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提高自动气象站数据完整性方法浅析作者：徐瑾薇徐青饶来源：《农业与技术》2015年第12期摘要：自动气象站观测系统的各种设备，随着运行时间的延长，出现故障的概率也越来越大，造成的最终结果是数据异常或不完整，上传的异常数据会给决策者带来困扰。
在实际工作过程中，如何快捷有效地提高上传数据的正确和完整性，就成了广大观测业务人员必须要面对的难题。
关键词：自动站；数据完整性；方法中图分类号：S163 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20150633172前言目前，双套自动气象站观测设备已在不少气象台站的同一观测区域的气象数据观测中得到应用。
双套自动气象站是指新型自动站和CAWS600自动站，二者是互为备份的关系，同时运行，以新型站采集的数据为主并上传国家局，也有部分台站仍在使用单一的CAWS600自动站观测设备在采集数据和上传数据。
由于自动站故障导致的异常数据也一并被采集和传输，影响了数据的最终使用。
1 提高上传数据正确和完整性之方式方法1.1 双套自动站同时运行，新型站出现个别要素故障双套自动站运行的观测站在新型站出现个别要素故障时，可以将CAWS600自动站观测的相关要素值替代入新型自动站站的故障要素值。
正点数据上传之后，抓紧时间检查维修造成要素异常的故障所在。
在新型站全部数据故障时，必须要马上启用CAWS600站上传正点数据。
在新型自动站和CAWS600自动站切换使用时，要注意删除CAWS600自动站中D：＼OSSMO 2004＼AwsNet＼或是新型站中D：＼ISOS＼MOI＼AwsNet＼中的文件，以免重复上传，覆盖之前的文件。
1.2 单一的CAWS600站或双套站同时出现要素错误故障单一CAWS600自动站出现故障或是双套站中的新型站、CAWS600自动站同时出现故障，此时已经没有其他自动观测要素可以替代时，则必须启用人工观测设备进行人工补测。
这就需要台站在日常情况下做好人工观测设备的备份维护工作，以便在故障发生时能及时启动人工观测，读数并上传资料。
提高自动气象站实时数据质量方法浅析高磊;邹琤;艾青【摘要】阐述了测报业务改革后,台站实时上传数据文件格式、自动气象站实时数据质量的影响因子、实时数据的质量控制方法,以及分析影响实时数据质量的因素,并提出了相应的处理方法,以提高实时数据质量.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2013(041)009【总页数】2页(P4000-4001)【关键词】自动气象站;实时数据;质量控制【作者】高磊;邹琤;艾青【作者单位】辽宁省大连市气象局气象信息中心,辽宁大连116001;辽宁省金州区气象局,辽宁金州116000;辽宁省大连市气象局气象信息中心,辽宁大连116001【正文语种】中文【中图分类】S163+.7随着现代气象业务发展，自动气象站改型换代，地面测报业务也由传统的人工观测发报为主，转变为对实时数据的质量控制为主。
实时气象数据是制作天气预报和气候预测的基础资料，其质量的好坏直接影响着天气预报和气候预测的准确与否。
按照中国气象局2012年地面气象观测业务改革的统一要求，辽宁省60多个地面气象观测站进行地面测报业务改革。
改革后在地面观测方式、发报规定、应用软件等方面均有重大的变化。
所有国家级气象台站取消了天气报(加密天气报)，采用地面气象要素上传文件(简称“长Z文件”)方式上传观测数据。
地面测报业务软件升级到OssmoV4.0.1版，该版此软件最大的变动是在“数据维护”菜单下增加了“正点地面观测数据维护”功能［1］。
观测员通过实时启动“正点地面观测数据维护”进行相应的数据维护，形成长Z文件并上传，从而替代原始报文，使数据应用部门实时的使用更加完整的数据。
而如何确保实时数据准确、完整且具有代表性成为当前测报工作者亟需面对的问题。
