海南省实时能见度质量控制方法及应用

江 益，王立俊*，郑虹晖

(1.海南省气象信息中心，海口 570203；2.海南省南海气象防灾减灾重点实验室，海口 570203)

引言

能见度是反映大气透明度的一项指标，是环境空气质量好坏的一项判断依据。近年来人们对雾霾天气的日益关注，而能见度是判断此类天气现象的重要依据，因此能见度数据的质量控制十分重要。现阶段国内外学者对实时气象资料的质量控制方法有了许多的研究［1-6］，现在业务运行的气象资料质量控制系统［7-9］就是其成果之一，但其中只对小时能见度进行界限值检查等基本方法的质量控制，存在许多疑误信息被漏检，为数据质量审核员带来许多不便。能见度有误的情况主要有能见度跳变(与前后时次能见度相差过大)、最小平均能见度跳变(与能见度差异过大)、能见度与实际天气现象不匹配等，而这些能见度疑误情况均不能被现有的质量控制平台检测出来。国内有一些学者对自动能见度与人工能见度的对比及自动能见度的质量控制方法做出了一些分析和探讨［10-15］，但尚未提出具体可用的质量控制方法。此外海南省除了海南岛陆地外，还包含200 多万平方公里南海海域，对于南海海岛能见度的质量控制方法仍未有研究，因此本文重新设计了能见度质量控制方法，方法中包括界限值检查、时变检查和内部一致性检查，研究一套针对海南岛与南海海岛实时能见度的质量控制方法，以提高资料审核的效率。

1 资料

选用资料为2017 年9 月—2018 年8 月海南省21 个国家站的逐小时10min 平均能见度(以下简称能见度)、最小平均能见度、相对湿度、风速等数据，数据来源于气象资料业务系统数据库。

2 质量控制方法

2.1 界限值检查

界限值检查方法是检查要素值是否在其测量允许值范围之内。根据最新气象观测业务规定，小时能见度相关数据均应在0～30000m 的范围内，即若各类能见度数据超过30000m 即为错误数据。

2.2 时变检查

除了降水、雾、霾、烟雾等特殊现象会导致能见度变化剧烈，正常情况下能见度的变化有一定的过程，因此将能见度与其时间前、后的测值相比较，来判断其数据是否发生异常。主要对能见度和最小能见度进行时变检查，将被检时次的能见度Vi分别与其前后时次的能见度Vi-1与Vi＋1相比较，将被检时次的最小能见度Vmini与上个时次的能见度Vi-1相对比，看其差值是否超过阈值范围。

根据对海南省历史小时能见度与最小能见度进行分析得出阈值Δ 的取值，以最小能见度10000m为临界值，最小能见度高于临界值时，根据对小时能见度与最小能见度、最小能见度与上时次能见度、小时能见度与下时次能见度、小时能见度与上时次能见度的差值绝对值的统计，Δ 在15000m 以内次数的概率均在98%以上，将Δ 定为15000m；最小能见度低于临界值时，由于最小能见度值较小，根据过往审核经验出现疑误的可能性较高，将阈值调低以避免漏检，对各类差值绝对值进行统计，Δ 在5000m 以内次数的概率均在80%以上，将Δ 的值定在5000m：

2.3 内部一致性检查

根据某些气象观测要素之间的关联性，可通过检查与相关要素数据是否保持这种内部关系来检查其是否发生异常，即为内部一致性检查。对于能见度的内部一致性检查主要可以从两个方面来进行，其一检查同类要素之间的一致性关系，最小平均能见度必须小于或等于能见度：Vmin≤V，或最小能见度与能见度之间的差值是否在阈值范围内；其二检查能见度与相关气象要素之间的一致性关系，与能见度变化直接相关的要素有降水量、天气现象(轻雾、雾、霾)、相对湿度、风速等。当有降水发生或其他天气现象影响时，小时能见度或最小能见度会降低。由于天气现象实现自动观测后，天气现象主要由能见度与相对湿度等相关要素来进行判断，因此不能用天气现象来判断能见度是否异常。由此着重讨论能见度与相对湿度、风速的相关性。

对2017 年9 月—2018 年8 月海南岛逐小时能见度与相对湿度、风速的相关性分季节进行分析。从图1、表1 中可以看出，海南省共21 个国家站各季能见度与相对湿度均呈负相关，且均通过显著性检验，其中海南岛春夏两季能见度与相对湿度的负相关较为显著；秋季、冬季两者的相关性略低于春夏季。从表1 中可以看出，西沙、珊瑚两个海岛站能见度与相对湿度的相关性夏季最高，其次为冬季，春秋两季相对偏低。

表1 2017 年9 月—2018 年8 月西沙、珊瑚站四季逐小时能见度与相对湿度的相关系数(均通过95%信度检验)

图1 2017 年9 月—2018 年8 月海南岛春夏秋冬季逐小时能见度与相对湿度相关系数分布图(均通过95%信度检验)

从图2 中可以看出，海南岛上19 个国家站各季能见度与风速基本上呈正相关，相关性总体上较相对湿度偏低，其中三亚站各季能见度与风速的相关系数均小于0.1，因此可以判断三亚站能见度与风速不相关。其余台站春季、冬季能见度与风速的相关性较好，夏季、秋季大部分站点的相关系数低于0.3，说明海南岛夏秋两季能见度与风速基本不相关。从表2中可以看出，南海上西沙、珊瑚站能见度与风速的相关性较好，均呈显著的负相关。

图2 2017 年9 月—2018 年8 月海南岛春夏秋冬季逐小时能见度与风速相关系数分布图(红色数字为未通过95%信度检验)

表2 2017 年9 月—2018 年8 月西沙、珊瑚站四季逐小时能见度与风速的相关系数(均通过95%信度检验)

