孫 娟, 胡 平, 謝 媛, 黃國權(quán)

(1.上海市氣象信息與技術(shù)支持中心，上海 200030；2.南京信息工程大學(xué)，江蘇南京 210044)

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上海氣象梯度塔觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與運(yùn)行效能評估

孫 娟1,2, 胡 平1, 謝 媛1, 黃國權(quán)1

(1.上海市氣象信息與技術(shù)支持中心，上海 200030；2.南京信息工程大學(xué)，江蘇南京 210044)

摘要[目的]評估上海氣象梯度塔2010～2013年觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量及設(shè)備運(yùn)行效能。[方法]基于上海地區(qū)現(xiàn)有的9座氣象梯度觀測塔2010～2013年的分鐘級觀測數(shù)據(jù)，針對氣溫、相對濕度、水平風(fēng)向和水平風(fēng)速等觀測要素，根據(jù)梯度塔立體垂直的觀測特點(diǎn)，建立了梯度觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制模型并對梯度數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合質(zhì)量控制；從數(shù)據(jù)獲取率、數(shù)據(jù)疑誤率、數(shù)據(jù)有效性等方面對梯度數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計與評估。[結(jié)果]2010年度的數(shù)據(jù)接收、存儲最為完整，2011年度最差；氣溫、風(fēng)速的觀測數(shù)據(jù)異常情況較少，濕度和風(fēng)向數(shù)據(jù)的異常較多；極值控制檢查出了較多的氣溫異常情況；分鐘連續(xù)性和小時連續(xù)性可以檢查出氣溫和相對濕度的異常跳變；僵值檢查可在每一個要素的質(zhì)量控制中發(fā)揮出重要的作用。[結(jié)論]該研究可為上海地區(qū)近地層大氣的風(fēng)溫結(jié)構(gòu)特征研究提供更加準(zhǔn)確、客觀的梯度觀測數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞氣象梯度塔；觀測數(shù)據(jù)；質(zhì)量控制；運(yùn)行評估

如何獲取真實(shí)準(zhǔn)確的氣象觀測數(shù)據(jù)，識別出異常情況并對其進(jìn)行訂正，盡可能再現(xiàn)原有探測環(huán)境和氣象狀況，是開展各項氣象業(yè)務(wù)首先必需解決的問題。天氣系統(tǒng)的局部不穩(wěn)定性、觀測環(huán)境的復(fù)雜性、電子儀器的不確定性、數(shù)據(jù)處理技術(shù)的差異以及通訊傳輸過程中的誤差等眾多因素均有可能造成觀測數(shù)據(jù)的異常。WMO對氣象資料質(zhì)量控制非常重視且已經(jīng)有了很多指導(dǎo)性的意見[1-2]。

氣象梯度觀測塔可以實(shí)現(xiàn)近地面多要素的垂直立體連續(xù)觀測，即不同高度的氣溫、相對濕度、水平風(fēng)向和水平風(fēng)速等。在大氣邊界層特別是近地層的研究中，梯度觀測是為數(shù)不多可以提供豐富、詳實(shí)資料的直接觀測手段，其資料的連續(xù)性也是其他觀測方式難以比擬的，為環(huán)境評價和局地小氣候研究提供了必不可少的氣象數(shù)據(jù)資料[3-7]。在風(fēng)能資源評估、大氣污染擴(kuò)散、海陸風(fēng)特征研究等方面，國內(nèi)外已有一定的研究并取得了較好的應(yīng)用成果[8-9]。由于梯度觀測塔屬于無人值守的野外觀測設(shè)備，觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量可能會受到多方面因素的影響。研究梯度觀測資料的質(zhì)量控制問題，將對邊界層直接觀測資料的質(zhì)量控制具有一定的促進(jìn)和借鑒意義。但鑒于風(fēng)要素的矢量特性以及邊界層不規(guī)則湍流和擾動的存在，現(xiàn)有的相關(guān)質(zhì)控方法還相對比較寬泛，主要是氣象學(xué)極值、儀器觀測范圍及僵值等。國內(nèi)針對自動氣象站的歷史觀測資料和實(shí)時觀測資料的質(zhì)量控制已進(jìn)行了大量的研究和嘗試，在實(shí)際的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，國家局也已推出了氣象資料實(shí)時歷史一體化平臺(MDOS)，可實(shí)時對自動氣象站的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制[10-12]。而針對梯度觀測塔的資料質(zhì)量控制研究不多，原因可能是因為相對自動氣象站而言，梯度站點(diǎn)的建設(shè)較為稀疏，其相應(yīng)的管理維護(hù)未能得到足夠的重視；梯度觀測數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用較少，在科研和業(yè)務(wù)中未能充分發(fā)揮效用。筆者基于上海地區(qū)現(xiàn)有的9座氣象梯度觀測塔2010～2013年的分鐘級觀測數(shù)據(jù)，針對氣溫、相對濕度、水平風(fēng)向和水平風(fēng)速等觀測要素，開展了梯度觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的探索與嘗試，對不同質(zhì)控方法的適用性進(jìn)行了初步分析，并從數(shù)據(jù)獲取率、數(shù)據(jù)疑誤率、數(shù)據(jù)有效性等方面對梯度塔的歷史觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計及評估，分析了部分天氣對不同觀測要素數(shù)據(jù)的質(zhì)量影響。