笔者通过分析数据质量影响因子，总结改革后自动站运行过程中出现的问题，并结合多年数据维护的经验，对自动气象站正点地面数据质量控制等方法进行探讨，以期同行人员提供理论参考。
1 实时观测数据文件简介地面测报业务改革的核心是实时上传数据文件的变化，改革后的长Z文件内容格式与原实时文件有很大不同。
《气象自动观测站数据处理方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，气象观测已经从传统的手动观测转向了自动观测。
气象自动观测站作为现代气象观测的重要手段，其数据处理显得尤为重要。
本文旨在研究气象自动观测站数据处理的方法，以提高气象观测的准确性和可靠性。
二、气象自动观测站概述气象自动观测站是一种利用现代科技手段，自动收集、处理和传输气象数据的设备。
它包括各种传感器、数据采集器、通信设备等，可以实时监测和记录气象要素，如温度、湿度、气压、风速、降水量等。
三、数据处理的重要性气象自动观测站的数据处理是气象观测的重要环节。
准确、及时的数据处理可以提高气象预报的准确性和可靠性，为政府决策、农业生产、航空、航海等提供重要依据。
因此，研究气象自动观测站的数据处理方法具有重要意义。
四、数据处理方法1. 数据采集与预处理数据采集是数据处理的第一步。
气象自动观测站通过传感器等设备实时收集气象数据，包括温度、湿度、气压、风速、降水量等。
在数据采集过程中，可能会受到各种干扰和误差的影响，因此需要进行预处理。
预处理包括数据清洗、去噪、插值等，以提高数据的准确性和可靠性。
2. 数据存储与管理经过预处理的数据需要存储和管理。
气象自动观测站通常采用数据库技术进行数据存储和管理。
数据库可以存储大量的气象数据，并支持数据的查询、统计和分析。
同时，数据库还需要保证数据的安全性和可靠性，以防止数据丢失或被篡改。
3. 数据处理与分析数据处理与分析是气象自动观测站数据处理的核心环节。
通过对数据进行处理和分析，可以提取出有用的信息，如气象要素的变化趋势、气象事件的发生规律等。
数据处理与分析的方法包括统计分析、机器学习、人工智能等。
这些方法可以有效地提取和处理气象数据，提高气象预报的准确性和可靠性。
五、研究方法与实验结果本研究采用实际的气象自动观测站数据进行实验。
首先，我们采用了数据清洗和去噪的方法对数据进行预处理，以提高数据的准确性和可靠性。
《气象自动观测站数据处理方法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，气象观测逐渐从传统的手动观测转向自动化观测。
气象自动观测站作为现代气象观测的重要手段，其数据处理显得尤为重要。
本文旨在研究气象自动观测站数据处理的方法，以提高气象观测的准确性和可靠性。
二、气象自动观测站数据的特点气象自动观测站所采集的数据具有时空分布广、数据量大、实时性高等特点。
数据主要涉及温度、湿度、气压、风速、风向、降水等多个气象要素。
这些数据对于天气预报、气候变化研究、农业气象服务等领域具有重要意义。
三、数据处理流程1. 数据采集：气象自动观测站通过传感器实时采集各类气象数据，包括实时观测数据和历史观测数据。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗和校准，去除异常值和错误数据，保证数据的准确性。
3. 数据存储：将预处理后的数据存储在数据库中，以便后续的数据分析和应用。
4. 数据分析：采用统计学、数学模型等方法对存储的数据进行分析，提取有用的信息。
5. 数据质量评估：对分析结果进行质量评估，确保数据的可靠性和有效性。
四、数据处理方法1. 数据清洗与校准：针对数据中的异常值和错误数据进行清洗和校准，主要采用的方法包括插值法、剔除法等。
插值法主要用于填补缺失值，剔除法主要用于去除异常值。
2. 统计学方法：利用统计学方法对数据进行处理和分析，如均值、方差、标准差等。
这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征和变化规律。
