气象观测数据的记录与处理
天气预报实验报告
天气预报实验报告一、实验目的通过观测天气现象和收集气象数据，学会利用气象仪器和观测方法，熟悉记录与处理气象数据的方法，学习天气分析和预报方法。
二、实验器材与方法1.实验器材：温度计、湿度计、气压计、风速风向仪等气象仪器2.实验方法：观测并记录气温、湿度、气压、风速风向等气象要素数据，进行气象图解分析和天气预报。
三、实验过程与结果1.观测数据在实验过程中，我们每天定时观测并记录了当天的气温、湿度、气压和风速风向等气象要素数据。
观测记录过程中，我们需要确保观测仪器的准确度和精度，并遵循操作规范。
2.数据处理收集到的气象数据需要进行处理和分析。
首先，我们将观测到的气温、湿度、气压和风速风向等数据整理成表格形式，利用各种统计方法进行数据分析，例如计算平均值、极值、标准差等。
然后，我们将气象数据绘制成气象图，利用气象图解分析方法进行天气分析和预报。
3.天气分析与预报根据处理和分析后的气象数据，我们利用气象图解分析方法来预测未来几天的天气变化趋势。
通过观察气象图上的等压线、温度分布、风向风速等要素的变化情况，结合前一段时间的天气变化规律，我们可以对未来天气进行初步预测。
同时，我们还需要参考气象资料和气象专家的预报情况，综合考虑多种因素，提高天气预报的准确度。
四、实验结果与讨论通过实验观测与数据处理分析，我们成功完成了天气预报实验，并得到了相应的实验结果。
根据我们的实验数据和天气图解分析，我们准确预测了未来几天的天气变化趋势。
并对实验结果进行讨论，对预测的准确性和不确定性进行了评估。
实验结果显示，我们的天气预报的准确度较高，符合实际情况。
然而，天气预报的准确性受到多种因素的影响，如气象仪器的准确度和精度、观测数据的质量等。
因此，我们在进行天气预报时需要保证仪器的准确度和观测数据的可靠性。
此外，天气预报仅仅是预测未来天气的可能趋势而已，并不是绝对准确的。
气候系统的复杂性和不确定性使得天气预报存在误差和不确定性。
天气预报模拟中的气象观测数据处理方法
天气预报模拟中的气象观测数据处理方法引言气象观测数据是天气预报模拟中至关重要的一环。
本文将介绍当前常用的气象观测数据处理方法及其在天气预报模拟中的应用。
首先，我们将讨论气象观测数据的收集和处理，然后介绍气象观测数据的质量控制方法。
最后，我们将讨论气象观测数据的应用于天气预报模拟中的实际案例。
一、气象观测数据的收集和处理气象观测数据的收集是通过气象观测站点进行的。
观测站点通常包括气温、湿度、风速、风向、降水量等多个参数的观测设备。
观测数据的收集可以通过自动观测设备或人工观测的方式进行。
自动观测设备通过传感器实时收集观测数据，并通过通信设备将数据传输至数据处理中心。
人工观测则需要由观测员进行定时观测，并将结果记录下来。
气象观测数据的处理包括数据存储和数据编码两个过程。
数据存储是将观测数据存储至计算机或云端服务器等设备中，以便于后续的数据分析和模拟。
数据编码是将观测数据进行格式化处理，以节省存储空间和提高数据的读取速度。
常用的数据编码方法有二进制编码和压缩编码等。
二、气象观测数据的质量控制方法气象观测数据的质量控制是为了确保观测数据的准确性和可靠性。
常见的质量控制方法有数据校核、异常数据检测和数据插值等。
数据校核是通过比对观测数据与标准数据或其他观测站点的数据进行校验，以判断数据的可信度。
异常数据检测是通过统计学方法对观测数据进行分析，识别出与其他观测数据不符或偏差较大的异常数据。