1資料與方法

1.1上海梯度觀測系統(tǒng)現(xiàn)狀目前，上海已建9座氣象梯度觀測塔(浦東、寶山、松江等)，基本實(shí)現(xiàn)了一區(qū)一塔(圖1)。硬件設(shè)備為無錫無線電科學(xué)研究所有限公司生產(chǎn)的ZQZ-NT系列梯度觀測系統(tǒng)，供電方式為交流220 V，所有的站點(diǎn)均采用GPRS通信方式，數(shù)據(jù)觀測頻率為1次/min。梯度觀測設(shè)備具備防鹽霧腐蝕、防塵和防老化能力，可進(jìn)行多層的子系統(tǒng)配置以實(shí)現(xiàn)多要素同時觀測，每層子系統(tǒng)可以同時接入相應(yīng)的氣象傳感器(水平風(fēng)向、水平風(fēng)速、氣溫、相對濕度等)。上海已建的9座氣象梯度觀測塔均統(tǒng)一以各區(qū)縣現(xiàn)有的電視鐵塔為載體，從低到高設(shè)置為5層觀測，每個高度的觀測要素分別為10 m(WD、WS、T、RH)、30 m(WD、WS)、50 m(WD、WS)、70 m(WD、WS、T)、100 m(WD、WS)，其中WD代表水平風(fēng)向、WS代表水平風(fēng)速、T代表氣溫、RH代表相對濕度。9座梯度塔所采用的傳感器基本為統(tǒng)一型號，這不僅有利于后期的設(shè)備維護(hù)，也為各個站點(diǎn)數(shù)據(jù)間的應(yīng)用提供了可比對的基礎(chǔ)。氣象梯度觀測塔傳感器配置情況如表1所示。

2010年，上海完成了全市梯度塔觀測系統(tǒng)的建設(shè)并進(jìn)入了穩(wěn)定的組網(wǎng)觀測階段。2013年9月前后，9個梯度觀測塔的所有傳感器均得到了一次全面的維護(hù)維修以確保每個站點(diǎn)所有的要素傳感器均能正常運(yùn)行。巡檢中也發(fā)現(xiàn)了部分站點(diǎn)存在電纜線嚴(yán)重老化的問題，其中嘉定、寶山、浦東和崇明等4個站點(diǎn)可能是受到了雷擊的影響，造成了設(shè)備不同程度的損壞，甚至造成了采集器故障癱瘓，導(dǎo)致了較長時間的設(shè)備無觀測記錄。此外，部分站點(diǎn)的橫臂、風(fēng)速和風(fēng)向傳感器也存在不同程度的故障，對觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量也產(chǎn)生了一定的影響。而設(shè)備相關(guān)的元數(shù)據(jù)缺失(如故障的確切原因、故障發(fā)生的起止時間、實(shí)際操作的相關(guān)記錄缺失等)，對后期的數(shù)據(jù)應(yīng)用研究也造成了一定的影響。

圖1　上海氣象梯度觀測塔分布Fig.1　The location of meteorological gradient towers in Shanghai

測量要素Measuringelements水平風(fēng)速Horizontalwindspeed∥m/s水平風(fēng)向Horizontalwinddirection∥°氣溫Temperature℃相對濕度Relativehumidity∥%傳感器型號SensormodelZQZ-TFZQZ-TFHMP45D/Pt100HMP45D測量范圍Measuringrange0～750～360-50～500～100分辨率Resolvingpower0.130.11%準(zhǔn)確度Accuracy±(0.3+0.03v)±5±0.2±3%(≤80%)、±5%(>80%)

注：風(fēng)速準(zhǔn)確度中的v為計算參考風(fēng)速值。

Note:vin wind speed accuracy degree is calculation of the reference value of wind speed.