3. 数学模型方法：根据不同的气象要素和需求，建立相应的数学模型，如回归分析、时间序列分析等。
这些模型可以用于预测未来气象变化趋势和进行气候预测。
4. 数据融合技术：将不同来源的数据进行融合，以提高数据的准确性和可靠性。
例如，可以将卫星遥感数据、雷达数据等与地面观测站数据进行融合。
5. 数据质量评估：通过对比不同来源的数据和历史数据，对分析结果进行质量评估。
同时，利用专业的软件和工具对数据进行质量控制和检验。
五、应用实例以某地区气象自动观测站为例，采用上述数据处理方法对所采集的数据进行处理和分析。
气象观测业务全面自动化后数据传输异常问题分析发布时间：2021-12-15T06:44:50.492Z 来源：《科技新时代》2021年10期作者：富丽华[导读] 从2020年4月1日起，我站地面气象自动化观测从试运行调整为正式业务运行。
地面气象观测全面自动化后，在增强观测能力、提升信息化水平、优化观测业务流程、释放基层人员等方面成效明显。
新疆尉犁县铁干里克气象站，新疆尉犁 841506摘要：本文根据铁干里克气象站在业务全面自动化后观测业务中出现的实际数据传输情况，总结了典型异常原因，探讨避免数据传输异常采取的日常维护措施和检修措施，以期有效提升地面气象观测质量。
关键词：气象观测业务；全面自动化；数据传输异常；问题分析引言从2020年4月1日起，我站地面气象自动化观测从试运行调整为正式业务运行。
地面气象观测全面自动化后，在增强观测能力、提升信息化水平、优化观测业务流程、释放基层人员等方面成效明显。
相比人工观测，自动化气象观测实现"分钟级"观测和数据"秒级"传输，观测能力明显增强，有效弥补了原有人工观测数据的不足，使得公众服务更加准确及时。
同时，取消了每天的人工定时观测、业务日常守班、地面观测记录、值班日记填写、人工数据质量控制等常规工作任务，观测自动化的优势不言而喻。
但是在自动化观测过程中，难免有各种数据传输异常情况出现，影响观测顺利进行，虽然人工观测任务调减，但是工作人员必须要在数据处理分析、设备维护、核查标校、质量管理方面把好关。
1 运行大环境中的信号干扰问题1.1大气环境变化产生的影响铁干里克气象站观测设备传输信号采用通用无线分组业务技术，它是基于全球移动通信系统无限分组交换技术，提供到端的、广域的无线IP连接，相较于传统GSM拨号方式而言，具有实时在线、按量计费、快速登录、高速传输、自如切换的优点。
全球移动通信系统信号的本质是携带信息的电磁波，电磁波每一振幅是相同的，可采用特定技术统一改变电磁波的振动幅度，这样电磁波上便携带有某种信息，再依据振动幅度不同将代表的不同信息翻译提取，如此可达到传输的目的。
影响无人值守自动气象站数据质量的主要因素随着科技的不断进步，无人值守自动气象站在气象监测领域中起着越来越重要的作用。
它能够实时监测各种气象参数，为气象预测和气候研究提供重要数据支持。
无人值守自动气象站的数据质量却往往受到一些因素的影响，这也是需要引起我们重视的问题。
本文将就影响无人值守自动气象站数据质量的主要因素进行探讨，并提出相应的解决方法。
无人值守自动气象站的位置选取对数据质量至关重要。
站点的位置应尽量避开人为干扰和自然干扰，可以选择在建筑物周围或者树木繁茂的地方设置自动气象站，以减少日照、风速等参数受外界环境的干扰。
站点的位置还应考虑周边地形、植被和水文条件等因素，以确保数据的准确性和可靠性。
无人值守自动气象站的仪器维护对数据质量也有着重要的影响。
仪器的周期性校准和维护工作是保证数据质量的重要环节。
仪器的误差或漂移会导致数据的准确性受到影响，因此需要定期对各种气象参数传感器进行校准和检修。
保持仪器的清洁和良好的环境条件也是确保数据质量的重要因素。
气象观测环境的稳定性对数据质量具有重要影响。
环境因素如气象变化、气象灾害等都可能对无人值守自动气象站的数据质量产生影响。
在极端气象条件下，自动气象站应能够正常工作，并且保证数据的可靠性。
