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內蒙古自動氣象站觀測要素缺測原因分析

2019-05-28 09:23:40楊明華郭海平
農業與技術 2019年9期
關鍵詞:影響因素

楊明華 郭海平

摘 要:在自動氣象站長時間監控過程中發現大量觀測要素缺測,且2016年以來呈現增加趨勢,為了查找觀測要素缺測原因,本文通過分類描述統計和相關統計分析方法對2012—2018年內蒙古ASOM平臺上國家自動氣象站觀測要素缺測進行統計分析。結果表明:國家自動氣象站設備故障是導致觀測要素缺測的主要影響因素,電磁干擾及設備運行不穩定為次要影響因素;DZZ4型自動氣象站設備故障率較低,但其抗電磁干擾能力及運行穩定性較弱,DZZ5型自動氣象站故障率相對較高,但抗電磁干擾能力及運行穩定性較強。

關鍵詞:國家自動氣象站;觀測要素缺測;影響因素;分類描述統計分析;相關統計分析

中圖分類號:S163+.7 文獻標識碼:A

DOI:10.19754/j.nyyjs.20190515057

引言

自動氣象站是地面氣象觀測網絡的主要組成部分。自動氣象站運行過程中,經常出現單個觀測要素缺測或多個觀測要素同時缺測現象,一定程度上影響了自動氣象站觀測數據質量。目前,國內針對某種或某時次觀測要素變化特征[1]和數據異常處理方法已有大量研究,但對多站點、長時間序列自動氣象站觀測要素缺測原因分析較少。本文對ASOM(運行監控業務系統)2012—2018年119個自動氣象站1001個時次觀測要素缺測數據進行了統計,并分析得出內蒙古自動氣象站觀測要素缺測主要原因。

1 觀測要素缺測數據的統計分析

本文針對自動氣象站觀測要素缺測的無序資料,運用描述統計和相關分析方法進行了數據集中趨勢、影響因子和相關特性分析。

1.1 影響因素的相關分析

本文整理了近7a內蒙古自動氣象站觀測要素缺測數據,發現自動氣象站觀測要素缺測影響因子主要包括設備故障、電磁干擾及觀測設備運行不穩定、降水影響和業務調整,并對上述影響因子出現頻次進行了統計(如圖1)。結果表明:2012年自動氣象站觀測要素缺測較多、2013—2015年觀測要素缺測較少,但2015年前觀測要素缺測主要由設備故障所致;2016年起,觀測要素缺測頻次顯著上升,主要原因集中在設備故障、電磁干擾及設備運行不穩定方面。

統計學中,協方差、相關系數的計算公式為:

協方差:covX,Y=∑ni=1Xi-X-Yi-Y-n-1

相關系數: ρXY=covX,Y ∑Xi-X-2n-1 ∑Yi-Y-2n-1

其中:X和Y為2個變量,X-和Y-是X和Y的平均值,n為變量值的數量。本文,利用協方差和相關系數2個指標統計分析了自動氣象站觀測要素缺測與各影響因子之間關系。將觀測要素缺測量設定為變量Y,將設備故障影響量、電磁干擾及不穩定影響量、降水影響量、業務調整量設定為變量Xi。計算變量X1、X2、X3、X4與變量Y的協方差和相關系數如表1所示。

表1中,協方差值均為正,表明設備故障、電磁干擾及設備運行不穩定、降水和業務調整影響因子的變化趨勢均與觀測要素缺測量變化趨勢正相關。從相關系數值(ρ)來看,設備故障影響量與觀測要素缺測量的相關系數最大(0.94),相關性最強;電磁干擾及不穩定影響量和降水影響量與觀測要素缺測量的相關系數次之,相關性較強;業務調整數據量與觀測要素缺測累計量的相關系數非常小(0.07),可以忽略不計。

1.2 缺測要素分類統計分析

在整理近7a內蒙古自動氣象站觀測要素缺測數據過程中,發現觀測要素缺測主要集中在地溫、風向風速、小時降水量、氣壓等要素部分或全部缺測,且觀測要素缺測量在秋冬季節明顯增加,這與風向風速、氣壓、降水要素缺測量突增有關。同時,設備故障為主要影響因子,電磁干擾及設備運行不穩定為次要影響因子。

1.3 設備性能分析

內蒙古國家自動氣象站主要使用中國華云技術開發公司DZZ5型設備和江蘇省無線電科學研究所有限公司DZZ4型設備。其中,DZZ4型設備使用比率為12.6%,DZZ5型設備使用比率為87.4%。本文對2種型號自動氣象站設備故障比率、故障影響數據比率、干擾及設備運行不穩定影響數據比率進行了計算(結果如圖2),計算公式如下。 故障比率=硬件故障次數+軟件故障次數故障總次數×100%

故障影響數據比率=硬件故障影響數據量+軟件故障影響數據量故障影響數據總量×100%

干擾及設備運行不穩定影響數據比率=單一型號設備干擾及設備運行不穩定影響數據量干擾及設備運行不穩定影響數據總量×100%

從圖3可以得出:DZZ4型設備故障比率、故障影響數據比率均低于設備使用比率,表明DZZ4型設備故障率較低,干擾及設備運行不穩定影響數據比率高于設備使用比率、故障比率和故障影響數據,表明該型號設備穩定性相對較差,抗干擾能力及運行穩定性較弱;DZZ5型設備故障比率、故障影響數據比率均高于設備使用比率,表明DZZ5型設備故障率較高,干擾及設備運行不穩定影響數據比率低于設備使用比率、故障比率和故障影響數據,表明該型號設備穩定性較好,抗干擾能力及運行穩定性較強。

2 結論

內蒙古自動氣象站觀測要素缺測主要表現為風向風速、氣壓、地溫、降水5個觀測要素單要素或多要素缺測,主要原因為設備故障和電磁干擾造成的設備運行不穩定所致。每年的9—12月內蒙古自動氣象站觀測要素缺測多發,主要原因為秋冬季氣壓傳感器和稱重降水傳感器故障較多。同時,通過對比分析得出DZZ4型設備故障率較低,抗干擾能力及運行穩定性較弱;DZZ5型設備故障率較高,抗干擾能力及運行穩定性較強。

3 結束語

本文的研究結果表明自動氣象站觀測要素缺測與設備運行狀況密切相關,提高設備保障維修技術能力,降低設備平均故障維修時間和平均故障持續時間是減少觀測要素缺測的有效途徑,同時還應加強自動氣象站運行狀況監控。

參考文獻

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[2] 李林,高宇翔.新型自動氣象站異常數據的分析與處理[J].北京農業,2015(15):132-133.

[3] 王艷,張海娜.自動站地面氣象資料地溫異常對比分析方法[J].安徽農業科學,2011,39(30):1814-1817.

[4] 紀新宇,佟艷.新型自動氣象站的常見故障分析與處理[J].北京農業,2015(17):139-140.

[5] 黃理,程愛珍,黃琳.自動氣象站數據異常因素分析[J].氣象研究與應用,2009,30(S2):127-128.

[6] 埃維森,格根,吳喜之.統計學-基本概念和方法[M].高等教育出版社,2000.

[7] 秦春蓉,范保珠,陳嬌等.應用統計學基礎[M].清華大學出版社,2018.

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