1.3梯度觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制算法氣象觀測資料的實(shí)時質(zhì)量控制方法基本可以分為單站質(zhì)量控制和空間質(zhì)量控制兩大類，即時間上和空間上的二維復(fù)合控制。單站質(zhì)量控制方法又可以細(xì)分為氣候極值控制、地域極值質(zhì)量控制、時間連續(xù)性控制和內(nèi)部一致性控制等。基于前期的梯度數(shù)據(jù)質(zhì)量控制工作，如缺測字符的處理、采集時間的合理性判斷、字符的合法性判斷等，這些在數(shù)據(jù)原始入庫階段已經(jīng)成功地進(jìn)行了處理和控制。在此著重對于入庫后的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的質(zhì)量控制，即對各觀測要素測量值的氣候-地域極值、時間一致性、內(nèi)部一致性、空間一致性以及風(fēng)速隨高度的變化規(guī)律等進(jìn)行核驗，并為每一種質(zhì)量控制方法設(shè)定了相應(yīng)的質(zhì)量控制碼，詳細(xì)記載了數(shù)據(jù)質(zhì)量控制結(jié)果以供數(shù)據(jù)使用人員參考。此外，在進(jìn)行質(zhì)量控制方法應(yīng)用的過程中，對不同要素的各質(zhì)控方法的適用性進(jìn)行了初步分析。

極值控制是最直接也是最有效的一個質(zhì)量控制環(huán)節(jié)。梯度觀測的每一個要素均有其固有的氣候極值范圍。而對于某個固定的區(qū)域，每個要素隨著季節(jié)和天氣變化又會顯現(xiàn)出不同的地域特色，如氣溫的季節(jié)變化、濕度的地域差異等。考慮到極端天氣出現(xiàn)的可能性，允許新的歷史極值的出現(xiàn)，對閾值進(jìn)行了一定尺度的拓展(上下極值放寬尺度為歷史極值的5%)以減少誤判。

根據(jù)氣候要素的自然變化規(guī)律，在相鄰的時間段內(nèi)要素變化幅度必然在一定的波動范圍內(nèi)，2次觀測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和間隔的時間長短有密切關(guān)系。在此采用了分鐘連續(xù)性變化、小時連續(xù)性變化以及最小變率檢查等3種以時間為線索的控制方法。對于不同的要素而言，造成數(shù)據(jù)長期不變的原因也不盡相同。如在研究過程中發(fā)現(xiàn)，濕度傳感器在高濕的情況下，尤其是在相對濕度接近100%時，有不退濕現(xiàn)象。如果出現(xiàn)大霧天氣或雨天，濕度值可能在較長的時間內(nèi)不發(fā)生數(shù)值變化。而對于風(fēng)速而言，如果某個自動站的啟動風(fēng)速較大，在環(huán)境風(fēng)比較小的情況下，風(fēng)速長期為0 m/s。

內(nèi)部一致性檢查是根據(jù)氣象要素之間的邏輯關(guān)系，對同一個站點(diǎn)同一個時刻相關(guān)要素之間的氣象學(xué)相關(guān)性進(jìn)行的一項對比，以檢查他們之間是否存在矛盾現(xiàn)象，如2 min平均風(fēng)速和10 min平均風(fēng)速之間的比對、風(fēng)向風(fēng)速要素之間的聯(lián)動反應(yīng)(風(fēng)向為0或不變化的同時，風(fēng)速不等于0或存在變動)。

理論上，地理自然環(huán)境相仿且距離相近的區(qū)域內(nèi)，氣象數(shù)據(jù)理想狀態(tài)下也應(yīng)該基本相似(排除一些人為或意外影響因素)，觀測數(shù)據(jù)具有高度的可比性。對于孤立的錯誤資料或時間尺度上無法識別的異常變化趨勢，如對于同一個站點(diǎn)不同高度的相同要素之間的比較、梯度塔和鄰近自動氣象站點(diǎn)之間相同要素的比較，空間一致性質(zhì)量控制方法可以起到很好的監(jiān)控作用。