为此，需要提前做好相应的防范和保护工作，确保自动气象站的正常运行。
数据传输和存储设备的稳定性也是影响无人值守自动气象站数据质量的重要因素之一。
无人值守自动气象站采集的数据需要通过数据传输设备及时传输到数据中心，并进行存储和分析。
数据传输设备的稳定性和可靠性对数据质量至关重要。
数据存储设备的稳定性和安全性也关系到数据的完整性和可靠性。
无人值守自动气象站的综合管理和运维保障是确保数据质量的关键。
在日常的运行中，需要做好设备的监控和维护工作，及时发现和处理故障，保证自动气象站的正常运行。
对数据的管理和质量控制也是很重要的，需要建立完善的数据采集、传输、存储和处理流程，确保数据的准确性和可靠性。
自动气象站相关情况调研1.自动气象站概述自动气象站（Automatic Weather Station）是一种能自动探测和存储气象观测数据的电子设备,主要由系统电源、采集器、通讯接口、传感器等组成。
为了实现组网和远程监控及维护，还须配置远程监控软件，将野外自动气象站与中心站联接，形成自动气象观测网络系统。
如果需要，可直接或在中心站编发气象报告，也可以按业务需求编制各类气象报表。
自动气象站有不同的分类方法：(1)按提供数据的时效性，通常分成实时自动气象站和非实时自动气象站两类。
实时自动气象站：能按规定的时间实时提供气象观测数据的自动气象站。
非实时自动气象站：只能定时记录和存储观测数据，但不能实时提供气象观测数据的自动气象站。
(2)根据对自动气象站人工干预情况也可将自动气象站分为有人自动站和无人自动站。
1.1自动气象站基本原理自动气象站工作时，随着气象要素值的变化，各传感器的感应元件输出的电量产生变化，这种变化量被CPU实时控制的数据采集器所采集，经过线性化和定量化处理，实现工图1自动气象站工作原理图程量到要素量的转换，再对数据进行筛选，得出各个气象要素值，并按一定的格式存储在采集器中。
在配有计算机的自动气象站，实时将气象要素值显示在计算机屏幕上，并按规定的格式存储在计算机的硬盘上。
在定时观测时刻，还将气象要素值存入规定格式的定时数据文件中。
根据业务需要实现各种气象报告的编发，形成各种气象记录报表和气象数据文件。
通过对自动站运行状态数据的分析,实现自动站的远程监控。
自动气象站基本原理如图1所示。
1.2自动气象站硬件组成自动气象站由硬件和系统软件组成，硬件包括传感器、采集器、通讯接口、系统电源、计算机等，系统软件有采集软件和地面测报业务软件。
为了实现组网和远程监控，还须配置远程监控软件，将自动气象站与中心站联接形成自动气象观测系统。
自动气象站有多种类型，其结构基本相同，主要由传感器、采集器、系统电源、通信接口及外围设备（计算机、打印机）等组成。
影响无人值守自动气象站数据质量的主要因素随着科学技术的不断发展和进步，无人值守自动气象站越来越被广泛应用于气象观测领域，成为了获取和记录气象信息的主要手段之一。
但是在实际应用中，无人值守自动气象站的气象数据质量却受到了一些因素的影响，这不仅对气象观测和预测工作产生了不利影响，还可能给人们的生产和生活带来不便。
深入了解和研究影响无人值守自动气象站数据质量的主要因素，对于提高气象数据的真实性和可靠性非常重要。
一、设备质量无人值守自动气象站的设备质量直接影响着气象数据的准确性和可靠性。
包括传感器、数据采集系统、通信设备等方面的设备，如果质量不过关，可能会导致数据采集不准确或者发生丢失等问题。
在恶劣的气象条件下，设备的稳定性和耐用性也是考验设备质量的重要指标。
设备的定期维护和维修也是关乎数据质量的重要环节。
如果设备长期没有维修或者维护不到位，可能导致设备性能下降，从而影响数据的准确性。
二、环境影响无人值守自动气象站作为气象观测设备，其观测环境会对其数据质量产生较大的影响。
设备周围可能存在建筑物、树木、地形等物体，它们会对风速、风向、温度等气象要素的观测造成干扰，影响数据的准确性。
而且，不同的气象现象也会对气象观测设备产生不同程度的影响，比如降水、暴风雪、雷电等极端气象现象都可能导致设备工作异常，从而影响观测数据的准确性。
