降水天氣現(xiàn)象自動觀測與人工觀測數(shù)據(jù)對比分析

張道遠 喬 賀 王 錳 王大鵬

（江蘇省氣象探測中心，江蘇南京 210009）

1 研究背景

天氣現(xiàn)象是指一定條件下在大氣、地面出現(xiàn)并可以觀測到的物理現(xiàn)象，在中國氣象局編訂的《地面氣象觀測規(guī)范》中將其分為降水現(xiàn)象、地面凝結(jié)、視程障礙、雷電及其他現(xiàn)象5類共計34種。隨著業(yè)務(wù)發(fā)展也逐漸取消了一些項目，本文主要針對降水類天氣現(xiàn)象進行分析。降水現(xiàn)象有11種，液態(tài)降水包括雨、陣雨、毛毛雨；固態(tài)降水包括雪、陣雪、霰、米雪、冰雹；混合降水包括雨夾雪、陣性雨加雪。規(guī)范要求在實現(xiàn)自動化觀測后只保留雨、毛毛雨、雪、雨夾雪、冰雹5種，所以對比分析時將儀器識別的陣雨、陣雪、陣性雨夾雪分別按雨、雪、雨夾雪進行處理。

由于相關(guān)探測技術(shù)還不成熟，天氣現(xiàn)象一直是人工觀測，人工觀測的主觀性強，對降水類型以及起止時間的判斷都存在一定難度，尤其是夜晚有降水過程時。近年來，氣象部門開始布設(shè)天氣現(xiàn)象儀，江蘇省所選用的設(shè)備為江蘇省無線電研究所有限公司生產(chǎn)的DSG1型號，核心部件為德國OTT公司生產(chǎn)的Parsivel2雨滴譜儀，原理為激光衰減法。本文所用數(shù)據(jù)為69個臺站一整年（2017年10月1號-2018年9月30號）的數(shù)據(jù)，時間選取為北京時間（08：00—20：00），共計32 531 037條數(shù)據(jù)記錄，通過對一年來的設(shè)備數(shù)據(jù)與人工觀測數(shù)據(jù)進行對比分析，將有利于解決人工觀測存在的弊端，推動降水現(xiàn)象自動化觀測的應(yīng)用發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)對比方法與要求

按照國家氣象局的要求，數(shù)據(jù)對比評估主要分為完整性分析、準(zhǔn)確性分析以及一致性分析[1-3]。

2.1 完整性以分鐘數(shù)據(jù)為基本單位，計算缺測率、缺報率及完整率。一整年每站應(yīng)用分鐘數(shù)據(jù)為525 600條。將降水現(xiàn)象編碼數(shù)據(jù)格式“1614001000000000----------------------NNNNNNNNNNN”視為完整數(shù)據(jù)報文，時間為4位，天氣現(xiàn)象為11位，無降水時，11位全為0，有降水時，按照雨、毛毛雨、雪等現(xiàn)象順序?qū)?yīng)位置記為1，其余位為待定降水類型與質(zhì)控位，若降水?dāng)?shù)據(jù)位為“/”記為缺測，若整條數(shù)據(jù)位“--”記為缺報。

2.2 準(zhǔn)確性準(zhǔn)確性分為捕獲率、漏報率、空報率、錯報率以及降水起止時間絕對誤差。儀器輸出降水類型與人工觀測一致視為儀器正確識別。

捕獲率：儀器正確識別該降水現(xiàn)象發(fā)生的過程次數(shù)（a）占參考標(biāo)準(zhǔn)觀測到實際發(fā)生該降水現(xiàn)象過程次數(shù)（A）的百分比。漏報率：參考標(biāo)準(zhǔn)觀測到有某種降水現(xiàn)象發(fā)生，儀器未能識別該降水現(xiàn)象的分鐘數(shù)（b）占實際發(fā)生該降水現(xiàn)象分鐘數(shù)（B）的百分比?？請舐剩簠⒖紭?biāo)準(zhǔn)觀測為無降水現(xiàn)象發(fā)生，儀器識別有該現(xiàn)象發(fā)生的分鐘數(shù)（c）占無降水現(xiàn)象分鐘數(shù)（C）的百分比。錯報率：參考標(biāo)準(zhǔn)觀測到有某種降水現(xiàn)象發(fā)生，儀器錯誤識別該種降水現(xiàn)象的分鐘數(shù)（d）占實際發(fā)生該降水現(xiàn)象分鐘數(shù)（B）的百分比。降水起止時間絕對誤差：儀器觀測降水開始（終止）時間與參考標(biāo)準(zhǔn)觀測降水開始（終止）時間差值的絕對值之和。

2.3 一致性分析兩種觀測方式記錄某種降水現(xiàn)象起止時間相差15 min或以內(nèi)、15 min以上的現(xiàn)象次數(shù)和比例進行統(tǒng)計分析。

