气象站观测数据处理方法
自动气象站异常数据处理办法及思路
或 不 标 准都 可 能 带 来 观测 数 据 异常 的情 况 。本 文 对 件 中 备注 。 自动气 象 站 不 同数 据 文 件 异 常 情 况 处 理 进 行 说 明 ． ２３ Ａ文件 维 护 ． 为 相关 工作 人 员提 供参 考 。
２ 异 常数 据的 处理 方 法 ２１ Ｂ文 件维 护 ．
Ａ文 件是 地面 气象 观测 数 据文 件 。 由一个 站 月 的
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收 稿 日期 ： ０ ０－— ２ １－ ６ ３
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第一作者简介 ： 梁桂彦，１７ 一 ， ， （９ ２ ）女 黑龙江省望 奎县人。 成都 信息工程学院 ． 本科生， 工程师．
地面气象观测业务数据缺测的原因分析及应对处理
地面气象观测业务数据缺测的原因分析及应对处理摘要：随着科学技术的进步，山南市气象局的气象观测现代化工作取得了显著成效，气象观测数据质量得到了很大提高。
但是，在实际的观测工作中，仍然存在缺乏地面气象观测数据的问题。
因此，有必要通过人工影响解决故障问题，用科学合理的方式对缺失数据进行分析处理，不断提高地面气象观测的质量。
关键词：地面气象观测数据缺测原因分析应对处理地面气象观测服务在各种气象业务中占有非常重要的地位。
地面气象观测数据的质量对气象台站的天气预报和气象服务质量影响很大。
自山南市气象局使用新型自动气象站以来，实现了降水，温度，湿度等气象要素的自动观测，不仅增强了气象要素的监测能力，减轻了劳动强度，也改善了地面气象防灾减灾的观测质量和水平。
但是，在实际的地面气象观测工作中，有时新的自动气象站在运行过程中容易受到各种因素的影响，导致地面气象观测数据缺乏测量。
这就需要相关工作人员加强学习，采用科学合理的方法分析和处理漏检问题，确保地面气象观测业务的顺利开展。
1.地面气象观测数据缺测问题及处理1.1降水量数据缺测在实际的地面气象观测工作中，如果没有降水天气但有降水记录，则应删除该时间的时分降水数据，并在“时降水量”对应的单元格中输入“-”，选中所有分钟降水量数据表并输入“-”，并在值班日记中详细标记这种情况。
如果在降水天气结束后仍记录降水数据，则对于可以正确判断为传感器故障引起的滞后降水（通常这种类型的降水在0.1〜0.3mm之间，且滞后时间为在2h内），应从落后的降水数据中减去与此时间对应的“时降水量”单元格，然后删除分钟降水表中的相应滞后的降水数据。
完成降水量的质量控制后，保存并退出，打开降水时次对应的数据，将滞后的降水量添加到“时降水量”单元格中，并将分钟降水量添加到分钟降水量表中，否则滞后的降水数据将直接删除。
对于夜间不值班的台站，如果在20:00到08:00的时间段内出现滞后的降水数据，则由于不能正确判断滞后的降水时间，应根据正常条件进行处理。
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。
气象探空数据处理及应用研究
气象探空数据处理及应用研究掌握良好的气象探空数据处理技能对于气象研究人员来说至关重要。
气象探空数据可以从大气中获取各种气象要素的实测数据，对于推断天气变化和气候演化等气象预测模型的验证都具有非常重要的价值。
本文将介绍气象探空数据的采样、处理和应用，并探讨气象探空数据对气象学和气候研究中的一些应用。
数据采样气象探空数据是在大气中通过探空仪器进行采样的。
气象探空通常使用的主要仪器是气球探空仪、声波探空仪和卫星探测。
其中，气球探空仪是最早一种探空方法，也是目前广泛使用的一种探空方法。
气球探空仪通过绑有探空仪器的气球，将探空仪放置于气球上，将气球释放到大气中，测量探空仪在不断升高的过程中所记录的温度、湿度、气压等数据。
