四川省區域自動氣象站資料的質量評估

吳 薇， 郭 旭， 尹 娟， 杜 冰

(1.四川省氣象探測數據中心，成都 610072; 2.高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都 610072)

引 言

國家級氣象觀測站(以下簡稱“國家站”)因其記錄時間長且資料相對準確完整而被廣泛用于天氣氣候變化的研究中[1-6]。由于國家站主要建設在市縣一級，站點稀疏，無法滿足日益增長的社會需求，特別是對局地災害性天氣的預報預警、防災減災、決策服務等的數據支撐能力明顯不足，因此從20世紀90年代末，全國陸續開展區域自動氣象觀測站(以下簡稱“區域站”)的建設[7]。截至目前，全國已建成4萬多個區域站。作為地面觀測的有力補充，區域站因其覆蓋范圍廣、信息量大等優勢，且觀測資料在強降水、高溫、大風等區域性災害天氣分析和數值天氣預報中得到了廣泛的應用，在決策服務、防災減災等方面發揮了巨大的作用[8-12]。

由于區域站無人值守，探測設備和探測環境維護保障不及時，區域站的數據質量參差不齊，制約區域站資料被廣泛深入應用[13]。2015年開始，中國氣象局在全國各省統一部署氣象資料業務系統(MDOS)，對地面觀測數據進行實時的、統一的質量控制，在一定程度上降低了自動氣象站觀測疑誤數據對天氣監測、預報業務、氣象服務可能造成的不利影響。

目前，部分省份已針對四川省的地面觀測數據情況進行了評估分析[13-20]。在四川復雜地形下，經過質量控制的區域站資料的完整性、穩定性和可靠性尚待評估。本文通過對四川省已建的近5000個區域站逐小時資料質量的評估分析，以期為區域站數據在區域氣候研究、防災減災、決策服務及站網布局等各方面的應用提供客觀依據。

1 資料來源與方法

1.1 資料來源

本文資料來自于四川省各區域站逐小時觀測資料。截至2017年底，四川省共啟用4930個區域站進行地面氣象要素的觀測。其中，國家考核的為2190站，省級考核的為1555站，不參與考核的為1185站。從區域站站點空間分布(圖1)可以看出，大部分區域站建在四川盆地內，川西高原和攀西地區站點相對稀疏。

區域站按觀測要素個數來分，有單要素站、二要素站、四要素站、五要素站、六要素站和六要素以上站。從四川省區域站觀測要素站點類型的統計(表略)來看，數量最多的是單要素站(主要是降水觀測)，為2161站，占所有區域站的43.83%；其次是二要素站和四要素站。區域站的主要觀測要素包括氣壓、氣溫、濕度、風向、風速、降水、淺層地溫和能見度。從區域站觀測要素的統計來看,觀測要素最多的是降水，全省除了1站無降水觀測外，其他4929站都有降水觀測任務；其次是氣溫，全省共有2769個區域站有氣溫觀測，占所有區域站的56.17%；有風、相對濕度、氣壓、淺層地溫、能見度觀測的區域站分別為1762站、678站、664站、6站、8站；而淺層地溫和能見度的觀測站點很少，所以本文質量分析不包括淺層地溫和能見度這兩個要素。

圖1 2018年四川省區域站空間分布圖

1.2 方 法

本研究中，評估分析的對象為2018年1月1日至12月31日的逐小時區域站資料，評估的要素包括氣壓、氣溫、濕度、風向風速和降水5大類共17個要素。

依托氣象資料業務系統(MDOS)，所有區域站資料經過了氣候學界限值、區域極值、時間一致性、內部一致性、空間一致性等質量控制和檢查[21-27]。本文在完整性、可用性和可靠性這3個方面對資料進行評估分析。