3 設(shè)備與人工觀測對比分析

江蘇省69個站點共計有效分鐘記錄條數(shù)應(yīng)為32 531 037條，各降水類型記錄分鐘數(shù)如表1所示。從表1可以看出，毛毛雨、冰雹、雨夾雪在儀器設(shè)備識別與人工觀測方面有很大的差異，儀器記錄分鐘數(shù)遠大于人工觀測。完整性：53個臺站的完整率達到100%，69個站點的平均數(shù)據(jù)完整率我99.21%，若除去個別臺站因特殊原因丟失數(shù)據(jù)的情況，平均數(shù)據(jù)為99.89%。

表1 降水天氣現(xiàn)象分鐘記錄數(shù)總計

儀器與人工分別觀測到的降水過程次數(shù)如表2所示。按照過程次數(shù)來統(tǒng)計兩者相差很大，全年雨、雪過程較多，儀器與人工都容易識別，儀器更細化，若降水時斷時續(xù)，儀器會記錄為多個過程而人工往往只記為一次降水過程，儀器對毛毛雨識別要敏感，人工觀測難判斷，冰雹數(shù)據(jù)識別有很大誤差。

表2 全年降水天氣現(xiàn)象過程次數(shù)總計

捕獲率：以人工觀測次數(shù)為基礎(chǔ)，如果儀器識別中哪怕僅有1 min在人工的時間段里，即認(rèn)為該次降水過程儀器正確捕獲。雪的捕獲率較高，降雪過程中較少存在混合降水，類型單一且多為持續(xù)過程，儀器與人工都容易判斷，雨的捕獲率并不高，因為夏季雨水較多時，多時斷時續(xù)或忽大忽小，人工在記錄時間與次數(shù)上都會受到影響。毛毛雨、雨夾雪人工判斷都較難，冰雹人工記錄只有3條，3個站點共計時間7 min，其中兩個站點全年無冰雹，一個站點有一分鐘冰雹，儀器識別時間與人工記錄時間僅相差1 min。儀器正確識別降水現(xiàn)象的捕獲率如表3所示。

表3 儀器正確識別降水現(xiàn)象的捕獲率

漏報率：人工觀測有降水現(xiàn)象，儀器觀測無降水，數(shù)據(jù)統(tǒng)計依分鐘計數(shù)，如表4所示。漏報率較高的為毛毛雨，儀器在輕微降水識別算法上應(yīng)該優(yōu)化改進，冰雹漏報為0%，人工觀測7 min里，儀器有識別到降水。

表4 儀器未能識別降水的漏報率

空報率：人工沒觀測到降水，儀器卻出現(xiàn)降水?？請舐识急容^低，當(dāng)人工無降水時，儀器很少有天氣現(xiàn)象發(fā)生，并且在一年中沒有降水現(xiàn)象的時間占絕大多數(shù)，這樣將使得無降水現(xiàn)象分鐘數(shù)很大，兩者相比，空報率極低，如表5所示。

表5 無降水時儀器空報率

錯報率：人工觀測有降水，而儀器識別為其他類型。雨夾雪的錯報率高，因為雨夾雪為混合降水，人工與儀器判斷都存在難度，在查看數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人工觀測為雨夾雪時間段，儀器多識別為雨，7 min的冰雹記錄里，儀器也同樣識別為雨，如表6所示。

表6 儀器識別降水類型錯報率

降水起止時間絕對誤差：當(dāng)儀器正確識別降水過程，與人工觀測過程存在起止時間差。雨、雪起止時間絕對誤差大，是因為全年雨、雪降水過程多，正確識別次數(shù)多，時間差也就較大。如表7所示。

表7 正確識別降水過程起止絕對時間差

一致性：儀器識別過程與人工觀測過程在起止時間15 min以內(nèi)及大于15 min的比例。各類型降水過程多數(shù)時間差都能在15 min以內(nèi)，雨夾雪正確識別僅為6次，終止時間都大于15 min，冰雹沒有正確識別，不存在起止時間差。如表8所示。

表8 儀器數(shù)據(jù)與人工觀測一致性

4 結(jié)語

江蘇省69個站點的完整性較好，儀器符合缺測率不大于2%的要求。在降水過程中，雨、雪捕獲率較高，但也僅在60%左右，毛毛雨、雨夾雪捕獲較低，漏報率也比較高；雨夾雪漏報率達到67.65%，錯報率都比較低，雪僅為1.91%，主要是因為冬季降雪過程單一，雨夾雪較高，多識別為了雨；混合降水判別難度大，儀器識別冰雹較多，人工觀測僅3個站點合計7 min，樣本較少，可比性差，但其中一個站點全年記錄有1 min冰雹過程，儀器也識別到1 min過程，兩者在時間上僅相差差1 min。

儀器正確捕獲降水過程時，與人工觀測起始時間差與終止時間差基本都能夠在15 min以內(nèi)，為65%左右，超出15 min比例為35%左右，毛毛雨、雨夾雪正確識別的次數(shù)較少，其中雨夾雪終止時間差6次全部大于15 min，全年無臺站正確識別冰雹，不存在時間差。

人工進行降水天氣觀測存在很大弊端，時間與類型判斷都有難度，夜晚降水難以記錄，自動化觀測是必然趨勢，也是業(yè)務(wù)發(fā)展迫切的需求，但設(shè)備廠家應(yīng)該在微降水和混合類降水方面進行更好的算法優(yōu)化和智能判別。