三、数据传输无人值守自动气象站通过数据传输系统将观测到的数据传送到数据中心，然后进行进一步的处理和分析。
数据传输的过程中，可能会出现信号干扰、通信故障、数据丢失等情况，进而影响数据的完整性和准确性。
尤其是在地理条件复杂、通信设施不完善的地区，数据传输的稳定性和可靠性更是面临挑战。
提高数据传输的稳定性和可靠性，对于保障气象数据的质量至关重要。
四、人为因素除了设备质量、环境影响和数据传输等客观因素外，人为因素也会对无人值守自动气象站数据的质量产生影响。
在设备安装、维护、操作等过程中，如果操作人员没有严格按照规程来进行，可能会产生误操作，导致数据异常或者错误。
自动气象站数据采集及数据的质量控制分析摘要：摘要：数据采集器是整个自动气象站的核心。
自动站的数据采样在采集器中完成，自动气象站的主要功能包括数据采样、数据处理、数据存储、数据传输、数据质量控制、运行监控。
其中数据存储、数据传输及运行监控不难理解，本文将着重分析采集的数据如何进行质量控制的。
关键词：关键词：自动气象站数据采集，质量控制分析我国自动气象观测系统从上世纪90年代试运行投入至今，随着科学技术的发展而得到不断的完善和提高，并且性能也越来越趋于稳定，它以其自身特有的优势已渐渐取代要消耗很多人力的人工观测。
自动气象观测系统从狭义上说是指自动气象站，从广义上说是指自动气象站网，它是一种能自动观测和存储气象观测数据的设备。
它的体系结构如下图所示：一、数据采样：数据采样顺序为气温、湿度、降水量、风向、风速、气压、地温、辐射、日照、蒸发，其中气温、湿度、气压、地温、均为1分钟6次，风向风速为每秒钟采样1次，降水、能见度为每分钟采集1次，辐射和蒸发均为累计值。
二、数据处理：数据处理包括算术平均和滑动平均两种算法。
1、算术平均即为采集到的6个值，去掉一个最大值和一个最小值，余下的四次求算术平均。
2、风向风速则为以1秒钟为步长求3秒钟、2分钟的滑动平均值，以1分钟为步长求10分钟滑动平均值。
公式为：（K=3t/T）式中：n个样本值的平均值，：n-1个样本值的平均值，yn：第n个样本值，t：采样间隔（s），T：平均区间（s）。
另外，需要特别注意的就是风向过零时则需要采用以下算法：yn- =E若E180°，则从E中减去360°；若E＜-180°，则在E上加360°。
再用此E值重新计算。
若新计算的＞360°，则减去360°；若新计算的＜0°，则加上360°。
三、观测记录即采集数据的质量控制：采集器所要完成的观测数据差错检测和标示工作，一般包括采样值的质量控制和观测值的质量控制。
工 作 研 究2020年第36期新农民浅析气象自动站数据的维护王梅娟，王二虎（开封市气象局，河南 开封 475004）摘要：气象自动站是天气监测的技术保障之一。
本文结合气象自动站数据维护的经验，对其进行日常检测和维护的重要性进行了简要介绍，并就其工作要点展开分析，以期有效控制数据误差的发生，提高气象预测的精确度，缓解传统气象监测所占用的财力、物力，推进我国气象监测技术的进一步发展。
关键词：气象自动站；天气监测；数据处理0 引言气象自动站一经使用，天气观测效果便有了大幅提高，一方面，缓解了气象监测人员的工作压力，另一方面，技术性的数据分析提高了天气监测的准确性。
但随之而来的数据维护工作也带来了极大挑战，这不仅要求数据提取的及时性，同时也要求技术人员具备专业的数据分析能力，以充分发挥出气象自动站的作用。
1 气象自动站数据维护的重要性气象自动站可以通过传感器监测环境有关要素信息，例如：风速、温度、风向、湿度等，这些要素都是由对应的传感器进行监测。
而传感器监测的气象要素信息由采集器负责收集。
采集器搜集的气象要素数据再通过传输模块传送至后台电脑终端，使用者和企业可以直接在后台电脑端看到各种气象要素信息。
通过有效的数据维护，不仅可以有效地预测天气，还可以借助数据分析，掌握某一地区的气象规律。
目前，气象自动站可利用相关仪器在电脑上随时查看天气的实时情况以及气温等数据，方便又高效。
