地面气象观测数据缺测问题分析

乌日罕 于明洋

摘 要 在气象观测中，地面观测有时会出现数据缺测的问题，从而会给气象预测工作带来了一定的影响，因此需要有效解决数据缺测问题，保证地面观测的可靠性。基于此，先对地面气象观测数据缺测的原因进行分析，然后对降水量、温度、湿度的等缺测问题进行详细分析，并在此基础上提出了对应的处理方式，以保障地面气象观测工作有序进行。

关键词 地面气象；观测；数据缺测

中图分类号：P412.1 文献标志码：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2018.14.093

地面气象观测是各种气象业务中最关键的构成部分，地面气象观测的数据可靠性对气象站天气预报和气象服务存在很大的影响。内蒙古赤峰的天气气候变化无常，在对当地的气象进行观测时，会存在很多外在与内在的影响因素，进而导致地面气象观察数据出现缺测的问题。在实际地面气象观测时，由于受到各方面的影响，进而导致地面气象观测中总是存在各种问题。因此，对地面气象观察数据缺测的原因以及问题解决措施进行分析，具有一定的现实意义。

1 地面气象观测数据缺测的原因

1.1 硬件故障因素

硬件设备是保障地面气象观测工作顺利实施的基础，若观测仪器出现了问题则会导致出现缺测的问题。例如，地温传感故障会让地温数据出现异常，采集器若是出现故障，则会引发采集器本身或是电源出现故障，进而导致采集到的气象要素数据出现异常[1]。所以连接传感器数据线之间接口有松动现象，或者是外部数据线使用时间长而出现破裂现象，这些也会导致地面气象观察数据出现缺测的问题。在气象站的计算机硬盘或者主板出现故障的时候，也会导致地面气象观测数据出现缺测的问题。还有则是在地面气象预报中，业务计算机可能会被病毒或黑客攻击，或是在测报软件运行时出现死机的现象，这些都会导致原来的观测数据突然中断，进而导致气象要素观测数据出现缺测的问题。

1.2 外界环境因素

在气象站中使用的观仪器很多都是高集成智能化电子设备，很容易受周围环境影响[2]。如果观测现场周边存在电磁场，则会影响地面气象观测数据的精准性，特别是对地温的影响是很大的。气象站周围的气候环境、温度以及湿度等也会对地面气象站造成一定的影响。在雷雨天气出现的时候，采集器与传感器等相关的设备有可能会被雷电袭击，这样会使仪器出现问题和故障。在雷雨天气中，温湿度传感器的过滤罩和地温传感器很有可能被雨水侵湿，进而导致湿度温度数据出现缺测等异常的现象。

2 地面气象观测数据缺测问题和处理分析

2.1 降水量缺测处理

在当前的地面测报观测工作中，会对某个规定时间段累积的降水量进行统计，在编辑雨量的时候基本会在每天的8：00、14：00以及20：00这3个时间段中输入“0”或者是“00”。如果在某个时间段的降水量被判断为缺测问题，则工作人员就需要根据记录规定对此时间段的降水量数据进行缺测处理。若没有降水天气却存在降水量数据记录，则就需要把对应小时与分钟的降水量数据删掉，并把“-”符号输入对应的“时降水量”中，使用鼠标把全部分钟将降水量数据表格进行框选，然后输入“-”即可，并且还需要在值班日记中进行详细记录。如果在降水天气结束之后依旧存在降水量数据记录，则需要分析是哪种原因造成的。若是降水传感器滞后而导致的，则需要把时降水量与滞后的降水量相减，这样就能够清楚全部滞后分钟的降水数据。如果气象站夜间不值班的时候出现滞后降水，工作人员又在不了解滞后降水出现时间，则可以依据正常记录数据进行处理，在备注栏中标注清楚就行。如果出现固态或是混合性降水，臺站中降水量数据会滞后或比实际值偏小，则观测人员需要把时降水量与分钟降水量数据依据缺测进行处理，并且要在“时降水量”与“分钟降水量”对应单元格中输入“-”符号。

2.2 温度湿度数据缺测

由于受地面气象观测仪器故障或者是氛围读取错误等因素的影响，常常会导致干湿球温度或是湿度观测数据出现异常问题。如果判断为数据缺测问题，通常要依据干湿球温度和气象要素监测范围中水汽压值之间的关系进行处理，并且要反复观察和读取干湿球温度数据，这样才能够获取更加精准的数据。若是人工观测温度数据缺测相对湿度而言没有出现缺测问题时，则就应该在备注栏中清楚地记录温度数据和水汽压。人工站温度和先对湿度数据观测缺测的时候，可以使用人工观测的气温和相对湿度反复观察读取露点温度值和水汽压。若是在某个时间内气象观测中仅仅存在相对湿度数据，温度水汽压和露点数据都存在缺测问题，则此时就要选用上一整点和下一整点观测的温度指标数据，对此时温度数据进行还原内插。这样就可以获得此点的温度值，然后再进行反复的查看阅读之后就能够观测到露点温度值和水汽压值，并且把这些数据输入地面气象观测记录文件中，这种还原内插方式还能够降低观测数据的缺测率。

2.3 极值记录缺测问题处理

在进行地面测报工作过程中，有时会因为新的自动气象站测报仪器出现问题，进而导致气象观测时极值出现异常情况，并且对日极值选取形成影响的时候，则需要对此刻的时值进行缺测处理。如果分析得出此日极值没有出现在此时刻中，则就该从其他现有的气象要素观测数据中进行选取。如果这个时候日极值是在人工观测数据中选用的值，则出现时间就需要缺测处理。若是没有人工观测数据，则就要在自动站测报业务软件中，使用逐日地面数据维护的方式进行相应的处理工作。

2.4 降低气象观测数据缺测率

除了对缺测的问题进行针对性的处理之外，还需要在根本上降低气象观测数据的缺测率，这样才能够有效保障气象数据的精准性和可靠度。为了保障地面气象观测业务可以顺利进行，降低缺测数据出现率。观测人员要加强测报维护工作，要定期对测报仪器进行保养和维修，保障其长时间保持干净。同时要对仪器进行巡查工作，观测其是否处于正常运行状态，若存在问题和故障，则需要对其进行维护。除此之外，还要经常对仪器设备中的线缆进行检查，查看其是否有损坏的问题，在需要时需要及时换新线缆。由于计算机问题可能会导致气象观测数据缺测，则就需要对计算机进行杀毒处理，预防病毒和黑客入侵，以此保障计算机能够正常运行，进而保障数据的精准性。加强观测业务的监控管理也十分重要，需要在数据采集、分析以及处理等方面进行全面监管。

3 结语

地面气象观测数据由于受硬件设备和外部环境的影响，很有可能出现数据缺测的现象。数据缺测会降低天气预报的精准性和气象服务的质量，进而影响整个气象系统的质量。观测人员通过对降水量数据缺测以及湿度温度数据缺测的问题进行分析和处理，以此对相关的缺测问题进行针对性处理，在此基础上提高气象观测数据的精准度。

参考文献：

[1] 刘桂英，李辉.地面气象观测数据缺测处理分析[J].科研，2017（2）：167-167.

[2] 祁泽民.基于地面气象自动观测定时数据缺测的处理方法研究[J].科技展望，2017，27（20）：67.

（责任编辑：刘昀）