贵州省常规站异常分钟降水量的分析与处理

支亚京，廖婷婷，鲁 霞，白铁男，黄 钰

(1.贵州省气象信息中心，贵州 贵阳 550002;2.贵州省人工影响天气办公室，贵州 贵阳 550081)

0 引言

地面气象站降水量观测是天气预报、气象防灾、气象服务的必要参考。近年来，地面气象观测自动化后，减轻了基层台站工作压力并提升基层台站工作效率。在实际工作中发现，观测环境、人为干扰等因素都会对观测结果的精准度产生影响，容易出现降水量观测异常和观测结果不准确等情况，资料失去了利用价值[1-4]。

近年来，已有不少气象工作者针对这类问题做过一些研究，如唐红玉等[5]采用相关、合成等统计诊断方法，对重庆2017年秋季降水异常现象进行成因分析；白贤利[6]阐述了气象观测降水的概念，并整理了近年来自动站观测到的几种降水异常情况以及处理措施；塔吉古·托合提塔等[7]根据自动气象站雨量传感工作原理，对喀什地区出现的异常降水情况进行分析，并提出相应解决办法；范存飞等[8]通过对比DSG4型降水现象仪数据与人工平行观测数据，分析了降水现象仪误差因子的产生原因和误差作用程度，并探讨了DSG4型降水现象仪的日常维护及故障分析处理方法。但是由于地域不同，出现的异常情况并不统一。贵州是典型的西南山地省，强降水[9-10]天气发生时降水量异常情况产生的原因复杂。本文针对发生降水量异常的几个地面常规站降水量数据，分别从硬件、软件以及观测环境等方面入手分析其异常原因，依据当前业务规范提出合理的处理方法，尽量提高降水量数据的准确性，提高气象数据质量。

1 降水异常特征

通过对台站的小时累计降水量按台站排序的方法来筛查异常台站，小时累计降水量最大的台站与临近站的小时累计降水量相差较大的，被认为是该台站的降水量可能是异常偏大的，异常降水量常规站具体信息如表1所示。

表1 异常降水量常规站具体信息

单纯用小时累计降水量判断其是否异常不十分可靠，需要结合分钟降水量、雷达回波强度[7]及与降水关联的其它要素变化情况进行分析，最终判断是否为异常数据。

2 异常原因分析及处理

2020年6月以来，发现有多个地面常规观测站发生分钟降水量异常，立即收集降水量相关资料进行排查，初步判断存在外界电磁环境对降水量信号干扰。为进一步确定其原因，组织技术人员携带现场电磁环境测试仪器、相关备件等赶赴站点了解情况和排查分析。

针对表1中的4个疑似有问题的台站进行了现场检查。通过检查台站环境、设备安装规范性、周边电磁环境、雨量信号状况等，并读取采集器中历史分钟降水量数据进行分析，同时现场对雨量传感器作标定。我们判断除了草原站之外的3个站的降水量数据是正常的。

2.1 个例分析

以草原站为例进行原因分析。2020年6月07日01时的小时降水量为110.6 mm，该时段内多次出现8.1～13.2 mm范围内的分钟降水量，数据非常可疑，分钟降水量序列如图1所示。现场测量雨量信号线与大地之间绝缘严重下降，只有2MΩ左右，已经低于正常值几个量级，可能是由于电缆线内进水、电缆老化等原因所致；该站安装于一个厂房后院内，附近有高压输电塔，且风杆上缠绕有用途不明的交流电缆线。综合上述情况，初步判断该站电磁环境对雨量信号产生杂波干扰，从而使采集器采集到错误的降水量信号，造成降水量异常。技术人员对采集器进行了更换，备用采集器在信号输入端增加更加严格的滤波措施，增强了对杂波干扰的抑制能力。建议台站工作人员更换雨量信号线和清理现场非观测设备的其他设施。

图1 草原站2020年06月07日01时分钟降水量序列

2.2 进一步分析

根据技术小组对于双翻斗雨量传感器的测试数据，雨量传感器的极限测量上限范围是7.5～9.7 mm左右。当雨强大时，传感器测量结果会偏大，即现场测到6 mm以上的分钟降水量，实际降水量可能更小。当降水强度为7 mm/min时，测量误差范围是-6%～-1%，符合《地面气象自动观测规范(第一版)》中对降水量测量指标的规定[5](测量误差范围为±5%)。当降水强度为8 mm/min时，测量误差范围是-22%～-3%；当降水强度为9 mm/min时，测量误差范围是-43%～-2%。由于雨量传感器对9 mm以上的分钟降水量也是能够测量的，且测量值偏小，因此，我们确定分钟降水量7 mm以上的为异常数据，需要进一步核实。

以分钟降水量7 mm为阈值，对数据库中的分钟降水量数据进行筛选，共检出51个台站有疑误数据。对筛选出的分钟降水量可疑的台站作进一步分析，确认其状况是否与草原站相似，如是否存在线缆问题、周边有高压电线、私拉电线等安装环境情况。采用上述筛查方法，根据采集器的特性，未出现在筛出结果列表中的台站，其测量性能是可以信任的，不需要进行现场处理；也可以进一步根据台站安装环境情况，最终决定是否采取预防性升级措施。为了从根本上解决这些台站的后顾之忧，安排技术人员到现场协助进行检查和采集器升级工作。同时，对分钟降水量低于阈值的台站也进行了数据分析，例如碧峰站2020年6月12日04时的小时累计降水量达到163.3 mm，从图3碧峰站04时的分钟降水量序列图可以看出，分钟降水量的变化是正常的，其中最大的分钟降水量达到6.4 mm，从之后的灾情报道来看，该小时累计降水量也是可信的。

图2 碧峰站2020年6月12日04时分钟降水量序列

除上述情况外，有7个站因为分钟降水量超过6 mm或8 mm的前后一段时间的累计降水量在10 mm左右，向台站核实情况后得知，这些分钟强降水是现场降水量仪器校准造成的。

2.3 异常处理方法

当气象资料业务处理系统中提示降水量数据可疑或错误时，可以采取以下方法进行判断和处理：

第一，排查观测仪器是否有故障。确认仪器故障时，分钟降水量作缺测处理。

第二，调取实况格点产品数据对其临近站分钟降水量等进行综合性对比分析。当出现孤站大量值且连续几个时次，基本可以判断为数据错误，赋予质量控制码为2；如果是单个时次出现孤站大雨量值，这种情况是有可能的，需要结合雷达回波强度进一步分析。如果当前时次降水时间段内雷达回波强度≥50 dBz时，可以判断其降水量是正确的，赋予质控码为0。

第三，针对多要素站点，可以依据降水量相关要素进行判断处理。如果当前时次气温骤降，相对湿度上升，风速变大时，可以判断该数据为正确数据，赋予质控码0。

除以上人工判断情况外，其他情况需要向台站工作人员核实当地实际情况赋予质控码。

3 结论

针对贵州省部分地面气象观测常规站分钟降水量异常的问题，分别从观测仪器、观测环境、人为干扰和电磁干扰等方面开展降水异常故障排查工作。为提高地面气象观测数据质量，一是台站运维人员需定期检定观测仪器，保证仪器正常稳定运行；二是业务值班人员要对监测流程以及数据分析等情况充分了解，采取相应的异常处理方法，根据实际气象条件作出合理判识，赋予相应的数据质量控制码。