地面自动气象站风向数据质量控制阈值的判定

李秀英，荀伟唯，李瑞苏，杨翠丽

(1.沙河市气象局，沙河 054100；2.河北省清河县气象局，清河 054800)

0 引言

由于风向的瞬时变化较大，现有的数据质量控制标准中未对风向时间一致性检查设定最大允许变化范围。随着观测自动化的发展，国家气象观测站实现了双套风向传感器同时运行，且2套风向传感器安装在同一观测环境里，高度相同，水平距离间隔1.5 m左右，使获取到的观测数据有可比性。

现阶段风向质量控制方法较少，如：质量控制标准[1]中只对风向数据是否出现在0°～360°进行判断；张永军[2]等提出了基于分布律规则的风向传感器故障检测算法，需要大量的历史数据作为统计样本，且对故障检测具有一定的滞后性；杨丽中[3]等采用风向数据排列规律分析法，发现了风向频率分布波形跳跃可作为风向传感器故障判断的间接依据；陈峰云[4]采用反查格雷码法，通过检测某些方位永远缺失的现象查找风向故障点；李昕娣[5]等采用雷达图进行风向传感器数据偏差分析；何利德[6]等利用集合理论定位判定故障方法；金灿[7]等提出通过7个发光二极管判断7位格雷码故障点，但是必须具备专业工具才可以进行检测。

风向的突变、长时间的静风、仪器故障、数据缺测等特殊情况都会造成新型站与备份站的风向差值很大，但是在一定的概率范围内，可以设定一个差值阈值，尝试对风向进行质量控制标准的设定，进一步提高数据的完整性和准确性。

文章对比分析新型站与备份站风向传感器气象要素数据，通过差值对比的方法计算出备份站与新型站风向的差值，再对差值进行区间划分求得区间占比，从而确定风向变化较为合理的最大允许变化阈值。

1 数据来源与技术方法

1.1 数据来源

文章选用2019—2020年新型站AWS_H_Z文件(小时数据文件)、备份站Z文件(小时数据文件)中的2 min风向风速、10 min风向风速、瞬时风向风速的小时数据以及2020年1月新型站AWS_M_Z文件(分钟数据文件)、备份站RTD文件(分钟数据文件)中的2 min风向风速、10 min风向风速、瞬时风向风速的分钟数据。

1.2 技术方法

通过差值对比的方法可计算出备份站与新型站风向的差值，再对差值进行区间划分求得区间占比，找出占比达到或超过90%时的最大区间，将此区间确定为风向的最大变化界限值，即将区间占比之和≥90%的区间范围定义为差值阈值。

2 风向数据最大允许变化阈值的确定

2.1 对比分析2019—2020年新型站与备份站小时数据

对2019—2020年17，532个有效小时数据的风向差值以10°为区间进行划分，统计区间内出现的次数，从而计算得出区间占比值。

通过计算得出：当差值阈值定义为±20°时，2 min风向区间占比为91.4%，10 min风向区间占比为92.4%，瞬时风向区间占比为60.1%，而瞬时风向差值阈值定义为±50°时区间占比为90.8%。

2.2 对比分析2020年1月新型站与备份站分钟数据

对新型站与备份站2020年1月44，579个有效分钟数据的差值以10°为区间划分。

经统计得出：差值阈值定义为±20°时，2 min风向区间占比为94.0%，10 min风向区间占比为93.0%，瞬时风向区间占比为69.6%，而瞬时风向差值阈值定义为±50°时区间占比为93.6%。

2.3 对比新型站2020年1月分钟数据时间变化

分析新型站2020年1月风向分钟数据，对分钟数据之间的风向差值以10°为区间划分。

经统计得出：差值阈值定义为±20°时，2 min风向区间占比为93.3%，10 min风向区间占比为99.0%，瞬时风向区间占比为73.6%，而瞬时风向差值阈值定义为±50°时区间占比为95.0%。

综上所述，在区间占比90%概率范围内风向的差值存在一个区间阈值。2 min，10 min风向最大允许变化阈值定义为±20°，瞬时风向最大允许变化阈值定义为±50°较为合适。

3 风向差值较大的原因分析

3.1 风向突变

2020-02-22T06：10—2020-02-22T06：30，风向发生突变，1 min变化达到60°，差值为-124°。

正常情况下突变的时间不会持续很长，且新型站与备份站突变的趋势基本一致。

3.2 较长时间静风

2020-01-03T08：10—2020-01-03T08：30，2 min风向差值较大，原因为风速为0(静风)。

3.3 数据缺测

由于备份站2 min风向风速出现缺测，造成风向差值较大。

4 风向数据质量控制检验

当风向变化较小时，2 min风向差值阈值±20°，10 min风向差值阈值±20°，瞬时风向差值阈值±50°有较好的可用性。

检验：2020-07-17风向变化较小，2 min风向差值在-9°～18°，差值阈值±20°达到100%；10 min风向差值在-3°～14°，差值阈值±20°达到100%；瞬时风向差值在-63°～74°，差值阈值±50°达到98%，如表1所示。

表1 2020-07-17新型站与备份站分钟数据风向差值区间占比

5 风向数据质量控制方法

通过备份站风向数据对新型站风向数据进行实时质控，当差值超出阈值范围时，提示数据可疑。经分析，风向突变、长时间静风、仪器故障、数据缺测等都会造成差值超出阈值范围，此种情况下需要参考新型站与备份站风向随时间的变化情况和风速值进一步判定：

1)正常的风向突变，新型站与备份站分钟数据同时发生突变，而且持续时间较短，可以判断为正常数据；

2)当风速较小或为静风，且持续时间较短时，可以判断为正常数据；

3)当风速较小或为静风，且持续时间较长时，应考虑风传感器出现故障或被冻结；

4)当出现数据缺测或长时间超过阈值时可判定数据可疑，考虑风向传感器出现故障。

6 结束语

文章对比分析了新型站与备份站的风向数据，确定了数据质量控制标准中风向要素质控阈值，并初步构建了风向数据质量控制方法。

该方法与其他气象要素相比风向瞬息多变，在确定最大允许变化范围时只确定了在一定概率范围内的质控阈值，当数据超出阈值范围时，提示数据可疑，还需要参考新型站与备份站风向随时间的变化情况和风速值进一步判定，排除正常的风向突变及风速较小时引起的超阈值情况，目前尚无法确定可以判定数据错误的差值阈值。随着大数据的发展，希望今后能够增加对不同区域内风向变化的研究，找出更为合理的质量控制方法。