声波探空仪是通过对气体内的瞬间恒定态问题进行观测，应用声波传播特性计算大气密度以推算相关的大气物理参数。
卫星探测则是通过测量辐射波长，包括红外线、微波辐射和紫外线等，以及通过卫星照相机拍摄云层、陆地表面等影像，获取大气数据。
不同的探空仪器所获取的数据不同，也有所不同的应用。
数据处理气象探空数据的处理主要涉及数据采样，数据存储，数据分析和数据可视化。
在数据采样之后，需要将数据存储在安全的地方以备后续处理。
数据存储形式可以是横向（即按照观测时间存储），也可以是纵向（即按照不同的观测站存储）。
数据分析需要对数据进行质量检查、缺失值补全、数据处理和统计分析等，以便于数据的进一步应用。
数据可视化是气象探空数据处理的一个非常重要的环节，数据可视化可以将数据以图表、地图等形式呈现，从而帮助用户更直观的理解气象数据，并提供有效的数据支持。
数据应用气象探空数据常应用于气象预测、污染模型检测、农业和气候变化研究等方面。
在气象预测中，气球探空仪采集的数据为现场数据，对气象预测模型的校验和提高天气预报的准确性具有重要价值。
气象探空数据还可以用于环境污染模型的检测中。
在使用数值模式预测空气质量时，探空数据可以用于模型的情境定位和排除模型计算误差。
气象数据分析处理系统的设计与实现
气象数据分析处理系统的设计与实现气象是地球大气的物理学分支，主要研究大气现象和变化规律。
气象数据是气象现象的集合和描述。
气象数据的处理和分析是气象工作中的重点工作，也是气象数据的价值所在。
一、气象数据的获取气象数据的获取主要通过气象观测站、卫星等手段获取。
气象观测站主要分为地面和高空观测站。
地面观测站主要观测大气温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量等气象要素。
高空观测站主要观测高空温度、湿度、风速等气象要素。
卫星观测主要观测大气厚度、温度、湿度、云层、降水等气象要素。
二、气象数据的处理气象数据的处理主要包括数据的质量控制、数据的合并、数据的插值和数据的统计等。
数据的质量控制是将气象观测数据进行分析和判断，对数据进行筛选，去除一些不符合实际的数据。
数据的合并是将各个气象观测站的数据进行合并，生成一个大的气象数据集。
数据的插值是将气象观测站的数据插值成一个平滑的曲面，使得数据更加连续。
数据的统计是对气象数据进行统计分析，获得一些气象要素的统计特征。
三、气象数据处理系统的设计为了高效地处理气象数据，需要一个专门的气象数据处理系统。
气象数据处理系统涉及到多个方面，包括前后端数据交互、数据展示、数据处理和数据存储等。
系统采用B/S架构，即浏览器/服务器架构。
前端使用HTML、CSS、JavaScript等技术，后端采用Java语言，使用Spring、Hibernate等框架，使用MySQL数据库进行数据存储。
前端页面采用Bootstrap框架进行布局和设计，包括数据的可视化、数据的查询和数据的分析等功能。
数据的可视化主要采用图表进行展示，比如折线图、柱状图、散点图等，更加直观地展示数据特征。
数据的查询包括多种方式，比如按日期、按地点等维度，可以快速地找到所需数据。
数据的分析主要包括趋势分析、异常检测、聚类分析等，帮助气象工作者更好地了解气象数据的特征。
后端部分主要包括数据的处理和数据的存储。
数据的处理主要包括数据的质量控制、数据的合并、数据的插值和数据的统计等。
气象数据的可视化处理与分析
气象数据的可视化处理与分析气象数据是指用各种仪器、观测站、卫星等收集而来的气象信息。
包括天气、气象灾害、气温、降水、湿度等信息。
分析气象数据可以帮助我们预测天气变化、制定紧急救援计划和农业生产安排。
但是大量的数据难以直观地理解，因此可视化处理和分析气象数据就显得尤为重要。
1.可视化处理气象数据可视化处理是将数据转换成可直观理解的图像，从而更方便的发现数据中的规律和趋势。
在处理气象数据时，可视化应该覆盖各个方面，如天气图、气象预测图、云图等。
