DSG5降水现象仪平行观测初步分析

王刚 袁学所 王从喜 张鑫童

摘 要：利用凤阳国家站2018年1月至2019年6月DSG5降水现象仪自动观测数据与同时期的人工观测数据进行比较，对降水现象仪的数据进行分析与评估，探究DSG5降水现象仪在实际观测业务中对降水天气现象观测的准确性。

关键词：DSG5降水天气现象仪;捕获率;空报率;分析

中图分类号 P413文献标识码 A文章编号 1007-7731（2020）19-015-03

随着地面气象观测自动化改革工作的进一步推进，《全国地面观测自动化改革方案》已经发布，优化地面观测项目，提高地面观测自动化程度被明确要求。其中，降水现象仪的安装使用成为此次提升地面观测自动化的重要一环，克服了人工观测降水天气现象的主观性，提高了降水天气现象数据的完整性[1]。

1 数据的来源及分析方法

按照《降水现象平行观测业务技术规定》要求进行平行观测，平行观测时间为2年，平行观测的第1年以人工观测记录为正式观测记录，平行观测的第2年以DSG5降水现象仪自动观测记录为正式观测记录。本研究数据第1阶段观测采用凤阳站2018年1月至2018年12月观测数据，第2阶段观测采用2019年3月至2019年6月观测数据。因凤阳站为一般站，为保证人工观测天气现象的记录准确性，本次分析的时间均为每日08时至当日20时。

根据气测函2017（87）号观测司关于《降水现象平行观测业务技术规定》中的相关要求，以捕获率、空报率、漏报率及错报率等方面对数据进行评估。因在日常观测过程中发现本站阵性降水不易被DSG5降水天气现象仪捕获，易产生漏报及错报等现象，故本研究选择以捕获率及空报率2个方面为主要分析数据进行分析。降水现象捕获率（%）=仪器正确识别该天气现象发生的时间/人工记录该天气现象发生的时间×100;将无降水天气现象发生时，降水天气现象仪识别为有降水天气现象发生的情况视为空报，每月统计空报次数，因每日上传1份日数据文件，以日为单元统计空报率，空报率（%）=当月发生空报次数/当月天数×100。

2 降水天气现象观测数据分析

2.1 第1阶段

2.1.1 降水现象捕获情况 DSG5降水现象仪主要捕获毛毛雨、雨（阵雨）、雪（阵雪）、雨夹雪（阵性雨夹雪）、冰雹天气现象，分析时将以上天气现象统一称为降水天气现象。在实际发生降水的天气日数，用仪器识别降水天气现象的分钟数与人工记录的分钟数进行对比。从表1可以看出，平均降水捕获率为83%，DSG5降水天气现象仪有较高的降水捕获能力，而DSG5降水天气现象分钟数每月均小于人工记录降水天气现象分钟数。其原因多为在降水起止时间较为一致的情况下，DSG5降水天气的记录与人工记录方式不一致，降水天气现象仪每1min记录1次降水天气现象，所以在当人工观测记录1次降水天气现象过程时，降水现象仪的记录中将这段降水过程记录为多次降水过程。DSG5天气现象仪记录出现2次降水天气现象间隔小于15min时不做连续记录，而人工观测作为连续记录，导致整个降水天气现象过程中，DSG5记录降水分钟数明显小于人工记录分钟数。

2.1.2 降水现象仪空报情况分析 将无降水天气现象发生时，降水天气现象仪识别为有降水天气现象发生的情况视为空报;为方便统计，选取当日人工未观测到降水天气现象（日累计降水量为0）且DSG5天气现象仪识别当天有降水天气现象发生的作为空报统计，统计当月空报分钟数及空报次数。从表2可以看出，降水天气现象仪在识别天气现象中空报现象较为频繁，普遍每个月都有此类现象发生，每月平均空报率32%，每次产生空报的持续时间长短也不相同，其中8月与9月空报率达到50%以上，经对原始数据的查看，空报产生多为毛毛雨及雨两种降水天气现象。其从分布的时间段来看，4月至10月为空报次数发生较多，其根据值班人员反映，因季节因素，蜘蛛网及蚊虫影响较多[2-4]，導致仪器易误判降水天气现象的发生。

2.2 第2阶段 第1阶段以人工观测记录为准，第2阶段则以天气现象仪观测数据为准，在2018年12月20日及2019年2月11日对地面综合观测业务软件进行升级，其中对依据天气现象仪观测数据形成的长Z文件中天气现象进行了质控与订正，将第2阶段的形成Z文件传输的天气现象与人工观测的天气现象进行对比，分析其中的捕获率及空报率等数据。

