
为了确保气象数据的质量，制定一套严格的质量控制规范是必不可少的。
一、气象数据的来源与类型气象数据的来源广泛，包括气象观测站、卫星、雷达、探空仪等。
这些数据源提供了各种各样的气象参数，如气温、气压、湿度、风速、风向、降雨量、云量等。
气象观测站是最常见的数据采集点，分为地面观测站和高空观测站。
地面观测站通过仪器测量近地面的气象要素，而高空观测站则通过释放探空气球等方式获取高空的气象信息。
卫星可以提供大范围、长时间序列的气象数据，如云层分布、地表温度等。
雷达则主要用于监测降水、风暴等天气现象。
二、气象数据质量控制的重要性高质量的气象数据对于准确的天气预报和气候研究至关重要。
错误或不准确的数据可能导致错误的天气预测，从而影响农业生产、交通运输、能源供应等各个方面。
在气候研究中，不准确的数据可能会导致对气候变化趋势的误判，影响政策制定和应对气候变化的措施。
此外，气象数据还被广泛应用于其他领域，如航空航天、环境保护、水资源管理等。
低质量的数据可能会给这些领域的决策带来严重的后果。
三、气象数据质量控制的原则1、准确性原则确保数据能够准确反映实际的气象状况，误差在可接受的范围内。
2、一致性原则同一来源或不同来源的数据在时间和空间上应具有一致性，避免出现矛盾和冲突。
3、完整性原则数据应涵盖所需的气象参数和时间段，不缺失关键信息。
4、时效性原则数据应及时采集、处理和发布，以满足实际应用的需求。
四、气象数据质量控制的流程1、数据采集在数据采集阶段，要确保仪器设备的正常运行和校准，遵循正确的观测方法和操作流程，减少人为误差。
2、数据传输保证数据在传输过程中的完整性和准确性，采用可靠的通信方式和数据加密技术，防止数据丢失或篡改。
3、数据预处理对采集到的数据进行初步的筛选和清理，去除明显的错误和异常值。
气象数据集说明文档
气象数据集说明文档1.数据集信息数据集中文名称：MODIS/Terra圆柱等距投影全球海色和海表温度年值数据产品，4公里分辨率，特殊标识Byte2资料数据集代码：SATE_L3_EOT_MODIS_MWB_MO042N_GLB_V5数据集版本：Version 5.0数据集建立时间：200605302.数据来源：从Goddard Space Flight Center，Distributed Active Archive Center, NASA（美国国家航空航天局, Goddard分布式数据档案中心）引进。
ESDT（Earth Science Date Type） short name: MO042N, long name: MODIS/Terra Level 3 Global Ocean Mapped 4 KM Yearly Ocean Color and Sea Surface Temperature (SST) Flag Byte 2 CylEqDis.3.数据集实体3.1.数据集实体内容说明3.1.1.数据集实体文件名称：MODIS/Terra圆柱等距投影全球海色和海表温度年值数据产品，4公里分辨率，特殊标识Byte2资料3.1.2.数据集实体文件的内容描述：该数据集是全球海表温度的特殊标识Byte1产品，以地球科学数据类型（ESDT）的形式存储在EOS核心系统（ECS）中。
数据集包括36个海色参数和3个海表温度参数。
海表温度参数变量分别是：由MODIS的31和32通道（热红外通道）反演的日间海表温度资料(D1)、由MODIS的22和23通道（中红外通道）反演的夜间海表温度资料(N2)、由MODIS的31和32通道（热红外通道）反演的夜间海表温度资料(N1)。
海色参数变量包括：412nm的总吸收系数、412nm规格化的背水辐射率、443nm的总吸收系数、443nm规格化的背水辐射率、488nm的总吸收系数、488nm规格化的背水辐射率、490nm (K490)的扩散衰减系数、531nm的总吸收系数、531nm规格化的背水辐射率、551nm的总吸收系数、551nm规格化的背水辐射率、667nm规格化的背水辐射率、678nm规格化的背水辐射率、865nm (tau 865)的气溶胶光学厚度、CZCS总色素浓度、MODIS总色素浓度、分开的颗石藻浓度、浮游植物吸收辐射(ARP)、富含藻胆红素的藻红蛋白浓度(PEB)、富含藻尿胆素的藻红蛋白浓度(PUB)、可利用的瞬时光合辐射(IPAR)、气溶胶辐射比(epsilon 531nm/667nm清水)、气溶胶辐射比(epsilon 765nm/865nm)、溶解的有机物在400nm的吸收 (gelbstoff)、叶绿素-a浓度(SeaWiFS计划的模拟算法)、叶绿素-a浓度(半分析算法)、叶绿素-a浓度(经验算法)、叶绿素荧光线高度、叶绿素荧光效率、叶绿素荧光原始资料、叶绿素在675nm的吸收系数、有颗石藻存在时修正的叶绿素色素资料等。
