一种基于气温日极小值的观测环境影响判别与评估方法

在人口稠密地区维持气象观测环境稳定十分困难,长序列气温数据中混杂着大量由探测环境条件变化引起的误差,影响了观测数据的应用价值,探索在数据采集和使用环节消减这类误差的方法十分必要。本文立足于观测站实际情况,研发了一种从最低气温数据中提取混杂的环境误差信息的方法,并对其适用性进行检验评估。结果表明:该方法识别出的观测环境变化与实际场景充分吻合,多数受影响的数据段可以在“季平均”尺度上得到有效识别,环境变化引起的误差量也可以被定量评估。