首页 > 论文范文 > 自然科学论文 > 气象学论文 > 大气现象论文 > 探讨和分析广州降水类天气现象人工观测数据与自动观测数据的差异

探讨和分析广州降水类天气现象人工观测数据与自动观测数据的差异

2020-03-09 284 上传者：管理员

摘要：运用人工观测和自动观测对降水起止时间进行记录，以人工观测为标准，分析天气现象捕获的准确度与降水量、降水过程持续时间的相关性，可得知降水持续的时间及降水量与吻合率相关性不大。在不同的雨强下降水类天气现象仪器能够捕获的雨现象进行统计，对设备的识别能力进行分析。降水类天气现象仪器能够捕获大部分的雨现象，捕获率达到97％。从不同强度降水捕获率研究可得出，捕获率随雨强增大逐步增大。对自动观测与人工观测产生差异的缘由进行分析，并对未来发展及改进提出了构想。

关键词：
大气探测与仪器
捕获率
数据分析
时间吻合率
降水
加入收藏

天气现象是指发生在地面和地面以上的大气或与大气相关的物理过程，包括降水现象、地面凝结现象、视程障碍现象、雷电现象和其他现象等，这些现象都是在一定的天气条件下产生的，是各要素变化的综合结果，与人们生产生活密切相关，是气象地面观测的基本内容之一。目前，降水类天气现象主要以人工观测为主，台站天气现象观测主要存在主观性强、简单化、定性化等问题，因观测频次少，不能连续、全面反映天气现象。天气现象自动化观测是地面目视和听觉观测项目的定量化、客观化［1］。自动化观测将可获得更多气象信息，为预报服务提供更多有价值的气象信息和观测产品。

为加快实现地面气象观测自动化，稳步推进观测业务流程科学化，积极探索技术装备保障社会化，是对观测业务特别是地面气象观测业务发展的明确要求。近年来，国内也不断自主研发天气现象自动化观测系统对天气现象进行自动观测。2012年开始广州站作为全国8个试点站之一，进行地面气象观测自动化业务综合试点工作，安装建设天气现象仪等新型设备，取代传统的人工观测手段。本研究以人工观测降水数据为标准，与自动观测的数据进行对比，分析两种观测结果的异同点，为全省地面气象观测业务自动化提供参考。

1、人工与仪器观测原理

1.1 人工观测

人工观测要求值班员应随时观测和记录出现在视区内的天气现象。夜间不守班的气象站，对夜间出现的天气现象，应尽量判断，并且严格按照《地面气象观测规范》要求进行记录［2］。

1.2 仪器观测

本研究介绍的仪器为凯迈（洛阳）的CJY－2C/T型天气现象仪。该天气现象仪是一种利用光的前向散射原理，采用微处理器控制的监测天气现象的仪器。它发出红外光脉冲，并测量经过仪器采样区降水颗粒的大小和速度，采用适当的算法将测量信号值换算为不同的天气现象，能够区分毛毛雨、雨、雪、冰雹及混合降水等多种类型，仪器采样频率为1min［3］。仪器安装在空旷平地，远离热源和电磁干扰，所处位置无直射的光照在探测器上，远离挡风的障碍物，仪器接地良好。传感器与周围障碍物的距离大于障碍物高度的2倍，减少了周围障碍物产生风的涡流对测量的影响，对数据的测量更具代表性。

2、资料来源与处理方法

1）数据来源

利用广州国家基本气象站（以下简称广州站）2012年12月1日到2013年8月15日（以下均统计为8月）地面气象观测自动化业务综合试点期间降水现象自动与人工观测对比分析。试点期间广州站发生的降水现象主要为毛毛雨、雨。人工观测方法严格按照业务要求，根据业务改革，夜间不守班，人工观测数据只采用08：00—20：00（北京时，下同）白天观测时段的数据进行对比分析。天气现象自动采集的数据均通过ISOS软件按业务要求进行统计。天气现象仪根据业务要求采集记录降水现象。根据科学方法统计仪器对不同雨强降水现象的捕获率，分析仪器对降水现象的识别能力［4］。

