費強(qiáng) 許歡

摘 ? 要：氣象數(shù)據(jù)的記錄早期都是人工進(jìn)行觀測并記錄而獲得的。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展、自動化水平的提高，部分氣象觀測站點的氣象數(shù)據(jù)逐漸開始應(yīng)用儀器自動記錄氣象觀測數(shù)據(jù)，如何將雙套站的兩套數(shù)據(jù)融合成一套數(shù)據(jù)成為氣象站業(yè)務(wù)投入前必須解決的問題。文章利用安徽氣象局祁門站由A，B兩套儀器測得的氣溫觀測數(shù)據(jù)，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理之后，提出了3種融合數(shù)據(jù)算法：一是基于空間一致性的主備法;二是基于數(shù)據(jù)的滑動方差和標(biāo)準(zhǔn)差，對數(shù)據(jù)賦以不同權(quán)重的權(quán)重法;三是基于差值訂正的合成法。將其進(jìn)行分析和評估并比較融合效果，結(jié)果表明，3種算法都是合理的，融合值基本可以反映真實的情況。

關(guān)鍵詞：氣象;滑動方差;空間一致性;數(shù)據(jù)融合

1 ? ?我國自動氣象站發(fā)展概述

我國是世界上氣候變化較大的地區(qū)之一，為了對極端天氣進(jìn)行提前預(yù)防和抵御，中國氣象局大力采取一系列措施，推動和促進(jìn)大氣監(jiān)測自動化快速發(fā)展[1]。從1999年我國自行研發(fā)第一批自動氣象站開始，到現(xiàn)在已有30 000多個自動氣象站，在很大程度上增加了地面氣象觀測資料的時間密度并提高了觀測數(shù)據(jù)的精確度[2]。隨著氣象科技的發(fā)展，雙套自動氣象站建成并已投入使用。雙套自動站的建設(shè)工作是在原有自動氣象站的基礎(chǔ)上，再建設(shè)一套新型自動氣象觀測設(shè)備，從而取消人工對比觀測，實現(xiàn)雙套自動觀測數(shù)據(jù)的對比觀測，在一定程度上解放了觀測員，推動了氣象現(xiàn)代化的進(jìn)程[3-4]。

在雙套自動氣象站出現(xiàn)的同時，問題也隨之而來。雙套站擁有A，B兩套儀器，每套儀器各測出一套數(shù)據(jù)，許多服務(wù)只需要一套觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理即可，因此，如何將A，B兩套儀器的觀測數(shù)據(jù)融合為一組數(shù)據(jù)成為自動氣象站亟需解決的問題[5-6]。本研究利用安徽氣象局祁門站由A，B兩套儀器測得的氣溫觀測數(shù)據(jù)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理后，利用基于空間一致性的主備法，基于數(shù)據(jù)的滑動方差和標(biāo)準(zhǔn)差，對數(shù)據(jù)賦以不同權(quán)重的權(quán)重法，基于差值訂正的合成法氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。分別將3種方法的融合結(jié)果與安徽氣象局祁門站觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，對其進(jìn)行分析和評估[7-8]，并比較3種方法的融合效果，得出結(jié)論。

2 ? ?算法簡介

2.1 ?主備法

主備法的思想為當(dāng)兩套觀測數(shù)據(jù)偏差在最大許可范圍之內(nèi)，將其中一套儀器作為主站，另一套作為備用站;當(dāng)數(shù)據(jù)差值異常時，利用空間一致性判斷，用對應(yīng)的數(shù)據(jù)替換異常值。

3 ? ?算法結(jié)果與評估

本研究使用的數(shù)據(jù)是祁門雙套站2016年1—5月的數(shù)據(jù)，涉及氣溫、地溫、氣壓、蒸發(fā)量等多個要素，以及同時期周邊4個臺站（休寧站、黟縣站、歙縣站、屯溪站）的氣象數(shù)據(jù)資料，和祁門站的人工檢測氣象數(shù)據(jù)，如表1所示。

圖1—5為3種算法5種方法，合成法的融合結(jié)果、以A為主站的融合結(jié)果、以B為主站的融合結(jié)果、基于滑動方差的融合結(jié)果、基于滑動標(biāo)準(zhǔn)差的融合結(jié)果與觀測值的差值的比較。

由圖1和圖2可以直觀地看出，主備法差值的波動程度最大，由算法公式可以看出，主備法的精確度為0.10，合成法的精確度為0.05，而權(quán)重法的精確度最高。所以并不能從超差率就斷言哪個算法最好。主備法的超差率最小的原因在于A，B兩站的觀測數(shù)據(jù)相差較小，在±0.4內(nèi)，A，B兩站與本站觀測數(shù)據(jù)相差較大，若A數(shù)據(jù)與觀測值相差0.4，B數(shù)據(jù)與觀測值相差0.6，從算法角度而言，以A為主站的主備法融合差值為0.4，權(quán)重法的融合差值在0.4～0.6，而合成法差值為0.5，導(dǎo)致了權(quán)重法及合成法的超差率較主備法大。但論精度權(quán)重法最好，合成法次之，主備法最差。因此，如果A，B站與觀測值之間相差不大，權(quán)重法的融合效果最好。

