CN108415105B - 一种对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法通过相对湿度、环境温度以及水气压三者逻辑关系的剔除异常气象站记录，有效降低了因错误数据对空间关系插值检查的不利影响，再通过寻求和建立不同检索半径时，空间插值计算得到的相对湿度和平均相对湿度与被检查的气象站相对湿度之间的函数关系，推算理想状态下地理位置无限接近于被检查气象站的相对湿度与实际相对湿度之间的偏差，由此确立正确性判定的算法。有益效果为：该方法对不同气象站所处的下垫面和环境温度等外界因素的差异进行了平滑处理，最终达到提高基于空间关系插值检查气象站相对湿度数据准确性和可靠性的目的。

Description

一种对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法
技术领域
本发明涉及大气探测领域，尤其涉及一种对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法。
背景技术
地面气象观测站(以下简称气象站)是一种用于观测相对湿度、温度、大气压强、降水量等实时天气现象的设备。随着传感器硬件水平的提升和无线网络的飞速发展，如今的气象站具有数据采集速度快、传输及时、实时性强和自动化程度高等特点，能够及时完成所在地理位置多种气象要素的采集、数据传输、数据预处理等工作。但是，由于受气象站所处地理环境极端、传感器老化、数据漂移等客观条件的限制，其数据的可靠性并不高。与降水量、气压和温度这类气象要素不同，相对湿度无法由传感器直接探测得到，而是由多个气象要素计算得到，且计算的方法也有多种。很显然，用于相对湿度计算的任一气象要素如果数值不准确，必然会影响到相对湿度的准确性，从而影响到气象相关部门对这些观测数据的规模化业务应用。
空间关系插值检查是对气象站相对湿度数据进行数据正确性检查的主要方法之一，该方法的可靠程度主要取决于两方面因素：一是空间关系插值检查算法的优劣。由于该方法在实施过程中，高度依赖于周边相邻气象站的观测湿度数据，而这些数据又都与被检查的气象站数据一样，是无法事先确定数据正确性的，因此，往往一个或多个错误的气象站记录，会影响一片区域内的气象站数据正确性判定。这就需要在空间关系插值检查的算法层面，考虑如何解决或改善这类问题。二是判定湿度数据正确与否的判定方法的优劣。判定方法是指被检查的气象站的相对湿度数值与空间插值结果和判定阈值之间的数学关系，这一关系可表示为：
Vrh(i,j)∈Vip(i,j,r)±k×Vth(i,j)，其中，Vrh(i,j)表示某一被检查的气象站观测相对湿度数值，(i，j)表示该气象站的地理坐标；Vip(i,j,r)表示以被检查的气象站为圆心，半径为r的地理范围内覆盖的所有气象站，但不包括被检查的气象站，各气象站观测到的同一时刻的相对湿度插值到(i,j)坐标位置的结果；Vth(i,j)表示当前地理位置下的判定阈值；k表示阈值放大系数，k是一个自然数。当被检查的气象站湿度数值Vrh(i,j)满足Vrh(i,j)∈Vip(i,j,r)±k×Vth(i,j)时，判定Vrh(i,j)数据质量可信或正确，反之，当Vrh(i,j)不满足上述关系时，则判定Vrh(i,j)数据质量不可信或错误。
另一方面，相对湿度与气象站所处的下垫面、环境温度等因素息息相关。地理位置相邻的气象站之间，如果下垫面不同，或者环境温度不同，空间关系插值检查所依赖的“气象要素水平空间分布连续性”条件必将受到制约，从而影响到相对湿度数据正确性检查的准确性和可靠性。
发明内容
本发明目的在于克服上述现有问题的不足，提供了一种对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法，具体由以下技术方案实现：
所述对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法,包括如下步骤：
