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智慧城市微型自動氣象站試驗數據對比分析與評估

2022-05-25 09:43:42魯峻麟黃惺惺顧桃峰張志堅賈寧遠
氣象水文海洋儀器 2022年1期
關鍵詞:風速標準設備

魯峻麟,黃惺惺,顧桃峰,張志堅,賈寧遠

(1.廣州市突發事件預警信息發布中心,廣州 511430;2.廣東省氣象公共安全技術支持中心,廣州 510641)

0 引言

社會氣象觀測作為綜合氣象觀測系統的重要組成部分,其對于提升防災減災能力,助力生態文明建設,保障人民生命財產安全具有重要作用。為響應“智慧城市”氣象發展建設,廣州市氣象局以多功能智能桿微型傳感器作為智慧氣象先行示范,全力推進“監測精密”,有效提高廣州氣象服務水平。

在廣州市氣象局觀測場現有自動氣象站(站號:G1000)的基礎上,根據相關規范和標準,對比國內外氣象儀器特點及性能,經過嚴格篩選,最終選取4套滿足氣象儀器選型標準的智慧型微型自動氣象站[1-3]安裝在廣州市氣象局觀測場進行對比分析研究。

1 觀測資料與方法

1.1 觀測資料

文章觀測資料數據來源于廣州市氣象局智慧城市觀測試驗提供的G1000設備數據和S、J、W、L 4套試驗設備數據。數據分析時段選用2019年11月—2020年2月的風、氣溫、濕度、氣壓觀測數據;選取2020-06-04—2020-06-18的雨量觀測數據。數據分析以G1000設備數據作為標準器,4套設備分別與標準器做各要素的數據對比分析[4-6]。

1.2 數理統計方法

1)相關系數:相關系數是反映兩個研究變量之間線性相關程度的量,當相關系數的絕對值越接近1時,表示兩個研究變量之間線性相關程度越大,當相關系數的絕對值越接近0時,表示兩個研究變量之間線性相關程度越弱。

(1)

式中,ρXY表示相關系數;X表示標準器數據;Y表示測試設備數據;Cov(X,Y)代表X、Y的協方差;X(X)、D(Y)分別為X、Y的方差。

2)相對誤差:為絕對誤差與真值的比值。一般來說,相對誤差更能反映測量的可信程度。

(2)

式中,δ表示相對誤差;X表示標準器數據;Y表示測試設備數據。

3)平均絕對離差:平均絕對離差表示每個誤差值與平均誤差值之間的差的平均值,一般表示數據分布的離散程度。

(3)

式中,MD為平均絕對離差;xi為1組誤差值;μ為xi的算術平均數;N為項數。

4)標準差:標準差是1組數值自平均值分散開來的程度的一種測量觀念。一個較大的標準差,代表大部分的數值和其平均值之間差異較大;一個較小的標準差,代表這些數值較接近平均值。

(4)

式中,標準差為σ;xi為1組誤差值;xi的平均值(算術平均值)為μ;N為項數。

2 數據到報率

統計各設備與標準器同時段內所獲取的數據,計算數據到報率,數據到報率可以在一定程度上表征設備的穩定性。

(5)

式中,η表示數據到報率;y為測試設備獲取的數據分鐘數;x為標準器在同一時段獲取的數據分鐘數。

各設備的數據到報率詳見表1所示。

表1 數據到報率

由表1可知:W設備的數據到報率最高,為99.95%,L和J設備的數據到報率最低,分別為81.04%和81.01%。

3 各要素對比分析

3.1 風速

通過對比分析4套觀測設備與標準器在瞬時風速、2 min風速和10 min風速的相關系數和誤差可以看出,S設備與標準器在瞬時風速、2 min風速和10 min風速的相關系數均為最大,與標準器觀測結果相關性最好;從4套設備與標準器的平均誤差、絕對離差和標準差來看,J設備、W設備的平均誤差相對較小,W設備的絕對離差和標準差較小;L設備與標準器有較大差異。從相關性和誤差結果來看,W設備在風速觀測上與標準器觀測結果較為接近,結果較好(表2)。

表2 各設備風速與標準器的相關系數及誤差

3.2 風向

經對比分析得出,對于瞬時風向,S設備、J設備、W設備與標準器的相關系數分別為0.308、0.241、0.303;對于2 min風向,S設備、J設備、W設備與標準器的相關系數分別為0.561、0.517、0.529;對于10 min風向,S設備、J設備、W設備、L設備與標準器的相關系數分別為0.641、0.625、0.550、0.173。4種設備與標準器在風向觀測上相關系數均不高(表3)。

表3 各設備風向與標準器的相關系數

3.3 溫度

從4種設備與標準器溫度的觀測結果的相關性和誤差來看,W設備與標準器的相關系數最大,相關性最好;從誤差來看,S設備與標準器的絕對離差和標準差最小,W設備與標準器的絕對離差和標準差次之。

綜合以上4種設備所測溫度與標準器所測結果的相關性和誤差結果分析,S設備在溫度觀測上與標準器觀測結果較為接近,結果較好,略優于其他設備(表4)。

表4 各設備溫度與標準器的相關系數及誤差

3.4 相對濕度

從4種設備相對濕度的觀測結果與標準器對比來看,S設備與標準器的相關系數最大,其相關性最高;從誤差來看,J設備與標準器的平均誤差、絕對離差最小,W設備與標準器的標準差最小。綜合相關系數和誤差分析,S設備和J設備在相對濕度觀測上與標準器觀測結果較為接近,結果較好(表5)。

表5 各設備相對濕度與標準器的相關系數及誤差

3.5 氣壓

從4種設備與標準器氣壓觀測的對比來看,W設備與標準器的相關系數最大,相關性最高;從誤差來看,W設備與標準器的絕對離差、標準差最小,J設備與標準器的平均誤差最小。綜合氣壓觀測與標準器的相關系數和誤差分析,W設備的觀測結果與標準器最為接近,結果較好(表6)。

表6 各設備氣壓與標準器的相關系數及誤差

3.6 降雨量

通過對降雨量數據對比分析[7-11],4種設備與標準器在小時雨量、日雨量的相關性和誤差上,W設備與標準器監測的數據最為接近,誤差最小。對比結果見表7、表8。

表7 各設備小時雨量與標準器的相關系數及誤差

表8 各設備日雨量與標準器的相關系數及誤差

4 結束語

文章根據智慧城市建設需要,將4套智慧型微型自動氣象站[12,13]實測數據與標準站數據進行了對比分析,分析結果為智慧城市建設氣象設備選型提供參考依據。

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