采用线性回归的方法来判断能见度与其他要素的内部一致性关系，根据上文得出的能见度与相对湿度、风速的相关性情况，对2017 年9 月—2018 年8 月不同季节、不同地域小时能见度变化值与相对湿度变化值、风速变化值进行线性拟合，得出拟合方程：

式 中ΔVi、ΔPi、ΔWi分别为待测时次小时能见度变化预测值、相对湿度实际变化值、风速实际变化值。

通过将预测绝对误差，即小时能见度实际值与预测能见度值差值的绝对值，与预测误差标准差相对比，来判断能见度与相关要素的一致性关系，如公式(3)所示，式中std 表示标准差，m 为标准差的倍数，公式(4)、(5)为能见度平均绝对误差ΔV 与标准差std 的计算公式，n 为样本总数。m 的值根据实际需要选取，当预测绝对误差不满足公式(3)时，则该时次的小时能见度为疑误值。

对海南岛除三亚站外春季、冬季的小时能见度、相对湿度、风速的变化值进行二元线性拟合，得出公式(2)中x1、x2、x3取值分别为-457.2、154.3、-30.6。

对小时能见度实际变化值与预测误差进行分析，得出两者的相关系数为0.84，且通过95%的信度检验，说明小时能见度实际变化越大，预测误差也越大。能见度出现的异常情况一般为能见度骤降，因此以被检上一时次的小时能见度Vi-1为基准，Vi-1越大，所允许的变化值也越大，当Vi-1在15000m 以内时，m 的值定为2，当Vi-1大于15000m 时，m 的值定为3。

对海南岛除三亚站外的夏季、秋季的小时能见度、相对湿度的变化值进行一元线性拟合，得出公式(2) 中x1、x2、x3取值分别为-411.1、0、-74.2，m 的取值与春冬季相同。

对三亚站的小时能见度、相对湿度的变化值进行一元线性拟合，公式(2)中x1、x2、x3取值分别为-860.9、0、0，判断疑误的方法与上述相同。

对西沙、珊瑚站的小时能见度、相对湿度、风速的变化值进行二元线性拟合，公式(2)中x1、x2、x3取值分别为-582.3、-361.8、0，判断疑误的方法与上述相同。

总的来说，海南省21 个国家站能见度与相对湿度全年均呈负相关关系，除了个别站点外，这种负相关关系均较为显著；对于能见度与风速的相关性，西沙、珊瑚站全年均呈较为显著的负相关关系，三亚站全年不相关，其他台站春季、冬季呈正相关关系，而夏季、秋季相关性较弱。

2.4 质量控制流程

对于时次i 的小时能见度与最小能见度的质量控制分两步进行，如图3 所示，f 为小时能见度与最小能见度共同的质量控制码，f 为0 表示正确，f 为1表示疑误，Δ 为变化阈值。第一步进行界限值检查、最小能见度事变检查与同类要素间的内部一致性检查，第二步针对第一步判断为正常的能见度数据进行再次质量控制，主要为小时能见度事变检查及能见度与其被检时次相关要素的一致性检查，阈值Δ如公式(1)所示。在质量控制流程中对降水造成的能见度变化进行了筛选。

图3 小时能见度质量控制流程图

3 实例分析

3.1 内部一致性检查个例

图4 为澄迈、三亚、西沙站逐小时预测能见度值与实际小时能见度对比图。从图中可以看出，总体上预测能见度的变化与实际能见度变化基本吻合，在个别时次能见度变化剧烈时预测能见度的值和实际能见度值差值稍大，但均在误差允许范围内。当实际能见度维持在最高值长时间不变时，预测能见度会有上下波动变化，与实际不符，但误差在允许范围内。因此，内部一致性检查方法能较好地对小时能见度进行筛查。

图4 内部一致性检查结果个例实际能见度与预测能见度对比图

3.2 全流程个例分析

以5 月6 日白沙站为例(图5)，对质量控制方法效果进行分析。质量控制后出现2 条疑误信息，20时最小能见度未通过第一步质量控制，21 时小时能见度未通过第二步质量控制。这两个时次均无降水发生，20 时最小能见度、21 时小时能见度均未通过时变检查，且21 时能见度预测误差的绝对值超过了3 倍标准差，未通过内部一致性检查。对这两个时次的分钟能见度进行查看，发现这两个数据均是由于分钟能见度跳变造成，确认为错误数据。

图5 2019 年5 月6 日白沙站能见度图

使用该质量控制方法对海南省2019 年5 月的能见度数据进行质量控制，最终从14847 个样本中挑取出231 条疑误数据，与人工审核结果相对比，错误数据挑出率达到99%，同时也将轻雾、雾等造成的能见度变化挑选了出来，而MDOS 的错误数据挑出率为0%。

4 结论与讨论

对海南岛与南海海岛能见度进行研究分析，得出了由界限值检查、时变检查、内部一致性检查组成的实时能见度质量控制方法，其中内部一致性检查采用了线性回归的方法，根据能见度与相对湿度、风速之间的相关性，通过大量样本进行多元线性拟合得出拟合公式及其误差标准差来检查判断。界限值检查可查出明显异常值；时变检查可查出明显变化数据；内部一致性检查可查出不符合数据关系的数据；组合成质量控制流程可较好地将错误能见度和特殊天气造成的能见度变化情况挑选出来，错误数据挑出率达99%，对资料审核员审核能见度数据起到了很好的辅助作用，大大提高了审核效率。

本文仅研究了针对小时能见度的质量控制方法，并未结合分钟能见度进行质量控制，且尚不能将特殊天气造成的能见度变化与错误数据区分开，将在下一步进行深入研究。