2）数据处理

（1）降水现象吻合率统计。广州站按现行业务要求开展天气现象观测，人工观测天气现象按照地面气象观测规范要求记录。记录降水的开始与终止时间，计算出每一次降水过程中人工观测降水持续的时间，再结合自动观测记录降水持续的时间，以人工记录时间为参照标准，计算人工与自动降水过程中两者出现时间吻合的分钟数，从而得出自动与人工观测降水现象在时间上的吻合率：

吻合率＝吻合分钟数/人工记录降水持续时间×100％（1）

（2）降水现象捕获率统计。参照1998年WMO/TD－NO.887仪器和观测方法报告NO.73中的方法，按照降水强度的不同，对研究的所有降水过程进行了区分。其中，雨强的统计根据广州站的雨量分钟数据文件（R文件）中降水时长内的分钟降雨量累加值换算为平均每小时雨量，作为降雨过程的平均雨强（mm/h）；再按不同强度不、同类型降水现象进行分类。雨强大小划分为小于0.01、001～0.49、0.5～1和＞1mm/h4个等级，按不区分雨强和区分不同等级的雨强统计出现“雨”（记录中毛毛雨、阵雨均按雨统计）的数据，再分别计算不同降水强度时的降水过程捕获率。其中，不区分强度的降水过程次数为区分强度降水过程次数之和。捕获率计算公式［5－6］：

降水现象捕获率＝仪器正确识别发生某种降水现象过程次数/人工观测发生某种现象过程总次数×100％（2）

雨强计算公式：雨强＝某次过程降水量/某次过程降水时间（3）

3、数据分析

3.1 吻合率

自动与人工观测记录的吻合率，主要利用两种采集手段记录的降水时间出现吻合的分钟数，分析设备对天气现象捕获的准确度与降水量、降水过程持续时间的相关性。本研究抽取试点期间降水过程次数较多，且吻合率特征较明显的5月份数据进行分析。

1）5月39次采集样本中，降水量为0.0mm（微量降水）为7次，吻合率最高为64％，最低为0次。仪器最明显的漏采集出现在5月10日的第2次降水过程，人工记录降水时间从16：07持续至18：18，降水持续时间为132min，但仪器自动观测却只捕获了3min的降水记录。一般在出现微量降水时，降水现象多为毛毛雨或零星小雨，此两种现象雨滴颗粒非常小，降落速度也比较慢，常出现飘浮状态，且空间分布也经常出现不均匀状况，此为导致仪器的漏采集的主要原因［7］。

2）该月最高吻合率出现在5月8日第1场降水，为96.5％，持续时间非常长，人工记录降水时间为630min，仪器记录为608min，降水量为23.3mm。该次降水过程持续时间较长，降水量虽不大，但两者的观测记录却达到较高的一致性。根据天气现象仪器的采样原理分析，因为该次降水过程的雨滴颗粒大小与速度比较均匀，符合仪器的采集特点，故仪器的采集吻合率比较高。

3）一般情况下可能认为降水量比较大时，自动与人工的观测吻合率相对比较高，其实不然。该月9、19日均录得500mm以上的暴雨级别降水量，吻合率分别为49％和83％，降水持续时间在2～5h区间。造成吻合率不高的原因可能由于降水时间较长，雨滴颗粒或速度分布不均引起。综合分析可知，结合5月降水过程吻合率（图1）可发现降水持续时间的长短、降水量大小与吻合率相关性不大，且没有一定的规律可寻。但当降水过程的雨滴颗粒大小与速度比较均匀，符合仪器性能要求时，则吻合率比较高［8］。

图15月降水过程吻合率

3.2 捕获率

1）单个月降水捕获率。抽取试点期间降水过程次数较多，即可研究样本比较多的5、6月份降水捕获率。统计可以（图略）看出，5月份观测到的降水次数为39次，其中雨强小于0.01mm/h的7次，0.10～0.49mm/h的17次，0.5～1mm/h的3次，＞1mm/h的12次，捕获率依次为86％、94％、100％、100％。6月份观测到的降水次数为45次，其中雨强为＜0.01mm/h的6次，0.10～049mm/h的10次，0.5～1mm/h的9次，＞1mm/h的20次，捕获率依次为67％、100％、100％、100％。通过以上2个月数据的分析，可以很明显的发现，降水的捕获率跟雨强有明显的相关性，雨强越大，仪器对样品的捕获率越高。雨强为单位时间的降水量，雨强与降水速度、雨滴大小相关性较强，而天气现象仪又是根据雨滴与速度来采集，所以雨强与仪器的捕获率相关性非常高［9－10］。

