摘 " "要：以現(xiàn)有區(qū)域自動(dòng)氣象站觀測(cè)資料為數(shù)據(jù)源，利用動(dòng)氣象站逐小時(shí)觀測(cè)資料的質(zhì)量檢驗(yàn)結(jié)果，分析影響觀測(cè)資料質(zhì)量的主要因素，采取多種措施，探索提升氣象資料質(zhì)量的途徑。

關(guān)鍵詞：資料;因素;途徑

中圖分類號(hào)：P416 " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A " " " " " " " 文章編號(hào)：1004-7344（2019）03-0277-02

前 言

湖南是全國(guó)氣象災(zāi)害多發(fā)省之一，洪澇、干旱等災(zāi)害性天氣頻繁[1]，需要大量高密度、高質(zhì)量的氣象實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，為汛期各類災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，保障氣象預(yù)報(bào)、氣象服務(wù)和氣象預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性，區(qū)域自動(dòng)氣象站因此應(yīng)運(yùn)而建，它的建成大大增加了氣象站點(diǎn)的密度，成為國(guó)家氣象觀測(cè)站的重要補(bǔ)充，是氣象防災(zāi)減災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)重要組成部分，而區(qū)域站數(shù)據(jù)質(zhì)量是保障正確可信的氣象觀測(cè)資料進(jìn)入天氣預(yù)報(bào)等應(yīng)用系統(tǒng)的前提，其重要性日益顯著。

現(xiàn)以區(qū)域自動(dòng)氣象站觀測(cè)資料為數(shù)據(jù)源，分析影響區(qū)域自動(dòng)站資料質(zhì)量的主要因素，采取多種措施，探索提升氣象資料質(zhì)量的途徑。

1 "湖南省區(qū)域自動(dòng)站特點(diǎn)

湖南省區(qū)域氣象站廣泛分布于省內(nèi)各地，而湖南東、南、西三面環(huán)山，中部丘陵，北部平原、湖泊展布[2]，測(cè)站環(huán)境復(fù)雜;區(qū)域站數(shù)量位于全國(guó)前列，觀測(cè)儀器型號(hào)多，觀測(cè)要素多，維護(hù)人員少，維護(hù)任務(wù)重;同時(shí)區(qū)域站站網(wǎng)調(diào)整、改造較頻繁，區(qū)域站數(shù)據(jù)質(zhì)量成為信息保障的難點(diǎn)。

湖南目前有3401個(gè)區(qū)域自動(dòng)站，區(qū)域自動(dòng)氣象站觀測(cè)儀器主要有江蘇無錫生產(chǎn)ZQZ、DZZ、DSD、WUSH系列儀器，華云生產(chǎn)的ZQZ、C-WS100、CAWS100系列，天津生產(chǎn)的DZZ、DWSZ、TYQ200系列;觀測(cè)項(xiàng)目主要有降水、氣溫、氣壓、相對(duì)濕度、風(fēng)觀測(cè)等項(xiàng)目，共17種要素：小時(shí)降水量、氣溫、1h內(nèi)最高氣溫、1h內(nèi)最低氣溫、2min風(fēng)向、2min平均風(fēng)速、10min風(fēng)向、10min平均風(fēng)速、1h內(nèi)10min最大風(fēng)速的方向、1h內(nèi)10min最大風(fēng)速、1h內(nèi)的極大風(fēng)速的方向、1h內(nèi)的極大風(fēng)速、本站氣壓、1h內(nèi)最高本站氣壓、1h內(nèi)最低本站氣壓、相對(duì)濕度、最小相對(duì)濕度。而從事氣象觀測(cè)儀器維護(hù)人員每個(gè)國(guó)家站一般只有1～2人，人員非常少;而自區(qū)域氣象站建立以來基本上每年都會(huì)有部分站點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。