2 質量評估分析

2.1 資料完整性

缺測情況是反映觀測資料完整性的重要指標之一，缺測量越少,說明其完整度相對越高[19-20]。2018年，區域站的缺測數為13357392個，占數據總量(268581600個)的4.97%。從各站平均數據缺測率的月變化(圖2)可以看出，數據缺測率有明顯的季節變化規律：4-9月為四川省的汛期，全省區域站保障力度增強，數據缺測率相對偏低；1-3月和10-12月為非汛期，數據缺測率明顯升高。國家考核站各月的平均數據缺測率相對最低，省級考核站的居中，非考核站的最高。

數據的缺測分為整站資料缺測和部分要素缺測。整站資料缺測，主要是區域站設備故障、通信故障或者站址被破壞等原因造成，部分要素缺測主要是因為相應要素儀器故障或者要素值異常且無法代替而主動做缺測造成。2018年，整站資料的缺測數為12665041個，占總缺測量的94.82%；要素缺測數為692351個，占總缺測量的5.18%。

圖2 2018年四川省區域站平均數據缺測率月變化

資料的完整性還體現在依據資料能否計算出日、旬、月、年等統計值。這些統計值能否計算得出取決于每日02、08、14、20時的定時觀測記錄值是否完整(降水除外)[28]。從氣溫、濕度、氣壓、風各定時時次的缺測率(表1)來看，各時次各要素的缺測率都在6.3%以內，風的缺測率最低，為4.36%～4.50%，氣溫的次之。對各要素定時時次的完整性分析表明，氣溫缺測率為0的站有1300多個，占有氣溫觀測站(2769站)的47%；降水的統計與其他要素的統計略有不同，為各時次的累計值，2018年降水缺測率小于0.1%的站有2500個，占有降水觀測站(4929站)的51%。

表1 2018年四川省區域站各氣象要素定時時次缺測率 %

2.2 資料可用性

可用的資料指通過氣候學界限值、時間一致性、空間一致性等質量控制后判定為正確(正確值)或通過主觀判斷修改為正確值的數據(修改值)。本文用數據的可用率[(正確數據的個數+修改為正確數據的個數)/數據總個數]對資料可用性進行分析。2018年，區域站數據正確量為252641298個，修改量為1164個，數據可用率為94.76%。下面分別從資料可用性的月變化特征、日變化特征和空間分布情況進行分析。

2.2.1 數據可用率月變化特征

從2018年各月數據可用率變化情況(圖3)可以看出，各月的數據可用率均大于90%，且呈現明顯的季節變化特征，6-9月為四川的主汛期，數據可用率相對比較高，都在95%以上，而冬半季數據可用率相對偏低。

圖3 2018年四川省區域站數據可用率月變化

2.2.2 數據可用率日變化特征

利用站點逐小時觀測資料，計算一天24個時次的可用率，以分析區域站可用率的日變化特征。從數據可用率日變化曲線(圖4)可以看出，除03時外，各個時次的可用率都為94%～95%，白天數據可用率高于夜間的，在18時可用率達到峰值后，夜間至凌晨逐漸呈現下降的趨勢，從早上08時開始數據可用率逐步上升。在一天24個時次中，出現了兩個數據可用率低值，分別在03時和15時。

2.2.3 數據可用率空間分布特征

四川省區域站數據可用率超過99%的有3513站，占所有區域站的71.26%。從數據可用率空間分布圖(圖5)可以看出，數據可用率超過99%的站主要集中在四川盆地和攀枝花地區；數據可用率低于90%的站為535個(占10.85%)，主要分布于四川盆地與高原交界的區域及高原地區地勢低洼的地方，這是因為這些區域地形地貌復雜，維護困難，以及站點設備通訊、電力保障不足。

圖4 2018年四川省區域站數據可用率日變化

圖5 2018年四川省區域站數據可用率空間分布

2.3 資料可靠性

本研究中，區域站資料的可靠性是通過與經過質量控制的國家站資料的對比分析來評估。四川省目前有156個國家站，各站均有降水、氣溫、氣壓、相對濕度和風等要素的觀測。下面分別對四川省區域站的降水、氣溫、氣壓、相對濕度和風速等要素資料的可靠性進行評估分析。

