摘 "要：自動氣象站具有臺站分布密集，數(shù)據(jù)采集、傳輸完全自動化、資料實時強等特點，其觀測資料在預(yù)警預(yù)報、氣候分析、防災(zāi)減災(zāi)等方面都有重要作用。但是受各種主客觀條件的限制，自動站數(shù)據(jù)存在較多失真現(xiàn)象，沒有經(jīng)過質(zhì)控的自動站數(shù)據(jù)，使用范圍和價值都受到限制。對自動站數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，確保資料的代表性和準確性，是當(dāng)前氣象業(yè)務(wù)工作迫切需要解決的技術(shù)難題。衡陽自動站數(shù)據(jù)質(zhì)量控制系統(tǒng)（以下簡稱HY-AWSQC）的設(shè)計與實現(xiàn)，是為解決自動站數(shù)據(jù)失真問題，所做的有益嘗試和探索。系統(tǒng)運用氣候界限值檢查、時間連續(xù)性檢查、內(nèi)部一致性檢查和空間一致性檢查，4種國內(nèi)外有代表性的數(shù)據(jù)質(zhì)控技術(shù)，實現(xiàn)對衡陽自動站數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制。

關(guān)鍵詞：自動氣象站（AWS）；數(shù)據(jù)；質(zhì)量控制；HY-AWSQC；衡陽；設(shè)計

中圖分類號：P415.1+2 " " "文獻標志碼：A " " " " "文章編號：2095-2945（2024）20-0013-04

Abstract： Automatic weather station （AWS） has the characteristics of dense distribution of stations， complete automation of data acquisition and transmission， strong real-time data and so on. Its observation data play an important role in early warning and forecasting， climate analysis， disaster prevention and reduction and so on. However， due to the limitations of a variety of subjective and objective conditions， there are many distortions in the automatic station data， and the application scope and value of the automatic station data without quality control are limited. The quality control of automatic station data to ensure the representativeness and accuracy of the data is an urgent technical problem to be solved in the current meteorological work. The design and implementation of Hengyang Automatic Weather Station data quality control system （hereinafter referred to as HY-AWSQC） is a beneficial attempt and exploration to solve the problem of automatic station data distortion. The system uses climate limit value check， time continuity check， internal consistency check and spatial consistency check， and four representative data quality control technologies at home and abroad to realize the data quality control of Hengyang automatic station.

Keywords： automatic weather station （AWS）; data; quality control; HY-AWSQC; Hengyang; design

自動氣象站（英文縮寫AWS）是指能自動采集和傳遞氣象數(shù)據(jù)的觀測裝置，觀測項目通常為氣壓、氣溫、風(fēng)向和雨量等常規(guī)氣象要素，經(jīng)擴充后還可測量其他要素。根據(jù)中小尺度災(zāi)害性天氣監(jiān)測、預(yù)警預(yù)報服務(wù)、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟社會發(fā)展需要而加密建設(shè)的區(qū)域自動氣象站，大幅提升了空間密度和觀測頻次，在精密監(jiān)測、精準預(yù)警、防汛救災(zāi)等方面發(fā)揮了重要作用[1]。但是數(shù)量眾多、型號不同的各類自動站，受安裝環(huán)境、設(shè)備質(zhì)量、保障能力等主客觀條件的限制，觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量相比國家地面站有很大差距，可疑甚至錯誤數(shù)據(jù)較多，在一定程度上影響了數(shù)據(jù)的使用。為提高自動站數(shù)據(jù)的準確性與可用性，各地氣象部門都開展了自動站數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法的探索和研究。