步骤1)读取气象站观测记录，从中提取气象站属性和气象要素信息，构成一个数据集合DS[ID,La,Lo,RH,VP,T]，其中，ID表示气象站的编号，用于区分不同气象站；La和Lo分别表示气象站所在地理位置的纬度和经度；RH表示相对湿度，并根据设定的相对湿度、环境温度以及水气压三要素之间的逻辑关系对所述数据集合DS中每个气象站的湿度数据进行初步筛查，剔除不符合所述逻辑关系的记录形成另一个数据集合DSI[ID,La,Lo,RH,VP,T]；
步骤2)定义一个用于存储多个检索半径的数值的数据集合DSR[R]；
步骤3)从数据集合DS中提取一个气象站的完整记录，DS[id,la,lo,rh,vp,t]，其中，id表示当前被检查的气象站编号；la和lo分别表示当前气象站所在地理位置的纬度和经度；rh表示当前气象站的相对湿度；vp表示当前气象站的水气压；t表示当前气象站的环境温度；
步骤4)以当前气象站所在地理位置为圆心，并以DSR[r]为半径，1≤r≤R，设定一个圆形的检索区域，其中，DSR[r]表示数据集合DSR[R]中的一个数据项；接着从数据集合DSI中找到所有地理位置属于该圆形检索区域范围内的气象站记录，并剔除气象站编号为id的记录，构成数据集合DSC[La,Lo,RH]；
步骤5)根据所述DSC[La,Lo,RH]计算被检查的气象站观测相对湿度rh与插值相对湿度rh’的绝对误差率APE(id)；
步骤6)重复步骤4)至步骤5)直至得到DSR[R]中的每一个数据项DSR[r]与APE(id)之间的映射关系，再将所述映射关系通过函数逼近的方法得到以DSR[r]为自变量、以APE(id)为因变量的函数F(APE(id),DSR[r])，接着将一个无限接近于0的自然数ZN代入F(APE(id),DSR[r])，得到一个理想偏差系数F(APE(id),DSR[ZN])；
步骤7)根据式(1)判定相对湿度数据的正确性，当被检查的编号为id的气象站观测相对湿度rh(id,lo,la)满足式(1)时，判定该数值正确，反之，则判定该相对湿度数值错误，
rh(id,lo,la)∈rh'(la,lo,rd)±(Vth(la,lo)+F(APE(id),DSR[ZN])×rh'(la,lo,rd)×rh_avg(la,lo,rd))×k (1)
其中，rh(id,lo,la)表示被检查的编号为id的气象站的观测相对湿度数值；rh'(la,lo,rd)表示在以(la,lo)为圆心rd为半径的圆形区域范围内，除气象站id以外其它所有经所述初步筛查后的气象站观测相对湿度数值在(la,lo)处的空间插值结果；Vth(la,lo)表示当前地理位置下的判定阈值；rh_avg(la,lo,rd)表示由上述参与空间插值计算的所有气象站记录计算得到的相对湿度算术平均值；k为自然数表示阈值放大系数；
步骤8)重复步骤3)至步骤7)，直至判定数据集合DS中的每一条气象站记录的相对湿度数据的正确性。
所述对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法的进一步设计在于，所述步骤1)中的逻辑关系如式(2)：
Figure BDA0001556192620000031
其中，RH(x,y)表示地理位置(x,y)处的相对湿度；VP(x,y)表示气象站观测水气压；T表示气象站的环境温度；SVP(T,x,y)表示气象站当前环境温度下的饱和水气压，TRH为可变阈值项。
所述对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法的进一步设计在于，步骤5)具体包括如下步骤：
步骤5-1)根据式(3)计算数据集合DSC中所有气象站观测相对湿度的平均值rh_avg(la,lo,DSR[r])，
Figure BDA0001556192620000041
其中，rh[la,lo]表示数据集合DSC[La,Lo,RH]中的某一气象站的观测相对湿度数值，DSC[La,Lo,RH].Length表示数据集合DSC中气象站的总数；
步骤5-2)将数据集合DSC[La,Lo,RH]中每个离散点的相对湿度数值进行插值计算，根据式(4)得到与被检查的气象站同一地理位置(la,lo)处的插值相对湿度rh'(la,lo,rd)，
Figure BDA0001556192620000042
其中，d表示rh[la,lo]对应的气象站与被检查的气象站之间的距离,rd表示插值计算时的检索半径；
