自動站替換人工站對相對濕度資料連續性影響分析

周英 袁久坤

（重慶市萬州區氣象局，重慶 404000）

自動站替換人工站對相對濕度資料連續性影響分析

周英 袁久坤

（重慶市萬州區氣象局，重慶 404000）

利用萬州國家基本氣象站2007～2008年的自動站和人工站對比觀測數據，對資料的完整性、差異性、連續性進行評估，分析自動站替換人工站對本站相對濕度歷史資料序列連續性的影響。通過分析發現：自動站的穩定性較高，代替人工觀測能夠保證氣象要素的實測率。兩者相對濕度月平均差值達規定標準，一致率為100%，同時自動站相對濕度通過了顯著性檢驗。結果表明以自動站替換人工觀測對相對濕度歷史資料序列連續性的影響較小。

自動站 替換 人工觀測 相對濕度 連續性

萬州區位于三峽庫區核心地帶，萬州國家基本氣象站自2003年開始自動站觀測和人工站觀測的雙軌業務運行，2007～2008年曾升級為觀象臺，實行每小時人工觀測。因為多方面的原因，地面自動氣象站觀測系統替代人工氣象觀測后二者觀測數據之間存在著一定差異。國內外相關方面的專家對氣溫觀測的差異及其原因研究較多［1-2］，而關于兩種觀測系統所測得的相對濕度的差異及其原因研究卻比較少。相對濕度作為揭示空氣中水汽變化的一個重要標志，對其氣候序列的均一性考察有著非常重要的意義。本文通過對自動和人工兩個不同觀測系統所采集的相對濕度數據進行對比統計，分析自動站替換人工觀測后對相對濕度歷史資料序列連續性的影響。

1　資料來源及處理方法

1.1資料來源

本文選取萬州國家基本氣象站2007～2008年的自動站和人工站觀測相對濕度資料，通過對兩套觀測設備的逐小時數據、日數據、月數據及年數據進行全面整理分析評估。

1.2資料處理方法

表1　自動站和人工站相對濕度評估項目標準表

表2　不同自由度的ta取值

表3　相對濕度統計和評估參數

表4　2007～2008年各月（年）平均相對濕度T檢驗結果

主要利用自動氣象站數據質量控制軟件（AWSDataQC）對自動站和人工站A文件進行比較，統計出相對濕度的缺測率、粗差率、月平均差值、一致（相符）率。同時統計出各月日最小相對濕度月平均差值，對自動氣象站觀測數據與人工觀測數據的檢驗及比較，給出系統誤差［3］。最后利用近30年資料對2007～2008年自動站相對濕度的月、年平均值進行顯著性檢驗。

2　評估內容與方法［4］

2.1完整性

數據完整性主要通過缺測率來反映，主要評估相對濕度的逐小時數據和日數據的完整性。

2.2差異性

差異性評估的指標較多，本文主要使用較為常見的幾種指標。首先對相對濕度利用差值平均值、標準差、一致率、粗差率等對逐小時數據、日平均值、月平均值進行評估。對相對濕度的極端值主要利用差值均值指標來進行評估。

圖1　相對濕度對比差值平均值的年變化

2.2.1對比差值均值及標準差

設Ui為第i次自動觀測值，Ai為第i次人工觀測值，則第i次的對比差值為：Xi=Ui-Ai，觀測次數均為n，則對比差值的月平均值為：

2.2.4評估項目標準

根據《自動氣象站通用技術規范》及《自動觀測和人工觀測資料對比評估方案》，評估項目標準如表1所示［5］。

對比差值的月標準差σ為：

2.2.2一致率

一致率表示自動站數據和人工觀測數據相一致的程度，主要對逐小時數據進行評估。月一致率按如下公式計算：

一致率的范圍按要素對比差值月平均值的2倍考慮，其中相對濕度為2%。

2.2.3粗差率

粗差率表示兩套儀器異常差值的多寡，主要對逐小時數據進行評估。粗差是指自動站與人工站觀測數據的對比差值與月對比差值平均值之差的絕對值大于3倍標準差的數據。粗差率為粗差次數與樣本的比值。

設第i次觀測值的對比差值為 xi，對比差值月平均值為 x，對比差值的月標準差為σ視為粗差。公式如下：

2.3連續性

利用1977～2006年和1978～2007年30年本站人工觀測相對濕度的月平均值和年平均值，分別對2007年和2008年的自動站相對濕度各月平均值和年平均值進行顯著性檢驗。評估主要方法為T檢驗［6］。

圖2　相對濕度對比差值平均值日變化

假設0x為2007～2008年自動站相對濕度月（年）平均值，1977年至2006年共 30n=年，這n年本站相對濕度月（年）平均值的樣本序列為，統計量其中，

在顯著水平a為5%（1%），自由度為n時，當|t|＞ta，（ta取值見表2）則表示平均值0x與其他年份平均值差異顯著，未能通過顯著性檢驗。當|t|≤ta，則表示平均值0x通過顯著性檢驗，與其他年份平均值差異不顯著。

3　結果分析

根據2007～2008年月逐小時數據，共獲取有效對比樣本數17544個，計算得出相對濕度的統計和評估參數如表3所示。

3.1缺測率

自動站相對濕度缺測次數為0，缺測率為0.0%，說明自動站儀器運行狀況良好。

3.2對比差值均值

自動站與人工觀測相對濕度對比差值的月平均值在符號上都具有較好的一致性，這說明在相對濕度測量中，自動觀測與人工觀測兩個系統之間存在一定程度的“系統偏差”。其月平均差值在0～4%之間，年平均差值為1.9%，自動站相對濕度較人工站平均偏高2%左右。日最小相對濕度月平均差值在－2～3.5%之間，年平均差值為-0.4%。

