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        降水天氣現(xiàn)象自動觀測與人工觀測數(shù)據(jù)對比分析

        2020-05-07 07:46:04張道遠王大鵬
        江西農(nóng)業(yè) 2020年5期
        關(guān)鍵詞:毛毛雨天氣現(xiàn)象冰雹

        張道遠 喬 賀 王 錳 王大鵬

        (江蘇省氣象探測中心,江蘇南京 210009)

        1 研究背景

        天氣現(xiàn)象是指一定條件下在大氣、地面出現(xiàn)并可以觀測到的物理現(xiàn)象,在中國氣象局編訂的《地面氣象觀測規(guī)范》中將其分為降水現(xiàn)象、地面凝結(jié)、視程障礙、雷電及其他現(xiàn)象5類共計34種。隨著業(yè)務(wù)發(fā)展也逐漸取消了一些項目,本文主要針對降水類天氣現(xiàn)象進行分析。降水現(xiàn)象有11種,液態(tài)降水包括雨、陣雨、毛毛雨;固態(tài)降水包括雪、陣雪、霰、米雪、冰雹;混合降水包括雨夾雪、陣性雨加雪。規(guī)范要求在實現(xiàn)自動化觀測后只保留雨、毛毛雨、雪、雨夾雪、冰雹5種,所以對比分析時將儀器識別的陣雨、陣雪、陣性雨夾雪分別按雨、雪、雨夾雪進行處理。

        由于相關(guān)探測技術(shù)還不成熟,天氣現(xiàn)象一直是人工觀測,人工觀測的主觀性強,對降水類型以及起止時間的判斷都存在一定難度,尤其是夜晚有降水過程時。近年來,氣象部門開始布設(shè)天氣現(xiàn)象儀,江蘇省所選用的設(shè)備為江蘇省無線電研究所有限公司生產(chǎn)的DSG1型號,核心部件為德國OTT公司生產(chǎn)的Parsivel2雨滴譜儀,原理為激光衰減法。本文所用數(shù)據(jù)為69個臺站一整年(2017年10月1號-2018年9月30號)的數(shù)據(jù),時間選取為北京時間(08:00—20:00),共計32 531 037條數(shù)據(jù)記錄,通過對一年來的設(shè)備數(shù)據(jù)與人工觀測數(shù)據(jù)進行對比分析,將有利于解決人工觀測存在的弊端,推動降水現(xiàn)象自動化觀測的應(yīng)用發(fā)展。

        2 數(shù)據(jù)對比方法與要求

        按照國家氣象局的要求,數(shù)據(jù)對比評估主要分為完整性分析、準確性分析以及一致性分析[1-3]。

        2.1 完整性以分鐘數(shù)據(jù)為基本單位,計算缺測率、缺報率及完整率。一整年每站應(yīng)用分鐘數(shù)據(jù)為525 600條。將降水現(xiàn)象編碼數(shù)據(jù)格式“1614001000000000----------------------NNNNNNNNNNN”視為完整數(shù)據(jù)報文,時間為4位,天氣現(xiàn)象為11位,無降水時,11位全為0,有降水時,按照雨、毛毛雨、雪等現(xiàn)象順序?qū)?yīng)位置記為1,其余位為待定降水類型與質(zhì)控位,若降水?dāng)?shù)據(jù)位為“/”記為缺測,若整條數(shù)據(jù)位“--”記為缺報。

        2.2 準確性準確性分為捕獲率、漏報率、空報率、錯報率以及降水起止時間絕對誤差。儀器輸出降水類型與人工觀測一致視為儀器正確識別。

        捕獲率:儀器正確識別該降水現(xiàn)象發(fā)生的過程次數(shù)(a)占參考標(biāo)準觀測到實際發(fā)生該降水現(xiàn)象過程次數(shù)(A)的百分比。漏報率:參考標(biāo)準觀測到有某種降水現(xiàn)象發(fā)生,儀器未能識別該降水現(xiàn)象的分鐘數(shù)(b)占實際發(fā)生該降水現(xiàn)象分鐘數(shù)(B)的百分比。空報率:參考標(biāo)準觀測為無降水現(xiàn)象發(fā)生,儀器識別有該現(xiàn)象發(fā)生的分鐘數(shù)(c)占無降水現(xiàn)象分鐘數(shù)(C)的百分比。錯報率:參考標(biāo)準觀測到有某種降水現(xiàn)象發(fā)生,儀器錯誤識別該種降水現(xiàn)象的分鐘數(shù)(d)占實際發(fā)生該降水現(xiàn)象分鐘數(shù)(B)的百分比。降水起止時間絕對誤差:儀器觀測降水開始(終止)時間與參考標(biāo)準觀測降水開始(終止)時間差值的絕對值之和。

        2.3 一致性分析兩種觀測方式記錄某種降水現(xiàn)象起止時間相差15 min或以內(nèi)、15 min以上的現(xiàn)象次數(shù)和比例進行統(tǒng)計分析。

