徐昕，許暉

（吉林省氣象信息網(wǎng)絡(luò)中心，吉林長春130062）

1 MDOS系統(tǒng)簡介

MDOS系統(tǒng)是以臺(tái)站級(jí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、省級(jí)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、國家級(jí)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估三級(jí)質(zhì)控體系為主線，集成數(shù)據(jù)上傳監(jiān)控、國家站數(shù)據(jù)指控信息處理、區(qū)域站數(shù)據(jù)指控信息處理、元數(shù)據(jù)信息處理等基本數(shù)據(jù)質(zhì)控處理功能，還包含了A、J、Y文件制作管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估考核等服務(wù)產(chǎn)品。

省級(jí)數(shù)據(jù)處理人員通過該系統(tǒng)能夠清晰了解實(shí)時(shí)資料上傳情況，一旦發(fā)現(xiàn)缺報(bào)或空?qǐng)?bào)現(xiàn)象，及時(shí)與臺(tái)站取得溝通，大大提高了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性。通過該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)指控信息處理功能，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行批量檢索，對(duì)于質(zhì)控系統(tǒng)提出的疑誤信息進(jìn)行二次人工判斷，并將判斷后有異議的數(shù)據(jù)返回臺(tái)站進(jìn)行核對(duì)，增加了省級(jí)與臺(tái)站級(jí)的數(shù)據(jù)交流，這樣大大提高了氣象數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

2 吉林省地面觀測(cè)站情況

吉林省共有55個(gè)國家地面觀測(cè)站，1380個(gè)區(qū)域自動(dòng)氣象站。其中，國家基準(zhǔn)氣象站4個(gè)，國家基本氣象站26個(gè)，國家一般氣象站25個(gè)。1380個(gè)區(qū)域站在吉林省內(nèi)均勻分布（見圖1）。

圖1 吉林省國家地面觀測(cè)分布情況

全省1435個(gè)地面觀測(cè)站實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，省級(jí)通過MDOS系統(tǒng)接收來自于國家站的分鐘數(shù)據(jù)、小時(shí)數(shù)據(jù)、日數(shù)據(jù)、日照數(shù)據(jù)，以及來自于區(qū)域站的小時(shí)數(shù)據(jù)。

3 吉林省國家站觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

調(diào)取 MDOS系統(tǒng)中 2015年 10月 30日 20：00～2016年 10月30日 20：00（北京時(shí)間），吉林省 55個(gè)國家站疑誤信息，共計(jì)26254條，并對(duì)這些疑誤信息進(jìn)行細(xì)化質(zhì)量分析與評(píng)估。

將全部疑誤數(shù)據(jù)按照要素種類進(jìn)行分類，共計(jì)要素120個(gè)。對(duì)同種類要素進(jìn)行數(shù)量合并，匯總基礎(chǔ)種類共計(jì)17個(gè)（詳見圖2）。

可見，在所有要素中，地溫、降水、能見度為疑誤產(chǎn)生次數(shù)最多的幾類，分別占全部的31.96%，15.77%，12.31%。下面將針對(duì)這幾類問題進(jìn)行詳細(xì)分析。

3.1 地溫

圖2 按觀測(cè)要素分類疑誤數(shù)據(jù)比例圖

對(duì)所有地溫類疑誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)間進(jìn)行分析，可以得出表1，地溫疑誤數(shù)據(jù)時(shí)間分類。

表1 按產(chǎn)生時(shí)間分析地溫要素疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量表

通過疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量排序可知，3月、1月、7月為產(chǎn)生問題較多月份，均在1000條以上。由此推斷，1～3月、6～10月地溫問題明顯（見圖3）。

圖3 地溫疑誤數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖

對(duì)所有地溫類疑誤數(shù)據(jù)進(jìn)行要素詳細(xì)分類，可以看出D40、D10、D05、D20為產(chǎn)生疑誤信息次數(shù)最多的四類，均在1000條以上，相反的，D320、D160、D80的疑誤信息數(shù)量較少，均在400條以內(nèi)。由此可以推測(cè)，產(chǎn)生地溫疑誤信息的主要原因在于淺層地溫要素。

綜合表1的分析，可以總結(jié)出，地溫類要素產(chǎn)生疑誤信息最多的月份在于降水較多的季節(jié)，且淺層地溫傳感器受到的影響較大。以上結(jié)論符合常年觀測(cè)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)對(duì)臺(tái)站數(shù)據(jù)的分析及以往實(shí)地調(diào)研結(jié)果可以初步推測(cè)，產(chǎn)生這種情況的主要原因在于，降水較多的季節(jié)經(jīng)常會(huì)造成淺層積水，會(huì)對(duì)地溫觀測(cè)數(shù)據(jù)的正確性產(chǎn)生影響，造成觀測(cè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，或經(jīng)過長時(shí)間浸泡，使淺層地溫觀測(cè)儀器發(fā)生故障。

3.2 降水

對(duì)所有降水類疑誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)間進(jìn)行分析（見表2），可以看出，降水疑誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生月份。

表2 按產(chǎn)生時(shí)間分析降水要素疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量表