总而言之，气象自动站实现了天气监测技术的提高以及环境探查常态化工作的开展，有助于全方位做好气候环境的利用与保护，甚至为改善环境质量奠定重要基础[1]。
2 气象自动站数据的维护分析目前看来，我国对于气象自动站的使用方面关注度仍不是很高，这造成了相关数据维护的不严谨。
为最大程度缓解这一现象，应对数据的维护要点和不同时期的数据特点进行分析，以有效提高气象监测的能力。
2.1 气象自动站分钟数据的维护气象自动站分钟数据是自动站数据的基础，因此保证分钟数据的完整性和精确性也至关重要。
浅析气象自动站对历史资料的连续性影响
【摘要】：随着科学技术不断革新，我国偏远地区较为广泛地使用了气象自动站来采集、观
测气象资料。气象自动站的投入使用更新了大气观测的技术方式，但是气象自动站的气象观
测与人工气象观测仪器原理不同、观测时间不同、采样方式和算法不同、观测时次不同，使
得气象自动站采集的气象数据与人工观测数据存在一定差别。随着时间的推移，气象自动站
采集、观测的气象数据与人工采集数据的产生的差异是气象观测工作值得重视的问题。气象
自动站所采集的气象数据是否准确，对气象自动站的周期运转、修复气象数据检测程序、提
高历史气象数据的连续性以及气象灾害预测的可靠性有重要作用。作者通过对西藏那曲地区
气象自动站所观测的温度资料与即时记录的人工数据进行对比，分析气象自动站与人工数据
的差异和变化规律，对气象自动站替换人工观测对温度历史资料的连续性影响进行讨论。
关键词：气象自动站 历史资料 连续性 影响
引言：
西藏那曲地区气象局经历了从军队建制到地方政府管理、再到地方政府和军队双重领导
的演变。1981年自治区气象局开始对地、县级气象部门进行体制接收工作。那曲地区下辖
嘉黎、班戈、索县、申扎、安多、比如气象站。1983年以后，那曲地区气象站实行以气象
部门为主、气象部门和地方政府双重领导的管理体制；主要监理着以畜牧业为主的气象监测
业务：大气探测、地面观测、牧气观测、酸雨观测、天气预报、防风灾、防旱灾、防雪灾等
等。多年来，那曲地区气象局都在不断的加强对于气象自动站方面的技术建设，尤其是对牧
区灾害天气的观测。由于灾害天气一旦出现，就会引起牧区群众生命和财产造成很大的损失。
气象自动站是一种无人操作，能自动定时观测、发报或记录的地面气象观测站，能够自动采
集、观测并存储地面气象数据的气象监测仪器。气象自动站可以通过Argos系统和全球电信
系统进行实时上报，或者储存下所采集的气象数据留作日后传输。现在，太阳能电池板，风
力涡轮机和移动电话技术使自动气象站能在供电网络和通讯网络外，透过无线型式传送资
料。实施气象自动站观测灾害天气，能够为藏区群众生命财产安全起到很好的保障作用。
1、资料的选取和处理
本论文中选取了西藏那曲地区安多气象站2012年1月至2013年7月共19个月的气象
自动观测和人工观测的降水、湿度、气温三个气象数据。采用c语言对19个月的气象自动
站数据和人工采集数据进行整理。因为2012年1 月至2013 年7 月期间，安多站是一般性
气象站，凌晨2时人工气温和相对湿度为内插求得。为确保分析结果的正确性和科学性，凌
晨2时观测数据不进入统计。根据气象数据对比观测期间观测资料评估技术方法，使用
Fortran计算气温和相对湿度的气象自动站缺测率、对比差值、粗差率和一致率。
1.1自动站缺测率
自动站缺测率为自动站累计缺测次数与应观测次数的比值。计算公示为：
1.2 对比差值
设 Ui 为第 i 次人工观测值， Ai 为第 i 次新仪器观测值， 则第 i 次的对比差值为：
观测次数均为 n，则对比差值的月平均值为：
式中 x 为对比差值的月平均值，xi为第 i 次的对比差值。
1.3 粗差率
粗差率是反映记录离散程度的量。粗差是指自动站与人工站观测数据的对比差值与月对
比差值平均值之差的绝对值大于3倍标准差的数据。粗差率为粗差次数与样本的比值。
设第i次观测值的对比差值为Xi，对比差值月平均值为X，对比差值的月标准差为σ，当
