自動氣象站實時數據質量控制的研究

段樹海++梁艷芳

摘 要：針對自動氣象站實時數據的質量控制展開了研究，詳細闡述了評估指標，并對可用自動站的選取及其應用作了系統的分析，以期能為有關方面的需要提供有益的參考和借鑒。

關鍵詞：自動氣象站；實時數據；質量控制；評估指標

中圖分類號：P415.1+2 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2017.04.025

自動氣象站是一個自動化的傳統氣象站，在如今全球氣候變暖、極端氣候事件不斷發生的背景下，對自動氣象站實時數據的監測有了更高的要求。因此，為了保障自動氣象站實時數據的準確性和科學性，相關工作人員需要做好相應的質量控制工作。基于此，本文主要研究了自動氣象站實時數據質量控制方面的內容，相信能為有關方面的工作提供幫助。

1 評估指標

優質、可用的自動站氣候資料應該具備完整率高，與周邊自動站和常規站的差異小，異常值少這3個特點。因此，在工作中，主要考慮以下5個指標，每個指標按100分評分，并按照重要程度和得分差異大小賦予不同的權重，5項指標加權后綜合評分為0～100分。各項指標還考慮了海拔高度造成的溫度差，按-0.6 ℃/km的溫度直減率進行訂正。

1.1 缺測率

如果完整率低的站點參與氣候統計分析計算，會造成較大的誤差。缺測率是表示自動站缺測次數的指標，是反映數據完整率最直觀的指標，也是資料質量控制中必須考慮的一個指標。在統計資料缺測率前，對超氣候界限值和連續10個時次觀測值不變的作缺測處理。氣溫界限值如表1所示。

表1 氣溫界限值

1—2月和10—12月 3—4月 5—9月

-25 ℃≤T≤40 ℃ -20 ℃≤T≤45 ℃ -10 ℃≤T≤50 ℃

月缺測率評分規定是：月缺測率為0%，得100分；月缺測率為100%，得0分。按照月缺測率，從高到低均勻分配得分0～

100分，賦予權重0.3，權重后得分為0～30分。

1.2 空間一致性

自動氣象站的觀測儀器與觀測原理方法基本一致，相鄰站點之間的差異應該比較小，與周邊自動站差異比較大的站點不應該納入統計計算中。空間一致性檢查就是充分利用被檢站與鄰近多個臺站同時刻的觀測資料進行質量控制的方法。對于孤立的錯誤資料，自動站之間的空間一致性檢查是非常有效的。

1.3 對比差值

與常規站相比，自動站的觀測儀器和方法都發生了較大的改變，因此，2種資料之間可能存在一定的差異。對比差值就是表示自動站與人工觀測之間差異的指標。溫度對比差值為：

xi=ai-ui-hi×（-0.006）. （1）

式（1）中：ai和ui分別為第i次自動站和人工觀測值；hi為自動站與人工站海拔高度差。

溫度對比差值的月平均值為：

（2）

式（2）中：n為月總觀測次數。

對比差值評分規定如表2所示，賦予權重0.2，則權重后得分為0～20分。

1.4 粗差率

常規站資料觀測時間長、數據質量比較穩定，因此，以常規站數據作為參照，可以較好地判斷自動站數據的異常率。粗差是反映自動站數據異常的一個指標，粗差率則反映自動站觀測要素時以人工觀測為標準所產生的異常值出現次數的多少。

2 可用自動站選取

2.1 指標評估

按照評分標準，對各項指標賦分。從各項指標2009—2014年多月平均得分來看，1/2左右的站點缺測率得分在90分以上，部分站點得分低主要是因為建站時間晚、資料序列短。大部分的平均溫度和1/2以上的最高、最低溫度對比差值得分都在90分以上，空間一致性得分比對比差值得分更高一些，90分以上的站點占了80%以上。粗差率和一致率得分在99分以上的站達到了2 000個左右，這兩項指標得分在90分以下的站僅有30多個。