2.3.1 降 水

在四川省所有區域站中，僅有一站沒有降水觀測。2018年，國家站最大小時降水量為85.3 mm，發生在8月22日05時自貢榮縣站；區域站最大小時降水量為126.2 mm，發生在6月26日13時樂山峨眉山市雙福鎮。國家站最大小時降水和區域站最大小時降水分別對應四川省2018年兩次強降水過程。下面就這兩次強降水過程對區域站降水資料的可靠性進行分析。

2.3.1.1 2018年8月22日降水過程

8月22日降水過程中，國家站最大小時降水量出現在自貢榮縣，為85.3 mm；區域站最大小時降水量出現在眉山丹棱縣石橋鄉，為103.7 mm。2018年8月21日20時-22日20時24 h累積降水量統計結果顯示，國家站24 h最大累積降水量出現在自貢榮縣，為162.8 mm；區域站24 h最大累積降水量出現在樂山沙灣區福祿鎮，為167.6 mm。從24 h累積降水量空間分布(圖6)可知，區域站和國家站的強降水區域基本一致，都集中在盆地南部、西南部和東北部。

圖6 四川省2018年8月22日過程24 h累積降水量空間分布

2.3.1.2 2018年6月26日降水過程

6月26日降水過程中，國家站最大小時降水量出現在26日15時樂山夾江，為32.9 mm；區域站最大小時降水量出現在26日13時樂山峨眉山市雙福鎮，為126.2 mm。2018年6月25日20時-26日20時24 h累積降水量統計結果顯示，國家站24 h最大累積降水量出現在廣元青川，為111.4 mm;區域站24 h最大累積降水量出現在雅安雨城區孔坪李壩村，為369.7 mm。從24 h累積降水量空間分布(圖7)可知，區域站觀測的降水量級更大，部分站點觀測的降雨量級達到大暴雨；區域站和國家站觀測的強降水區域基本一致，主要發生在盆地西側沿山一帶。

圖7 四川省2018年6月26日過程24 h累積降水量空間分布

從兩次強降水的分析可以看出，區域站觀測的降水量級明顯大于國家站的，體現出降水的局地性特征；在降水落區上，區域站和國家站的基本一致。這說明區域站降水資料是穩定可靠的。

2.3.2 氣 溫

四川省有氣溫要素觀測的區域站有2769站。2018年，國家站觀測的最低氣溫出現在阿壩州紅原站，為-24.2 ℃；區域站觀測的最低氣溫出現在甘孜州白玉縣阿察鎮，為-29.3 ℃。國家站觀測的最高氣溫出現在瀘州市敘永縣，為42.3 ℃；區域站觀測的最高氣溫出現在瀘州市合江縣福寶鎮，為47.9 ℃。

從區域站和國家站氣溫的日變化特征和小時變化特征來看(圖8)，區域站和國家站觀測的氣溫有明顯的季節變化和日變化規律，符合四川省氣候特征，而且區域站和國家站觀測的逐日和逐時平均氣溫、平均最高氣溫和平均最低氣溫都呈現完全一致的變化趨勢(平均最高氣溫和平均最低氣溫圖略)。從區域站與國家站的氣溫差值日序圖(圖9a)可以看出，最高氣溫的變化幅度最大，為-2～2 ℃，最低氣溫的次之，平均氣溫的變化幅度最小，為-1～1 ℃。從區域站和國家站日氣溫均值和極值統計來看(表2)，區域站日平均氣溫及平均最高、最低氣溫的最大值和平均值均大于國家站的，而最小值除日平均最低氣溫外則是國家站的高于區域站的。就平均值而言，區域站和國家站的日平均最低氣溫的差值最大，為0.5 ℃；就極值而言，區域站和國家站日平均最高氣溫最大值相差最大，為1.7 ℃。從區域站與國家站的氣溫差值時序圖(圖9b)可知，17-22時區域站平均氣溫、平均最高和最低氣溫略低于國家站的，其余時次均是區域站的高于國家站的(差值>0表示區域站氣溫高于國家站的，差值<0則表示區域站氣溫低于國家站的)；區域站與國家站的平均氣溫、平均最高和最低氣溫最大差值集中在09時和10時。