数据插值是通过数学或统计学模型对缺失数据进行估算，以填充观测站点因设备故障或人为因素导致的数据缺失问题。
三、气象观测数据在天气预报模拟中的应用气象观测数据在天气预报模拟中起着至关重要的作用。
它们为天气预报模拟提供了实时、准确的气象观测信息，为模拟结果的精确性和可信度提供保障。
在天气模拟中，气象观测数据可以用来验证模拟结果的正确性。
通过将模拟结果与实际观测数据进行对比，可以评估模拟的准确性，并进行模型参数的优化和调整。
同时，观测数据还可以用来校正模式中的气象场和参数，提高模拟的精度。
气象数据的采集与分析方法
气象数据的采集与分析方法气象数据的采集与分析是气象学研究中至关重要的一环。
准确的气象数据能够提供有关天气变化、气候模式、环境监测等方面的信息，为相关领域的研究和决策提供基础。
本文将介绍一些常见的气象数据采集与分析方法，帮助读者更好地理解和利用气象数据。
一、气象数据的采集方法1. 气象观测站数据采集气象观测站是常见的气象数据采集点，通常包括仪器设备、观测记录及数据传输系统等。
气象观测站可以采集温度、湿度、气压、降水量等多种气象要素数据。
观测站数据采集主要依赖于仪器仪表的准确性和稳定性，同时需要保证数据记录和传输的可靠性。
2. 卫星遥感数据采集卫星遥感技术可以实现对大范围和连续的气象数据观测。
利用卫星传感器对地表气象要素进行观测和监测，可以获取遥感图像和数据。
卫星遥感数据采集需要依赖于卫星的发射和接收设备，同时对数据的处理和解译也是必要的。
3. 气象雷达数据采集气象雷达是一种主要用于天气监测和预警的设备，可以探测降水、风暴和强风等天气现象。
雷达接收到的回波信号经过处理可以提供精细的降水分布和风场信息。
气象雷达数据采集依赖于雷达设备和数据处理系统的准确性和可靠性。
4. 自动气象站数据采集自动气象站是近年来发展的一种新型气象观测设备，可以实现对气象要素的自动化观测和数据采集。
自动气象站采用传感器和无线传输技术，可以实时采集并传输温度、湿度、风速等数据。
自动气象站数据采集对设备的准确性和数据传输的可靠性有较高要求。
二、气象数据的分析方法1. 时间序列分析时间序列分析是一种常用的气象数据分析方法。
通过对时间序列数据的统计学特征、周期性和趋势进行分析，可以了解气象要素的变化规律和趋势。
常见的时间序列分析方法包括平均值计算、趋势分析、周期分解等，可以帮助研究人员更好地理解和利用气象数据。
2. 空间插值分析空间插值分析是指通过有限的气象观测数据，在空间上进行插值推断，得到全面而连续的气象要素分布图。
常用的空间插值方法有反距离加权法、克里金插值法等。
大气科学中的气象数据质量控制
大气科学中的气象数据质量控制在大气科学中，气象数据质量控制是一个重要的环节。
准确、可靠的气象数据对于天气预报、气候研究以及环境监测都具有重要意义。
因此，对气象数据进行严格的质量控制是至关重要的。
本文将介绍大气科学中的气象数据质量控制的方法和意义。
1. 数据采集与记录气象数据质量控制的第一步是数据的采集和记录。
在不同的气象观测站点，各种气象观测仪器被用于测量不同的气象要素，如温度、湿度、风速、降水量等。
这些仪器通过传感器将观测结果转化为电信号，并存储在数据采集系统中。
数据采集系统会自动记录每一次的观测结果，并存储在数据库中。
2. 数据预处理在进行质量控制之前，需要对采集到的原始数据进行预处理。
预处理的目的是去除数据中的噪声、异常值和不合理的数据。
常见的预处理方法包括滤波、插值和平滑处理。
通过这些方法，可以提高数据的时空连续性，减小噪声对质量控制的影响。