由算法可知，主備法的優(yōu)勢在于利用了空間一致性。在發(fā)現(xiàn)原始數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大異常的情況下，單單將缺測一方用另一方的數(shù)據(jù)來填補(bǔ)并不夠，還必須對其進(jìn)行數(shù)據(jù)是否差異過大進(jìn)行判斷[9]。當(dāng)選出差異過大的數(shù)據(jù)后，則應(yīng)找到一個標(biāo)準(zhǔn)來衡量是因為哪一方的數(shù)據(jù)異常，才導(dǎo)致了兩組數(shù)據(jù)差值過大的情況發(fā)生[10-11]。此時，選擇1～2個與自動站無關(guān)的數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)，顯然比直接選取A站或B站本身作為標(biāo)準(zhǔn)要合理。本研究選擇了與自動站數(shù)據(jù)相獨立的周邊站臺數(shù)據(jù)作為衡量的標(biāo)準(zhǔn)，擺脫了自動站數(shù)據(jù)本身的影響。利用空間的均勻性加權(quán)得到的與自動站所在位置的氣象數(shù)據(jù)相接近。選擇該數(shù)據(jù)作為處理異常數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，可以合理地找到異常的一方，即與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)差異較大的一方。再將標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)替換掉異常的數(shù)據(jù)，使得處理之后的數(shù)據(jù)與真實的數(shù)據(jù)值較為接近，且兩組數(shù)據(jù)的差異較小，有助于融合出更貼近真實值的數(shù)據(jù)[12]。

權(quán)重法的優(yōu)勢在于不僅利用主備法中的空間一致性對數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，并且在數(shù)據(jù)融合的整個過程中，沒有采取傳統(tǒng)的對整個樣本求方差、標(biāo)準(zhǔn)差的方法，而是采用了只選取該點數(shù)據(jù)附近一定數(shù)量的數(shù)據(jù)作為計算樣本進(jìn)行運(yùn)算，將其稱之為滑動方差、標(biāo)準(zhǔn)差。本文將滑動長度定為20，考慮到氣象數(shù)據(jù)會隨著時間的往后推移，呈現(xiàn)出較大的變化，或者出現(xiàn)周期性特征會對數(shù)據(jù)的方差、標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生影響，從而影響對于A，B自動站本身觀測數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的判斷，將方差的計算樣本控制在20以內(nèi)，可以有效消除這種影響。

合成法的優(yōu)勢在于當(dāng)A，B站觀測數(shù)據(jù)在0.4之內(nèi)時，將普遍意義上更接近于真值的均值當(dāng)作融合數(shù)據(jù);當(dāng)A，B站差值超出誤差允許范圍時，將此時數(shù)據(jù)與前面4個時次的差值相比較，得出跟接近于真值的融合數(shù)據(jù)。

4 ? ?結(jié)語

本研究利用安徽氣象局祁門站的由A，B兩套儀器測得的氣溫觀測數(shù)據(jù)，對主備法、權(quán)重法和合成法進(jìn)行分析和評估。結(jié)果表明，基于空間一致性的主備法，基于數(shù)據(jù)的滑動方差和標(biāo)準(zhǔn)差、對數(shù)據(jù)賦以不同的權(quán)重的權(quán)重法，基于差值訂正的合成法這3種算法都是合理、可行的。三者的精確度不同，主備法的精確度為0.1，合成法的精確度為0.05，權(quán)重法的精確度最高。在不同的數(shù)據(jù)條件下三者的融合效果也不同，若在A，B站觀測值相近但與本站觀測數(shù)據(jù)相差較大的情況下，主備法的融合效果更佳;若在A，B站觀測值相近且與本站觀測值也相近的條件下，權(quán)重法的融合效果更好。

總的來說，雙套站的自動觀測方法可以在很大程度上解決單套運(yùn)行的自動站由于設(shè)備故障、環(huán)境因素所造成的觀測數(shù)據(jù)異常以及缺乏同時期、同要素數(shù)據(jù)的對比問題，大大提高了觀測氣象要素的準(zhǔn)確度。

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Abstract：The records of meteorological data were obtained by manual observation and recording in the early stage. With the improvement of computer technology and automation level， the meteorological data of some meteorological observation stations gradually began to use instruments to record meteorological observation data automatically. Based on the temperature observation data measured by A and B two sets of instruments in Qimen station of Anhui Meteorological Bureau， this paper proposes three fusion data algorithms after effective preprocessing of the data. One is the main-standby method based on spatial consistency， the other is the sliding variance and standard based on data ?difference， the weighting method with different weights on the data， and the third is the synthesis method based on the difference correction. The three algorithms are analyzed and evaluated and the fusion effect of the three methods is compared. The results show that the three algorithms are reasonable， and the fusion value can basically reflect the real situation.

Key words：meteorological; sliding variance; spatial consistency; data fusion