地處湖南省中南部、湘江中游的衡陽市，總面積1.53萬km2，轄5區(qū)、2市（縣級市）、5縣，常住人口657.74萬人（2022年），是湖南省域副中心城市。目前，衡陽已建成各類自動氣象站289個（區(qū)域站222個），實現(xiàn)全市鄉(xiāng)鎮(zhèn)全覆蓋，在氣象防災(zāi)減災(zāi)中作用顯著，社會與經(jīng)濟效益明顯。但是觀測數(shù)據(jù)失真情況的存在，對決策和公眾氣象服務(wù)造成一定被動。科研人員在氣候論證、課題開發(fā)中，對自動（區(qū)域）氣象站歷史資料的使用非常慎重，擔(dān)心疑誤數(shù)據(jù)使研究結(jié)論產(chǎn)生偏差。為解決長期困擾的自動氣象站數(shù)據(jù)失真難題，提升數(shù)據(jù)的使用范圍和價值，衡陽氣象科研人員，設(shè)計研發(fā)了自動氣象站數(shù)據(jù)質(zhì)量控制系統(tǒng)（以下簡稱HY-AWSQC），經(jīng)過質(zhì)控后的自動氣象站數(shù)據(jù)，準確性與可用性都有了明顯提高。

1 "系統(tǒng)設(shè)計與架構(gòu)

1.1 "質(zhì)量控制（QC）的實施對象

HY-AWSQC系統(tǒng)質(zhì)控的范圍包括國家自動氣象站、區(qū)域自動氣象站和交通氣象站、農(nóng)田氣候站等各類自動氣象站，質(zhì)控要素為降水、溫度、氣壓、濕度、風(fēng)速和風(fēng)向6個。質(zhì)控對象為自動氣象站正點實時觀測的逐小時數(shù)據(jù)。

1.2 "質(zhì)量控制的研制思路

通過分析AWS原始資料可能存在以下錯誤：觀測數(shù)據(jù)超過本地區(qū)氣候?qū)W界限值、數(shù)據(jù)在長時間內(nèi)連續(xù)無變化、小時數(shù)據(jù)變率過大、正點數(shù)據(jù)與相應(yīng)小時內(nèi)測量的極值不一致和在空間分布上存在明顯異常，如圖1所示，因此必須對AWS數(shù)據(jù)進行質(zhì)量甄別檢驗。

1.3 "數(shù)據(jù)質(zhì)量控制碼

在HY-AWSQC后臺的質(zhì)控數(shù)據(jù)庫中，所有質(zhì)控要素都帶有質(zhì)控碼（QC）字段，用于該要素的存儲質(zhì)控信息。QC代碼分別為0、1、2、8、9，與中國氣象局的標準一致。具體含義見表1。

1.4 "確定本地氣候極值

本地氣候極限（界限值）的確定，是質(zhì)控系統(tǒng)設(shè)計的重要內(nèi)容。通過對衡陽地區(qū)9個國家地面站，歷史（30 a）逐日氣溫、降水、氣壓和風(fēng)等要素的統(tǒng)計分析，確定了衡陽日氣溫歷史最高（低）值、降水量、風(fēng)速極值及氣壓最大（?。┲岛?、3 h氣壓、溫度變差最大值。并將所有極值數(shù)據(jù)用參數(shù)文件保存，便于系統(tǒng)進行氣候極限值檢查調(diào)用。區(qū)域站由于建站時間較短，無法統(tǒng)計各站點氣候極值，就統(tǒng)一以衡陽國家站的氣候界限值為標準。衡陽所轄南岳國家基準氣候站（簡稱南岳站）是湖南唯一的高山氣象站，海拔高度為1 280 m，其氣候極值與衡陽其他地面站有較大差異，所以南岳站的氣候極限值需單獨設(shè)置（圖2）。

2 "系統(tǒng)質(zhì)控方法介紹

自動氣象站資料質(zhì)量控制一般在2個層面開展：一是在觀測臺站進行基本質(zhì)量控制；二是在省、市級數(shù)據(jù)處理中心進行。前者只針對單個臺站的觀測資料，后者可以對所有入數(shù)據(jù)庫的AWS資料進行質(zhì)控。HY-AWSQC即支持臺站級也支持數(shù)據(jù)中心級（市級）的數(shù)據(jù)質(zhì)控，其參考了國內(nèi)外各種AWSQC技術(shù)方案，根據(jù)衡陽地形與氣候特點和資料應(yīng)用要求，設(shè)計研發(fā)了氣候界限值檢查、時間連續(xù)性檢查、內(nèi)部一致性檢查和空間一致性檢查4種較為成熟的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法。