步骤5-3)根据式(5)计算被检查的气象站观测相对湿度rh(id,lo,la)与插值相对湿度rh'(la,lo,rd)的绝对误差率APE(id)，
Figure BDA0001556192620000043
本发明的优点如下：
本发明的对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法通过相对湿度与环境温度和水气压三者逻辑关系的检查，剔除明显不符合上述关系的气象站记录，有效降低了因错误数据对空间关系插值检查的不利影响。在此基础上，通过寻求和建立不同检索半径时，空间插值计算得到的相对湿度和平均相对湿度与被检查的气象站相对湿度之间的函数关系，推算理想状态下，地理位置无限接近于被检查气象站的相对湿度与实际相对湿度之间的偏差，由此确立正确性判定的算法，对不同气象站所处的下垫面和环境温度等外界因素的差异进行了平滑处理，最终达到提高基于空间关系插值检查气象站相对湿度数据准确性和可靠性的目的。
附图说明
图1是本发明对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进一步说明。
本实施例选用2017年06月22日16时全国地面气象站观测资料，其中包含4053条有效气象站观测记录。
步骤1)读取上述气象站观测数据，从中提取出对相对湿度进行数据正确性检查所需要的气象站属性和气象要素信息，构成一个数据集合，不妨定义为：DS[ID,La,Lo,RH,VP,T]，其中，ID表示气象站的编号，用于区分不同气象站；La和Lo分别表示气象站所在地理位置的纬度和经度；RH表示相对湿度，它是本发明进行数据正确性检查的气象要素；VP表示水气压；T表示环境温度。并对上述数据集合DS中每个气象站的湿度数据进行初步筛查，剔除不符合相对湿度、环境温度和水气压三要素之间逻辑关系的记录，该逻辑关系如式(1)：
Figure BDA0001556192620000051
其中，RH(x,y)表示地理位置(x,y)处的相对湿度；VP表示气象站观测水气压；T表示气象站的环境温度；SVP表示气象站当前环境温度下的饱和水气压，由于气象站观测要素中没有饱和水气压这一项内容，但有环境温度，因此，饱和水气压可通过环境温度T换算得到。TRH(x,y)是一个可变阈值项，本实施采用固定值TRH(x,y)＝0.05。将满足上述式3关系的气象站观测记录保存到另一个数据集合DSI[ID,La,Lo,RH,VP,T]中。上述4043条气象站观测记录中，有19条记录不符合式3的关系，剔除这些记录后，数据集合DSI中包括有效气象站记录共4024条。
步骤2)定义一个数据集合DSR[r]∈{10,20,30,40,50,60,70}，存储了7个大小各异的用于表示检索半径的数值，该集合中每个数据项的单位都为公里。
步骤3)从数据集合DS中提取一个气象站的完整记录，DS[id,la,lo,rh,vp,t]，其中，id表示当前被检查的气象站编号；la和lo分别表示当前气象站所在地理位置的纬度和经度；rh表示当前气象站的相对湿度；vp表示当前气象站的水气压；t表示当前气象站的环境温度。
为更加清楚地表述，这里随机选取一个编号为58237的气象站，数据集合DS中该气象站的记录为DS[58237,32.07,118.59,95,27.8,23.7]。以下步骤5至步骤10均以该记录展开说明。
步骤5)对编号为58237的气象站的相对湿度的正确性检查，首先，该气象站所在地理位置东经118.59°，北纬32.07°为圆心，并以DSR[1]＝10km为半径，设定一个圆形的检索区域。然后，从数据集合DSI中找到所有地理位置属于该圆形检索区域范围内的气象站记录，并剔除气象站编号为58237的记录，构成数据集合DSC[La,Lo,RH]。并计算被检查的气象站观测相对湿度rh与插值相对湿度rh’的绝对误差率APE(id)
本实施例中，步骤5具体包括如下步骤：
步骤5-1)根据式(2)计算数据集合DSC中所有气象站观测相对湿度的平均值rh_avg(la,lo,DSR[r])：
Figure BDA0001556192620000061
