降水天气现象自动观测与人工观测数据对比分析

张道远 乔 贺 王 锰 王大鹏

（江苏省气象探测中心，江苏南京 210009）

1 研究背景

天气现象是指一定条件下在大气、地面出现并可以观测到的物理现象，在中国气象局编订的《地面气象观测规范》中将其分为降水现象、地面凝结、视程障碍、雷电及其他现象5类共计34种。随着业务发展也逐渐取消了一些项目，本文主要针对降水类天气现象进行分析。降水现象有11种，液态降水包括雨、阵雨、毛毛雨；固态降水包括雪、阵雪、霰、米雪、冰雹；混合降水包括雨夹雪、阵性雨加雪。规范要求在实现自动化观测后只保留雨、毛毛雨、雪、雨夹雪、冰雹5种，所以对比分析时将仪器识别的阵雨、阵雪、阵性雨夹雪分别按雨、雪、雨夹雪进行处理。

由于相关探测技术还不成熟，天气现象一直是人工观测，人工观测的主观性强，对降水类型以及起止时间的判断都存在一定难度，尤其是夜晚有降水过程时。近年来，气象部门开始布设天气现象仪，江苏省所选用的设备为江苏省无线电研究所有限公司生产的DSG1型号，核心部件为德国OTT公司生产的Parsivel2雨滴谱仪，原理为激光衰减法。本文所用数据为69个台站一整年（2017年10月1号-2018年9月30号）的数据，时间选取为北京时间（08：00—20：00），共计32 531 037条数据记录，通过对一年来的设备数据与人工观测数据进行对比分析，将有利于解决人工观测存在的弊端，推动降水现象自动化观测的应用发展。

2 数据对比方法与要求

按照国家气象局的要求，数据对比评估主要分为完整性分析、准确性分析以及一致性分析[1-3]。

2.1 完整性以分钟数据为基本单位，计算缺测率、缺报率及完整率。一整年每站应用分钟数据为525 600条。将降水现象编码数据格式“1614001000000000----------------------NNNNNNNNNNN”视为完整数据报文，时间为4位，天气现象为11位，无降水时，11位全为0，有降水时，按照雨、毛毛雨、雪等现象顺序将对应位置记为1，其余位为待定降水类型与质控位，若降水数据位为“/”记为缺测，若整条数据位“--”记为缺报。

2.2 准确性准确性分为捕获率、漏报率、空报率、错报率以及降水起止时间绝对误差。仪器输出降水类型与人工观测一致视为仪器正确识别。

捕获率：仪器正确识别该降水现象发生的过程次数（a）占参考标准观测到实际发生该降水现象过程次数（A）的百分比。漏报率：参考标准观测到有某种降水现象发生，仪器未能识别该降水现象的分钟数（b）占实际发生该降水现象分钟数（B）的百分比。空报率：参考标准观测为无降水现象发生，仪器识别有该现象发生的分钟数（c）占无降水现象分钟数（C）的百分比。错报率：参考标准观测到有某种降水现象发生，仪器错误识别该种降水现象的分钟数（d）占实际发生该降水现象分钟数（B）的百分比。降水起止时间绝对误差：仪器观测降水开始（终止）时间与参考标准观测降水开始（终止）时间差值的绝对值之和。

2.3 一致性分析两种观测方式记录某种降水现象起止时间相差15 min或以内、15 min以上的现象次数和比例进行统计分析。

3 设备与人工观测对比分析

江苏省69个站点共计有效分钟记录条数应为32 531 037条，各降水类型记录分钟数如表1所示。从表1可以看出，毛毛雨、冰雹、雨夹雪在仪器设备识别与人工观测方面有很大的差异，仪器记录分钟数远大于人工观测。完整性：53个台站的完整率达到100%，69个站点的平均数据完整率我99.21%，若除去个别台站因特殊原因丢失数据的情况，平均数据为99.89%。