3. 质量控制方法质量控制是确保数据质量的一个重要环节。
常见的质量控制方法包括以下几个方面：a) 静态质量控制：静态质量控制主要针对数据的准确性和合理性。
通过设定一些合理的阈值，对数据进行筛选。
例如，对于温度数据，可以通过设定一个范围，排除掉过高或过低的异常值。
b) 动态质量控制：动态质量控制主要关注数据的连续性和一致性。
通过分析时间序列数据的变化趋势，检测数据中的突变或跳变。
例如，对于风速数据，如果连续几个观测点的风向有较大差异，可能存在传感器故障或不合理的数据。
c) 空间质量控制：空间质量控制主要关注观测站点之间的数据一致性。
通过比较相邻观测站点的测量结果，检测数据中的不一致性。
例如，通过比较降水量观测站点的测量结果，可以排除可能的观测误差。
d) 统计质量控制：统计质量控制是通过统计方法对数据进行分析和判断。
例如，可以比较观测数据与历史数据的差异，检测是否存在异常值。
同时，还可以利用概率统计方法，对观测数据进行模型拟合和预测，以评估数据的可靠性。
气象局气象观测数据管理制度
气象局气象观测数据管理制度一、引言气象观测数据在现代气象科学和气象服务中具有重要的地位和作用。
为了保证数据的准确性、完整性和可靠性，气象局制定了气象观测数据管理制度。
本文将详细介绍该制度的目的、范围、管理要求等方面。
二、目的气象局气象观测数据管理制度的目的是确保气象观测数据的准确性、完整性和可靠性，保障气象科学的研究和气象服务的准确性。
通过规范的数据管理，提高数据利用效率，促进气象事业的发展。
三、适用范围本管理制度适用于气象局及其所属下属单位的所有气象观测数据的管理工作。
四、管理要求1. 数据采集与录入1.1 气象观测数据必须由经过培训和授权的专业人员进行采集，确保数据的准确性。
1.2 录入过程中，要注意核实数据的来源、时间和位置等相关信息，确保数据的完整性。
1.3 录入的数据必须及时上传至指定的数据中心，确保数据的可靠性和可访问性。
2. 数据质量控制2.1 数据中心要设立专门的数据质量控制岗位，负责监控和评估数据质量。
2.2 对于不合格的数据，要及时进行标注和修正，并记录相关处理过程和结果。
2.3 定期对数据进行质量分析和评估，确保数据的可信度和准确性。
3. 数据安全与保密3.1 气象局要建立健全的数据安全管理系统，保障气象观测数据的安全性。
3.2 严禁未经授权的人员擅自访问、复制或传播气象观测数据。
3.3 对于涉密数据，要采取相应的安全措施，确保数据的保密性。
4. 数据使用与共享4.1 气象局鼓励气象观测数据的使用与共享，促进科研和气象服务的发展。
4.2 使用和共享气象观测数据的单位和个人应遵守相关的规定和协议，不得超出授权范围进行使用或传播。
4.3 气象局要对数据使用和共享情况进行监督和管理，确保数据的合理利用和相关权益的保护。
五、责任与监督1. 气象局领导层要高度重视气象观测数据的管理工作，确保管理制度的贯彻执行。
2. 下属单位要按照管理制度要求，建立健全相关的工作机制和责任制。
3. 相关部门要加强对气象观测数据管理工作的监督和检查，并及时提出改进意见和建议。
大雪节气下的气象观测
大雪节气下的气象观测大雪节气是冬季的第三个节气，一般在每年12月7日或8日到12日之间。
随着寒冷的气温和天气的变化，气象观测在这个时期显得尤为重要。
本文将围绕大雪节气下的气象观测展开，探讨如何准确地观测和预测气象变化。
一、气温的观测与测量大雪节气中，寒冷气温是最为显著的特点之一。
气温的观测和测量对于气象预报和农业生产至关重要。