2.2 綜合評分

綜合使用各項指標，既可以剔除質量比較差的站點，也可以避免舍棄只是偶爾發生設備故障或者極端天氣出現異常值的站點。由于粗差率和一致率得分差異小，給予相對較小的權重0.1，而其余3項能更有效地挑選出資料完整性差或者異常值多的站點，給予相對比較大的權重。因為對比差值存在觀測方法、觀測時間、儀器、環境等因素差異的干擾，所以，給予權重0.2，它比缺測率和空間一致性的0.3權重小。

將以上5項指標得分按照給定的權重累加后，取綜合得分大于等于90分且缺測率權重后得分大于等于27分的站點為當月可用站點。2009年，有70%～80%的自動站資料可用；到2010年，基本可以達到90%以上；到2012年，基本達到95%以上。由此可見，自動站溫度資料的質量正在逐步提高。

2.3 可用站選取

自動站發展至今，雖然數據質量已經明顯提升，但是，氣候分析需要長時間序列的優質數據。因此，按照各項指標評分標準為各站逐月缺測率、空間一致性、對比差值、粗差率、一致率賦分后，依次按照剔除標準將資料質量明顯較差的站點剔除。通過缺測率評分剔除了681個站點，而導致這些站缺測率高的主要原因是建站時間晚或后期無觀測資料。排除這些客觀原因，全省自動站運行期間，完整率總體情況良好。通過空間一致性和對比差值檢查，又剔除了63個站，但從這些站的建站環境來看，雖有小部分站下墊面狀況為裸地、硬化地，或建站于屋頂、工礦等環境條件比較差的地方，但是，大多數站建站環境條件良好。這說明，建站環境對資料質量有一定的影響，但是，后期的設備維護、儀器調整等其他因素也可能會影響數據質量。通過粗差率和一致率檢查發現，雖然有20多個站點的粗差率和一致率比較差，但這些站點在之前的剔除步驟中已經被剔除，這兩步剔除工作未剔除任何新的站點。從長時間序列來看，絕大多數站的自動站氣溫資料與對應常規站資料基本一致，以常規站為標準所產生的異常值很少。自動站剔除標準和原因如表3所示。

表3 自動站剔除標準和原因

缺側率 空間一致性和對比差值 粗差率 一致率

剔除標準 平均、最高或最低溫度得分小于90分的月份占50%以上 2個指標平均（最高或最低）溫度得分小于90（85）分的月份均占50%以上 平均、最高或最低溫度得分小于90分的月份占50%以上 平均、最高或最低溫度得分小于90分的月份占50%以上

剔除站數 681站 63站 0站 0站

剔除原因/建站環境 建站時間晚（639站），后期無觀測資料（34站），月缺測率比較高（8站） 下墊面為裸地、硬化地，或安裝在屋頂（17站），周邊環境為工礦（1站），建站環境良好（45）站

3 自動可用站應用

山地和丘陵的占地面積達70.4%，但常規站基本建于低海拔地區，無法體現周邊山地地區的溫度差異，而自動可用站的加入使得氣溫分布走向與地形特征相吻合。有自動可用站參與的分布圖則很好地解決了這個問題。山地溫度低，平原和盆地及沿海地區溫度高，可以科學布局高山地區的農林畜牧業，并針對區域氣候變化進行調整，起到真正的指導作用。另一方面，自動可用站的使用也使城市化發展在溫度分布圖上突顯出來。

4 結束語

綜上所述，隨著全球氣候變暖的加劇，氣候監測工作受到了相關部門的高度重視。而自動氣象站的應用則在很大程度上為氣候監測工作帶來極大的便利。因此，相關工作人員需要保證自動氣象站實施數據的準確性和科學性，采取有效的措施做好質量控制工作，從而為實際的氣候業務提供有效的幫助。

參考文獻

[1]季永華，劉俊娜，唐懷甌.自動氣象站實時數據質量控制研究與結果分析[J].電子世界，2015（21）.

[2]黃淑娟，陳健.自動站實時數據質量控制失敗的案例分析[J].氣象研究與應用，2014（02）.

〔編輯：白潔〕