吳有恒，張 杰,閔昌紅,陳應(yīng)河,白永坤,徐金晶

(貴陽市氣象局,貴州 貴陽 550001)

1 設(shè)備簡(jiǎn)介

司凱(SKY)是天津瞰天科技有限公司研發(fā)的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的7要素智能氣象站，相比傳統(tǒng)氣象站，它除了能監(jiān)測(cè)氣溫、濕度、氣壓、風(fēng)力、風(fēng)向、降水量6項(xiàng)要素，還獨(dú)創(chuàng)性的加入了實(shí)時(shí)天空攝像功能及提供局地精準(zhǔn)預(yù)報(bào)功能，通過天空?qǐng)D像識(shí)別技術(shù)+AI做到“看云識(shí)天”。該套設(shè)備于2019年11月在貴陽觀測(cè)場(chǎng)東北角對(duì)比觀測(cè)試驗(yàn)區(qū)安裝，設(shè)備安裝簡(jiǎn)便，太陽能或市電供電，主要包括2個(gè)部分，SKY(集成溫/濕/壓/天空?qǐng)D像傳感器)及STORM(集成風(fēng)速/風(fēng)向/雨量傳感器)。SKY模塊與STORM模塊各有U型支架用于調(diào)節(jié)高度，SKY模塊高度與觀測(cè)場(chǎng)氣溫傳感器高度一致，STORM模塊高度與觀測(cè)場(chǎng)雨量傳感器高度一致，微型站與本站下墊面特征相符，符合《氣象儀器和觀測(cè)方法指南》，氣溫、濕度及降水量具有可比性[1,2]。

2 資料與方法

選取2020年2～8月本站小時(shí)數(shù)據(jù)與微型氣象站采集數(shù)據(jù)對(duì)比，分析方法采用國(guó)家氣象中心氣候資料中心制定的《對(duì)比觀測(cè)期間監(jiān)測(cè)資料評(píng)估技術(shù)方法》[3]，分析氣溫、相對(duì)濕度本站及微型氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性、粗差率、一致率及降水量的月百分誤差等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)缺測(cè)率

微型氣象站設(shè)備SKY及STORM模塊各自有兩塊太陽能電池供電，電池供電不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺測(cè)時(shí)有發(fā)生。從表1數(shù)據(jù)來看：2月大量數(shù)據(jù)缺測(cè)，兩塊太陽能電池同時(shí)斷電可能性不大，應(yīng)該是網(wǎng)絡(luò)傳輸問題導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)缺測(cè)[4]，3月在氣象站增設(shè)無線網(wǎng)，同時(shí)將微型氣象站挪到靠近該無線網(wǎng)的位置，可以看到3月份開始數(shù)據(jù)缺測(cè)率明顯降低，但是STORM模塊太陽能電池容量較小，所以3～7月STORM模塊降水量數(shù)據(jù)缺測(cè)率都比SKY模塊的溫濕度數(shù)據(jù)缺測(cè)率高，6月因系統(tǒng)后臺(tái)維護(hù)致SKY模塊的溫濕度數(shù)據(jù)缺測(cè)，又因通訊組件故障致STORM模塊數(shù)據(jù)大量缺測(cè)，7月下旬給微型氣象站接入市電供電，可以看到8月STORM模塊的數(shù)據(jù)缺測(cè)率明顯變小。

4 微型氣象站氣溫、相對(duì)濕度與本站資料對(duì)比

4.1 序列對(duì)比及相關(guān)性

2～8月微型氣象站觀測(cè)值與本站氣溫、相對(duì)濕度相關(guān)系數(shù)均在0.97以上，從圖1可以看到微型站測(cè)值變化與本站一致，具有很好的相關(guān)性[5]。最高氣溫及最小相對(duì)濕度都比本站數(shù)值偏大。