为了准确掌握气温情况，我们可以采取以下观测方法：1. 使用温度计：传统的温度计是一种常见且有效的观测工具。
我们可以将温度计固定在合适的高度，避免其受到外界因素的干扰。
每天固定时间进行气温测量，并记录下来。
2. 无线气象观测仪器：现代科技的进步为气象观测提供了更多的方法和工具。
无线气象观测仪器可以实时收集和传输气温数据，使观测更加方便和准确。
二、降水的观测与记录大雪节气是降水量较大的时期，雪的出现频率较高。
因此，降水的观测和记录对于气象学和交通运输等领域具有重要意义。
以下是一些常用的观测方法：1. 雨量计：雨量计是测量降水量的常见工具。
我们可以选择适量的雨量计放置在适当的位置，每天固定时间记录下雨量的变化。
2. 卫星云图观测：卫星云图可以提供更广泛的降水观测数据。
通过分析卫星云图，我们可以了解到大范围降水的情况，并进行更准确的预测。
三、风向风速的测量与判定风向和风速是气象观测中非常重要的参数之一。
风的变化对气温的分布和天气的形成有着重要影响。
以下是一些常用的测量和判定方法：1. 风向仪：风向仪可以用来测量风的方向。
我们可以将风向仪放置在开阔的地方，避免遮挡物对测量结果的影响。
2. 风速仪：风速仪可以用来测量风的速度。
在观测过程中，我们应该确保风速仪暴露在自由气流中，避免建筑物或树木等对测量结果的干扰。
四、气象观测数据的处理与分析为了获得准确的气象观测数据，并进行合理的分析和预测，我们需要对观测数据进行处理和整理。
以下是一些常用的数据处理方法：1. 数据记录与整理：及时记录和整理观测数据非常重要。
海洋气象观测数据的收集与处理技术
海洋气象观测数据的收集与处理技术随着现代科技的快速发展，海洋气象观测数据的收集与处理技术也得到了长足的进步与改善。
海洋气象观测数据对于预测海洋气象状况、保障海上交通安全以及海洋环境保护起着重要的作用。
本文将重点讨论海洋气象观测数据的收集与处理技术。
海洋气象观测数据的收集是指通过各种观测方法和设备获取海洋气象相关的数据。
目前，主要采用以下几种方式进行海洋气象观测数据的收集：1. 卫星观测技术：利用卫星在轨运行，通过遥感仪器获取海洋气象数据。
颗粒物浓度、海洋表面温度、海洋风场等数据通过卫星可以实时观测和记录。
这种观测方法可以覆盖广阔的海域，实现对大范围海域的监测。
2. 浮标观测技术：通过在海上布设浮标，利用浮标上的各种传感器获取海洋气象数据。
这些传感器可以测量海洋表面温度、盐度、气压、风速、风向等数据。
浮标观测技术相对较便宜且易于维护，适用于海上长期观测。
3. 岸基观测技术：在海岸线上布设气象站，通过气象站上的各种气象仪器获取海洋气象数据。
岸基观测技术可以提供更加详细和准确的数据，适用于对特定区域进行深入观测。
除了上述常用的观测技术外，还有其他一些新兴的观测方法，例如无人机观测技术和水下观测技术等，这些技术的不断发展进一步拓宽了海洋气象观测数据的收集范围和准确性。
海洋气象观测数据的处理技术是指对收集到的数据进行整理、分析和应用的过程。
数据处理技术的发展使得研究人员能够更加深入地理解海洋气象的变化规律和趋势。
1. 数据质量控制：数据质量控制是对原始观测数据进行校验和筛选，以确保数据的准确性和可靠性。
数据质量控制过程包括对异常数据的排除、数据的插补以及数据的校正等步骤。
2. 数据分析方法：为了更好地利用海洋气象观测数据，需要运用各种数据分析方法来发掘数据中的信息。
常用的数据分析方法包括时间序列分析、空间插值分析、聚类分析等。
这些方法有助于研究人员理解海洋气象现象的变化规律和内在关系。