該研究所采用的部分質(zhì)量控制方法如表2所示。每一個要素所采用的質(zhì)量控制方法有所區(qū)別，即便是相同的質(zhì)控方法，每個要素采取的具體措施也不盡相同。氣溫、相對濕度還采取了奇異值檢查、標(biāo)準(zhǔn)方差判斷等作為輔助判斷方法。此外，針對風(fēng)向要素的判別，依照梯度觀測多層的特點(diǎn)，將每個時刻的風(fēng)向進(jìn)行了不同象限的分割，以此來判斷在同一時刻、不同高度上的風(fēng)向是否較為接近，如果有明顯異常于上下相鄰兩層的風(fēng)向數(shù)值也將在質(zhì)量控制標(biāo)記位里作相應(yīng)的記錄(正常情況下，5層的風(fēng)向應(yīng)該大體一致，在上下相距40 m的尺度范圍內(nèi)，單層受到明顯異常擾動的可能性較小)。

表2　梯度觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制方法

2結(jié)果與分析

2.1梯度觀測數(shù)據(jù)接收、存儲狀況

2.1.1數(shù)據(jù)獲取率的站點(diǎn)差異。從計算結(jié)果來看，上海9座梯度塔的數(shù)據(jù)總體情況良好，平均數(shù)據(jù)獲取率達(dá)87%(圖2)。如果排除嘉定(56.77%)，其余8個站點(diǎn)4年總的數(shù)據(jù)平均獲取率可達(dá)91%，崇明及浦東2個站點(diǎn)也相對較差，實(shí)際觀測數(shù)據(jù)顯示這3個站點(diǎn)均存在長期觀測異常的情況。其中，嘉定站點(diǎn)2010年8月～2011年5月、2012年9月～2013年2月設(shè)備故障，導(dǎo)致所有數(shù)據(jù)缺測；浦東站點(diǎn)2013年3～8月缺測；崇明站點(diǎn)2011年1～5月缺測；而閔行、松江、奉賢、青浦的4年數(shù)據(jù)平均獲取率均在95%以上，運(yùn)行狀態(tài)良好，數(shù)據(jù)獲取率相對穩(wěn)定，統(tǒng)計顯示這4個站點(diǎn)在不同年份之間的變化也較小，說明這4個站點(diǎn)的觀測設(shè)備狀態(tài)較好，數(shù)據(jù)的完整性將有利于后期的數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用。

圖2　2010～2013年各個站點(diǎn)4年平均數(shù)據(jù)獲取率Fig.2　The average data acquisition rate of each station during 2010-2013

總體來說，上海9個氣象梯度觀測站點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)獲取情況存在一定的差異。根據(jù)站點(diǎn)所在的地理位置(圖1)，數(shù)據(jù)獲取率較差的5個站點(diǎn)(嘉定、崇明、浦東、金山和寶山)中有4個位于上海北部，這塊區(qū)域也恰好與上海雷電高發(fā)區(qū)域的統(tǒng)計相吻合，雷電是否是造成設(shè)備故障的主要原因還有待于進(jìn)一步的驗證，而設(shè)備故障后的維護(hù)不及時造成的數(shù)據(jù)較長時間的缺失對后期的數(shù)據(jù)應(yīng)用造成了一定的局限性。

2.1.2數(shù)據(jù)獲取率的時間差異。2010～2013年9個站點(diǎn)的年平均數(shù)據(jù)獲取率依次為91.98%、81.72%、89.01%、85.24%。其中，2010年度最高，比4年的總平均值(87%)高出了近5個百分點(diǎn)；但年度之間并未發(fā)現(xiàn)有特定的規(guī)律存在，數(shù)據(jù)獲取率的波動主要取決于設(shè)備運(yùn)行的狀態(tài)。由圖3可見，2010～2013年不同的月份數(shù)據(jù)獲取率的差別也不是很明顯，且無明顯的季節(jié)性變化規(guī)律，從一定程度上說明梯度觀測數(shù)據(jù)受季節(jié)性影響較小。這是由梯度觀測所采用的傳感器以及所觀測的氣象要素的特點(diǎn)所共同決定的。1、8月的數(shù)據(jù)獲取率相對較低，部分是由于這2個月份的部分站點(diǎn)存在長期的數(shù)據(jù)缺測而導(dǎo)致。對于2010～2013年每年所有站點(diǎn)的綜合月平均數(shù)據(jù)獲取率而言，不同的年份同一個月份里數(shù)據(jù)獲取率不盡相同且變化趨勢也是各異。以松江站點(diǎn)為例(圖4)，各站點(diǎn)每天的數(shù)據(jù)獲取率也均存在一定幅度的波動。

圖3　2010～2013年上海9個站點(diǎn)月平均數(shù)據(jù)獲取率Fig.3　The monthly average data acquisition rate in 9 stations in Shanghai during 2010-2013