圖8 2018年四川省區域站與國家站氣溫時間變化圖

圖9 2018年四川省區域站與國家站氣溫差值時間變化圖

2.3.3 氣 壓

區域站有氣壓要素觀測的為664站。利用逐小時可用的本站氣壓數據，統計逐日四川省區域站和國家站的平均氣壓(圖10)。從圖10中可以看出，區域站和國家站的逐日平均氣壓具有一致的變化趨勢，冬季氣壓高于夏季的，符合氣壓的季節變化規律。區域站的平均氣壓明顯低于國家站的，這主要是氣壓與海拔高度的相關性(海拔升高，氣壓降低)引起的。根據區域站與國家站的逐日海拔高度差值換算氣壓差值，與區域站和國家站的逐日氣壓差值進行比較(圖11)。區域站平均海拔為1159.6 m，國家站平均海拔為1099.2 m，兩者相差60 m左右，約6.7 hPa。經過海拔高度換算后的氣壓差值與逐日平均氣壓差值幾乎一致，說明區域站的氣壓值與國家站的較為吻合。

表2 2018年四川省區域站和國家站日平均氣溫、平均最高氣溫、平均最低氣溫統計 ℃

圖10 2018年四川省區域站和國家站平均氣壓日序圖

圖11 2018年四川省區域站與國家站海拔高度差值換算氣壓差值與氣壓差值日序圖

2.3.4 相對濕度

區域站有相對濕度要素觀測的為678站。利用逐小時可用的相對濕度數據，統計逐日四川省區域站和國家站的平均相對濕度(圖12)。從圖12中可以看出，區域站與國家站的相對濕度變化趨勢一致，大多數情況下區域站的平均相對濕度高于國家站的，經分析主要與區域站和國家站的站點數量有關。

圖12 2018年四川省區域站和國家站平均濕度日序圖

2.3.5 風 速

區域站有風速要素觀測的為1762站。利用逐小時可用的2 min風速數據，統計逐日四川省區域站和國家站的平均風速(圖13)。從圖13中可以看出，區域站與國家站的日平均風速變化趨勢完全一致，區域站的日平均風速比國家站的低0.4 m/s，這主要與兩者的站點數量差異和風的局地性特征有關。

圖13 2018年四川省區域站和國家站平均風速日序圖

3 結論與討論

通過對2018年四川省4930個區域站資料的完整性、可用性、可靠性進行統計分析，可以看出：

(1)四川省區域站資料的完整性較好，其中國家考核站的最好，省級考核站的次之，非考核站的最差。區域站的缺測主要是整站資料的缺測。經分析，主要是設備故障、通信故障、供電不足或站址被破壞等造成的缺測。

(2)區域站資料的可用性較好，數據可用率較高的區域站主要集中在四川盆地和攀枝花地區，而數據可用率較低的區域主要是四川盆地與高原交界的地區及高原地區地勢低洼的地方。

(3)從區域站降水資料的可靠性分析來看，兩次強降水過程區域站和國家站觀測的降水落區都基本一致，說明區域站降水資料穩定可靠；區域站的降水量級明顯大于國家站的，體現出降水的局地性特征。

(4)從區域站氣溫資料的可靠性分析來看，無論是日變化還是小時變化，區域自動氣象站和國家自動氣象站觀測的平均氣溫、平均最高氣溫和平均最低氣溫都具有高度一致的變化規律，相關性非常好。

(5)從區域站氣壓、相對濕度和風資料的可靠性分析來看，區域自動氣象站和國家自動氣象站上述要素的日變化趨勢完全一致，差異主要與區域站和國家站的站點數量有關。

總體來說，區域站相對于國家站，站網分布更密集，質量控制后的區域站能更精細地反映區域氣候特征，可以作為國家站資料的有效補充,應用于天氣預報、氣候預測、防災減災和決策服務中。