3. 数据可视化：数据可视化是将处理后的数据用图表、图像等形式展示出来，使得研究人员能够直观地理解数据中的信息。
大气中的气象数据分析介绍气象数据的处理和解读
大气中的气象数据分析介绍气象数据的处理和解读大气中的气象数据分析：介绍气象数据的处理和解读在现代气象学中，气象数据是分析和预测天气变化的重要依据。
通过对大气中的气象数据进行处理和解读，我们可以更好地了解并预测天气状况，为社会活动和决策提供可靠的依据。
本文将介绍气象数据的处理和解读方法。
一、气象数据的收集和处理1. 气象观测站气象观测站是收集气象数据的重要场所，它们分布在世界各地。
观测站一般配备有各种气象观测仪器，如温度计、湿度计、气压计、风速仪等。
这些仪器能够实时地测量不同高度、不同位置的气象数据，并将其记录下来。
2. 气象卫星和雷达除了气象观测站，气象卫星和雷达也是收集气象数据的重要手段。
气象卫星可以获取地球表面的云图、水汽图和红外图等，进而分析云层的形态、降水的分布以及气候变化的趋势。
雷达则能够探测降水、风暴等天气系统，提供详细的天气信息。
3. 数据处理气象数据收集后，需要进行处理以提取有用的信息。
常见的处理方法包括数据清洗、插值和统计。
数据清洗用于排除无效和异常值，确保数据的准确性；插值方法则可以根据已有数据推算出未观测位置的数据；统计方法则能够对一段时间内的多个数据进行分析，了解天气的长期趋势。
二、气象数据的解读和分析1. 气象参数的含义在解读气象数据之前，我们首先需要了解不同气象参数的含义。
常见的气象参数有温度、湿度、气压、风向和风速等。
温度反映了空气的热度；湿度表示空气中水分的含量；气压则反映了空气的压强；而风向和风速则描述了空气的运动情况。
2. 天气系统的分析通过分析气象数据，我们可以判断天气系统的类型和强度。
例如，根据气压图和风速图，我们可以判断出气压高低气旋的位置和强度，并进一步推测降水分布和风暴的可能性。
而通过温度湿度数据的分析，我们可以了解到潜在的云层和降水形成的条件。
3. 预测和预警最后，根据对气象数据的处理和解读，我们可以对未来天气进行预测和预警。
气象预测模型根据历史数据和物理规律建立，通过计算和模拟来推测天气变化。
气象观测流程及技术要求
气象观测流程及技术要求---1. 引言气象观测是以科学方法收集和记录天气要素、气象现象和气候变化的过程。
准确和可靠的气象观测流程是确保气象数据的质量和准确性的关键。
本文档旨在介绍气象观测的流程以及相关的技术要求。
2. 气象观测流程气象观测流程通常涉及以下几个主要步骤：2.1 数据收集数据收集是气象观测的关键步骤之一。
观测站点通常配备了各种观测仪器和设备，用于收集气象要素的数据。
例如，气温、湿度、风速、降水量等。
观测仪器必须精确校准，并且按照标准程序进行操作。
2.2 数据记录和存储收集到的气象数据需要及时记录和存储。
记录可以手动进行，也可以通过自动化系统进行。
数据记录需要包括观测时间、气象要素数值、观测仪器标识等相关信息。
存储数据的方式可以是电子化的，比如存储在计算机系统中，也可以是纸质存档。
2.3 数据传输为了及时获取气象数据并进行分析，观测站点需要建立有效的数据传输系统。
传输的方式可以是有线或无线的，例如通过网络、电缆、卫星等。
数据传输的过程中需要保证数据的完整性和准确性，以及对数据进行实时监测和质量控制。
2.4 数据分析和应用气象数据的分析和应用是将观测数据转化为有价值的信息的过程。
通过分析气象数据，可以预测天气趋势、制定应对策略、进行气候研究等。