4.2 粗差及一致率

表2 微型站氣溫、相對(duì)濕度與本站觀測(cè)值的粗差率 %

一致率反映監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精確程度，表示微型氣象站資料與本站觀測(cè)記錄相一致度程度，取該要素對(duì)比差值月平均值評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的2倍，例如氣溫為0.4 ℃，相對(duì)濕度為8%等，某要素一月中逐時(shí)對(duì)比差值在一致率范圍內(nèi)的次數(shù)與有效總次數(shù)的比值為一致率，一致率的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)為80%。從表3看出：微型站相對(duì)濕度與本站觀測(cè)值一致率較好。

圖1 2020年2～3月微型站氣溫、相對(duì)濕度與本站觀測(cè)值對(duì)比及相關(guān)性

表3 微型站氣溫、相對(duì)濕度與本站觀測(cè)值的一致率 %

4.3 極值對(duì)比差值

由表4氣溫、相對(duì)濕度極值差值平均值來看(2月因缺測(cè)數(shù)據(jù)較多不做比較)，3月到7月微型氣象站最高氣溫都較本站偏高，平均高出1 ℃以上，8月最高氣溫較本站偏低，最小相對(duì)濕度除了8月較大外，其他月份偏差較小?？傮w來看最低氣溫與本站最接近，差值都很小。

表4 微型站氣溫、相對(duì)濕度與本站觀測(cè)值差值平均

5 微型氣象站降水量與本站資料對(duì)比

5.1 降水誤差百分率

月降水百分誤差=

月降水量百分誤差的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)是±8%。

從表5中看出，該微型站與本站降水百分誤差普遍偏大，7月的降水百分誤差居然達(dá)到85.8%，查看小時(shí)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)幾乎都是夜間時(shí)段本站有降水量，但微型站顯示數(shù)值為零，主要還是因?yàn)镾TORM模塊供電不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常，7月下旬給觀測(cè)場(chǎng)該套設(shè)備接入市電，可以看到8月降水百分誤差明顯變小。

表5 微型氣象站與本站降水百分誤差

5.2 降水過程對(duì)比

圖2(a)、(b)、(c)、(d)展示了過程降水量由小到大(0～10 mm、10～25 mm)逐時(shí)比對(duì)，微型站與本站基本相符。但是圖2(e)、(f)卻顯示對(duì)于小時(shí)降水量在0.1～0.2 mm的降水過程，微型氣象站降水量明顯小于本站降水量或沒有觀測(cè)到降水量。

圖2 降水過程對(duì)比

6 結(jié)語

(1)微型氣象站的STORM(含風(fēng)速/風(fēng)向/雨量傳感器)模塊太陽能電池容量小，即使在解決了設(shè)備數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳輸問題后仍然因?yàn)殡姵貑栴}導(dǎo)致降水量數(shù)據(jù)缺測(cè)過多(特別是夜間)，7月下旬已給微型站接入市電，可以看到缺測(cè)率明顯減小，有待進(jìn)一步分析。

(2)微型氣象站氣溫與本站觀測(cè)值的粗差率比相對(duì)濕度與本站觀測(cè)值的粗差率高且大于評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)2%，從剔除粗差情況看，基本上都是剔除白天時(shí)段10：00～19：00的數(shù)據(jù)，從最高氣溫與本站數(shù)據(jù)差值平均的表4及圖1氣溫相關(guān)性對(duì)比圖上也可看出：最高氣溫與本站偏差大所以使得粗差率變大及一致率降低，低于評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)80%。

(3)微型氣象站雨量正常采集時(shí)段，對(duì)于小時(shí)降水量在0.3以上的降水時(shí)段相關(guān)系數(shù)都在0.9以上，但是該設(shè)備降水量的分辨力為0.2 mm，沒有觀測(cè)到0.1 mm的小時(shí)降水量。對(duì)于小時(shí)降水量在0.1～0.2 mm的降水過程，微型氣象站降水量比本站數(shù)據(jù)明顯偏小。