表1 降水天气现象分钟记录数总计

仪器与人工分别观测到的降水过程次数如表2所示。按照过程次数来统计两者相差很大，全年雨、雪过程较多，仪器与人工都容易识别，仪器更细化，若降水时断时续，仪器会记录为多个过程而人工往往只记为一次降水过程，仪器对毛毛雨识别要敏感，人工观测难判断，冰雹数据识别有很大误差。

表2 全年降水天气现象过程次数总计

捕获率：以人工观测次数为基础，如果仪器识别中哪怕仅有1 min在人工的时间段里，即认为该次降水过程仪器正确捕获。雪的捕获率较高，降雪过程中较少存在混合降水，类型单一且多为持续过程，仪器与人工都容易判断，雨的捕获率并不高，因为夏季雨水较多时，多时断时续或忽大忽小，人工在记录时间与次数上都会受到影响。毛毛雨、雨夹雪人工判断都较难，冰雹人工记录只有3条，3个站点共计时间7 min，其中两个站点全年无冰雹，一个站点有一分钟冰雹，仪器识别时间与人工记录时间仅相差1 min。仪器正确识别降水现象的捕获率如表3所示。

表3 仪器正确识别降水现象的捕获率

漏报率：人工观测有降水现象，仪器观测无降水，数据统计依分钟计数，如表4所示。漏报率较高的为毛毛雨，仪器在轻微降水识别算法上应该优化改进，冰雹漏报为0%，人工观测7 min里，仪器有识别到降水。

表4 仪器未能识别降水的漏报率

空报率：人工没观测到降水，仪器却出现降水。空报率都比较低，当人工无降水时，仪器很少有天气现象发生，并且在一年中没有降水现象的时间占绝大多数，这样将使得无降水现象分钟数很大，两者相比，空报率极低，如表5所示。

表5 无降水时仪器空报率

错报率：人工观测有降水，而仪器识别为其他类型。雨夹雪的错报率高，因为雨夹雪为混合降水，人工与仪器判断都存在难度，在查看数据发现人工观测为雨夹雪时间段，仪器多识别为雨，7 min的冰雹记录里，仪器也同样识别为雨，如表6所示。

表6 仪器识别降水类型错报率

降水起止时间绝对误差：当仪器正确识别降水过程，与人工观测过程存在起止时间差。雨、雪起止时间绝对误差大，是因为全年雨、雪降水过程多，正确识别次数多，时间差也就较大。如表7所示。

表7 正确识别降水过程起止绝对时间差

一致性：仪器识别过程与人工观测过程在起止时间15 min以内及大于15 min的比例。各类型降水过程多数时间差都能在15 min以内，雨夹雪正确识别仅为6次，终止时间都大于15 min，冰雹没有正确识别，不存在起止时间差。如表8所示。

表8 仪器数据与人工观测一致性

4 结语

江苏省69个站点的完整性较好，仪器符合缺测率不大于2%的要求。在降水过程中，雨、雪捕获率较高，但也仅在60%左右，毛毛雨、雨夹雪捕获较低，漏报率也比较高；雨夹雪漏报率达到67.65%，错报率都比较低，雪仅为1.91%，主要是因为冬季降雪过程单一，雨夹雪较高，多识别为了雨；混合降水判别难度大，仪器识别冰雹较多，人工观测仅3个站点合计7 min，样本较少，可比性差，但其中一个站点全年记录有1 min冰雹过程，仪器也识别到1 min过程，两者在时间上仅相差差1 min。

仪器正确捕获降水过程时，与人工观测起始时间差与终止时间差基本都能够在15 min以内，为65%左右，超出15 min比例为35%左右，毛毛雨、雨夹雪正确识别的次数较少，其中雨夹雪终止时间差6次全部大于15 min，全年无台站正确识别冰雹，不存在时间差。

人工进行降水天气观测存在很大弊端，时间与类型判断都有难度，夜晚降水难以记录，自动化观测是必然趋势，也是业务发展迫切的需求，但设备厂家应该在微降水和混合类降水方面进行更好的算法优化和智能判别。