气象数据采集标准
气象数据采集标准1.概述气象数据是对大气变量进行观测和测量的结果，对相关领域的研究、预测和决策具有重要的意义。
为确保气象数据的准确性和一致性，制定并遵守统一的气象数据采集标准是至关重要的。
本文将详细讨论气象数据采集的标准，以确保数据的可比性和准确性。
2.观测站选址标准观测站的选址是影响气象数据准确性的关键因素之一。
观测站的选址应考虑以下几个方面的标准：2.1 地理条件：观测站应远离城市、山脉和湖泊等影响气象数据准确性的地理环境，以减少地形和地表的影响。
2.2 高度条件：观测站的高度应能够覆盖足够范围的大气层，并远离地表的干扰，以保证数据的准确性。
2.3 建筑物布局：观测站周围的建筑物应尽可能少且低矮，以减少建筑物对风向和风速观测的干扰。
3.观测仪器标准观测仪器是获取气象数据的关键设备。
观测仪器的选择和使用应符合以下标准：3.1 高精度：观测仪器应具有高精度和可靠性，以确保数据的准确性。
3.2 校准周期：观测仪器的校准周期应根据仪器性能和使用条件确定，以确保数据的可靠性。
3.3 数据记录：观测仪器应能够实时记录观测数据，并能够存储和传输数据，以便进一步分析和利用。
4.观测参数标准观测参数是指进行气象观测时所记录的气象变量。
观测参数的采集应符合以下标准：4.1 参数选择：观测参数的选择应根据气象数据的需求和应用确定，以确保数据的实用性和有效性。
4.2 观测频率：观测参数的采集频率应根据气象变量的快慢和重要性确定，以确保数据的全面性和及时性。
4.3 数据精度：观测参数的精度应符合世界气象组织的标准，并应进行校准和验证，以确保数据的准确性。
5.数据传输和存储标准为了确保气象数据能够流畅地传输和有效地存储，应遵守以下标准：5.1 传输方式：气象数据的传输方式应根据观测站的地理位置和通信条件确定，以确保数据的实时性和完整性。
5.2 数据格式：气象数据的格式应符合国际通用的气象数据格式标准，以便各个气象机构和科研单位进行数据交流和共享。
随州市国际基准站气象数据
本工程处于随州市境内，随州市气象站为国家基本站，始建于1956年12月，观测场位于北纬31°43′N，东经113°23'E，海拔高度96.2m，2007年1
月迁站至随州市曾都区何店镇谌家岭，现观测场位于北纬31°62′N，东经113°33'E，海拔高度116.3m。
随州市气象站自然条件与厂址基本一致，属同一气候区域，选用该站气象资料具有较好的代表性。
项目所在地处于中纬度季风环流区域的中部，属于北亚热带大陆性季风气候，气候温和，冷暖适中，光照充足，雨量充沛，无霜期较长，雨热同季，四季分明，冬季寒冷，夏季酷热，春秋两季气候温和。
根据随州市气象站2007~2014年历年气象资料进行统计，累年常规气象特征值见下：
多年平均气温15.8℃
极端最高气温40.3℃（2013年8月17日）
极端最低气温-11.3℃（2008年1月29日）
多年平均气压1003.9hPa22
多年平均降水量890.9mm
年最大降水量1057.8mm（2008年）
年最小降水量569.2 mm（2012年）
一日最大降水量121 mm（2013年7月19日）
累年平均降雨日数105.1天
历年平均雷暴日数22天
多年平均相对湿度75.9%
历年平均大风日数0.3天
多年平均风速 1.5m/s
随州市2007～2014年平均温度和平均风速的月变化如表4.1.5-1，历年风频变化见表4.1.5-2。
4.1.5-1 历年平均温度
随州市主导风向不明显，其中以NW～NNW和NNE～NE的风频之和较大，均为15%。
气象观测数据的重要性
气象观测数据的重要性引言概述：气象观测数据是指通过各种气象观测仪器和设备获取的天气、气候和大气环境等方面的数据。