1.1 天气图天气图主要展示大气层的温度、气压、湿度、角风和降水等气象参数的变化情况。
在天气图中，各种气象元素以不同的符号和颜色表示。
例如，在气压图中，高气压通常用“H”符号表示，低气压则用“L”符号表示。
1.2 气象预测图气象预测图主要是根据过去一段时间的气象数据和当前的天气状况推测未来的天气状况。
预测图通常会配合动画，比如表示未来几天的气温变化的温度曲线。
1.3 云图云图展示云的类型和分布情况，可以帮助我们预测天气变化。
云的形状，颜色和分布图案不断变化，揭示了天气的变化趋势。
例如，暴雨前通常有暗灰色或黑色的乌云。
2.分析气象数据2.1 数据清理清理气象数据是为了得到准确的可靠数据，以便进行后续的分析。
常见的数据清理方法包括重复值删除、异常值剔除、样本缺失值填充等。
2.2 数据挖掘数据挖掘是发现数据背后的隐含规律和模式的一种方法。
而在气象数据的分析中，数据挖掘的主要方法包括聚类、分类和预测。
2.2.1 聚类聚类分析是将物品集合划分为不同的类别或簇的方法。
在气象数据中，聚类可以通过测量距离和向量空间来进行。
例如，可以通过分析降雨强度和气压的关系,将同一类型的天气按照降雨级别划分到同一类别即簇中。
2.2.2 分类分类是一种预测方法，其目的是基于已知类别的样本进行模型训练，来预测新的样本所属的类别。
在气象数据的分类中，通常使用决策树、朴素贝叶斯和神经网络等算法。
2.2.3 预测预测基于已有的气象数据来推断未来可能发生的气象情况。
气象数据处理流程
气象数据处理流程一、气象数据的收集。
1.1 气象数据的来源多种多样。
气象数据可不是从一个小地方就能全部搞到手的。
它就像一个大拼图，一块一块来自不同的地方。
比如说吧，地面观测站就像一个个小岗哨，分布在各地，时刻盯着气温、湿度、气压这些要素。
还有卫星在天上瞅着地球，那视野可广了，能给咱们提供云图之类的信息。
另外，气象气球也没闲着，晃晃悠悠地升上天空，测量不同高度的气象数据。
这些数据来源就像一个大家庭里的各个成员，缺了谁都不行。
1.2 收集过程中的困难。
这收集气象数据啊，可不是一帆风顺的。
有时候就像“赶鸭子上架”，会遇到不少麻烦事儿。
设备可能出故障，就像人突然生病一样。
像地面观测站的仪器，要是遇到恶劣天气，被风刮了或者被水淹了，那数据就可能不准或者干脆收集不到了。
卫星也不是万能的，偶尔也会闹点小脾气，信号不好啦之类的，这时候就像断了线的风筝，数据传输就会受阻。
二、气象数据的质量控制。
2.1 检查数据的准确性。
拿到气象数据之后，就像检查刚买回来的东西有没有毛病一样，得好好看看数据准不准。
这就好比“鸡蛋里挑骨头”，要仔细核对每个数据点。
如果发现某个观测站报的气温高得离谱，那就得怀疑是不是仪器出问题了。
这个过程就像侦探破案，要从蛛丝马迹里找出数据可能存在的错误。
2.2 处理缺失数据。
有时候数据会像调皮的孩子一样玩失踪，这时候可不能干瞪眼。
对于缺失的数据，咱们不能放任不管。
可以用一些方法来填补，比如说根据周围观测站的数据来估算，就像邻居之间互相帮忙一样。
要是实在不行，还可以用一些统计方法来推测，总不能让这个缺口一直存在，那会影响整个气象数据的完整性，就像衣服破了个洞得补上一样。
2.3 去除异常数据。
异常数据就像混入羊群里的狼，得把它们找出来赶走。
这些异常数据可能是因为设备故障或者其他突发情况产生的。
如果不把它们处理掉，就会干扰后续的分析。
这就好比要把一锅粥里的沙子挑出来，这样才能保证这锅“气象数据粥”是干净可口的。
高空气象观测数据软件处理系统特殊记录的处理方法
５９—
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经济 效 益 ．如青 海高 原培 育 销往 内地 的郁 金香 。蚕 定 的 比例 。
豆、 马铃薯 、 青稞 、 油 料 等经 济 作 物是 理 想 的纯 天 然 绿色 食 品 的原料 ． 调 整产 业结 构 ． 适 当扩 大经 济作 物 参 考文献 ：