2.2.1 降水捕获率情况 第2阶段的降水天气现象仪的算法经过优化，且第2阶段的DSG5降水现象仪数据没有全年数据，故降水捕获以每次降水过程为单位统计降水捕获情况。将降水捕获率从单月统计更改为降水过程统计，可以分析出每次降水过程的捕获情况，但同时也增加了数据分析过程的波动性。

通过表3及表4计算平均捕获率为92%，与第1阶段平均捕获率83%相比，提高了9个百分点。分析其原因在于计算降水天气现象时间时，将同一种降水天气现象出现间歇时间在15min以内的，作为1次过程记录，并将时间记录连续。DSG5降水现象仪记录时间与人工观测记录时间差距缩小，且在部分降水过程中，DSG5型降水现象仪记录降水过程比人工记录过程更长。同时在算法优化后出现了与第1阶段不同的问题，在同一分钟记录多种降水天气情况的发生。如以下2019年3月1日这段天气现象记录（60 1524   1527′1607 1650′1711   1855′1911 1912，50 1525   1528′1651   1708′1834   1900）。12时25分出现雨与毛毛雨同时记录的现象，分析其原因，在调取DSG5降水现象仪分钟数据，1524min数据为雨;1525min数据为毛毛雨;1526min数据为雨;1527min数据为雨;1528min数据为毛毛雨;在降水过程中，DSG5降水天气现象仪出现多种降水天气现象交叉记录的客观现象。这才导致上述天气现象记录的产生，同时DSG5的记录与雨滴谱在1次降水过程中粒子的大小分布相符合[5-6]。

在个别降水过程中，DSG5降水现象仪分钟数据记录分钟数远多于人工观测记录分钟数，如4月16日，分析其降水情况，DSG5与人工记录雨的天气时间基本一致，出现的差距在于人工记录降水停止后，DSG5降水现象仪以毛毛雨持续记录降水天气现象所致。在统计第2阶段过程中，人工未记录过毛毛雨天气现象，DSG5则多次记录毛毛雨此类降水天气现象。

2.2.2 降水现象仪空报情况分析 第2阶段降水天气现象以降水天气现象仪观测数据为准，仍然将无降水天气现象发生时，降水天气现象仪识别为有降水气象现象发生的情况视为空报。因在此阶段有人工干预降水天气现象记录，直接统计人工白天干预降水天气现象记录即可。从表5可以看出，3—6月期间，DSG5空报次数7次，与去年同期41次相比，空报率降低80%，空报次数明显减少，同时对应的空报分钟数减少87%，其中对空报种类进行定量分析，4月空报中毛毛雨为143min，雨为4min;5月雨为32min;6月空报中毛毛雨为1min，雨为3min。综合上表降水天气现象空报主要表现在雨及毛毛雨的天气现象中，空报种类与第1阶段出现空报情况相似。

4 小结

（1）DSG5降水现象仪对降水天气现象有较强的识别能力，降水时间的捕获率从第1阶段的83%提升到92%，且对每次降水过程均能准确捕获。能进一步分析降水过程中雨滴的大小，进而判断降水天气现象的类型。

（2）DSG5降水现象仪在使用过程中易受环境的影响而出现一些误判及空报等现象，需要观测员及时地进行维护。在第2阶段通过设备维护及算法优化等方式，可以将空报率降至10%以下。

（3）DSG5降水现象仪观测在第2阶段评估分析过程中，出现同一分钟出现2种以上降水现象同时存在的记录，与2003版地面气象观测规范中天气现象的要求不相一致。

（4）DSG5型降水现象仪实现了对降水现象的全天候观测，与人工记录相比增加了夜间观测记录，提高了降水观测数据的客观性和及时性[7]。

参考文献

[1]杜波，马舒庆，梁明珠，等.雨滴谱降水现象仪对比分析观测实验技术应用分析[J].气象科技，2017，45（6）：996-1001.

[2]任嘉.降水现象仪的常见故障处理及日常维护[J].农业气象研究，2018，12（上）：233.

[3]张仕清，黄高平.自动气象站DSG5型降水现象仪故障分析及维护[J].科技创新，2018，09：2-6.

[4]杨晓波，张智超，吴杨.DSG5型降水现象仪平行观测數据应用评估及误差分析[J].现代农业科技，2019，03：186-187.

[5]蒋年冲，胡雯，邵阳.等.安徽大别山一次强雨雪天气过程降水粒子特征分析[J].气象，2010，36（6）：79-84.

[6]卢超，罗红艳，李磊.等.2015-2016年深圳地区强降水过程滴谱特征分析[J].气象科技，2018，46（3）：563-567.

[7]陈冬冬，施丽娟，李肖霞.等.天气现象自动化观测现状调研[J].气象科技，2011，39（5）：596-602. （责编：张宏民）