DSG4型降水传感器平行观测数据对比分析

时间：2024-07-28

荀伟唯，李秀英，庄萌

(1.河北省清河县气象局，清河054800；2.沙河市气象局，沙河 054100)

0 引言

降水现象是地面气象观测的基本内容之一。降水现象实现自动观测将有效提高观测的频次和质量，为预报服务提供更多有价值的气象信息和观测产品，是气象观测自动化的重要组成部分。

陈爱莲[1]等在2015年对WUSH-PW、HY-YT-P1000和DXC1型雨滴谱仪进行了测试，与人工观测数据进行了比对并分析了降水过程，揭示出降水现象仪降水识别能力的个体差异；申高航[2，3]等对DSG5型降水现象仪观测数据与人工观测数据的对比差异进行了分析。

邢台市气象局所辖台站安装的天气现象仪型号均为DSG4型，2017年已完成国家级气象观测站降水现象仪的建设安装工作，2018-01-01开始开展降水现象平行观测，平行观测时间：2018-01-01(北京时间2017-12-31T20：00，下同)—2018-12-31，以人工观测降水现象为主，自动观测降水现象为辅；原定于2019-01-01开始以天气降水现象仪自动观测降水现象为主，人工观测降水现象为辅，推迟到2020-01-01。文章利用订正后的全月整编数据对人工降水和自动观测降水现象观测数据进行对比，将降水数据分为白天和夜间两个时段分别进行分析，为进一步细化仪器的数据算法提供参考。

1 观测原理说明

《DSG4型降水现象仪技术手册》中写到，DSG4型降水现象仪通过激光遥测技术对降水过程进行分析、记录，能够实现降水要素自动观测数据的采样、存储和处理，并按照气象业务规定数据格式输出8种降水类型：雨、阵雨、毛毛雨、雪、阵雪、雨夹雪、阵性雨夹雪和冰雹。但是降水现象仪观测规范中规定，降水现象识别类型为：毛毛雨、雨、雪、雨夹雪、冰雹。所以在地面气象观测软件中目前显示的为5种降水现象，阵雨、阵雪和阵性雨夹雪分别订正为雨、雪和雨夹雪。

2 资料的选取和处理方法

2.1 资料选取

文章选取了邢台地区4个国家气象观测站(清河、广宗、内丘、临西)平行观测期间的观测数据，数据来源为平行观测期间人工和自动观测天气现象形成的日数据文件，此文件为平行观测软件下的台站降水现象观测数据整编文件，每个月形成1份。观测时间是2018-08-01—2019-07-31，共12个月的人工观测降水现象数据和DSG4型降水现象仪的自动降水现象数据。平行观测期间以人工观测数据为准，自动观测数据不上传，自动观测结果不进行修改，本地存储。

2.2 数据评估方法

平行观测期间主要以人工观测到的降水现象过程作为参考标准，检验评估过程中，1次人工观测某降水现象过程时段内(白天段或夜间段)，仪器能够同步识别至少1 min该降水现象，视为准确识别1次降水过程。结合伍永学[4]等在《天气现象自动化观测资料可用性分析与应用探讨》中提到的方法，同时由于人工观测天气现象只对白天数据进行时间记录，为了便于质控和数据对比，文章对此方法进行了修改：1)白天时段人工记录降水时段与自动观测记录有重合为有效数据(重合时间≥1 min)，夜间时段只要记录人工和自动均观测到降水现象即为有效数据；2)人工观测无降水现象，仪器识别有降水现象发生的次数为空报数据；3)人工观测有降水现象，而自动气象站没有识别出降水现象，视为漏报数据。

数据正确率(NA)：仪器正确识别降水的有效数据次数(a)占人工观测到实际发生该降水现象过程总次数(A)的百分比。

空报率(FAR)：空报数据次数(b)占仪器自动观测次数(B)的百分比。

漏报率(PO)：人工观测到有某降水现象发生过程期间，仪器未识别出任何降水现象过程的漏报次数(c)，占人工观测到实际发生降水现象过程总次数(A)的百分比。

计算公式如下：

NA(%)=a/A×100%

(1)

FAR(%)=b/B×100%

(2)

PO(%)=c/A×100%

(3)

3 降水数据统计分析

3.1 数据一致性分析

经过统计和分析清河、广宗、内丘、临西2018年8月—2019年7月人工观测和自动观测降水次数，4个气象观测站全年观测记录共1460 d，其中人工观测无降水共 1211 d，自动观测无降水966 d。白天时段人工观测降水次数合计为155次，自动观测降水数据为361次，其中有效数据次数合计为149次，空报210次，漏报次数为6次；夜间时段人工观测降水次数合计为156次，有效数据次数合计154次，空报103次，漏报次数为2次。自动观测降水次数远多于人工观测降水次数，是人工观测次数的2倍多。对全部数据按照数据评估方法进行统计，如表1所示，自动观测降水正确率均在96%以上，说明自动观测降水和人工观测降水现象基本一致，符合《DSG4型降水现象仪功能需求书》要求，基本满足降水现象实现自动化的需求。但是，该统计是在特定方法下计算的，存在以下问题需要进一步分析说明：一是自动观测降水现象时间转换频繁；二是复杂天气降水现象频繁转换；三是自动观测冰雹现象记录较多。

表1 2018年8月—2019年7月4个国家气象观测站平行观测期间观测数据准确性统计 %

3.2 数据空报率分析

如表1所示，4个国家气象观测站的白天空报率在10%以上，夜间均低于10%，空报率白天大于夜间。空报率较多的原因：一是自动观测降水质控参数设置比较宽泛，在有效捕获实际降水的同时也产生了大量的无效降水数据；二是降水现象仪较灵敏，需要定期清洁维护[5]，否则容易将灰尘杂质误报成降水；三是人为观测习惯导致微量降水无法观测，受主观因素影响忽视某些持续时间短的降水天气；四是由于大雾或者湿度较大等天气现象影响产生一些毛毛雨天气，人工观测记录时会忽略，自动降水现象仪却会进行记录。

3.3 人工和自动观测降水数据对比

平行观测期间，人工观测和自动观测的特点有明显不同，一是自动观测降水现象时间频繁切换，人工观测时间容易忽略短时间的降水中断；二是自动观测降水相态变化较多，而人工观测只有雨一种天气现象；三是自动观测仪器易受外部环境影响产生非正常降水，人工没有观测到降水现象，可能是对断断续续微量降水的忽略；四是自动观测降水容易出现冰雹现象误判[6]，冰雹的判别受降水强度、粒径速度、风速等多种气象要素影响，外部环境的较大杂质也会导致误判，所以需要对冰雹算法进一步细化。