微型氣象站（OITS-03）氣溫對比觀測分析

吳有恒 張杰 田孟勤 陳應河

摘要：時微型氣象站和自動站2018年10月至2019年6月共計9個月的對比觀測數據進行了分析，結果發現：①微型氣象站觀測數據傳輸及時穩定;②微型氣象站觀測的氣溫數據與自動站數據變化規律基本一致，觀測數據符合“三性”要求;③氣溫較低時，微型氣象站觀測數據更接近于自動站數據。

關鍵詞：微型氣象站;氣溫;對比觀測

中圖分類號：P467 文獻標識碼：A 文章編號：1674-9944（2019）22-0043-02

1 引言

2008年2月，中國氣象局委托監測網絡司組織地面處、大探中心、行業內專家和相關廠家進行新型自動站研制的技術研討，提出了標準化、模塊化、集約化的設計思路，對新型自動站的設計進行了統一要求，并于2012年完成新型氣象站的設計定型，開始業務推廣?，F階段各地面氣象觀測臺站主要使用的新型自動站型號主要有上海長望氣象科技股份有限公司生產的DZZ3型自動氣象站，江蘇省無線電科學研究所有限公司生產的DZZ4型自動氣象站，華云升達（北京）氣象科技有限公司生產的DZZ5型自動氣象站，中環天儀（天津）氣象儀器有限公司生產的DZZ6型自動氣象站和廣東省氣象計算機應用開發研究所生產的DZZ1-2型自動氣象站[1，2]。

隨后，為了擴大地面氣象觀測的范圍，提高氣象觀測的自動化程度，中國氣象局在全國開始區域自動氣象站部署工作。貴陽市氣象局在現行業務部署中，以ZQZ型區域自動氣象站為主，但該設備在實際業務運行中存在設備價格昂貴、數據信號丟失、維護維修成本較高等問題。微型氣象站《OITS-03）是一種能夠測量多氣象參數一體化氣象站，能夠同時測量氣溫、濕度、風向風速、氣壓、雨量等多種氣象要素，因采用了新技術和新工藝，該微型氣象站具有成本低、維護方便，數據型號可靠等優點。為了進一步提高觀測資料的穩定性，降低自動站設備建設和維護維修成本，故對微型氣象站（OITS-03）進行對比觀測，討論將其運用到實際業務中的可能性。

2 對比觀測設計

2.1 觀測場地和時間

選取貴陽國家基準氣候觀測站進行對比觀測，該站位于貴陽市東山頂，北緯26°35′，東經106°44′，海拔1223.8m，觀測場內主站為DZZ4型自動氣象站，百葉箱內氣溫傳感器距地面1.5m。將微型氣象站（OITS-03）布置在圍欄外東側，防輻射罩內氣溫傳感器高度離地1.6m。兩套設備的下墊面特征基本一致，且均符合《氣象儀器和觀測方法指南》[3]，因此氣溫觀測資料具有可比性。

對比觀測時間為2018年10月至2019年6月，共計9個月。

2.2 分析方法

觀測差值：選取北京時20時為日界[4]，將微型氣象站觀測資料減去對應時次的自動氣象站觀測資料后去的值定義為觀測差值，可直觀反映出對比值偏大或偏小情況。

觀測曲線的相關程度：用Pearson相關系數（Pear-son Correlation Coefficient）來衡量自動站數據和微型氣象站數據的線性相關程度。

3 對比觀測分析

3.1 數據穩定性分析

微型氣象站（OITS-03）從2018年10月開始進行觀測，每分鐘傳回一組氣溫觀測數據，對2018年10月至2019年6月間傳回的所有數據進行統計，將每月的分鐘總數作為分母，將每月的分鐘總數減去微型氣象站每月傳回的數據組數作為分子來計算觀測數據的缺測率，以此對數據穩定性進行分析，結果見表1。