圖4　2010～2013年松江梯度觀測塔月平均數(shù)據(jù)獲取率Fig.4　The monthly average data acquisition rate of Songjiang Station during 2010-2013

根據(jù)數(shù)據(jù)獲取率來評估設(shè)備的運(yùn)行狀況，雖然不一定能夠百分百的正確體現(xiàn)，但可以基本反映設(shè)備的實(shí)際狀態(tài)?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)統(tǒng)計表明，部分站點(diǎn)由于存在長時間的缺測導(dǎo)致這些站點(diǎn)的數(shù)據(jù)應(yīng)用將存在一定的局限性，限制了現(xiàn)有觀測網(wǎng)絡(luò)效益的發(fā)揮。某些站點(diǎn)存在長達(dá)數(shù)月的故障，從一定程度上來說也暴露了設(shè)備管理及維護(hù)工作的缺失。2013年7～9月針對全市9個氣象梯度觀測塔開展了一次全面的維修和維護(hù)工作，所有站點(diǎn)的數(shù)據(jù)平均獲取率統(tǒng)一回升，平均達(dá)98.44%。因此，氣象梯度觀測設(shè)備的日常維護(hù)和校準(zhǔn)是保障和提升觀測系統(tǒng)效益的基礎(chǔ)條件和必要措施，也是提高觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要的環(huán)節(jié)。

2.2梯度數(shù)據(jù)質(zhì)量控制基于上述的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制(表2)之后，2010～2013年各要素綜合異常數(shù)據(jù)比例分別為10 m高度氣溫數(shù)據(jù)疑誤率為1.06%，70 m高度氣溫數(shù)據(jù)疑誤率為0.51%，10 m高度相對濕度數(shù)據(jù)疑誤率為12.98%。各高度層的水平風(fēng)向、水平風(fēng)速數(shù)據(jù)的疑誤比率(表3)顯示，水平風(fēng)速數(shù)據(jù)的異常數(shù)據(jù)比例小于水平風(fēng)向；2和10 min平均風(fēng)速在同一高度上的異常數(shù)據(jù)比例接近，具有較高的相關(guān)性；2和10 min平均風(fēng)向也有這一特點(diǎn)。對于風(fēng)速要素來說，低層高度的數(shù)據(jù)異常情況比高層高度的數(shù)據(jù)多，如10 m高度的2 min平均風(fēng)速的總體疑誤率為5.26%，而100 m高度的異常比例僅為1.47%?？傮w來說，氣溫、風(fēng)速數(shù)據(jù)的異常比例較低，而濕度和風(fēng)向要素的異常比例較高。質(zhì)控結(jié)果顯示，異常數(shù)據(jù)的故障主要以數(shù)據(jù)僵值為主。為了進(jìn)一步說明氣象梯度塔觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的情況，下面以要素分類逐個說明各站點(diǎn)的質(zhì)量控制結(jié)果。這里所有的異常數(shù)據(jù)統(tǒng)計中并不包括缺測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計。

表32010～2013年上海9個站點(diǎn)水平風(fēng)要素平均數(shù)據(jù)異常比例

Table 3Average data abnormal ratio of wind elements in 9 stations in Shanghai during 2010-2013

%

2.2.1氣溫。氣溫數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制步驟包括了極值控制、分鐘連續(xù)性檢查、小時連續(xù)性檢查、僵值檢查、奇異值判斷、逆溫標(biāo)記、不同高度(10～70 m)氣溫聯(lián)合檢驗等方法，氣溫數(shù)據(jù)異常主要集中在以下3個方面：①超出極值故障，如嘉定站點(diǎn)在2013年5月20日凌晨，10 m高度的氣溫始終為-42 ℃左右，超出了氣候和地域極值范圍；寶山、奉賢站點(diǎn)也存在類似故障記錄。②僵值故障，夜里氣溫數(shù)值在較長時間內(nèi)保持不變(特別是冬季)。③異常跳變，氣溫在較短的時間里急劇跳變(下降)。

