一次自动站温度数据异常的原因分析及处理

摘要 通过分析自动站因更换百叶箱产生的一次温度异常记录，指出A文件中存在错误数据，是由于对湿度测量环境的要求认识不足而引起的。解释了感应元件暴露在太阳辐射下，湿度测值偏小的机理。由此总结出处理异常记录的“四同步”分析法，对自动观测记录中存在的隐藏错误的发现有一定的参考价值。

关键词 自动站；温度异常；原因；太阳辐射

中图分类号 P416 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）18-0234-01

2004年广西大多数台站正式投入运行自动气象站业务，在使用的过程中，经常会出现数据缺测、异常等情况，对这些数据不处理或处理不当会导致数据失真，从而使数据失去使用价值。对异常记录的处理，不能局限在错误数据本身，必须从相关要素测值、记录极值及气候规律上作关联分析[1-2]。

1 异常的温度数据

测站在11：20—12：35更换温湿传感器百叶箱，导致自动站12：00正点温度和日最高温度均高出人工站5 ℃以上。台站的处理结果是12：00温度用人工站订正后的自记温度记录代替，日最高温度用人工站观测值代替，日最高温度出现时间缺测。审核部门的查询单上同意台站的处理思路，增加指出，12：00水汽压和露点温度没有与温度同步修改，是错的。

2 记录的正确处理

测报检查时认为上述处理可能不合适，有2个方面原因：一是当地气候秋季晴好天气日最高温度多出现在14：00前后；二是太阳辐射不仅对温度要素的测量有影响，对湿度要素的测量也同样有明显影响，通常会造成湿度测量值偏小失真[3]。

查看人工站自记温度记录，当日最高温度出现在13：46附近，比12：35之前的最高迹线订正值大0.6 ℃以上。可见，日最高温度根本没有出现在异常时段，应从除12：00、13：00以外的自动站其他时次的各小时最高温度和13：00正点温度中挑一个最大值作为日最高温度，取相应时间为日最高温度出现时间。

分析人工站湿度自记记录，经订正的12：00自记湿度为77%，而自动站12：00正点相对湿度为56%，比较当日白天其他时次人工站和自动站相对湿度，差异小于6%，12：00湿度迹线也无突变。因此，自动站12：00相对湿度测值失真，不能使用。该站12：00无人工观测任务，可使用11：00、13：00自动站正点数据内插求得12：00温度和相对湿度，并由其反查出12：00水汽压和露点温度。

查看自动站A文件，该日最小相对湿度为40%，出现在12：12，显然也是错的。从Z文件异常时段之外的实有记录中挑取的自动站日最小相对湿度为60%，出现在14：31；而从自记记录纸上挑取的人工站最小相对湿度为63%，出现时间也与自动站的一致，说明自动站没有漏测日最小相对湿度。

在逐日地面数据维护中，将12：00温度、相对湿度和12：00、13：00最高温度、最小湿度作缺测处理，并输入内插、反查的12：00温湿数据，测报软件OSSMO会自动挑取正确的日极值。

3 太阳辐射影响湿度测量的机理

通过以上分析，看到太阳辐射产生的测湿误差甚至超过了20%。经了解，不少测报相关人员对此认识模糊，没有象太阳辐射对温度测量的影响那样形成清晰确定的概念。影响温度测量是因为太阳辐射有热效应，而影响湿度测量的机理不清楚[4-5]。试设想，紧贴湿敏电容高分子膜介电层（吸湿材料）和上电极表面的一层微环境空气温度，随着感应元件接受太阳辐射能而升高了5 ℃，其饱和水汽压E（T）也肯定会跟着上升，而该微环境空气的实际水汽压e（q，P）并未明显变化。因此，其相对湿度e/E必定下降，结果导致感应出的湿度数据偏小，测值失真，无代表性。

12：00正点湿度和日最小相对湿度数据错误，经过了观测、校对、预审等流程，仍未被发现，正与对太阳辐射的这种模糊认识有关。

4 结语

观测仪器的清洁维护、设备更换及传感器现场校验，应事先做好准备，时间上选择不会出现日极值的时段进行；为了不影响正点测量，作业应尽量控制在1 h内完成；若预计时间较长，要做好计划，安排人工补测。

观测员要牢固确立太阳辐射对湿度测量有显著影响的观点。如该例异常记录，若出现在单轨运行期间，无人工站资料对比分析，观测员也应该明确知道，12：00相对湿度和日最小湿度是错误数据，不能使用。对此，《规范》在百叶箱一节有严格规定，维护时百叶箱内的温、湿传感器不得移出箱外。

业务软件挑出的日极值异常时，应先分析判断极值是否出现在故障时段，而不能一有异常记录就简单代替。

由于自动观测记录不经过观测员亲自观察、测量和计算，如果其中存在隐藏错误，很难发现。对已知错误记录的关联数据进行同步分析，是找出隐藏错误的有效方法。

对异常记录的分析处理是测报工作的难点之一；台站的处理是否正确，又是测报检查的重点之一。要以《规范》为准绳，用全面、联系、科学的观点分析异常记录，做到“四同步”，即正点值异常，日极值同步分析；主要素异常，相关要素同步分析；相关要素异常，相关极值同步分析；初始量异常，计算量同步分析[5-7]。

5 参考文献

[1] 全文杰，赵炎.GSM短信方式的自动气象站的维护[J].广西气象，2005，26（2）：49-50.

[2] 龙凤翔，杨丽娟.CAW S600自动站地温故障检修探讨[J].广西气象，2005（3）：53-54.

[3] 邓延东，杨玉静，莫益江.一次自动站异常数据的处理[J].气象研究与应用，2011（1）：72-73.

[4] 王艳，张海娜.自动站地面气象资料地温异常对比分析方法[J].安徽农业科学，2011（30）：18814-18817.

[5] 杨晶.浅析自动站维护与提供高质量数据[C]//第26届中国气象学会年会第三届气象综合探测技术研讨会分会场论文集.北京：中国气象学会大气探测与仪器委员会、中国气象学会雷达气象学委员会、中国气象局气象探测中心，2009：12.

[6] 林宏建，王辉，李勇增，等.自动气象站温度异常分析与故障排除[J].广东气象，2010（1）：64.

[7] 王欣.对自动站与人工站地面温度差值原因的探讨[J].新农村，2013（12）：261.

推荐访问:异常 温度 原因 分析 数据