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原来,缺少了这一步,天气预报可能就不准了~

我们都知道,想要提高天气预报的准确性,原始的气象站数据一定不能出错,即使是依靠最先进的气象观测设备,也可能存在一定的误差,这个时候该怎么办呢?难道就让误差一直存在吗?

答案当然是否定的。

在辽宁省朝阳市喀喇沁左翼蒙古族自治县的大鹏里,温湿度计、辐射仪等仪器分布在棚内不同位置,由于棚内密闭、水汽大,仪器观测数据难免有误差,为了解决这个问题,气象局的观测员每天3次到大棚内进行人工观测,从而对自动站的数据进行修订。

如同建设大厦一样,高质量的气象数据是基础,只有基础牢固了,大厦才能建设的安全有保障。这个时候,气象数据质量控制就必不可少了。

气象数据质量控制是气象观测记录达到所要求质量的操作技术和活动,是气象业务质量管理的重要组成部分,分为实时质量控制和非实时质量控制,喀喇沁左翼蒙古族自治县大鹏里面的人工观测对数据进行修订就属于实时质量控制。

下面,小据带你们走进气象数据质量控制的“神秘世界”。

控制依据

气象数据质量控制主要根据气象学、天气学、气候学原理,以气象要素的时间、空间变化规律和各要素间相互联系的规律为线索,分析气象资料是否合理。

基本程序

气象数据质量控制应用于资料实时或准实时的获取和处理中,对质量控制的响应贯穿于资料链中的各个环节。

象观测资料的质量控制技术和方法各国均不相同,但均采用多级控制程序,发现并纠正气象数据在观测采集、传输汇集、处理应用直至存储归档全生命期的质量问题。

欧美国家数据质量控制业务一般采用两级或三级数据质量控制,在台站级进行实时数据质量控制,在数据中心级进行非实时资料资料控制。

在我国,目前对地面的观测资料已经建立了气象台站、省级、国家级三级质量控制机制。另外,国家气象信息中心一直秉持“合作、开放、共赢”的理念,不断开展国际、国内数据交换以及气象资料质量控制、质量评估、全球大气再分析等产品研发以及数据服务等工作,一直致力于提升数据完整性和数据质量。

集数据收集与分发、质量控制与产品生成、存储管理、共享服务、业务监控于一体的气象信息共享业务系统已经开始正式运行,该平台由国家气象信息中心牵头建设。

技术方法

气象数据质量控制的最基本技术方法主要有数据完整性检查、气候一致性检查、内部一致性检查、时间一致性检查、空间一致性检查、多源数据一致性检查、人机交互检查等。

小据以气候一致性为例进行说明,这里是指气象要素的季节变化特征要符合本地的允许界限范围,即极值。但极值的确定并非十分容易,一般来说至少要有连续10年以上的观测数据,才可以统计该站的台站极值。

参考资料:《气象与大数据》

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