这些数据对于了解和预测天气变化、研究气候变化、保护生态环境以及农业、航空、海洋等领域的发展都具有重要意义。
本文将从五个方面详细阐述气象观测数据的重要性。
一、天气预报的准确性1.1 气象观测数据是天气预报的基础。
通过观测气温、湿度、气压等数据，可以准确判断天气的变化趋势。
1.2 气象观测数据能够提供实时的天气信息，帮助人们做出准确的决策，如选择合适的出行时间、做好灾害防范等。
1.3 天气预报的准确性对于农业、航空、海洋等行业的发展至关重要，可以减少损失，提高效率。
二、气候变化的研究2.1 气象观测数据是研究气候变化的重要依据。
通过长期观测数据的统计分析，可以了解气候的变化规律。
2.2 气象观测数据能够提供气候变化的趋势，为制定应对气候变化的措施提供科学依据。
2.3 气候变化的研究对于生态环境保护、资源利用规划等具有重要意义，可以促进可持续发展。
三、生态环境保护3.1 气象观测数据可以提供大气污染、气候变化等方面的数据，帮助评估环境质量。
3.2 气象观测数据可以监测气象灾害，提前预警，减少灾害损失。
3.3 气象观测数据对于环境保护的决策制定、环境监测等具有重要作用，可以保护生态环境，维护人类的生存环境。
四、农业生产的支持4.1 气象观测数据可以提供农作物生长所需的气象条件，帮助农民合理安排农事活动。
4.2 气象观测数据可以提供病虫害预警信息，帮助农民采取相应的防治措施。
4.3 气象观测数据对于农业生产的决策制定、资源配置等具有重要意义，可以提高农业生产效率，保障粮食安全。
五、航空、海洋等领域的发展5.1 气象观测数据对于航空、海洋等领域的安全运行至关重要，可以提供准确的天气信息，避免事故发生。
5.2 气象观测数据对于航空、海洋等领域的规划和决策制定具有重要意义，可以提高运输效率，降低成本。
气象数据集元数据
气象数据集元数据数据集标识信息数据集名称：中国高空规定层月平均温度均一化数据集数据集代码：UPAR_WEA_CHN_STL_MON_TEM_HOMO摘要：中国80个探空台站1951年1月-2009年12月经过质量控制和均一性检验与订正处理前后的探空标准等压面月平均温度数据。
数据质量数据质量描述：对定时观测值进行了严格的质量控制，质量控制判定为错误的数据不参加统计。
对统计后的各要素结果进行了气候界限值检查，从而得到原始月平均温度数据。
数据处理过程：质量控制－均一性处理。
数据来源：1979年以前资料主要来源于各省、市、自治区气候资料部门逐月上报的《高空压温湿记录月报表》，气象信息中心气象资料室对其进行了数字化，并用卡片格式的高空资料、CARDS资料对其进行了插补；1980年以后的资料来源于气象信息中心通过全球通信系统（GTS）接收的实时探空资料。
数据集分类：高空气象资料更新频率：不定期关键词学科分类关键词：高空气象资料，温度，均一性订正地理范围关键词：中国层次关键词：标准等压面空间分辨率：全国80个台站参考系：无时间标识制作时间：20110924制作类型：生产地理覆盖范围地理范围描述：中国最西经度：73.66E最东经度：135.08E最北纬度：53.52N最南纬度：4.00N垂向覆盖范围垂向最小值：850垂向最大值：100垂向度量单位：百帕垂向基准名称：海平面时间覆盖范围起始时间：195101终止时间：200912观测或统计频次：月共享级别：2联系方法数据集负责人名：陈哲数据集负责人单位名：国家气象信息中心气象资料室数据集负责人职务：高级工程师数据集负责人角色代码：处理者联系信息数据集负责人电话：（010）68406106数据集负责人传真：数据集负责人详细地址：中国北京海淀区中关村南大街46号数据集负责人所在城市：北京行政区：北京邮政编码：100081国家：中国e-mail：元数据实体信息元数据标识：MD_UPAR_WEA_CHN_STL_MON_TEM_HOMO元数据语言：汉语元数据字符集：简体汉字元数据制作日期：20110924采用的元数据标准：气象数据集元数据格式标准元数据标准版本：1.0联系方法元数据负责人名：陈哲元数据负责人单位名：国家气象信息中心气象资料室元数据负责人职务：高级工程师元数据负责人角色代码：制作联系信息元数据负责人详细地址：中国北京海淀区中关村南大街46号元数据负责人所在城市：北京元数据负责人行政区：北京元数据负责人邮政编码：100081元数据负责人国家：中国元数据负责人E-Mail：。