候
大量 的补 给饲 草 ： 亦可 发展 花 卉种植 业 ． 以求较 高 的 规模 ．力 争畜 牧业 经 济在该 区 的农 业经 济 中 占有 一
某 时次 的探 测第 一 分测 风 斜距 为 ７ ２ ｍ．第 二 分
有 四条 曲线 ．无论 鼠标 沿哪 条 曲线 移 动都 会显 示 每 录终 止后 的数 据 处理 软 件 中用 高度 来代 替 因为 升 分 钟 的高 度 ． 再根 据 “ 气球 升 速 曲线 ” 中查 看 的结果 。 级 后 的软 件 中无 论 是 放 球 软 件还 是 数 据 处 理 软 件 ． 从 图 中准 确定 位开 始 超 升速 的分 钟 数 ．即该份 记 录 其 中 的高度 都 是 每 个规 定 等 压 面之 间厚 度 的叠 加 ． 的终 止 时 间
１ 】 催 明 学． 农 业 气 象 学【 Ｍ】 ． 北京 ： 高等 教 育 出版社 ， 的种植 面积 ． 建 立产 品深 加 工配 套机 制 ． 发展 以具 有 ［
青海 特 色 的绿 色产 品
２ ０ ０ ６ ： １ ６ ６ — １ ７ ０．
２ 】 冯 晓云 ， 王建 源． 基 于 ＧＩ Ｓ的 山 东农 业 气候 资源及 中海拔 气候 层 是冷 温半 湿润 、 半 干旱 气候 ， 主要 ［ 中 国农 业资 源与 区划 ， ２ ０ ０ ５ ， ２ ６ （ ２ ） ： ６ ０ －６ ２ ． 是 农 牧 业 和牧 林 业气 候 区 ， 这 一 层 开 展造 林 、 育林 ． 区划研 究．
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气象站观测数据处理方法
气象站观测数据处理方法是指将收集到的各种气象数据进行整理、分
析和处理的过程。
这些数据包括气温、湿度、降水量、风速、气压等各种
气象要素的测量数据。
正确处理气象观测数据对于气象预报、气候监测和
气候模拟等领域非常重要。
下面将介绍一些常用的气象站观测数据处理方法。
1.数据质量控制
数据质量控制是确保观测数据的准确性和可靠性的第一步。
在数据采
集过程中，可能会出现仪器故障、人为误操作等情况，导致观测数据出现
异常值或缺失值。
因此，需要对数据进行质量控制，包括人工检验、自动
检验和统计检验等方法，以识别和修正异常数据。
2.数据整理和处理
数据整理和处理是将原始观测数据规范化和标准化的过程。
首先，对
观测数据进行时间和空间上的统一，以便于后续的分析和模型建立。
然后，根据需要，进行数据插值、平滑和去噪等处理操作，以满足具体研究或应
用的要求。
3.数据分析
数据分析是对已经整理和处理的观测数据进行统计和推断的过程。
常
见的数据分析方法包括时间序列分析、相关分析、回归分析、聚类分析、
频率分析等。
通过数据分析，可以揭示气象要素之间的相互关系和规律，
为气象预报和预警提供参考依据。
4.数据可视化
数据可视化是将数据以图表、地图等形式展示的过程。
通过数据可视化，可以直观地展示气象要素的分布和变化规律，帮助人们更好地理解和
利用气象观测数据。
常用的数据可视化工具包括地理信息系统（GIS）、
绘图软件和可编程软件等。
5.数据模型建立
数据模型建立是通过对观测数据的统计和分析，建立描述气象要素之
间关系的数学模型的过程。
常见的数据模型包括回归模型、时间序列模型等。
通过建立数据模型，可以用较少的观测数据来推断未来或未观测到的
气象要素值。
6.数据存储和共享
数据存储和共享是将观测数据保存和传递给其他用户或研究者的过程。
为了保证数据的长期保存和有效利用，需要建立合适的数据存储和管理系统，并遵守数据共享的规范和标准。
此外，还可以利用云计算和大数据技
术来实现气象观测数据的远程存储和共享。
综上所述，气象站观测数据处理涉及数据质量控制、数据整理和处理、数据分析、数据可视化、数据模型建立和数据存储与共享等多个环节。
这
些方法的正确应用能够提高气象观测数据的准确性和可靠性，并为气象预报、气候研究等提供科学依据。