新民自动站与人工观测数据差异分析

摘要 利用新民站2003―2004年自动与人工2种观测系统观测期间的气温数据，对自动与人工观测的气温进行差异分析，统计了平行观测之间的对比差值、标准差，并检验了气温自动观测对气温资料连续性的可能影响。结果表明：气温自动观测与人工观测存在一定的差异，但差异在自动站误差允许范围之内，自动站的使用对年气温序列有一定影响，总体差异不显著。

关键词 自动观测；人工观测；数据差异分析；气候资料序列；辽宁新民

中图分类号 P468.0 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2012）03-0021-02

Analysis on Differences between Automatic and Manual Observation Data in Xinmin Station

LI Qiang 1 CHEN Ming 2

（1 Xinmin Meteorological Bureau in Liaoning Province，Xinmin Liaoning 110300； 2 Jinzhou Meteorological Bureau）

Abstract Using automatic and manual observation temperature data of Xinmin station from 2003 to 2004，the difference between the two kinds of parallel observation system were analyzed. The difference value and standard deviation were compiled，and the possible influence to climate sequence was tested. The results showed that there was certain difference between automatic and manual temperature observation data，but the difference was within the allowed range. The use of automatic station of temperature sequences might have certain influences to climate series，but there was no significant difference overall.

Key words automatic observation；manual observation；data difference analysis；climate sequence；Xinmin Liaoning

自动气象站观测数据与人工观测数据的记录差异是当前大气探测工作关注的重点问题之一。通过开展自动与人工观测资料的对比分析，研究自动站与人工观测资料的差异和特征，了解自动站观测数据的准确性，对于优化气象地面观测系统、提高气象要素气候序列连续性以及气候统计的可靠性有着重要作用[1]。用对比差和差值标准差的方法对2003年和2004年自动站的月平均温度及最高、最低温度与对应的人工观测温度数据进行对比分析，了解自动站与人工数据的差异和变化特征，同时通过1991―2003年数据资料序列进行年平均值的显著性检验及分析，探讨了自动站对气温历史资料序列连续性影响。

1 资料来源与研究方法

1.1 气候观测站概况

辽宁省新民国家基准气候观测站，简称新民站，于1958年4月建站，1959年1月开始进行地面气象观测，经历3次搬迁，现址位于新民市辽河南大街66号（北纬41°56′，东经122°55′，海拔高度为30.9 m）；台站级别1959―1986年为国家一般气象站，1987年1月至今为国家基准气候站。2003年1月开始建立CAWS600SE-N型自动站，同年进行自动与人工平行观测。

1.2 资料来源

使用2003―2004年自动站与人工平行观测地面气象资料和1991年至平行观测期第1年的人工观测要素数据文件，选取对比观测期的2套数据缺测率均为0。

1.3 统计分析方法

1.3.1 对比差值。设Ai为某要素第i次人工观测值，Ui为相应时间自动站仪器观测值，则第i次的对比差值为：xi=Ui-Ai。

1.3.2 差值平均值。设2种观测仪器对比观测次数为n，则对比差值的平均值x为：

x=■

1.3.3 差值标准差。对比差值的标准差σ为：

σ=■■（xi-■）2 ■

1.3.4 显著性检验。利用1991年至平行观测期第1年（2003年）的人工观测气温数据年平均值序列（序列1），对平行观测期第2年（2004年）至2010年的自动观测数据年平均值序列（序列2）进行显著性检验。在显著水平α为5%时[2]，检验方法：

设 序列1为m年：x1a，x2a，…，xia，…，xma；序列2为n年：x1c，x2c，…，xic，…，xnc，序列1的平均值为xa，序列2的平均值为xc，在假设2个序列无显著差异的条件下，统计量t=（xc-xa）/s（■+■）1/2遵从自由度n+m-2的t分布。其中，s2=■，当t>tα时，表示2个序列差异显著。