相對濕度月平均差值及日最小相對濕度的月平均差值的年變化如圖1所示。由圖1可見，相對濕度月平均差值全年為正，說明自動站相對濕度較人工站偏高，春季相對于其他季節而言偏差較小。相對濕度月平均差值與最小相對濕度月平均差值的年變化規律基本一致，但最小相對濕度呈現負偏差時較多。

相對濕度對比差值平均值的日變化如圖2所示。由圖2可見，自動站與人工觀測相對濕度對比差值在全天24小時均為正值，為0. 5%～3.5%之間，其日變化規律與相對濕度的日變化規律相似。在一日中高濕時相對濕度對比差值較大，低濕時相對濕度對比差值較小。

3.3粗差率

根據分析，相對濕度粗差率9～12月均大于2%，全年平均粗差率為1.8%。說明自動站儀器總體性能穩定，測量的數據有效可靠。其中，2008年9～12月和2007年12月粗差率較其它月份偏大，原因可能為這幾個月相對濕度較大，也就是說在高濕環境下粗差率較大。

3.4一致率

根據《地面氣象觀測遙測自動化功能需求書》要求，相對濕度一致率范圍為±80%。而通過計算全年及各月相對濕度的一致率均為100%，高于標準值80%，說明自動站和人工站相對濕度一致性非常好，該要素的指標滿足要求。

3.5連續性

利用1977～2006年和1978～2007年30年本站人工觀測相對濕度的月平均值和年平均值，分別對2007年和2008年自動站相對濕度各月平均值和年平均值進行顯著性檢驗。其T檢驗結果如表4所示。

由表4可見，在顯著水平a為5%（1%），自由度為30時，|t|＜ta，該自動站相對濕度通過了顯著性檢驗，說明用自動站替換人工站觀測方式的變更沒有影響到數據的連續性。

4　誤差分析

自動站與人工站相對濕度產生差異的主要原因有［7］：一是由于兩者采集時間不同造成的誤差。人工站相對濕度觀測時間一般在正點前15～10分鐘左右，而自動站采集的正點相對濕度是正點前1分鐘滑動平均值，這是造成自動站和人工站數據差異的主要原因。二是兩者觀測儀器不同，由儀器本身造成的誤差不同。特別是當自動站附近出現大雷暴或被雷擊、有電磁波干擾源等，導致數據變化沒有規律，甚至出現缺測。三是兩者采集的數據算法不同。自動站數據采用的是1分鐘內采集6個樣本值，去掉一個最大值和一個最小值，剩余的4個樣本值求算術平均值；而人工站數據則是觀測時的瞬時值。四是人工干預引起的誤差。濕球紗布包扎不規范、紗布不清潔，干濕球溫度表人工讀數誤差，干濕球溫度表的通風狀態，觀測時間的不一致，自動觀測在高濕狀況下的非線性以及其他原因均會導致自動與人工觀測濕度產生差異，甚至是顯著差異。干濕球溫度表總的誤差大小主要取決于空氣的溫度和濕度。在干空氣條件下，誤差可以容易地達到10%相對濕度，而在溫帶，誤差約在百分之幾相對濕度的量級［8］。

5　結語

（1）對比觀測期內相對濕度自動站缺測次數為0，表明自動站的穩定性較高，代替人工觀測能夠保證氣象要素的實測率。相對濕度粗差率在標準值內，說明自動站運行良好穩定，數據有效可靠，有能力良好地保持氣象要素氣候序列的連續性。各月相對濕度一致率均為100%，說明自動站和人工觀測相對濕度一致性非常好。

（2）相對濕度月平均差值全年為正，說明自動站相對濕度較人工站偏高，春季相對于其他季節而言偏差較小。相對濕度月平均差值與最小相對濕度月平均差值的年變化規律基本一致，但最小相對濕度呈現負偏差時較多。

（3）顯著性檢驗表明用自動站替換人工站觀測方式的變更對相對濕度歷史資料序列的連續性無影響。

由于樣本數量偏少，本文只是一個初步的分析結果。

［1］顧品強，王美華.Ⅱ型自動站與常規站溫濕度觀測記錄的比較［J］.氣象，2003，29（1）：35-38.

［2］余君，胡玉峰.我國中部地區自動站與人工站氣溫的差異及原因分析［J］.氣象，2007，33（5）：94-99.

［3］地面氣象測報業務軟件操作手冊.楊志彪.中國氣象局監測網絡司.北京：氣象出版社，2004.

［4］自動觀測與人工觀測對比評估方案，2010，5.

［5］陳雅蓮，楊建東.晉江自動站與人工站對比觀測資料的質量評估與誤差分析［J］.福建氣象，2006（3）：33-36.

［6］黃嘉佑.氣象統計分析與預報方法［M］.北京：氣象出版社，2000：19-28.

［7］中國氣象局.地面氣象觀測規范.北京：氣象出版社，2003.

［8］苑躍，趙曉莉，王小蘭等.相對濕度自動與人工觀測的差異分析［J］.氣象，2010，36（2）：102-108.