南海北部测站风速质量的控制方法

2016-08-08郭春迓李天然胡东明林良根蔡由昌易爱民

广东气象 2016年1期

关键词：风速质量控制

郭春迓，李天然，胡东明，林良根，蔡由昌，易爱民

(广东省气象台，广东广州　510080)

南海北部测站风速质量的控制方法

郭春迓，李天然，胡东明，林良根，蔡由昌，易爱民

(广东省气象台，广东广州510080)

摘要：利用2009年7月—2014年6月期间南海北部50个测站的风速资料，进行了风速质量控制研究。质量控制的具体方案包括内部一致性检查、持续性检查、极值检查、时间一致性检查、高度订正后的空间一致性检查。结果表明，大部分测站观测的风速质量良好，但是有10%～20%左右的测站不能通过内部一致性检查和持续性检查，有不高于3%的测站未通过极值检查、时间一致性检查、空间一致性检查，其中空间一致性检查的通过率最高。基于上述质量控制的方法建立的资料质量控制系统能够有效剔除不合理值，在实际业务中有较好的应用价值。

关键词：应用气象；自动站；风速；质量控制；高度订正；南海北部

目前我国在南海北部布设的岸基站、海岛站、锚系浮标站、平台站、船舶站等常规和非常规观测站，为近海风浪预报提供了参考信息[1-4]。但在实际应用中发现，上述观测风场有时会出现奇异值[5]，或者资料之间存在差异[6]。本研究将就此问题展开研究，针对南海北部海域自动站、平台站、浮标站的风速观测数据，构建一套质量控制(Quality Control，QC)方案。目前，有许多气象工作者对自动站进行资料质量控制的研究，如陶士伟等[7]采用的一套QC方案包括如下几个步骤：气候极值检查、要素间一致性检查、时间一致性检查、持续性检查、背景场一致性检查、空间一致性检查、综合决策算法和自动统计评估反馈等；程磊等[8]、马祖盛等[9]则利用自动站资料的逻辑检查、时空一致性检查(时间上剔除突变点，空间上与插值后的基准站格点资料对比)进行了质量控制。以上研究基本都是对风速和气温、气压等要素进行的质量控制，冯良敏[10]的研究中，进一步对纬向风速u和经向风速v进行了质量控制。上述质量控制方法在南海北部自动站的风速监测中效果如何？是否具有移植性和借鉴价值？本研究将分别参考上述研究中的QC方案，对南海北部的50个测站风速进行观测质量的评估和质量控制方法的适用性研究。

1数据和方法

本研究使用的数据为南海北部50个测站的2 min风场数据(如图1所示)，包括42个自动站、5个平台站、3个浮标站；取逐小时风场。大部分测站的时间长度是从2011年至2014年6月，个别测站也有2009、2010年起至2014年6月。

图1　南海北部测站分布

研究采用的质量控制方法包括了内部一致性检查、持续性检查、极值检查、时间一致性检查和空间一致性检查。质量控制的流程如图2所示。

所采用质量控制方法的定义如下：(1)内部一致性检查。对风向>360°或者<0°、风向>1°，而风速为零、风速>75 m/s的3种情况，标记为错误资料[10]。剔除以上风向、风速的可疑点，通过该检查的数据进入下面的检查环节。(2)持续性检查。当某个测站风速24 h样本的标准差小于给定的最小值，则未通过该检查[10]，通过该检查的数据进入下面的检查环节。(3)极值检查。逐日平均的各台站风速加减4倍标准差作为风速的极值[11]，剔除超出极值的数据，通过该检查的数据进入下面的检查环节。(4)时间一致性检查。首先逐月统计所有台站的风速在02：00—08：00、08：00—14：00、14：00—20：00、20：00—02：00的差值，计算该差值在各时段内的极值，然后根据0.2%的剔除率将未通过的数据剔除[12]。(5)空间一致性检查。利用空间回归法，将被检测站与其周围300 km内的测站风速做回归分析，计算每个邻近测站与被检测站的估计误差，由小到大排列，取前10个邻近测站，求得加权均方根误差估计s，如果被检测站的风速x满足x-f×s≤x≤x+f×s(其中f为经验值，可视情况而定，这里取3或4)，则通过空间一致性检查[9-10]。