經(jīng)分析(表4)，2010～2013年上海各站點(diǎn)氣溫異常數(shù)據(jù)總體占1.06%，除奉賢5.67%、寶山1.28%、閔行1.41%以外，其他6個站點(diǎn)4年氣溫異常數(shù)據(jù)比例僅為0.22%。其中，2010年的溫度年度平均異常比例為0.16%，為4年最低?？傮w來說，10 m溫度的數(shù)據(jù)異常主要是由于未通過極值控制、小時連續(xù)性檢查和僵值檢查。除了極值故障和僵值情況之外，氣溫在夏季存在較多的異常跳變情況，原因可能是由于夏季強(qiáng)對流天氣下，突發(fā)陣性降水導(dǎo)致的氣溫急劇跳變(下降)超出了正常的氣溫時間變化規(guī)律。如2010年8月15日松江站點(diǎn)的溫度從17：00的35.1 ℃急劇下降至18：00的26.5 ℃，在正常的天氣狀況下如此劇烈的溫度跳變是不太可能出現(xiàn)的。利用各梯度塔周邊的自動氣象站(國家一般站)降水?dāng)?shù)據(jù)對存在氣溫跳變的數(shù)據(jù)進(jìn)行了復(fù)合驗證，當(dāng)有較強(qiáng)的突發(fā)性陣性降水時，10和70 m高度的氣溫均可能發(fā)生相似程度的氣溫跳變且常超出了常態(tài)的時間一致性的閾值范圍。這一現(xiàn)象也證明了夏季突發(fā)降水情況下氣溫跳變的客觀存在。在做類似數(shù)據(jù)自動質(zhì)量控制時，輔以局地降水?dāng)?shù)據(jù)的聯(lián)合判斷，有益于減少合理“異?！钡恼`判。

2.2.2相對濕度。相對濕度的質(zhì)量方法和流程基本與氣溫類似。其中，僵值檢查的結(jié)果尤為突出，而極值檢查、奇異值的判斷未發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。在分鐘連續(xù)性檢查和小時連續(xù)性檢查中，僅個別站點(diǎn)(奉賢、青浦)出現(xiàn)極少量的異常數(shù)據(jù)。2010～2013年上海9個站點(diǎn)10 m高度的相對濕度異常數(shù)據(jù)比率為12.98%，除奉賢(61.56%)和嘉定(25.17%)外，其余7個站點(diǎn)的4年相對濕度異常比例僅為4.3%，而寶山站點(diǎn)的2013年相對濕度數(shù)據(jù)質(zhì)量較前面3年略有下降(圖5)。相對濕度異常的主要原因是濕度傳感器在高濕情況下退濕較慢，造成了一定時間內(nèi)相對濕度長期保持某一數(shù)值不變。筆者在做相對濕度僵值判斷時，區(qū)分了高濕(>75%)和常態(tài)濕度(≤75%)以區(qū)別對待降水天氣和晴空(包括陰天)的情況。即便是在相對濕度<75%的情況，部分站點(diǎn)(奉賢、嘉定)依然存在相對濕度僵值的情況，如奉賢站點(diǎn)在2010年12月16日03:00～次日03:00相對濕度始終保持為71%不變。參考臨近的奉賢區(qū)自動氣象站數(shù)據(jù)得知，當(dāng)日無降水且自動氣象站的相對濕度值最低時僅為42%(2010年12月16日11:00)。由此可知，奉賢站點(diǎn)的相對濕度數(shù)據(jù)在該時間段可信度不高。此外，針對相對濕度>75%的情況(圖6)，夏季的異常數(shù)據(jù)相對較多，特別是6月份前后，這大體與上海梅雨期所處的時間段較為接近，連綿的陰雨天氣造成的高濕環(huán)境導(dǎo)致了濕度傳感器退濕困難。

表42010～2013年上海各個站點(diǎn)10 m氣溫年度異常情況

Table 410 m temperature abnormal situation in each station of Shanghai during 2010-2013

%

圖5　2010～2013年上海各站點(diǎn)相對濕度異常數(shù)據(jù)情況Fig.5　The abnormal data of relative humidity in each station in Shanghai during 2010-2013

圖6　2013年上海各站點(diǎn)每月相對濕度(>75%)僵值異常的比例Fig.6　The abnormal proportion of relative humidity (>75%) of each month in stations of Shanghai in 2013