2.1 "氣候界限值檢查

氣候界限值 （也稱極值）檢查包括氣候?qū)W界限值、要素允許值范圍檢查等。氣候?qū)W界限值是指從氣候?qū)W角度不可能出現(xiàn)的臨界值，氣候極值檢查就是檢查某要素值是否超過歷史最大值和最小值[2]。要素允許值范圍是指氣象要素值允許出現(xiàn)的規(guī)定范圍， 如風(fēng)向只能是0～360°。氣候界限值檢查是AWS質(zhì)控最直接也最有效的一個環(huán)節(jié)[3]。氣候極值檢查是HY-AWSQC質(zhì)控的第一步，凡超出極限值范圍的數(shù)據(jù)被直接標志為錯誤，不再進行其他質(zhì)控檢查。

2.2 "時間連續(xù)性檢查

根據(jù)氣象要素的自然變化規(guī)律，在相鄰時間段內(nèi)，要素變化幅度必定在一定范圍內(nèi)波動。2次觀測要素之間的相關(guān)性和間隔的時間長短有密切關(guān)系。HY-AWSQC的時間連續(xù)性檢查采用的是小時連續(xù)性和最小變化率檢查，通過檢查要素值是否連續(xù)多個時次無變化或變化太小，進而判斷是否為可疑或錯誤數(shù)據(jù)。

1）檢查數(shù)據(jù)連續(xù)多個時次無變化。如當(dāng)要素數(shù)據(jù)∈（a1，a2）時，從當(dāng)前時次開始前推，連續(xù)N1（N2）個及以上時次要素數(shù)據(jù)相等，則相應(yīng)數(shù)據(jù)均判為可疑（錯誤）。

2）當(dāng)前時次與其前1個時次數(shù)據(jù)最小變化率檢查（可疑判斷）如下。

衡陽：氣溫為5 ℃/h，氣壓為8 hPa/h，濕度為30%/h。

南岳：氣溫為8 ℃/h，氣壓為10 hPa/h，濕度為40%/h。

2.3 "內(nèi)部一致性檢查

內(nèi)部一致性檢查是根據(jù)氣象要素之間的邏輯關(guān)系， 對同一站點同一時刻觀測資料中的氣象要素進行氣象學(xué)相關(guān)物理特性對比，檢測它們之間是否存在矛盾現(xiàn)象[4]。內(nèi)部一致性檢查作為系統(tǒng)質(zhì)控的輔助方法，用于檢測疑似數(shù)據(jù)。例如，內(nèi)部一致性檢查時單一要素在同一觀測時段應(yīng)有如下邏輯關(guān)系， 即最高值大于等于平均值大于等于最低值， 如同一時段的某項要素出現(xiàn)與上述邏輯關(guān)系有矛盾的情況， 則判斷為數(shù)據(jù)中有錯誤數(shù)值; 同一時刻相同要素不同項目間的一致性檢查， 如風(fēng)向和風(fēng)速的一致性檢查， 風(fēng)速還應(yīng)特別注意，如極大風(fēng)速大于等于最大風(fēng)速等。

2.4 "空間一致性檢查

空間一致性檢查對于孤立的錯誤數(shù)據(jù)，是一種比較有效的質(zhì)控方法。由于在AWS各項氣象要素中，溫度與濕度要素與空間的關(guān)聯(lián)程度較高，所以空間一致性檢查僅對這2項要素進行。HY-AWSQC的空間一致性檢查主要是采用區(qū)域平均值比較法，即將整個衡陽地區(qū)劃分為北部、中部、南部和南岳高山4個空間區(qū)域，以劃分的4個空間區(qū)域為界線，對本區(qū)域內(nèi)同一時次內(nèi)的溫度和濕度分別求平均值，然后再將站點觀測數(shù)據(jù)與平均值進行比較，小于或等于平均值的數(shù)據(jù)則為正常數(shù)據(jù)，大于平均值的數(shù)據(jù)則判斷為錯誤或可疑數(shù)據(jù)。