图2　质量控制流程

2质量控制结果与讨论

2.1内部一致性检查

图3给出了50个测站在2011—2014年6月期间的内部一致性检查结果。可以看到，除59490(珠海内伶仃岛)、G7190(海陵岛试验区海陵岛镇)这2个测站未通过该检查的个数较多外(未通过率约为20%)，其余站点的未通过率均保持在10%以下，说明观测数据的记录良好。通过进一步检查发现，除59490站以外，所有未通过该检查的站点出现的错误观测数据均为风向>1°，且风速为零的情况；而59490站有部分数据也属于上述情况，另一部分风向出现了990°的异常值。

测站59490和G7190的海拔分别高达100 和280 m，同时又处于沿海地区，常年受到台风或东北季风影响，风力较大，因此很有可能是地理因素导致这两个测站多数时次未能通过内部一致性检查的原因。

图3　南海北部测站的内部一致性检查

2.2持续性检查

为了找到仪器失灵或其他原因，造成观测数据在连续几个时次没有变化的情况，检查如下：求出各测站每日24 h观测数据的标准差，根据冯良敏[10]的做法，设定阈值为0.1，若各测站24 h内的标准差小于阈值则标记为不通过检查。

图4a显示了各个测站多年风速日平均值和平均标准差：除了59515(汕头浮标站)、G3597(陆丰石油平台)、G3598(番禺石油平台)日平均风速在8 m/s以上，其余测站风速都较小；而各个测站风速的多年平均日标准差在0.6～2.0之间，因此阈值取0.1较为合理。

持续性检查结果如图4b所示，灰色直方图和黑色等值线同2.1节。除了59490(珠海内伶仃岛)和G3358(惠州32-1平台)站以外，其余测站几乎均通过该检查(个别站有个别日除外)，表明大部分测站仪器性能良好。进一步检查发现，G3358站在2013年1月—5月期间，风速几乎一直维持在0.3 m/s；而59490测站则有风速长时间维持1 m/s的现象。

图4　南海北部各测站风速多年日统计值(a)和风速持续性检查(b)

2.3极值检查

若测站风速超过历史上出现的极大值和极小值，则需要标记为可疑数据。本研究首先利用测站多年平均的逐日风速加(减)4倍标准差，得到风速的极大(小)值，然后对每个测站每日平均的风速进行检查，若超过极值则记为不通过该检查[11]。需要说明的是，在进行该检查之前，资料首先经过了内部一致性检查和持续性检查，剔除了可疑点。图5给出了各个测站的极大值和极小值检查结果。从结果来看，极大值和极小值的未通过率保持在2%～3%左右。

图5　风速极大值(a)和极小值(b)检查

由于测站的资料长度最长仅有5年，且检查之前又排除了不通过前面两项检查的点，对于极值的确定来说，这种做法缺乏足够的样本，结果还需要进一步验证。

2.4时间一致性检查

有时受仪器或其他因素影响，要素值可能会出现突变的情况，因此需要在时间尺度上对要素进行检查，剔除突变点。本研究参照徐枝芳等[12]的做法，对每日02：00—08：00、08：00—14：00、14：00—20：00、20：00—02：00四个时段的风速差值进行检查：统计各时段的风速差极值，然后确定资料剔除范围。需要说明的是，由于受不同的系统影响，不同季节的各时段风速差值也会有所不同，因此本研究按月统计各时段风速差极值。为了避免由于仪器故障导致的某个时次数据徒增(减)，在此项检查之前，首先对风速进行了内部一致性检查、持续性检查、极值检查，剔除上述检查中未通过的数据，特别在极值检查中，剔除了由于风速跃变而使得极大(小)值严重偏大(小)的数据：若某年某日的风速平均值和标准差，高出其他几年该日的平均值、标准差20 m/s以上，则将其剔除。

图6a、6c分别给出了经过统计后，1—12月期间，02：00—08：00、08：00—14：00、14：00—20：00、20：00—02：00 四个时段内，50个测站平均的风速差的极小值、极大值。可以看到，各时段的风速差的极值较为一致，略有不同的地方是，春季和夏季，各时段风速差极值偏大，这意味着，相对冷空气而言，汛期由强对流、台风等天气系统造成风速的脉动更为偏大。图6b、6d统计了4个时段风速极小、极大值在各个风速段的站次分布，可以看到，各时段的风速差的极值(绝对值)大多在15 m/s以内，但也有个别测站例外。经过检查发现，出现例外的原因包括以下几种：冷空气强风、强对流短时大风、台风等。进一步统计(图略)得到，除59667(电白放鸡岛)、59683(珠海万山群岛)、G7190(海陵岛试验区海陵岛镇)3个站的概率为0.06%、0.05%和0.04%以外，其余测站在4个时段风速差超过±15 m/s的概率基本不超过0.03%。