2.2.3水平風(fēng)速和水平風(fēng)向。鑒于氣象梯度觀測塔特殊的垂直分層觀測結(jié)構(gòu)，不同高度的風(fēng)向風(fēng)速運(yùn)轉(zhuǎn)情況基本類似，針對每一層風(fēng)向、風(fēng)速所采取的質(zhì)量控制方法(極值檢查、小時連續(xù)性檢查、空間一致性檢查、內(nèi)部一致性檢查、僵值檢查等)也相類似，但風(fēng)向風(fēng)速各自所采用的具體質(zhì)量控制方法略有差異。質(zhì)控處理的對象包括各個觀測高度上的2 min平均風(fēng)速、風(fēng)向和10 min極大風(fēng)速、風(fēng)向。根據(jù)質(zhì)量控制的結(jié)果可知，同一高度上的2 min數(shù)據(jù)和10 min數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制結(jié)果具有高度的相關(guān)性，這也符合了這2個要素內(nèi)在的關(guān)聯(lián)規(guī)律。因此，以下僅針對2 min平均風(fēng)速、風(fēng)向的相關(guān)質(zhì)量控制結(jié)果進(jìn)行分析。

由表5可見，2010～2013年上海9個站點(diǎn)10 m高度2 min平均風(fēng)速異常數(shù)據(jù)平均達(dá)5.26%；2010年度10 m高度2 min分鐘平均風(fēng)速是最差的，主要是因為浦東風(fēng)速傳感器故障，數(shù)據(jù)長期存在僵值而造成的，其他8個站點(diǎn)之間異常的比例較為平均，總體情況良好。10 m高度2 min平均風(fēng)向4年異常數(shù)據(jù)平均為15.76%。與風(fēng)速類似，風(fēng)向異常數(shù)據(jù)主要是存在僵值，即在一定的時段內(nèi)風(fēng)向數(shù)值長期保持不變。如奉賢站點(diǎn)的50 m高度2 min平均風(fēng)向在2010年6月1～3日始終為0(該高度的風(fēng)向傳感器故障)，而其他4層(10、30、70、100 m)的風(fēng)向數(shù)據(jù)變化趨勢相近(圖7)。梯度風(fēng)的各觀測要素之間是相互獨(dú)立，各層之間也是相互獨(dú)立的。因此，在同一時刻奉賢站點(diǎn)各高度上的2 min平均風(fēng)速觀測卻顯示正常，風(fēng)速隨著觀測高度的升高而增大，不同高度之間的變化趨勢保持一致且晝夜間的變化也較有規(guī)律。

2010～2013年上海9個站點(diǎn)風(fēng)向的異常數(shù)據(jù)結(jié)果與風(fēng)速不太相同。風(fēng)速的異常數(shù)據(jù)幾乎是每個站點(diǎn)每年均會出現(xiàn)，只是數(shù)值上有所變動；而風(fēng)向卻相對集中在某個站點(diǎn)的某個時間段內(nèi)，部分站點(diǎn)4年均未曾出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。存在這樣差異的原因是風(fēng)向風(fēng)速2個要素的特性有所差別、所用質(zhì)量控制方法也有差異。鑒于風(fēng)向要素的特殊性，其可應(yīng)用的質(zhì)量控制方法相對較少，客觀上導(dǎo)致了質(zhì)控結(jié)果中異常數(shù)據(jù)也相對較少出現(xiàn)。此外，在4年的風(fēng)要素質(zhì)控結(jié)果中未發(fā)現(xiàn)超過極值范圍的觀測數(shù)據(jù)，究其原因：①觀測數(shù)據(jù)入庫時經(jīng)過了合理性檢查；②梯度塔的觀測仍然屬于近地面，且大多處于內(nèi)陸位置，環(huán)境風(fēng)很少出現(xiàn)大值的情況，整體風(fēng)速較為平緩。即便在夏季臺風(fēng)影響期間，歷史數(shù)據(jù)顯示各個站點(diǎn)的風(fēng)速也相對穩(wěn)定。

表52010～2013年上海各站點(diǎn)10 m高度2 min平均風(fēng)速異常數(shù)據(jù)統(tǒng)計

Table 5The abnormal data of 2 minute average wind speed at the height of 10m in each station in Shanghai during 2010-2013

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圖7　2010年6月1～3日奉賢梯度觀測塔各高度2 min平均風(fēng)向Fig.7　The 2 minute average wind direction at each height in Fengxian Station during June 1-3, 2010