        3 設(shè)備與人工觀測對比分析

        江蘇省69個站點共計有效分鐘記錄條數(shù)應(yīng)為32 531 037條,各降水類型記錄分鐘數(shù)如表1所示。從表1可以看出,毛毛雨、冰雹、雨夾雪在儀器設(shè)備識別與人工觀測方面有很大的差異,儀器記錄分鐘數(shù)遠大于人工觀測。完整性:53個臺站的完整率達到100%,69個站點的平均數(shù)據(jù)完整率我99.21%,若除去個別臺站因特殊原因丟失數(shù)據(jù)的情況,平均數(shù)據(jù)為99.89%。

        表1 降水天氣現(xiàn)象分鐘記錄數(shù)總計

        儀器與人工分別觀測到的降水過程次數(shù)如表2所示。按照過程次數(shù)來統(tǒng)計兩者相差很大,全年雨、雪過程較多,儀器與人工都容易識別,儀器更細化,若降水時斷時續(xù),儀器會記錄為多個過程而人工往往只記為一次降水過程,儀器對毛毛雨識別要敏感,人工觀測難判斷,冰雹數(shù)據(jù)識別有很大誤差。

        表2 全年降水天氣現(xiàn)象過程次數(shù)總計

        捕獲率:以人工觀測次數(shù)為基礎(chǔ),如果儀器識別中哪怕僅有1 min在人工的時間段里,即認為該次降水過程儀器正確捕獲。雪的捕獲率較高,降雪過程中較少存在混合降水,類型單一且多為持續(xù)過程,儀器與人工都容易判斷,雨的捕獲率并不高,因為夏季雨水較多時,多時斷時續(xù)或忽大忽小,人工在記錄時間與次數(shù)上都會受到影響。毛毛雨、雨夾雪人工判斷都較難,冰雹人工記錄只有3條,3個站點共計時間7 min,其中兩個站點全年無冰雹,一個站點有一分鐘冰雹,儀器識別時間與人工記錄時間僅相差1 min。儀器正確識別降水現(xiàn)象的捕獲率如表3所示。

        表3 儀器正確識別降水現(xiàn)象的捕獲率

        漏報率:人工觀測有降水現(xiàn)象,儀器觀測無降水,數(shù)據(jù)統(tǒng)計依分鐘計數(shù),如表4所示。漏報率較高的為毛毛雨,儀器在輕微降水識別算法上應(yīng)該優(yōu)化改進,冰雹漏報為0%,人工觀測7 min里,儀器有識別到降水。

        表4 儀器未能識別降水的漏報率

        空報率:人工沒觀測到降水,儀器卻出現(xiàn)降水??請舐识急容^低,當(dāng)人工無降水時,儀器很少有天氣現(xiàn)象發(fā)生,并且在一年中沒有降水現(xiàn)象的時間占絕大多數(shù),這樣將使得無降水現(xiàn)象分鐘數(shù)很大,兩者相比,空報率極低,如表5所示。

        表5 無降水時儀器空報率

        錯報率:人工觀測有降水,而儀器識別為其他類型。雨夾雪的錯報率高,因為雨夾雪為混合降水,人工與儀器判斷都存在難度,在查看數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人工觀測為雨夾雪時間段,儀器多識別為雨,7 min的冰雹記錄里,儀器也同樣識別為雨,如表6所示。

        表6 儀器識別降水類型錯報率

        降水起止時間絕對誤差:當(dāng)儀器正確識別降水過程,與人工觀測過程存在起止時間差。雨、雪起止時間絕對誤差大,是因為全年雨、雪降水過程多,正確識別次數(shù)多,時間差也就較大。如表7所示。

        表7 正確識別降水過程起止絕對時間差

        一致性:儀器識別過程與人工觀測過程在起止時間15 min以內(nèi)及大于15 min的比例。各類型降水過程多數(shù)時間差都能在15 min以內(nèi),雨夾雪正確識別僅為6次,終止時間都大于15 min,冰雹沒有正確識別,不存在起止時間差。如表8所示。

        表8 儀器數(shù)據(jù)與人工觀測一致性

        4 結(jié)語

        江蘇省69個站點的完整性較好,儀器符合缺測率不大于2%的要求。在降水過程中,雨、雪捕獲率較高,但也僅在60%左右,毛毛雨、雨夾雪捕獲較低,漏報率也比較高;雨夾雪漏報率達到67.65%,錯報率都比較低,雪僅為1.91%,主要是因為冬季降雪過程單一,雨夾雪較高,多識別為了雨;混合降水判別難度大,儀器識別冰雹較多,人工觀測僅3個站點合計7 min,樣本較少,可比性差,但其中一個站點全年記錄有1 min冰雹過程,儀器也識別到1 min過程,兩者在時間上僅相差差1 min。

        儀器正確捕獲降水過程時,與人工觀測起始時間差與終止時間差基本都能夠在15 min以內(nèi),為65%左右,超出15 min比例為35%左右,毛毛雨、雨夾雪正確識別的次數(shù)較少,其中雨夾雪終止時間差6次全部大于15 min,全年無臺站正確識別冰雹,不存在時間差。

        人工進行降水天氣觀測存在很大弊端,時間與類型判斷都有難度,夜晚降水難以記錄,自動化觀測是必然趨勢,也是業(yè)務(wù)發(fā)展迫切的需求,但設(shè)備廠家應(yīng)該在微降水和混合類降水方面進行更好的算法優(yōu)化和智能判別。

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