气象学数据分析与挖掘方法
气象学数据分析与挖掘方法气象学是研究地球大气的物理、化学和动力学规律的科学，通过观测和分析气象学数据，可以揭示天气变化的规律和趋势。
为了更好地理解和利用这些数据，气象学数据分析与挖掘方法应运而生。
本文将介绍气象学数据分析与挖掘的一些方法和技术，并说明其在气象学领域中的应用。
一、数据预处理数据预处理是数据分析和挖掘的基础，对于气象学数据而言尤为重要。
气象学数据通常有着复杂的结构和噪声，因此需要经过一系列的预处理步骤来减少错误和噪声的影响。
数据预处理的主要步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
数据清洗是指通过剔除或纠正数据中的错误、不一致和缺失值，确保数据的质量和可靠性。
数据集成是将来自不同来源的数据进行合并，形成一个完整的数据集。
数据转换是指将原始数据转换为适用于具体分析方法和模型的形式，常见的转换操作包括标准化、离散化和归一化等。
数据规约则是通过聚集、抽样或近似等方法，减少数据量但保持数据的代表性。
二、数据挖掘方法1. 聚类分析聚类分析是一种常用的数据挖掘方法，其目的是将数据集中的样本划分为不同的类别或簇。
在气象学中，聚类分析可以用于发现具有相似气象特征的地区，或者将相似的天气情况归为一类。
聚类分析的常见算法有K均值聚类和层次聚类等。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的隐藏关联性和规律的方法，通过挖掘数据项之间的关联关系，可以发现某些天气特征之间的相关性。
例如，通过关联规则挖掘，我们可以发现某地温度升高时，降水量也会增加的规律。
关联规则挖掘的常见算法有Apriori算法和FP-Growth算法等。
3. 时间序列分析时间序列分析是针对时间相关数据的一种数据挖掘方法，通过分析和预测数据随时间变化的趋势和周期性，在气象学中有着广泛的应用。
时间序列分析可以用于气象灾害预测、气象趋势预测和天气预报等方面。
常用的时间序列分析方法包括平滑法、指数平滑法和ARIMA模型等。
三、案例应用1. 气象灾害预测通过对历史气象数据的分析和挖掘，可以找出气象灾害发生的规律和预警信号，提前采取相应预防措施。
气象情况报告
气象情况报告引言气象情况报告是一种通过观测和分析天气现象来向公众提供相关信息的方式。
它可以帮助人们了解当前和未来的天气情况，以便采取相应的措施。
本篇文章将以气象情况报告为主题，介绍如何编写一份详细的报告。
步骤一：观测天气编写气象情况报告的第一步是观测天气现象。
观测可以通过多种方式进行，包括测量温度、湿度、风速和降水量等。
观测站点通常会根据需要选择不同的观测设备，并定期记录观测数据。
步骤二：收集数据在观测完成后，需要将观测到的数据收集起来。
这些数据可以包括温度、湿度、风向、气压和降水量等多个指标。
数据的收集可以通过手动记录或使用自动气象站等设备进行。
步骤三：分析数据收集到的数据需要进行进一步的分析，以便从中提取有用的信息。
数据分析可以包括计算平均值、极值和趋势等，以便更好地了解天气情况。
例如，计算最高温度和最低温度可以帮助我们了解当天的温度范围。
步骤四：编写报告在完成数据分析后，可以开始编写气象情况报告。
报告应该包括以下内容：•当前天气情况：例如，天气晴朗、多云或阴天等。
•温度：包括最高温度和最低温度。
•湿度：描述空气中水分含量的指标。
•风向和风速：描述风的方向和速度。
•降水情况：降水量和降雨持续时间等信息。
报告的格式应该简洁明了，并且易于理解。
可以使用表格、图表或文本的方式展示报告内容。
步骤五：发布报告完成报告编写后，需要将其发布给关注天气情况的人群。
可以选择将报告发布在互联网上的天气预报网站上，或者通过电视、广播等媒体进行传播。
确保报告能够及时传达给公众，以便他们可以根据报告中的信息做出相应的决策。
结论气象情况报告是一种重要的信息来源，可以帮助人们了解天气情况并做出相应的安排。
通过观测、数据收集、数据分析、报告编写和发布等步骤，可以编写一份准确、清晰的气象情况报告，为公众提供有用的天气信息。
在未来，我们希望通过不断改进观测和分析技术，提高气象情况报告的准确性和可靠性。