3 "系統(tǒng)特點與功能

衡陽自動氣象站數(shù)據(jù)質(zhì)量控制系統(tǒng)（HY-AWSQC），由界限值設(shè)置、系統(tǒng)參數(shù)、報文入庫接口、自動質(zhì)控和人工交互5個子模塊組成，允許選擇自動質(zhì)控和人工訂正2種方式，實現(xiàn)對AWS數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制。其工作流程為：首先將需要質(zhì)控的自動氣象站資料（省局天擎平臺下載、臺站自動站原始數(shù)據(jù)），通過系統(tǒng)的數(shù)據(jù)入庫接口導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫原始資料表中，然后對其中的降水、溫度、氣壓等6個常規(guī)觀測要素，即可使用氣候界限值檢查、時間連續(xù)性檢查等單一方法，或者綜合運用4種方法，對自動站原始數(shù)據(jù)進行質(zhì)控，最后將數(shù)據(jù)檢查結(jié)果以質(zhì)控碼形式標注在質(zhì)控數(shù)據(jù)表中（圖3）。下面介紹HY-AWSQC系統(tǒng)各個模塊的主要功能。

3.1 "界限值與質(zhì)控設(shè)置模塊

HY-AWSQC系統(tǒng)的界限值與質(zhì)控設(shè)置模塊能分別顯示和修改南岳高山和衡陽自動氣象站的氣候?qū)W界限值（最大值和最小值）、小時時間變率值（最大值）等界限值標準數(shù)值。同時，在該模塊還允許用戶根據(jù)使用需要選擇一種或多種質(zhì)控方法，上述界限值標準和質(zhì)控參數(shù)信息都被保存在系統(tǒng)的參數(shù)配置文件中。

3.2 "系統(tǒng)參數(shù)配置模塊

該模塊用于設(shè)置連接需要進行質(zhì)控的原始資料數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)只需在系統(tǒng)第一次運行時進行設(shè)置，連接成功后選擇“保存配置”按鈕后，HY-AWSQC將質(zhì)控數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)保存到系統(tǒng)參數(shù)文件中。系統(tǒng)再次運行自動讀取參數(shù)信息，只要沒有修改數(shù)據(jù)庫配置，HY-AWSQC將自動連接質(zhì)控數(shù)據(jù)庫。在系統(tǒng)參數(shù)模塊中還可以設(shè)置“是否啟動自動運行質(zhì)控”，以及“系統(tǒng)自動運行質(zhì)控的時間間隔”等配置信息，用戶根據(jù)實際使用需要進行設(shè)定。

3.3 " AWS數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊

該模塊是HY-AWSQC能否發(fā)揮作用的基礎(chǔ)和前提，其將從省局天擎平臺或者臺站業(yè)務(wù)計算機中獲取的自動氣象站數(shù)據(jù)，通過該模塊將降水、溫度、氣壓、濕度和風(fēng)等要素值，導(dǎo)入到質(zhì)控數(shù)據(jù)庫中的原始資料表中。

3.4 自動質(zhì)量控制模塊

自動質(zhì)控模塊是HY-AWSQC的核心功能模塊，該模塊能根據(jù)用戶選擇的資料日期區(qū)間、質(zhì)量控制方法、質(zhì)控要素，對數(shù)據(jù)庫中的原始資料進行數(shù)據(jù)甄別后，自動判定資料是否正常、錯誤、可疑或者缺測，并根據(jù)檢驗結(jié)果在數(shù)據(jù)庫中標注質(zhì)控碼（QC）。