|Xi-X|>3σ时，视为粗差。计算粗差次数方法：首先根据全部数据计算σ，逐个检查对比差
值，若有|Xi-X|>3σ时，剔除其中一个最大者，再按计算标准差的公式计算新的σ，若还有
差值|Xi-X|>3σ者，再剔除其中的一个最大者，又计算新的σ，……，一直到没有数据需要
剔除为止。
1.4 一致率
一致率表示自动站数据局与人工观测数据相一致的程度。对比差值小于其平均值标准差
2 倍的次数与有效总次数的比值为一致率。
1.5 评估项目标准
评估项目标准如表 1 所示：
表1 各数据评估项目标准表
2、资料数据结果分析
使用 FORTRAN语言编译程序进行计算得到各要素的统计和评估参数如表 2所示：
表2 各数据统计和评估参数
2.1 评估分析
对照表1与表2对气温和相对湿度两个要素进行分析，结果如下：
2.1.1 缺测率
评估数据为2012年1月1日至2013年7月 31 日共578日对比观测数据。每日分别取
08、14、20三个时次的气温和相对湿度数据。样本总量为1734。气温有效样本1734，相对
湿度因人工缺测 5 次，有效样本为1729。自动站气温和相对湿度的缺测次数均为 0，缺测
率 0.0%。表明仪器运行状况非常好。
2.1.2 平均差
人工与自动站气温平均差为0.15℃，自动站气温较人工平均偏低0.15℃，相对湿度平
均差为-3.02%，自动站相对湿度较人工平均偏大-3.02%。气温的平均差在标准值0.3以内，
系统误差较小，仪器性能优越。相对湿度的平均差为-3.02%，超出标准值0.99%，表明相对
湿度观测仪器性能有待于提高。
2.1.3 粗差率
气温的粗差次数42，粗差1.85%，在标准值3%以内，相对湿度粗差次数为32，粗差率
为 1.36%，在标准值3%以内。表明仪器性能稳定，测量的数据有效可靠。
2.1.4 一致率
气温的一致率为76.58%，相对湿度一致率为56.28%，均低于标准值78%。表明应加强
人工与自动仪器的校准。08时人工气温低于自动站气温，14、20时，人工气温高于自动站
气温。20时人工气温与自动站气温相差较大。14时人工与自动相对湿度平均差值较08、20
时小。气温和相对湿度的月平均差都有一定的周期性。气温月平均差的变化周期约为8个月，
平均差在0.05-0.2之间做正弦式波动，这是仪器系统误差自然波动的结果。气温平均差有
减小的趋势，表明仪器性能趋向改进。相对湿度的变化周期约为12个月，夏季平均差大，
冬季平均差小。表现出显著的季节波动特征。相对湿度平均差有增大，表明仪器性能趋向变
差。
3、气象自动站观测数据与人工观测气温数据差别和显著性差别原因
3.1气象观测仪器性能和工作原理造成的差别
气象自动站温湿度工作原理是通过气象要素的变化使传感器感应元件的电量产生变化，
经过线性化和定量化处理，实现工程量到要素量的转换，再对数据进行筛选得出气象要素值；
仪器的精密度高，数据从采集到生成处理按照统一的格式；并具有数据监控、自检、诊断等
功能。
3.2观测的周围环境差别
不同的观测环境、人工操作误差和极端天气也可能是造成观测数据差异的主要原因。人
工观测的气象数据可以产生误差的因素很多，例如低温时人工观测温度数据读取数据照明设
备散热、人体接近温度表呼吸升温、人眼睛读取视差等原因，都会使观测温度数据发生细微
变化。另外，人工观测时，会调试观测仪器，有时调试不当或者调试误差都有可能造成观测
数据的差别。
【结束语】：
综上所述，作者认为在同一时段内的气象数据和气温资料，气象自动站数据与人工观测
数据虽有一定差别，但是就平均值而言，细微的差别都在气象自动站差值允许的范围之内，
然而有些月份的差值却在气象自动站差值的允许范围之外，所以气象自动站所采集到的年平
均气温和年平均最低气温与历史资料存在差异，使得全年气温序列受到影响。气象自动站观
测数据与人工观测数据的差别不是很明显，当两者同时使用时，所采用的气象数据还应该进
行统一平均估算和修改。
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