2005—2019年自動站與人工站風資料對比分析

摘 要：【目的】研究自動站與人工站歷史風資料的數據質量。【方法】以2005—2019年長春國家基準氣候站自動站與人工站風資料為樣本，對風向月相符率、風速對比差值、風速月粗差率和風速月相關性進行數據分析。【結果】10分鐘風向相符率多于2分鐘，10分鐘風向相符率大多集中在40%～60%，平均49%，2分鐘風向集中在30%～50%之間，平均39%；自動站風速大于人工站風速，10分鐘年平均風速相差最大達0.6 m/s，2分鐘年平均風速相差達0.4 m/s；自動站和人工站風速10分鐘平均較2分鐘平均相關性好。【結論】為今后風要素的數據使用起到良好的借鑒意義。

關鍵詞：自動站；人工站；風向月相符率；風速對比差值；風速月粗差率

中圖分類號：P412" " " 文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2023）13-0110-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.13.022

Comparative Analysis of Wind Data of Automatic Station and Artificial Station from 2005 to 2019

YU Wannan ZHANG Junru SUN Xiaoyu WANG Xu

（1.Lvyuan Meteorological Bureau ，Changchun 130061 ，China;2.Changchun Meteorological Information Technology Support Center ，Changchun 130061 ，China;3. Jilin Meteorological observation Support Center ， Changchun 130062， China）

Abstract： [Purposes] This paper aims to study the quality of historical wind data of automatic and manual stations.[Methods] the data of automatic and manual stations in Changchun National Reference Climate Station from 2005 to 2019 were taken as samples to analyze the monthly coincidence rate of wind direction， the contrast difference of wind speed， the monthly gross difference rate of wind speed and the monthly correlation of wind speed. [Findings] The analysis results show that the wind direction matching rate in 10 minutes is more than that in 2 minutes， and the wind direction matching rate in 10 minutes is mostly concentrated in 40%～60%， with an average of 49%. Within 2 minutes， the wind direction was concentrated between 30% and 50%， with an average of 39%; The wind speed of the automatic station was higher than that of the manual station， and the difference of the 10-minute annual average wind speed was up to 0.6 m/s， and the difference of the 2-minute annual average wind speed was up to 0.4 m/s. The 10-minute average of wind speed of automatic and manual stations is better than that of 2-minute average. [Conclusions] It will provide a good reference for the data use of wind elements in the future.

Keywords： automatic station; manual station; monthly coincidence rate of wind direction; contrast difference of wind speed; monthly gross difference of wind speed

0 引言

風是由許多在時空上隨機變化的小尺度脈動疊加在大尺度規則氣流上的一種三維矢量［1］。風是水汽輸送的唯一重要的介質，是人類生產生活不可缺少的元素，也是天氣預報的重要內容，因此掌握風要素的觀測數據質量意義重大。

目前，吉林省長春站風要素采用人工站和自動站兩種方式觀測。在氣象上人工站采用EL型電接風向風速傳感器，自動站采用EL15-2C、EL15-1C型風向風速傳感器［2］。 為研究其自動站與人工站歷史風資料的數據差異性，以長春國家基準氣候站自動站與人工站風資料為樣本，對風向月相符率、風速對比差值、風速月粗差率及風速相關性進行數據分析［3］。

1 資料來源

長春國家基準氣候站2005年1月1日至2012年3月31日逐日24小時、 2012年4月1日至2019年12月31日逐日2時、8時、14時、20時自動站與人工站并行風向觀測資料；2005年1月1日至2019年12月31日自動站與人工站并行風速觀測資料（以A、J、Y文件為主要研究來源）。

2 分析方法

2.1 風向相符率

若風向觀測值（只對自動站或人工站風速＞1.0 m/s的記錄統計）自動氣象站與人工站相差1個以上方位，則為1次不相符，小于1個方位則為相符。例如人工觀測風向為E，若自動站觀測的風向在68°～112°之間，則該次觀測視為相符［4，5］。月相符率的計算如式（1）。

η=（n/N）×100% （1）

式中：η為月相符率；n為相符次數；N為有效總次數。

2.2 風速對比差值

所有對比差值均以人工觀測數據為基準，對比差值的計算如式（2）。對比差值的絕對值大小即可表明兩者偏離程度，差值越大偏差就大，反之偏差就小。

X_i=A_i-U_i （2）

式中：A_i為第i次自動站觀測值; U_i為第i次人工站的觀測值。

對比差值的月平均值計算如式（3）。

對比差值月標準差計算如式（4）。

2.3 風速月粗差率

2.4 t檢驗法

用t分布理論來推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著［6］。

3 資料分析

3.1 風向月相符率

2005—2012 年3月2分鐘及10分鐘定時風向的月相符率以24個時次統計；2012年4月—2019年12月2分鐘及10分鐘定時風向的月相符率以2、8、14、20時共計4個時次統計，如圖1所示。

由圖1可知，2分鐘風向相符率低于10分鐘風向相符率。這與人工站EL型電接風向風速計風向部分漏跳較多（雨季感應部分容易進水、凍雨天氣風向凍住）、相應10分鐘風向用自動站代替有一定的關系，取10分鐘滑動最多風向較2分鐘滑動最多風向時自動站與人工站風向更容易接近。