图6　南海北部4个时段的风速差在各月的极小值(a)和极大值(c)；各月极小值(b)和极大值(d)在不同风速极值段的站次分布

2.5空间一致性检查

同一时次，在海拔高度偏差不大的情况下，测站风速应与其周围一定范围内其他测站的风速值保持连续，否则要标记为可疑数据，这就是空间一致性检查的目的。

在进行该项检查之前，首先应将各观测站的风场进行高度订正。Justus[13]、王志春等[14]、秦鹏等[15]指出在风随高度的变化上，幂指数法则较为常用，其中的指数选择依赖于下垫面条件或者大气稳定度；陈永利等[16]给出了不同风况下的海面粗糙度，得到了不同高度风速的换算系数；苏志等[17]采用指数律风廓线公式和“时次换算”法订正了风场的最大风速。基于上述研究，本研究将采用幂指数法，并根据植石群等[18]利用风塔数据得到的广东沿海风速值与幂指数alpha的关系，将各测站的风速订正到10 m高度，即采用如下公式：

其中，Z1为测站海拔高度(m)；Z2为所要订正到的高度(m)；UZ2这里为10 m，为订正后Z2高度上的风速(m/s)；UZ1为原始测站风速(m/s)；幂指数α为与风速有关的经验系数，这里取α=0.312-0.88lnUZ1。

测站风场进行内部一致性检查、持续性检查、极值检查和高度订正后，进入空间一致性检查。

2.5节已经介绍了空间一致性检查的方法，此处不再赘述。由于测站地理位置原因，有些地区方圆500 km范围内没有测站，或者受资料时间长度限制，能够匹配的站点没有相同的有效观测时刻，因此50个测站中，有36个测站可以接受该检查。从结果看来(图略)，当f=3时，有1/3站点的个别时次未通过该项检查(单站不通过检查的站次最多不超过10个，即不超过单站样本总数的的0.03%)；当f=4而其他参数不变时，仅有59506(汕浮标站)的3个时次未通过检查，这说明大部分测站的风速符合空间分布的合理性。

3结论

本研究对2009—2014年南海北部的50个测站风速场进行了质量控制，包括内部一致性、持续性、极值、时间一致性和空间一致性等5个检查，其中在空间一致性检查之前做了高度订正处理，结果如下：

1)内部一致性检查：除59490(珠海内伶仃岛)、G7190(海陵岛试验区海陵岛镇)两个测站未通过该检查的个数较多外(未通过率约为20%)，其余站点的未通过率均保持在10%以下。

2)持续性检查：除了59490(珠海内伶仃岛)和G3358(惠州32-1平台)站的未通过率约在10%和20%以外，其余测站几乎均通过该检查(个别站有个别日除外，未通过率在0～2%之间)，表明大部分测站仪器性能良好。

3)极值检查：大部分测站都有未通过该检查的时次，但极大值和极小值的未通过率保持在2%～3%左右。

4)时间一致性检查：大部分测站在02：00—08：00、08：00—14：00、14：00—20：00、20：00—02：00四个时段的风速极大、极小的绝对值都不超过15 m/s。超过±15 m/s的概率基本不超过0.03%，可能由以下几种导致：冬季冷空气强风、前汛期强对流短时大风、台风等。

5)空间一致性检查：在高度订正的基础上，利用空间回归方法对风速进行检查：经验值f=3时，仅有1/5的站点的个别时次未通过该项检查；而f=4时，则仅有一个测站的个别时次未通过。该项检查对风速的通过率最高。

上述检查结果表明，大部分测站的风速资料质量较好，但是在实际业务中仍需要实时应用质量控制系统对其进行判断，剔除不合理点。在持续性检查、极值检查、时间和空间一致性检查中，检查结果对于样本数量有较高的敏感性，本研究得到的几种检查的阈值还需要进一步验证；特别是由于自动站资料时间较短，下一步可以结合遥测站资料进行统计分析。另外，对于各种检查结果，可以设定一套综合决策算法用以评估各种检查的结果，最终得到合理的数据的质量控制结果。

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收稿日期：2015-04-23

基金项目：华南区域气象科研专项(GRMC2014M03)；广东省气象局专项(2014B01)共同资助

作者简介：郭春迓(1985年生)，女,研究生，助理工程师，现从事短时临近预报预警工作。E-mail：newbiubiu@126.com

中图分类号：P49

文献标识码：A