2 结果与分析

2.1 观测值差异分析

2.1.1 气温。新民站气温差值月变化如图1所示，从图1可以看出，气温的对比差值均为负值，这说明人工观测气温普遍高于自动站观测气温。

新民站大多数月份气温差值在允许范围内（±0.2 ℃），仅个别月份集中出现极值，月平均气温、最高气温和最低气温出现极值的月份集中分布在12月，如图2所示。月平均气温差值在±0.2 ℃之间比例为22.6%~96.8%，其中7月最大，12月最小；月平均最低气温差值在±0.2 ℃之间比例为19.4%~86.7%，其中4月最大，12月最小；月平均最高气温差值在±0.2 ℃之间比例为25.8%~93.5%，其中3月最大，12月最小。

从表1可以看出，新民各月平均气温差值标准差在0.12~0.24 ℃，月平均最高气温差值标准差在0.16~0.45 ℃，月平均最低气温差值标准差在0.12~0.24 ℃。从表1可以看出，大多数月份差值标准差均小于0.20 ℃，只有个别月份标准差超过0.20 ℃，月平均气温、最高气温和最低气温出现极值的月份集中分布在12月，这与频率分布特点一致。

2.1.2 相对湿度。2003―2004年相对湿度资料的对比，分析结果见表2。从表2可以看出，人工与自动观测相对湿度月平均对比差值为-4.2%，最大差值为-6.0%，出现在6月；最小差值为-1.9%，出现在3月；人工观测相对湿度普遍大于自动站观测。差值标准差范围在1.2%~2.5%，表明相对湿度的离散程度较小。

2.2 气温差异对资料连续性的可能影响

显著性检验结果表明：年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温的t＜tα，说明2个序列无明显差异（表3）。

2.3 差异原因分析

2.3.1 仪器的性能和工作原理造成的差异。自动站温湿度工作原理是通过气象要素的变化使传感器感应元件的电量产生变化，经过线性化和定量化处理，实现工程量到要素量的转换，再对数据进行筛选得出气象要素值。仪器的精密度高，数据从采集到生成处理按照统一的格式。并具有数据监控、自检、诊断等功能[3-4]。

2.3.2 数据获取的方法不同。自动站温度的数据采样速率为6次/min，去掉1个最大值和1个最小值后求取算术平均值，1 min平均值为瞬时值，最高最低气温和最小相对湿度从瞬时值挑取[5]。

2.3.3 观测时间不同步。自动站数据各整点00分实现数据采样，而人工观测的温度是在55分左右。

2.3.4 人为操作造成误差。人为操作和特殊的天气现象也是造成差异的重要原因。人工观测数据人为影响温度变化的因素很多。如夜间读取数据照明设备散热、人体接近温度表呼吸升温、人眼睛读取视差等，都会使温度发生微小的变化，最高、最低温度每日20：00读数后需人工调整，可能会出现调整不当影响数据[6-7]。

3 结论

研究结果表明，自动观测与人工观测的气温要素存在一定差异：日平均气温、日最高气温、日最低气温对比差值年平均值在±0.2 ℃之间的比率依次为73%、63%、83%；对比差值年平均值分别为0、0.06、-0.09 ℃；差值标准差年平均依次为0.15、0.22、0.15 ℃；但差异均在自动站差值允许范围之内。经分析，新民自动站观测气温与历史资料无显著性差异，不影响整个气候资料序列的连续性，可以在气候资料中连续使用。

4 参考文献

[1] 陈明，盖小波，樊新宇，等.自动站数据对气象历史资料序列连续性影响分析[J].安徽农业科学，2011，39（20）：12356-12357，12426.

[2] 王成，吴善材，谢爱琼.等.开平新旧气象站气象要素的差异性[J].广东气象，2009，31（4）：63-64.

[3] 中国气象局.地面气象测报业务系统软件操作手册[M].北京：气象出版社，2005.

[4] 中国气象局.地面气象观测规范[M].北京：气象出版社，2003.

[5] 田静，柴德美，刘春兰.人工站与自动站对比观测数据差异成因分析[J].中国科技纵横，2011（14）：186.

[6] 李艾卿，林海，李振.人工站与自动站气温观测数据的对比分析[J].湖南师范大学自然科学学报，2008，31（3）：118-121.

[7] 陆生兰.自动站与人工站观测数据存在较大误差的原因探析[J].气象研究与应用，2007，28（S1）：110-111.