吳有恒,張 杰,閔昌紅,陳應河,白永坤,徐金晶
(貴陽市氣象局,貴州 貴陽 550001)
司凱(SKY)是天津瞰天科技有限公司研發的基于物聯網技術的7要素智能氣象站,相比傳統氣象站,它除了能監測氣溫、濕度、氣壓、風力、風向、降水量6項要素,還獨創性的加入了實時天空攝像功能及提供局地精準預報功能,通過天空圖像識別技術+AI做到“看云識天”。該套設備于2019年11月在貴陽觀測場東北角對比觀測試驗區安裝,設備安裝簡便,太陽能或市電供電,主要包括2個部分,SKY(集成溫/濕/壓/天空圖像傳感器)及STORM(集成風速/風向/雨量傳感器)。SKY模塊與STORM模塊各有U型支架用于調節高度,SKY模塊高度與觀測場氣溫傳感器高度一致,STORM模塊高度與觀測場雨量傳感器高度一致,微型站與本站下墊面特征相符,符合《氣象儀器和觀測方法指南》,氣溫、濕度及降水量具有可比性[1,2]。
選取2020年2~8月本站小時數據與微型氣象站采集數據對比,分析方法采用國家氣象中心氣候資料中心制定的《對比觀測期間監測資料評估技術方法》[3],分析氣溫、相對濕度本站及微型氣象站觀測數據的相關性、粗差率、一致率及降水量的月百分誤差等統計數據。
微型氣象站設備SKY及STORM模塊各自有兩塊太陽能電池供電,電池供電不足導致數據缺測時有發生。從表1數據來看:2月大量數據缺測,兩塊太陽能電池同時斷電可能性不大,應該是網絡傳輸問題導致大量數據缺測[4],3月在氣象站增設無線網,同時將微型氣象站挪到靠近該無線網的位置,可以看到3月份開始數據缺測率明顯降低,但是STORM模塊太陽能電池容量較小,所以3~7月STORM模塊降水量數據缺測率都比SKY模塊的溫濕度數據缺測率高,6月因系統后臺維護致SKY模塊的溫濕度數據缺測,又因通訊組件故障致STORM模塊數據大量缺測,7月下旬給微型氣象站接入市電供電,可以看到8月STORM模塊的數據缺測率明顯變小。
2~8月微型氣象站觀測值與本站氣溫、相對濕度相關系數均在0.97以上,從圖1可以看到微型站測值變化與本站一致,具有很好的相關性[5]。最高氣溫及最小相對濕度都比本站數值偏大。


表2 微型站氣溫、相對濕度與本站觀測值的粗差率 %
一致率反映監測數據的精確程度,表示微型氣象站資料與本站觀測記錄相一致度程度,取該要素對比差值月平均值評估標準的2倍,例如氣溫為0.4 ℃,相對濕度為8%等,某要素一月中逐時對比差值在一致率范圍內的次數與有效總次數的比值為一致率,一致率的評估標準為80%。從表3看出:微型站相對濕度與本站觀測值一致率較好。

圖1 2020年2~3月微型站氣溫、相對濕度與本站觀測值對比及相關性

表3 微型站氣溫、相對濕度與本站觀測值的一致率 %
由表4氣溫、相對濕度極值差值平均值來看(2月因缺測數據較多不做比較),3月到7月微型氣象站最高氣溫都較本站偏高,平均高出1 ℃以上,8月最高氣溫較本站偏低,最小相對濕度除了8月較大外,其他月份偏差較小。總體來看最低氣溫與本站最接近,差值都很小。

表4 微型站氣溫、相對濕度與本站觀測值差值平均
月降水百分誤差=
月降水量百分誤差的評估標準是±8%。
從表5中看出,該微型站與本站降水百分誤差普遍偏大,7月的降水百分誤差居然達到85.8%,查看小時數據發現幾乎都是夜間時段本站有降水量,但微型站顯示數值為零,主要還是因為STORM模塊供電不足導致數據異常,7月下旬給觀測場該套設備接入市電,可以看到8月降水百分誤差明顯變小。

表5 微型氣象站與本站降水百分誤差
圖2(a)、(b)、(c)、(d)展示了過程降水量由小到大(0~10 mm、10~25 mm)逐時比對,微型站與本站基本相符。但是圖2(e)、(f)卻顯示對于小時降水量在0.1~0.2 mm的降水過程,微型氣象站降水量明顯小于本站降水量或沒有觀測到降水量。

圖2 降水過程對比
(1)微型氣象站的STORM(含風速/風向/雨量傳感器)模塊太陽能電池容量小,即使在解決了設備數據網絡傳輸問題后仍然因為電池問題導致降水量數據缺測過多(特別是夜間),7月下旬已給微型站接入市電,可以看到缺測率明顯減小,有待進一步分析。
(2)微型氣象站氣溫與本站觀測值的粗差率比相對濕度與本站觀測值的粗差率高且大于評估標準2%,從剔除粗差情況看,基本上都是剔除白天時段10:00~19:00的數據,從最高氣溫與本站數據差值平均的表4及圖1氣溫相關性對比圖上也可看出:最高氣溫與本站偏差大所以使得粗差率變大及一致率降低,低于評估標準80%。
(3)微型氣象站雨量正常采集時段,對于小時降水量在0.3以上的降水時段相關系數都在0.9以上,但是該設備降水量的分辨力為0.2 mm,沒有觀測到0.1 mm的小時降水量。對于小時降水量在0.1~0.2 mm的降水過程,微型氣象站降水量比本站數據明顯偏小。