其中，rh[la,lo]表示数据集合DSC[La,Lo,RH]中的某一气象站的观测相对湿度数值。DSC[La,Lo,RH].Length表示数据集合DSC中气象站的总数，此处，DSC[La,Lo,RH].Length＝3，rh_avg＝93.9。
步骤5-2)使用公开的空间插值算法将数据集合DSC[La,Lo,RH]中每个离散点的相对湿度数值进行插值计算，得到与被检查的气象站同一地理位置(la,lo)处的插值相对湿度rh’(la,lo)。公开的空间插值算法有很多，以反距离权重算法为例，如式(3)：
Figure BDA0001556192620000062
其中，d表示rh[la,lo]对应的气象站与被检查的气象站之间的距离。此处，rh’＝92.8。
步骤5-3)计算被检查的气象站观测相对湿度rh与插值相对湿度rh’的绝对误差率APE(id)，计算方法为：
Figure BDA0001556192620000063
即
Figure BDA0001556192620000064
步骤6)对DSR[R]中的每一个数据项，分别进行步骤4)至步骤5)的处理，可得到一系列DSR[r]与APE(id)之间对应关系，此处，该对应关系如下表所示：
Figure BDA0001556192620000065
Figure BDA0001556192620000071
将这一系列对应关系采用函数逼近的方法，计算得到一个以DSR[r]为自变量，以APE(id)为因变量的函数F(APE(id),DSR[r])。此处，函数F(APE(id),DSR[r])由式(5)所示的多项式表示：
y＝7×10-8x2+2×10-6x+0.0002 (5)
接着，将一个无限接近于0的自然数ZN代入上述函数，可计算得到一个理想偏差系数F(APE(id),DSR[ZN])≈0.0002。
步骤7)根据式(6)定义相对湿度数据正确性判定的判定关系：
rh(id,lo,la)∈rh'(la,lo,rd)
±(Vth(la,lo)+F(APE(id),DSR[ZN])×rh'(la,lo,rd)×rh_avg(la,lo,rd))×k
(6)
其中，rh(id,lo,la)表示被检查的编号为id的气象站的观测相对湿度数值；rh'(la,lo,rd)表示在以(la,lo)为圆心，以rd为半径的圆形区域范围了，除气象站id以外，其它所有经步骤2初步筛查后的气象站观测相对湿度数值在(la,lo)处的空间插值结果，此处，设定rd＝8，rh’(32.07°,118.59°,8)的计算结果为93.9；Vth(la,lo)表示当前地理位置下的判定阈值，此处设定Vth(la,lo)＝3；rh_avg(la,lo,rd)表示由上述参与空间插值计算的所有气象站记录计算得到的相对湿度算术平均值，此处，rh_avg(32.07°,118.59°,8)的计算结果为94.9；k表示阈值放大系数，此处设定k＝1.1。在本实施例中，此处式(7)表示为：
95∈93.3±(3+0.0002×93.3×94.9)×1.1，亦即：
88.05≤95 (7)
由此可知，式5所表达的关系式成立，因此，判定该数值可信或正确，反之，则判定该相对湿度数值可疑或错误。
步骤8)对数据集合DS中的每一条气象站记录，分别进行上述步骤3)至步骤7)的计算流程，直到完成所有气象站记录的相对湿度正确性检查。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法,其特征在于包括如下步骤：
步骤1)读取气象站观测记录，从中提取气象站属性和气象要素信息，构成一个数据集合DS[ID,La,Lo,RH,VP,T]，其中，ID表示气象站的编号，用于区分不同气象站；La和Lo分别表示气象站所在地理位置的纬度和经度；RH表示相对湿度，并根据设定的相对湿度、环境温度以及水气压三要素之间的逻辑关系对所述数据集合DS中每个气象站的湿度数据进行初步筛查，剔除不符合所述逻辑关系的记录形成另一个数据集合DSI[ID,La,Lo,RH,VP,T]，VP表示水气压；T表示环境温度；
步骤2)定义一个用于存储多个检索半径的数值的数据集合DSR[R]；
步骤3)从数据集合DS中提取一个气象站的完整记录，DS[id,la,lo,rh,vp,t]，其中，id表示当前被检查的气象站编号；la和lo分别表示当前气象站所在地理位置的纬度和经度；rh表示当前气象站的相对湿度；vp表示当前气象站的水气压；t表示当前气象站的环境温度；
