智慧城市微型自动气象站试验数据对比分析与评估

鲁峻麟，黄惺惺，顾桃峰，张志坚，贾宁远

(1.广州市突发事件预警信息发布中心，广州 511430；2.广东省气象公共安全技术支持中心，广州 510641)

0 引言

社会气象观测作为综合气象观测系统的重要组成部分，其对于提升防灾减灾能力，助力生态文明建设，保障人民生命财产安全具有重要作用。为响应“智慧城市”气象发展建设，广州市气象局以多功能智能杆微型传感器作为智慧气象先行示范，全力推进“监测精密”，有效提高广州气象服务水平。

在广州市气象局观测场现有自动气象站(站号：G1000)的基础上，根据相关规范和标准，对比国内外气象仪器特点及性能，经过严格筛选，最终选取4套满足气象仪器选型标准的智慧型微型自动气象站[1-3]安装在广州市气象局观测场进行对比分析研究。

1 观测资料与方法

1.1 观测资料

文章观测资料数据来源于广州市气象局智慧城市观测试验提供的G1000设备数据和S、J、W、L 4套试验设备数据。数据分析时段选用2019年11月—2020年2月的风、气温、湿度、气压观测数据；选取2020-06-04—2020-06-18的雨量观测数据。数据分析以G1000设备数据作为标准器，4套设备分别与标准器做各要素的数据对比分析[4-6]。

1.2 数理统计方法

1)相关系数：相关系数是反映两个研究变量之间线性相关程度的量，当相关系数的绝对值越接近1时，表示两个研究变量之间线性相关程度越大，当相关系数的绝对值越接近0时，表示两个研究变量之间线性相关程度越弱。

(1)

式中，ρXY表示相关系数；X表示标准器数据；Y表示测试设备数据；Cov(X，Y)代表X、Y的协方差；X(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。

2)相对误差：为绝对误差与真值的比值。一般来说，相对误差更能反映测量的可信程度。

(2)

式中，δ表示相对误差；X表示标准器数据；Y表示测试设备数据。

3)平均绝对离差：平均绝对离差表示每个误差值与平均误差值之间的差的平均值，一般表示数据分布的离散程度。

(3)

式中，MD为平均绝对离差；xi为1组误差值；μ为xi的算术平均数；N为项数。

4)标准差：标准差是1组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。

(4)

式中，标准差为σ；xi为1组误差值；xi的平均值(算术平均值)为μ；N为项数。

2 数据到报率

统计各设备与标准器同时段内所获取的数据，计算数据到报率，数据到报率可以在一定程度上表征设备的稳定性。

(5)

式中，η表示数据到报率；y为测试设备获取的数据分钟数；x为标准器在同一时段获取的数据分钟数。

各设备的数据到报率详见表1所示。

表1 数据到报率

由表1可知：W设备的数据到报率最高，为99.95%，L和J设备的数据到报率最低，分别为81.04%和81.01%。

3 各要素对比分析

3.1 风速

通过对比分析4套观测设备与标准器在瞬时风速、2 min风速和10 min风速的相关系数和误差可以看出，S设备与标准器在瞬时风速、2 min风速和10 min风速的相关系数均为最大，与标准器观测结果相关性最好；从4套设备与标准器的平均误差、绝对离差和标准差来看，J设备、W设备的平均误差相对较小，W设备的绝对离差和标准差较小；L设备与标准器有较大差异。从相关性和误差结果来看，W设备在风速观测上与标准器观测结果较为接近，结果较好(表2)。

表2 各设备风速与标准器的相关系数及误差

3.2 风向

经对比分析得出，对于瞬时风向，S设备、J设备、W设备与标准器的相关系数分别为0.308、0.241、0.303；对于2 min风向，S设备、J设备、W设备与标准器的相关系数分别为0.561、0.517、0.529；对于10 min风向，S设备、J设备、W设备、L设备与标准器的相关系数分别为0.641、0.625、0.550、0.173。4种设备与标准器在风向观测上相关系数均不高(表3)。

表3 各设备风向与标准器的相关系数

3.3 温度

从4种设备与标准器温度的观测结果的相关性和误差来看，W设备与标准器的相关系数最大，相关性最好；从误差来看，S设备与标准器的绝对离差和标准差最小，W设备与标准器的绝对离差和标准差次之。

综合以上4种设备所测温度与标准器所测结果的相关性和误差结果分析，S设备在温度观测上与标准器观测结果较为接近，结果较好，略优于其他设备(表4)。

表4 各设备温度与标准器的相关系数及误差

3.4 相对湿度

从4种设备相对湿度的观测结果与标准器对比来看，S设备与标准器的相关系数最大，其相关性最高；从误差来看，J设备与标准器的平均误差、绝对离差最小，W设备与标准器的标准差最小。综合相关系数和误差分析，S设备和J设备在相对湿度观测上与标准器观测结果较为接近，结果较好(表5)。

表5 各设备相对湿度与标准器的相关系数及误差

3.5 气压

从4种设备与标准器气压观测的对比来看，W设备与标准器的相关系数最大，相关性最高；从误差来看，W设备与标准器的绝对离差、标准差最小，J设备与标准器的平均误差最小。综合气压观测与标准器的相关系数和误差分析，W设备的观测结果与标准器最为接近，结果较好(表6)。

表6 各设备气压与标准器的相关系数及误差

3.6 降雨量

通过对降雨量数据对比分析[7-11]，4种设备与标准器在小时雨量、日雨量的相关性和误差上，W设备与标准器监测的数据最为接近，误差最小。对比结果见表7、表8。

表7 各设备小时雨量与标准器的相关系数及误差

表8 各设备日雨量与标准器的相关系数及误差

4 结束语

文章根据智慧城市建设需要，将4套智慧型微型自动气象站[12，13]实测数据与标准站数据进行了对比分析，分析结果为智慧城市建设气象设备选型提供参考依据。