可見，降水問題最多的時(shí)間主要集中在6～10月份，為每年夏季降水較多的汛期。

將所有降水疑誤數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)生級(jí)別的分析，可以得出表3：降水疑誤數(shù)據(jù)產(chǎn)生級(jí)別。

表3 按產(chǎn)生級(jí)別分析降水要素疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量表

由表3可以看出，幾乎全部的疑誤數(shù)據(jù)都是由省級(jí)質(zhì)控和臺(tái)站主動(dòng)修改，且臺(tái)站主動(dòng)修改的數(shù)量占全部的70.37%，是省級(jí)質(zhì)控比例29.55%的兩倍以上。由此可以說明，降水類疑誤數(shù)據(jù)從產(chǎn)生級(jí)別來看，主要產(chǎn)生原因?yàn)榕_(tái)站未及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，而是通過mdos系統(tǒng)滯后提交修改。

綜合分析降水疑誤數(shù)據(jù)錯(cuò)誤描述和反饋描述進(jìn)行分析。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，錯(cuò)誤描述原因統(tǒng)計(jì)共計(jì)195種，進(jìn)行相似原因合并后，共計(jì)54種。對(duì)這些錯(cuò)誤描述進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，可以得出表4，可見，“降水缺測(cè)”為最主要原因。錯(cuò)誤描述統(tǒng)計(jì)。

表4 按錯(cuò)誤描述降水要素疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量表

針對(duì)錯(cuò)誤描述中出現(xiàn)最多的原因“缺測(cè)”進(jìn)行反饋描述分析，可以得出表5：缺測(cè)對(duì)應(yīng)的反饋描述。

表5 按缺測(cè)對(duì)應(yīng)的反饋描述分析降水要素疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量表

由表5可見，造成雨季降水要素出現(xiàn)疑誤信息“缺測(cè)”的最主要原因在于儀器故障。經(jīng)長期數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)及以往臺(tái)站調(diào)研考察經(jīng)驗(yàn)，初步總結(jié)造成汛期降水觀測(cè)儀器故障的原因有：因相對(duì)濕度過大或儀器過于敏感經(jīng)常造成的降水?dāng)?shù)據(jù)出現(xiàn)0.1mm野值；因降水量過于集中導(dǎo)致超出翻斗式雨量傳感器測(cè)量最大翻轉(zhuǎn)頻率，而無法得到準(zhǔn)確數(shù)據(jù)；因雨水長時(shí)間浸泡導(dǎo)致傳感器故障，經(jīng)常在無降水時(shí)次出現(xiàn)缺測(cè)。

綜合對(duì)表1～表5進(jìn)行分析，可得到以下結(jié)論：

吉林省地面觀測(cè)降水疑誤信息主要出現(xiàn)在6～10月降水較多的月份，其主要疑誤是由于儀器故障導(dǎo)致的非正常降水缺測(cè)，提出此疑誤信息的級(jí)別主要為臺(tái)站。針對(duì)以上降水問題，今后應(yīng)加強(qiáng)臺(tái)站日常數(shù)據(jù)維護(hù)，提高實(shí)時(shí)上傳準(zhǔn)確率，減少月末制作A文件時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)疑的突擊，并加強(qiáng)在汛期對(duì)儀器的維護(hù)。

3.3 能見度

對(duì)2015年～2016年一年內(nèi)能見度疑誤數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤描述和反饋值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到表6，錯(cuò)誤描述分類。

表6 按錯(cuò)誤描述分析能見度要素疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量表

根據(jù)表6所示的反饋值情況統(tǒng)計(jì)可見，78.6%的反饋值為缺測(cè)，證明經(jīng)臺(tái)站反饋確認(rèn)后仍無法得到正確能見度值。

表7 缺測(cè)對(duì)應(yīng)的反饋描述分析能見度要素疑誤數(shù)據(jù)數(shù)量表

綜合表6和表7可知，在能見度觀測(cè)的過程中，存在問題最多的為缺測(cè)，經(jīng)過與臺(tái)站溝通確認(rèn)，78.60%的能見度缺測(cè)數(shù)據(jù)需使用備份站數(shù)據(jù)或人工內(nèi)插等方式，這大大增加了人工的工作量和出錯(cuò)概率。

4 結(jié)論

經(jīng)過對(duì)吉林省2015年 10月30日 20：00～2016年 10月 30日 20：00（北京時(shí)間）55個(gè)國家站疑誤信息（共計(jì)26254條）觀測(cè)數(shù)據(jù)的分析，可以看出：

導(dǎo)致地面觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量下降的主要觀測(cè)要素是地溫（31.96%）、降水（15.77%）、能見度（12.31%）。

產(chǎn)生這些要素疑誤的主要月份為每年6～10月（地溫疑誤的主要月份還有1月～3月）。

產(chǎn)生這些要素疑誤的主要原因多為降水導(dǎo)致的儀器故障。因此，今后應(yīng)加強(qiáng)對(duì)儀器的維護(hù)，尤其是地溫傳感器、降水傳感器、能見度儀的維護(hù)。在6～10月對(duì)儀器巡查頻次應(yīng)增加，盡量減少因儀器損壞導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺失。