数据分析需要借助合适的统计方法和模型，以及专业的气象知识和技能。
3. 技术要求为了保证气象观测的准确性和可靠性，有一些技术要求需要满足：3.1 观测仪器和设备观测仪器和设备需要具备高精度和稳定性，以确保测量的准确性和可靠性。
仪器和设备应该选择合适的类型和规格，根据气象观测的目的和要求进行选择。
同时，仪器和设备需要定期校准和维护，以保持其性能的稳定和精确。
3.2 观测站点的选择观测站点的选择需要考虑地理位置和气象环境等因素。
站点应该远离人类活动和可能的干扰源，以确保观测数据的纯净性和准确性。
同时，观测站点应该有良好的气象观测条件，如开阔的场地、避免遮挡物等。
气象数据的可视化处理与分析
气象数据的可视化处理与分析气象数据是指用各种仪器、观测站、卫星等收集而来的气象信息。
包括天气、气象灾害、气温、降水、湿度等信息。
分析气象数据可以帮助我们预测天气变化、制定紧急救援计划和农业生产安排。
但是大量的数据难以直观地理解，因此可视化处理和分析气象数据就显得尤为重要。
1.可视化处理气象数据可视化处理是将数据转换成可直观理解的图像，从而更方便的发现数据中的规律和趋势。
在处理气象数据时，可视化应该覆盖各个方面，如天气图、气象预测图、云图等。
1.1 天气图天气图主要展示大气层的温度、气压、湿度、角风和降水等气象参数的变化情况。
在天气图中，各种气象元素以不同的符号和颜色表示。
例如，在气压图中，高气压通常用“H”符号表示，低气压则用“L”符号表示。
1.2 气象预测图气象预测图主要是根据过去一段时间的气象数据和当前的天气状况推测未来的天气状况。
预测图通常会配合动画，比如表示未来几天的气温变化的温度曲线。
1.3 云图云图展示云的类型和分布情况，可以帮助我们预测天气变化。
云的形状，颜色和分布图案不断变化，揭示了天气的变化趋势。
例如，暴雨前通常有暗灰色或黑色的乌云。
2.分析气象数据2.1 数据清理清理气象数据是为了得到准确的可靠数据，以便进行后续的分析。
常见的数据清理方法包括重复值删除、异常值剔除、样本缺失值填充等。
2.2 数据挖掘数据挖掘是发现数据背后的隐含规律和模式的一种方法。
而在气象数据的分析中，数据挖掘的主要方法包括聚类、分类和预测。
2.2.1 聚类聚类分析是将物品集合划分为不同的类别或簇的方法。
在气象数据中，聚类可以通过测量距离和向量空间来进行。
例如，可以通过分析降雨强度和气压的关系,将同一类型的天气按照降雨级别划分到同一类别即簇中。
2.2.2 分类分类是一种预测方法，其目的是基于已知类别的样本进行模型训练，来预测新的样本所属的类别。
在气象数据的分类中，通常使用决策树、朴素贝叶斯和神经网络等算法。
2.2.3 预测预测基于已有的气象数据来推断未来可能发生的气象情况。
小学四年级科学天气观测与记录
小学四年级科学天气观测与记录天气是我们生活中经常涉及的一个话题。
通过观测和记录天气情况，我们可以更好地了解大自然的变化和规律。
本文将介绍小学四年级学生如何科学地进行天气观测和记录。
天气观测是一项既有趣又有挑战的任务。
要进行准确的观测，我们首先需要选择合适的观测位置。
最好选择没有遮挡物的开阔地区，例如操场或者花园。
同时，观测点的位置应该固定，这样可以保证每次观测的数据可比性。
在观测过程中，温度是最基本的指标之一。
我们可以使用温度计来测量温度。
温度计应该放在遮阳的地方，避免阳光直射。
要注意，观测温度时应该把温度计完全插入到测量物体中，以获取准确的数据。
除了温度，天气观测还包括其他重要指标，如湿度、风速和气压。
湿度表示空气中水分的含量，可以使用湿度计进行测量。