HY-AWSQC目前支持氣候界限值檢查、時間連續(xù)性檢查、內(nèi)部一致性檢查和空間一致性檢查4種國內(nèi)外比較成熟且有代表性的氣象數(shù)據(jù)質(zhì)控方法。自動質(zhì)控模塊通過單獨或綜合使用上述4種質(zhì)控方法，能夠甄別出AWS原始資料中絕大部分錯誤、可疑或缺測數(shù)據(jù)，極大提高了AWS數(shù)據(jù)質(zhì)控的效率與價值。

3.5 人機交互質(zhì)控模塊

由于客觀條件和質(zhì)控方法的限制，系統(tǒng)的自動質(zhì)控模塊無法100%完成對AWS數(shù)據(jù)的檢查和甄別。對于自動QC無法判定和鑒別的可疑數(shù)據(jù)，以及能夠確認的由人為因素或環(huán)境干擾所產(chǎn)生的錯誤數(shù)據(jù)，HY-AWSQC提供了人機交互質(zhì)控功能。在該模塊用戶可以選擇某個時間段和某縣（市）的AWS數(shù)據(jù)，進行人工修改和訂正，修正數(shù)據(jù)后點“保存”按鈕在存儲數(shù)據(jù)的同時，將自動為該項要素標注質(zhì)控碼。人機交互功能增加了HY-AWSQC的質(zhì)控手段，提高了系統(tǒng)的適用性與靈活性。

4 系統(tǒng)應(yīng)用情況

HY-AWSQC于2020年完成系統(tǒng)研發(fā)，衡陽市局業(yè)務(wù)人員和開發(fā)人員對系統(tǒng)進行了全面測試，其間業(yè)務(wù)人員使用系統(tǒng)對衡陽所轄國家站、區(qū)域站的實時和歷史資料進行了質(zhì)量檢驗，對發(fā)現(xiàn)的問題和缺陷進行了修改和完善。HY-AWSQC正式版推出后，在衡陽市局承擔(dān)的湖南省局2020年重點科研項目“衡邵干旱監(jiān)測及預(yù)警評估技術(shù)研究”中進行了應(yīng)用，主要用于對從天擎平臺下載的衡邵干旱走廊內(nèi)的衡陽、永州、邵陽和婁底地區(qū)的33個市（縣、區(qū)）2010—2022年觀測資料進行數(shù)據(jù)甄別質(zhì)控。通過系統(tǒng)質(zhì)控后的數(shù)據(jù)，存入了課題設(shè)計建立的衡邵干旱風(fēng)險數(shù)據(jù)庫中，為課題的衡邵干旱風(fēng)險區(qū)劃和干旱預(yù)警評估技術(shù)分析研究提供了可靠、準確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。HY-AWSQC為該重點課題的順利實施和驗收結(jié)題，以及相關(guān)研究論文的發(fā)表起到了重要技術(shù)支撐作用。目前，衡陽市局正在研究的其他課題，也需要使用HY-AWSQC對自動氣象站資料進行質(zhì)控，為課題研究提供準確、可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

5 結(jié)束語

影響自動氣象站數(shù)據(jù)質(zhì)量的因素很多，質(zhì)控方法必定是一個非常復(fù)雜的過程。HY-AWSQC僅僅在這方面做了一個初步的嘗試，特別是質(zhì)控方法還有很大的改進空間。同時，希望系統(tǒng)能起到拋磚引玉的作用，對省內(nèi)外類似系統(tǒng)的研發(fā)提供參考和借鑒。

各國氣象部門均高度重視氣象觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量，國內(nèi)外對數(shù)據(jù)質(zhì)量控制也做了大量研究，提出了不少有建設(shè)性的技術(shù)方案[5]。但是自動氣象站數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)研究是一項基礎(chǔ)性、系統(tǒng)性、持續(xù)性的工作，目前和今后一個時期都難形成一個通用與標準的方法與模式，只能根據(jù)自動氣象站技術(shù)發(fā)展和業(yè)務(wù)應(yīng)用需求不斷地改進和提高現(xiàn)有質(zhì)控方法。

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