Автоматизированный контроль качества метеонаблюдений - Automated quality control of meteorological observations

А метеорологический наблюдение в данном месте может быть неточным по разным причинам, например, из-за неисправности оборудования. Контроль качества может помочь определить, какие метеорологические наблюдения неточны.

Один из основных автоматизированных систем контроля качества программы сегодня в области метеонаблюдений используется система приема метеорологических ассимиляционных данных (МАДИС).[1]

История

Системы контроля качества погодных наблюдений проверяют вероятность, историю и тенденции. Одна из основных и простейших форм контроля качества - это проверка вероятности.[2] Эта проверка отбрасывает невозможные наблюдения, такие как точка росы быть выше температуры или данных за пределами допустимых диапазонов, например, температуры выше 200 градусов по Фаренгейту. Еще одна базовая проверка качества - это сравнение данных с заданными географическими крайностями,[3] возможно в сочетании с суточными вариациями. Однако это только помечает данные как неопределенные, потому что станция может правильно передавать данные, но нет никакого способа узнать. Лучше сопоставить с предыдущими наблюдениями, а также с другими простыми проверками.[4] Этот метод использует настойчивость в течение одного часа для проверки качества текущего наблюдения. Этот метод улучшает непрерывность наблюдений, поскольку система может лучше судить о том, плохи ли текущие наблюдения или нет.

Текущий

Такие системы, как MADIS, используют трехсторонний подход.[5] Этот подход намного лучше, главным образом потому, что он дает больше информации для сравнения текущего наблюдения. Первая часть процесса - проверка лимита. Как уже было описано, программа проверяет, находится ли наблюдение в заранее определенных пределах, установленных в зависимости от того, могут ли они существовать физически или нет. Вторая часть - это временная проверка, которая сравнивает станцию ​​с ближайшими соседними станциями. Третья часть - это внутренняя проверка, которая сравнивает наблюдение с предыдущими и определяет, имеет ли это смысл или нет. Он также принимает во внимание текущие погодные условия, поэтому данные не считаются плохими только потому, что система настроена на хорошую погоду.

MADIS использует этот текущий трехсторонний подход для своих тестов контроля качества. Они разделены на три разных уровня проверок.[4] Первый уровень - это тесты на достоверность, второй уровень - это внутренние проверки, а также статистические пространственные тесты, а третий уровень - это пространственный тест. Статистический пространственный тест второго уровня проверяет, не прошла ли станция какой-либо контроль качества более чем в 75% случаев в течение предыдущих семи дней. Как только это произойдет, станция будет продолжать отказываться до тех пор, пока не улучшится до отказа только в 25% случаев. Пространственная проверка для программы MADIS также использует процедуру повторного анализа: если есть большая разница между проверяемой станцией и станцией, по которой она проверяется, то одна из них неверна. Вместо того чтобы предположить, что проверяемая станция неправильная, программа затем переходит к другим станциям, которые находятся рядом с проверяемой. Если проверяемая станция все еще находится далеко от большинства окружающих ее станций, она помечается как плохая. Однако, если станция находится близко ко всем остальным, кроме одной, то она считается плохой.

Рекомендации

  1. ^ Система приема метеорологических ассимиляционных данных (МАДИС)
  2. ^ Гандин, Л., 1988: Комплексный контроль качества метеорологических наблюдений. Ежемесячный обзор погоды, 116, 1137–1156.
  3. ^ ДеГаетано, А., 1997: Программа контроля качества почасовых наблюдений за ветром. Журнал атмосферных и океанических технологий, 14, 308–317.
  4. ^ а б Миллер П. и С. Бенджамин, 1992: Система для почасовой обработки данных наблюдений за поверхностью в горной и равнинной местности. Ежемесячный обзор погоды, 120, 2342–2359.
  5. ^ Graybeal, D., A. DeGaetano, and K. Eggleston, 2004: Улучшенное обеспечение качества для исторической почасовой температуры и влажности: разработка и применение для анализа окружающей среды. Журнал прикладной метеорологии, 43, 1722–1735.