步骤4)以当前气象站所在地理位置为圆心，并以DSR[r]为半径，1≤r≤R，设定一个圆形的检索区域，其中，DSR[r]表示数据集合DSR[R]中的一个数据项；接着从数据集合DSI中找到所有地理位置属于该圆形的检索区域范围内的气象站记录，并剔除气象站编号为id的记录，构成数据集合DSC[La,Lo,RH]；
步骤5)根据所述DSC[La,Lo,RH]计算被检查的气象站观测相对湿度rh与插值相对湿度rh’的绝对误差率APE(id)；
步骤6)重复步骤4)至步骤5)直至得到DSR[R]中的每一个数据项DSR[r]与APE(id)之间的映射关系，再将所述映射关系通过函数逼近的方法得到以DSR[r]为自变量、以APE(id)为因变量的函数F(APE(id),DSR[r])，接着将一个无限接近于0的自然数ZN代入F(APE(id),DSR[r])，得到一个理想偏差系数F(APE(id),DSR[ZN])；
步骤7)根据式(1)判定相对湿度数值的正确性，当被检查的编号为id的气象站观测相对湿度rh(id,lo,la)满足式(1)时，判定该相对湿度数值正确，反之，则判定该相对湿度数值错误，
rh(id,lo,la)∈rh'(la,lo,rd)±(Vth(la,lo)+F(APE(id),DSR[ZN])×rh'(la,lo,rd)×rh_avg(la,lo,rd))×k (1)
其中，rh(id,lo,la)表示被检查的编号为id的气象站的观测相对湿度数值；rh'(la,lo,rd)表示在以(la,lo)为圆心rd为半径的圆形区域范围内，除气象站id以外其它所有经初步筛查后的所述气象站的观测相对湿度数值在(la,lo)处的空间插值结果；Vth(la,lo)表示当前地理位置下的判定阈值；rh_avg(la,lo,rd)表示由参与空间插值计算的所有气象站记录计算得到的相对湿度算术平均值；k为自然数表示阈值放大系数；
步骤8)重复步骤3)至步骤7)，直至判定数据集合DS中的每一条气象站记录的相对湿度数据的正确性。
2.根据权利要求1所述的对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法,其特征在于所述步骤1)中的逻辑关系如式(2)：
Figure FDA0002537563400000021
其中，RH(x,y)表示地理位置(x,y)处的相对湿度；VP(x,y)表示气象站观测水气压；T表示气象站的环境温度；SVP(T,x,y)表示气象站当前环境温度下的饱和水气压，TRH为可变阈值项。
3.根据权利要求1所述的对地面气象观测站观测相对湿度数值的检验方法,其特征在于步骤5)具体包括如下步骤：
步骤5-1)根据式(3)计算数据集合DSC中所有气象站观测相对湿度的平均值rh_avg(la,lo,DSR[r])，
Figure FDA0002537563400000022
其中，rh[la,lo]表示数据集合DSC[La,Lo,RH]中的某一气象站的观测相对湿度数值，DSC[La,Lo,RH].Length表示数据集合DSC中气象站的总数；
步骤5-2)将数据集合DSC[La,Lo,RH]中每个离散点的相对湿度数值进行插值计算，根据式(4)得到与被检查的气象站同一地理位置(la,lo)处的插值相对湿度rh'(la,lo,DSR[r])，
Figure FDA0002537563400000023
其中，d表示rh[la,lo]对应的气象站与被检查的气象站之间的距离；
步骤5-3)根据式(5)计算被检查的气象站观测相对湿度rh(id,lo,la)与插值相对湿度rh'(la,lo,DSR[r])的绝对误差率APE(id),
Figure FDA0002537563400000031
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气象要素空间插值方法优化研究;彭思岭;《地理空间信息》;20170731;第15卷(第7期);全文 *

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