10分鐘最多風向兩者最高相符率達93%，出現在2014年12月；最低相符率為32%，出現在2016年5月。大多集中在40%～60%之間，平均月相符率49%。2分鐘最多風向最高月相符率54%，出現在2018年11月；最低相符率為17%，出現在2017年1月，大多集中在30%～50%之間，平均月相符率39%。

2014年8月之前，2分鐘及10分鐘風向月相符率變化趨勢相同，之后出現拐點（116點），兩者趨勢正好相反，這與更換儀器有一定關系。自動站切換為新型站，兩套自動站的風向有一定差異（兩者安裝均在正南正北5°準確度范圍內）。兩套風感應器均安裝在風塔上，平行相距約1.5 m，因風向標轉動產生的渦流可能對其瞬時風向造成一定影響采集的時間（對時上）與算法略有不同，兩者還會出現偏差，因為風呈陣性，幾秒鐘內風向可能就會有變動。

3.2 風速對比差值

3.2.1 日平均差值分析。2005—2019年自動站與人工站2分鐘及10分鐘風速日平均差值統計如圖2、圖3所示。

從圖2和圖3可看出，2分鐘風速日平均差值集中在±1.0 m/s之間，占98.0%，10分鐘風速日平均差值集中在±0.8 m/s之間，占97.1%。2分鐘和10分鐘風速日平均正差值，均多于負差值接近3倍，說明自動站風速普遍大于人工站風速，并有明顯的日變化，8時、14時差值多大于20時、02時風速差值。

3.2.2 月平均差值分析。2005—2019年 自動站與人工站2分鐘、10分鐘風速月差值如圖4所示。

由圖4可看出，2分鐘、10分鐘風速月差值集中在-0.2m/s～0.4m/s之間，且變化趨勢相同，存在明顯季節性，冬季（1、2、11、12月）偏差較其他季節大。

3.2.3 年平均差值分析。2005—2019年自動站與人工站 2分鐘、10分鐘風速年差值如圖5所示。

由圖5可看出，2分鐘、10分鐘年平均值風速差值均≥0.6 m/s，且變化趨勢一致，10分鐘風速比2分鐘風速的年差值大，2005、2008、2015—2017年差值≥0.4 m/s。

3.3 風速月粗差率

2005—2019年2分鐘、10分鐘風速月粗差率統計如圖6所示。由圖6可看出，月粗差率較大的月份與圖4風速差值較大的月份相對應，且粗差率最大的月份同圖1風向月相符率最高的月份相對應，出現在2014年12月份。

3.4 風速月相關性

通過t檢驗法得出2005—2019年2分鐘風速月相關系數較10分鐘風速月相關系數小。10分鐘風速月相關系數均大于0.95，相關性較好，2分鐘風速相關系數均大于0.88，相關性稍差。

4 資料差異原因分析

4.1 觀測時間和方法不同

人工站接近正點（54～56分）時讀取2分鐘風向指示器，取出現次數最多的方位。而自動觀測是采集正點前2分鐘（58～00分）滑動最多風向。人工站2分鐘風向為人工估算，10分鐘風向為風自計記錄中挑取；而自動站是通過計算，以3秒鐘風向為瞬時風向，計算1分鐘、2分鐘、10分鐘最多風向。

4.2 風傳感器的工作原理不同

兩套系統風速部分工作原理差別是主要因素。兩者啟動風速不一致：自動站啟動風速0.5 m/s，人工站1.5 m/s。兩者計算風速的方法不同：自動站計算3秒風速為瞬時值，滑動計算1分鐘、2分鐘、10分鐘平均風速，而人工站則以轉動圈數來計算風速的，每轉動200圈約為0.25 m/s，大概轉動800圈為1.0 m/s。

5 結論

本研究以2015—2019年長春國家基準氣候站自動站與人工站風資料為樣本，從風向月相符率、風速對比差值、風速月粗差率的相關性角度進行數據分析，掌握了二者的數據差異。結果表明：10分鐘風向相符率多于2分鐘，10分鐘風向相符率大多集中在40%～60%，平均49%；2分鐘集中在30%～50%之間，平均39%；自動站風速大于人工站風速，10分鐘年平均風速相差最大達0.6 m/s，2分鐘達0.4 m/s；自動站和人工站風速10分鐘平均較2分鐘平均相關性好。本研究可為今后風要素的數據使用提供參考。

參考文獻：

［1］中國氣象局監測網絡司.氣象儀器和觀測方法指南［M］.6版.北京：氣象出版社，1996.

［2］孫蕾，伏曉慧，張金柱.遷站和儀器更換對阿拉山口風速資料的影響分析［J］.沙漠與綠洲氣象，2014，8（2）：65-69.

［3］汪婷，吳息，江志紅，等.自動站風能參數的短序列訂正方法及其應用研究［J］.應用氣象學報，2008（5）：547-553.

［4］程愛珍，丘平珠，韋華紅，等.人工站與自動站風的自動觀測資料差異分析［J］.氣象研究與應用，2010，31（4）：82-85.

［5］黃錦速，江冰云，黃美純.汕頭自動氣象站與人工站測風資料對比分析［J］.廣東氣象，2008，30（S2）：81-82.

［6］李甜，龔燕華.T檢驗法在檢驗檢測機構結果質量控制中的應用［J］.建筑技術開發，2021，48（11）：137-138.