2 "影響區(qū)域自動(dòng)站觀測(cè)資料質(zhì)量因素分析

2.1 "湖南省2016～2018年區(qū)域自動(dòng)站逐小時(shí)觀測(cè)資料質(zhì)量檢驗(yàn)結(jié)果

按照中國(guó)氣象局的規(guī)定區(qū)域地面自動(dòng)站逐小時(shí)觀測(cè)資料質(zhì)量檢驗(yàn)指標(biāo)[3]主要是可用率、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率、數(shù)據(jù)可疑率、數(shù)據(jù)缺測(cè)率幾個(gè)方面;我們統(tǒng)計(jì)分析了中國(guó)氣象局下發(fā)的湖南省2016～2018年區(qū)域自動(dòng)站觀測(cè)資料質(zhì)量檢驗(yàn)結(jié)果，詳見表1。

2.2 "影響自動(dòng)站質(zhì)量的因素

由表1可以看出數(shù)據(jù)缺測(cè)是影響自動(dòng)站質(zhì)量的最重要因素，自動(dòng)站采集到的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率、數(shù)據(jù)可疑率也是影響自動(dòng)站質(zhì)量因素之一。

自動(dòng)站設(shè)備出現(xiàn)故障和自動(dòng)站停電會(huì)造成數(shù)據(jù)不能正確采集[4]、應(yīng)用軟件出現(xiàn)故障時(shí)不能正確形成數(shù)據(jù)、通訊故障不能正常傳輸?shù)染鶗?huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺測(cè)。自動(dòng)站傳感器性能的好壞及自動(dòng)站安裝是否到位，影響到數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性：傳感器一旦出現(xiàn)問題，采集器的要素值出現(xiàn)漂移或錯(cuò)誤，自動(dòng)站的質(zhì)量降低。

3 "探索提升區(qū)域站數(shù)據(jù)質(zhì)量的途徑

質(zhì)量控制是氣象觀測(cè)資料質(zhì)量管理的重要技術(shù)手段，為提高地面氣象觀測(cè)自動(dòng)化水平，減少臺(tái)站維護(hù)人員實(shí)地檢查儀器的次數(shù)，緩解臺(tái)站人員少的壓力，我們從深化數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究分析著手，探索觀測(cè)資料中存在問題及導(dǎo)致這些問題出現(xiàn)的原因;積極開展質(zhì)量評(píng)估，對(duì)主要存在的問題進(jìn)行分析，加強(qiáng)資料業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐保障，提升觀測(cè)資料的質(zhì)量。

3.1 "深化傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法

除基于氣象資料業(yè)務(wù)系統(tǒng)MDOS，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過極值、時(shí)間一致性，內(nèi)部一致性等傳統(tǒng)方法進(jìn)行初步判斷外，進(jìn)一步從不同維度對(duì)疑誤要素與相關(guān)氣象要素，天氣現(xiàn)象，元數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行綜合分析，達(dá)到國(guó)家-省級(jí)-臺(tái)站級(jí)數(shù)據(jù)一致，提升自動(dòng)站數(shù)據(jù)整體可用率。

3.2 "利用新方法，發(fā)現(xiàn)資料中疑誤信息共性、關(guān)聯(lián)的隱藏特性

結(jié)合時(shí)間序列，GIS空間分析，開發(fā)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)腳本對(duì)疑誤信息，按疑誤類型，要素類型，區(qū)域特征，時(shí)間特征，儀器特征等進(jìn)行細(xì)化挖掘分析，找出大量自動(dòng)站疑誤信息共性、關(guān)聯(lián)的隱藏特性，通過分析發(fā)現(xiàn)了骨干站升級(jí)中海平面氣壓的批量問題，風(fēng)系統(tǒng)偏差性問題，儀器設(shè)置參數(shù)配置不對(duì)，中心站宏配置不對(duì)等問題，發(fā)現(xiàn)問題后主動(dòng)與臺(tái)站、業(yè)務(wù)部門溝通，反饋臺(tái)站修正疑誤數(shù)據(jù)，及早解決問題。