9個月以來氣溫觀測分鐘數據的總缺測率為1.24%，其中整點分鐘數據缺測率為0.23%，對每個月的分鐘數據缺測率進行分析，發現缺測率最高為2018年11月，最低為2019年2月，其中分鐘數據缺測率低于2%的共有7個月，說明觀測數據傳輸及時穩定，設備可靠性高。

3.2 逐時氣溫數據對比

對自動站小時數據和微型氣象站小時數據進行差值計算，當差值在±0.3℃以內，則表示微型氣象站數據與自動站數據相差不大。

將2018年10月至2019年6月兩套設備觀測數據的差值和當月測站的月均溫同時顯示在圖1上，可以得出：2018年10月至2019年6月差值在±0.3℃以內的數據占比依次為66.4%、75.8%、80.1%、84.4%、75.9%、74.4%、64.6%、63.7%和56.3%，正好與月均溫數據的變化趨勢成反比，說明當月均溫降低時，數據的可用性在增加，而隨后季節變化，月均溫逐漸升高后，數據的可用性在降低。

對2018年10月至2019年6月自動站和微型氣象站的日均溫數據進行擬合分析，分析結果如圖3所示，可以看出：微型氣象站的日均溫月變化趨勢與自動站的日均溫月變化趨勢基本一致，對9個月內每一次降溫和升溫過程都能夠有明確的反饋，每月內自動站和微型氣象站的日均溫的最高值和最低至均出現在同一天，兩條變化曲線的Pearson相關系數均達99.9%。

為了進一步對小時數據可用性進行分析，并驗證氣溫對數據可用性的影響，將每天21時至次日20時共計24個時次的自動站數據和微型氣象站數據進行Pear-son相關分析，如圖2所示，可以看出：自動站和微型氣象站24個時次數據的Pearson相關系數均達到99.7%以上，說明兩者之間的擬合效果很好;Pearson相關系數的變化趨勢也正好與一天中氣溫分變化趨勢成反比，當夜間氣溫較低時，Pearson相關系數接近于100%，而在日出后氣溫逐漸升高Pearson相關系數也逐漸降低。

3.3 日均混數據對比

3.4 日極值數據對比

對2018年10月至2019年6月自動站和微型氣象站的日最高氣溫和日最低氣溫進行擬合分析，如圖3所示：兩套觀測數據的變化趨勢基本一致，曲線的Pearson相關系數均達99.5%以上，其中對日最低氣溫的擬合效果要優于日最高氣溫的擬合效果。

4 結論與討論

通過對微型氣象站（OITS-03）9個月的對比觀測數據進行分析，可以得出以下結論。

（1）微型氣象站（OITS-03）觀測數據傳輸及時穩定，設備可靠性高。

（2）微型氣象站（OITS-03）觀測的氣溫數據與自動站數據變化規律基本一致，觀測數據符合“三性”要求。

（3）氣溫對微型氣象站（OITS-03）觀測有影響，氣溫較低時，微型氣象站（OITS-03）觀測數據更接近于自動站數據。

因對比觀測實驗開始的時間較晚，進行對比分析的觀測資料較少，希望在今后獲取時間序列更加完整的數據后，進一步對其分析。

參考文獻：

[1]中國氣象局氣象探測中心.新型自動氣象站使用手冊[M].北京：氣象出版社，2016.

[2]中國氣象局氣象探測中心.地面氣象觀測規范[M].北京：氣象出版社，2003.

[3]中國氣象局氣象探測中心.氣象儀器和觀測方法指南[M].北京：氣象出版社，2016.

[4]中國氣象局氣象探測中心.地面氣象觀測業務技術規定使用手冊[M].北京：氣象出版社，2012.

[5]張立軍.地面氣象觀測管理工作存在的問題與對策[J].綠色科技，2018（18）：32～33.

[6]汪軍，饒傳新，王華，等.CAN總線在新型自動氣象站中的應用與故障分析[J].綠色科技，2019（16）：242～243，247.

收稿日期：2019-10-17

作者簡介：吳有恒（1983-），男，苗族，工程師，研究方向為綜合氣象觀測。