浅谈自动站与人工观测数据差异——以南雄国家

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1、浅谈自动站与人工观测数据差异——以南雄国家摘要：自动站与人工观测是收集气象要素的两大主要依据。由于仪器原理差异、观测时空差异、采样方式和样本数差异、观测时次差异等因素，这两种观测技术所获取的气象数据存在许多差异。本文着力从两种观测方式的区别入手，对南雄站观测的数据进行整理与对比分析，以寻求提高观测数据准确性与科学性的有效途径。关键词：自动站人工站观测数据差异南雄国家基准气候站地面大气探测站在自动观测站运行前，要进行两年的气象要素对比观测。南雄国家基准气候站直至目前，仍保留两套大气探测仪器设备，即自动站观测仪器设备和人工观测仪器设备。每日24

2、小时人工站与自动站都需要定时观测气象要素值，并进行人工与自动站观测数据对比，一般认为差异在合理范围内属正常，反之即为疑误记录。一、自动站与人工观测的差异因素1、仪器原理差异自动气象站中使用的气象传感器与人工观测用的仪器在原理上是不同的。这些传感器有较小的时间常数，可以观测到大气中比较小的有意义的波动，使得所得到的极值更具有代表性，如温度极值、湿度极值、风速极值等等。这些传感器有较高的分辨率，人工观测的风向只有16个方位，而自动测站观测的风向为36个方位；这些传感器有较高的测量准确度，如温度传感器（尤其是地温传感器）、风传感器、低温下的湿度传

3、感器等等。自动气象站可以避免人工观测中的主观误差与人工误差，在人工观测中，观测员往往有习惯误差，读数时可能偶然出现大的读数错误，测温时人体对温度的影响。2分钟风的平均值受人的主观判断影响，深层地温人工观测时，从地中取出读数，由于受环境改变造成的误差等，而这些问题在自动观测中都是不存在的。这些都是自动优于人工观测，而两者存在着本质差异。但是，自动气象观测也存在不足之处，尤其是在特殊天气状况下，如高温、高湿的下的测湿，大雨以上降雨量的测量，被雪覆盖下的地温极值等都与人工观测和真值有较大偏差。2、时空差异地面气象观测是在近地层中进行的，而在近地层

4、中各气象要素存在较大的时间和空间的波动，也就是说存在较大的梯度变化。正点报《地面气象观测规范》要求，人工观测在45-60分观测云、能见度、空气温度和湿度、降水、风、气压、地温等；而蒸发可安排在40分至正点后10分钟之间观测。由于人工观测是靠观测员逐项进行的，时间跨度较大。在一般情况下，人工观测距正点的时间约是：温度和湿度相差约8分钟，风向、风速相差5分钟；气压相差2分钟；地温至少相差10分钟。在上述相差时段内，气象要素值会有不同程度的变化。从观测中发现：夏季在气温上升时，观测时间相差8分钟，可造成0.2-0.3℃的差值,观测地面0cm温度时

5、，在人工观测时测站天顶无云，而在观测后至正点前又有云移至天顶，遮挡太阳光，此时观测数据有可能存在几度之差。在人工站观测降水时，人工观测会有雨量损失等等。自动气象观测是在正点按气温、湿度、降水、风向、风速、气压、地温、日照、蒸发的顺序几乎是在瞬间完成的。由此可见，由于两种观测体制在观测时间上不同步，因此观测结果必然会出现差异。从空间上说，虽然自动气象的各传感器的安装要求基本上与人工观测相同，但其安装地点和位置也略有差别。对于像地温这种与安装位置密切相关的要素来说，地点的差别可能造成测量值的不小差异。3、样本差异人工观测是点读数，就是说观测员在

6、观测时只读一次仪器的示值。而自动站观测则不同，它的每一个观测值都是多个样本值的平均值.，样本数目不同，测量结果必然会有差异。4、时次差异自动气象观测数据每小时存储观测记录一次，一天共24次，而一般的气象站每天3次人工观测，02时用自记记录补充，全天共4次观测，因而自动站观测资料密度大于人工站。二、差值分析1、气压从表2中看出人工与自动站观测数据差值只相差0.1hpa，两者相当接近。我们知道气压的大小与海拔高度、大气温度、大气密度有关，一般随着高度升高，气压减小。因此在相同气候环境下，安装在室外的自动站的测值与人工站的稍微的偏差也是在所难免的

7、，只要在省局规定的≤0.8hpa当中，固可作为正确值。2、气温在大气中，气温的波动相对较大，太阳辐射造成的辐射误差也不能忽略，从表1看虽然两者观测数据比较接近，但不能简单地、随意地将单个对比数据进行比较，而要看一个较完整的资料系列的对比结果才好，因此，在资料对比时，最好分月予以比较。3、相对湿度在自动气象观测中，用湿敏电容全程测湿，其测量原理与人工观测数据差别较大。湿敏电容在相对湿度80%以下，线性度较好，测湿性能较好，从表2中可以看出对比差值较小；从表2中看到在高温、高湿相对湿度达80%以上时对比差值达0.5。省局有关规定没有给出具体差值

8、范围，在日常工作中我们必须分段考虑。4、风向风速人工观测所用的电接风向风速计与自动气象站中使用的风传感器，无论从原理、分辨率、准确度等各方面差别都较大，加上大气中风速的不确定性，