3結(jié)論與討論

該研究遴選多種氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制算法對上海已建9座氣象梯度觀測塔的多要素觀測歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合質(zhì)量控制并對設(shè)備運(yùn)行狀況、觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)計、分析及評估。結(jié)果表明，2010年度的數(shù)據(jù)接收、存儲最為完整，2011年度最差；觀測設(shè)備的定期維護(hù)及校準(zhǔn)顯得尤為重要，完備的設(shè)備維護(hù)及保障機(jī)制是提高觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量的必要前提和基礎(chǔ)；閔行、松江、奉賢和青浦4個站點(diǎn)數(shù)據(jù)缺測較少，嘉定站點(diǎn)數(shù)據(jù)缺測較為嚴(yán)重；氣溫、風(fēng)速2個要素的觀測數(shù)據(jù)異常情況較少，濕度和風(fēng)向數(shù)據(jù)的異常較多；數(shù)據(jù)檢查中，僵值、連續(xù)性異常和極值故障等問題較為集中；各個站點(diǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量差異較大，同一站點(diǎn)不同要素、不同年份間也存在一定的差異。總體來說，閔行、松江、奉賢和青浦較為理想，但也存在某個高度的風(fēng)向風(fēng)速質(zhì)控結(jié)果較差的現(xiàn)象。研究結(jié)果為類似觀測設(shè)備的質(zhì)量控制及評估工作提供了可借鑒的方法和經(jīng)驗，所標(biāo)注的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制碼可以為后續(xù)的數(shù)據(jù)推廣應(yīng)用提供必要的質(zhì)控技術(shù)支撐。

針對不同的觀測要素，各類質(zhì)量控制方法的有效性如下：①極值控制檢查出了較多的氣溫異常情況；②分鐘連續(xù)性和小時連續(xù)性可以檢查出氣溫以及相對濕度的異常跳變；③在所嘗試的多個質(zhì)量控制方法中，僵值檢查(最小變率檢查)可在每一個要素的質(zhì)量控制中發(fā)揮出重要的作用；④空間一致性方法可以發(fā)揮梯度觀測塔多層觀測的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，將同一要素同一時刻不同高度觀測的值進(jìn)行比對應(yīng)用，可以找出常規(guī)質(zhì)量控制方法無法識別的異?；蚬收稀４送?，利用相鄰自動氣象站的降水?dāng)?shù)據(jù)，可以輔助判別氣溫的異常跳變、濕度長期不退等異?，F(xiàn)象，可避免將合理的“異常數(shù)據(jù)”當(dāng)成錯誤的數(shù)據(jù)。

該研究在梯度數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制研究中以常規(guī)的質(zhì)量控制方法為主，輔以不同天氣條件、不同觀測要素適用質(zhì)控方法的遴選和驗證，對晴天、夏季突發(fā)陣性降水、梅雨天氣等進(jìn)行了初步的個例分析，所得到的質(zhì)控結(jié)果及評估結(jié)論僅限于文中所應(yīng)用的質(zhì)量控制方法及上海2010～2013年梯度觀測的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)。有關(guān)質(zhì)控方法的適用性、可用性分析不夠全面，如何選取并融合不同的質(zhì)量控制方法、如何設(shè)置更為科學(xué)有效的閾值還有待于進(jìn)一步開展相關(guān)研究工作。

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Quality Control and Operation Evaluation of Meteorological Gradient Towers in Shanghai

SUN Juan1,2, HU Ping1, XIE Yuan1et al

(1. Shanghai Meteorological Information and Technological Support Center, Shanghai 200030; 2. Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, Jiangsu 210044)

Abstract[Objective] The aim was to evaluate observational data quality and equipment operation performance in Shanghai meteorological gradient towers during 2010-2013. [Method] Based on minute observation data of 9 meteorological gradient towers in Shanghai during 2010-2013, aiming at observational elements such as temperature, relative humidity, horizontal wind direction and wind speed, according to vertical observation features of gradient towers, data quality control model was established, comprehensive quality control of gradient data was conducted; data was evaluated from aspects of acquisition rate, false rate and validity. [Result] The results showed that data receiving, storage in 2010 is most complete, the worst in 2011; air temperature, wind speed of the observed data anomalies are less, the humidity and wind direction data is more abnormal; extreme control check out a lot of temperature anomalies; minute and hour continuity can check temperature and relative humidity in the abnormal jump; dead value inspection plays an important role in quality control of each element. [Conclusion] The study can provide more accurate and objective gradient observation data for research on the structure characteristics of air temperature in the near surface layer in Shanghai.

Key wordsMeteorological gradient observation tower; Observation data; Quality control; Operation evaluation

基金項目上海市氣象局研究型項目(YJ201509)；江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計劃(CXLX13_495)。

作者簡介孫娟(1978-)，女，江蘇阜寧人，工程師，在讀博士，從事氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制及評估工作。

收稿日期2016-02-02

中圖分類號S 16

文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

文章編號0517-6611(2016)08-228-06