2）逐月降水捕获率。统计可知，降水类天气现象仪能够捕获大部分的雨现象，不区分雨强的捕获率均在94％以上，其间有4个月捕获率达到100％（表略）。另外，雨强区间在0.50～1mm/h及＞1mm/h时，有数据的各月降雨捕获率均为100％，而＜0.01mm/h及0.10～0.49mm/h区间的降水出现样本漏采集的频率稍高，最低捕获率为67％，出现在2012年12月及2013年6月，其雨强区分别为：0.10～0.49mm/h、＜0.10～0.49mm/h中。以上分析进一步证明捕获率随雨强增大而增大，这也基本符合降水类天气现象设备的观测原理与功能的特点，雨强大、雨滴颗粒大，更容易准确捕获。

3）总降水捕获率。另外，12—8月份总观测到的降水次数为219次，其中雨强小于001mm/h的为48次，0.10～0.49mm/h的为56次，0.5～1mm/h的为30次，大于1mm/h的为85次，捕获率依次为91％、93％、100％、100％。不区分雨强，设备总的降水捕获率为97％。总体来说，小雨强时降水捕获率较低，特别是微量降水过程（图略）。一方面除了前面分析的仪器采集对雨滴的速度与大小要求外，另一方面还由于小雨强时仪器反应不够灵敏，所以较常造成微量降水时仪器漏采集的现象，从而引起捕获率低。再之，降雨时间较短仪器未及时反应［11］。总之，降水类天气现象仪能够捕获大部分的雨现象，特别是雨强较大时，基本上捕获率均达到100％，但微量降水捕获率相对较低。在日常观测中也发现毛毛雨等比较细微的降水现象出现时，仪器较容易出现漏采集的情况。从自动观测降水仪器的原理可知判别算法需要一个辨别干扰的反应时间，存在自动判定降水现象略滞后于实际降水现象出现时间的现象，因此仍需继续完善优化算法，在保证判别算法准确性的同时提高效率［12－13］。

4、结论

1）通过对降水过程自动与人工观测吻合率的分析，可得知降水持续的时间及降水量与吻合率相关性不大，且没有一定的规律可寻。只有当降水过程的雨滴颗粒大小与速度比较均匀，符合仪器性能要求时，吻合率方比较高。

2）降水类天气现象仪器能够捕获大部分的雨现象，捕获率达到97％。从不同强度降水捕获率研究可得出，捕获率随雨强增大逐步增大，微量降水即雨强小于0.01mm/h时降水捕获率相对较低。相信随着地面自动化观测程度的不断发展，降水现象仪设备性能继续完善，判别算法进一步优化，将会给自动观测天气现象更加准确的判断提供条件。

参考文献：

[1]马舒庆,吴可军,陈冬冬,等.天气现象自动化观测系统设计[J].气象,2011,37(9):1166-1172.

[2]林晔,王庆安,顾松山,等.大气探测学教程[M].北京:气象出版社,1995:96-97.

[3]陈冬冬,魏国栓,马启明,等.多台国内外先进天气现象仪对比分析[J].气象水文海洋仪器,2010,27(4):13-17.

[4]莫伟强,尹淑娴.激光雷达与人工对云高观测结果的比较[J].广东气象,2016,38(1):57-60.

[5]杜波,张雪芬,胡树贞,等.天气现象仪自动化观测资料对比分析[J].气象科技,2014,42(4):617-623.

[6]冯志强,宋怡恒.中山市新气象观测站人工站与自动站气象要素对比[J].广东气象,2008,30(SⅡ):103-105.

[7]马远,王光里,尤海.不同降水量强度标准在降水强度判断上的差异[J].气象水文海洋仪器,2011(3):9-12.

[8]吕勇平.人工与遥测气温观测资料的对比[J].广东气象,2005,27(2):47.

[9]杨召琼,陈慧娴,付哲,等.能见度人工观测与能见度仪遥测资料的差异[J].广东气象,2008,30(SⅡ):11-12.

黄晓云,黄飞龙,翁静娴,等.广州降水现象自动与人工观测对比分析[J].广东气象,2019,41(2):70-72.