例如，2017年年中，長(zhǎng)沙地區(qū)更新區(qū)域站二百多個(gè)，變更要素累計(jì)千余項(xiàng)，接入初期，出現(xiàn)了大量疑誤信息，經(jīng)過分析上述信息中存在的共性的問題，查出上傳報(bào)文儀器海拔高度參數(shù)設(shè)置有誤，臺(tái)站及時(shí)整改后，長(zhǎng)沙地區(qū)區(qū)域氣象站數(shù)據(jù)質(zhì)量明顯提高。

3.3 "加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理情況監(jiān)視，通過提高數(shù)據(jù)完整性方式提高可用率

MDOS系統(tǒng)已整合至全國(guó)綜合氣象信息共享平臺(tái)（CIMISS）數(shù)據(jù)環(huán)境，結(jié)合數(shù)據(jù)質(zhì)控信息在CIMISS關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)之間的消息傳遞，開發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)腳本密切監(jiān)視多種數(shù)據(jù)要素傳輸及消息堆積情況，發(fā)現(xiàn)異常情況，及時(shí)通知相關(guān)人員補(bǔ)錄缺測(cè)數(shù)據(jù)和對(duì)服務(wù)器消息堆積處理，保障數(shù)據(jù)完整性。

3.4 "開展逐月質(zhì)量通報(bào)

為市（州）氣象部門更好了解當(dāng)?shù)財(cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，受觀測(cè)與網(wǎng)絡(luò)處委托，我們按月，分地區(qū)分類別對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化、多維度質(zhì)量評(píng)估，形成可視化報(bào)表，實(shí)現(xiàn)了逐月質(zhì)量通報(bào)并對(duì)主要存在的問題進(jìn)行分析，提示臺(tái)站出現(xiàn)問題的地方和改進(jìn)的方法。

3.5 "加強(qiáng)資料業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐保障

在業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐方面，由于全省區(qū)域站數(shù)目多，質(zhì)控算法復(fù)雜，特別是承擔(dān)了分鐘級(jí)數(shù)據(jù)的質(zhì)控，業(yè)務(wù)系統(tǒng)負(fù)載很大，我們加強(qiáng)了資料業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐保障，密切監(jiān)視系統(tǒng)運(yùn)行，優(yōu)化了操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)參數(shù)，并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)了逐日備份，實(shí)現(xiàn)了2018年汛期服務(wù)以來業(yè)務(wù)系統(tǒng)0故障。

4 "效果檢驗(yàn)

通過多種方式狠抓數(shù)據(jù)質(zhì)量，經(jīng)過不斷努力，近三年區(qū)域站數(shù)據(jù)質(zhì)量提升顯著，區(qū)域站數(shù)據(jù)可用率由2016年96.22%，2017年98.15%上升到2018年99.20%，今年每月排名處于全國(guó)中上游，最好名次排名全國(guó)第2。

5 "小 結(jié)

通過對(duì)影響新型地面氣象自動(dòng)站資料質(zhì)量主要因素分析知，減少資料缺測(cè)率，提高資料正確率，可以有效地提高資料的質(zhì)量;利用傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法、利用GIS空間分析和開發(fā)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)腳本、加強(qiáng)數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理情況監(jiān)視、開展逐月質(zhì)量通報(bào)、加強(qiáng)資料業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐保障等方式加強(qiáng)自動(dòng)站數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)質(zhì)量控制，發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)采取有效措施，有助于區(qū)域地面自動(dòng)氣象站觀測(cè)資料質(zhì)量的提高。

參考文獻(xiàn)

[1]廖玉芳，汪擴(kuò)軍.湖南省現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)氣候區(qū)劃.湖南大學(xué)出版社，2010（7）.

[2]中國(guó)氣象局，氣象函，2014（23）.

[3]張遠(yuǎn)洪，申俊初.對(duì)提高自動(dòng)氣象站數(shù)據(jù)可用性的探討.貴州氣象，2012，36（4）.

收稿日期：2018-12-5

作者簡(jiǎn)介：周建君（1966-），女，高級(jí)工程師，本科，主要從事氣象資料質(zhì)量控制等工作。