风速可以通过风速计进行观测，注意要将风速计放在无阻挡的地方。
气压则可以使用气压计来测量，气压计放置的位置应该尽量平稳，避免受到外部物体的影响。
天气观测完毕后，我们需要记录观测到的数据。
记录天气数据可以使用表格或者图表的形式，这样可以更直观地展示天气变化。
在表格中，我们可以把日期、时间和各项指标的数值作为列标，每次观测的数据作为一行填入相应的位置。
在绘制图表时，可以选择合适的图表类型，如线形图或者柱状图，来展示不同指标随时间变化的趋势。
除了观测和记录天气数据，我们还可以进行一些简单的天气预测。
例如，当气温逐渐升高，湿度下降，风速增大时，可能意味着天气会转晴。
而如果气温下降，湿度增加，风速减小，则可能预示着天气将变得阴雨连绵。
当然，这只是一种简单的推测，并不能完全准确预测未来的天气情况。
通过科学地进行天气观测和记录，小学四年级的学生可以提高对自然变化的观察力和记录能力。
同时，他们也可以学习到一些基础的观测和记录方法，为今后学习更复杂的气象知识奠定基础。
总之，天气观测和记录是小学四年级科学学习中的重要内容。
通过准确观测和记录天气数据，我们可以更好地了解天气的变化规律，并培养学生的观察和记录能力。
气象数据处理流程
气象数据处理流程一、气象数据的收集。
1.1 气象数据的来源多种多样。
气象数据可不是从一个小地方就能全部搞到手的。
它就像一个大拼图，一块一块来自不同的地方。
比如说吧，地面观测站就像一个个小岗哨，分布在各地，时刻盯着气温、湿度、气压这些要素。
还有卫星在天上瞅着地球，那视野可广了，能给咱们提供云图之类的信息。
另外，气象气球也没闲着，晃晃悠悠地升上天空，测量不同高度的气象数据。
这些数据来源就像一个大家庭里的各个成员，缺了谁都不行。
1.2 收集过程中的困难。
这收集气象数据啊，可不是一帆风顺的。
有时候就像“赶鸭子上架”，会遇到不少麻烦事儿。
设备可能出故障，就像人突然生病一样。
像地面观测站的仪器，要是遇到恶劣天气，被风刮了或者被水淹了，那数据就可能不准或者干脆收集不到了。
卫星也不是万能的，偶尔也会闹点小脾气，信号不好啦之类的，这时候就像断了线的风筝，数据传输就会受阻。
二、气象数据的质量控制。
2.1 检查数据的准确性。
拿到气象数据之后，就像检查刚买回来的东西有没有毛病一样，得好好看看数据准不准。
这就好比“鸡蛋里挑骨头”，要仔细核对每个数据点。
如果发现某个观测站报的气温高得离谱，那就得怀疑是不是仪器出问题了。
这个过程就像侦探破案，要从蛛丝马迹里找出数据可能存在的错误。
2.2 处理缺失数据。
有时候数据会像调皮的孩子一样玩失踪，这时候可不能干瞪眼。
对于缺失的数据，咱们不能放任不管。
可以用一些方法来填补，比如说根据周围观测站的数据来估算，就像邻居之间互相帮忙一样。
要是实在不行，还可以用一些统计方法来推测，总不能让这个缺口一直存在，那会影响整个气象数据的完整性，就像衣服破了个洞得补上一样。
2.3 去除异常数据。
异常数据就像混入羊群里的狼，得把它们找出来赶走。
这些异常数据可能是因为设备故障或者其他突发情况产生的。
如果不把它们处理掉，就会干扰后续的分析。
这就好比要把一锅粥里的沙子挑出来，这样才能保证这锅“气象数据粥”是干净可口的。
气象台气象观测数据记录管理制度
气象台气象观测数据记录管理制度一、前言随着气象观测技术的不断发展和进步，气象观测数据的重要性日益凸显。
为了保证气象观测数据的准确性和可靠性，提高气象预报的准确性和精度，本文旨在制定气象台气象观测数据记录管理制度，确保数据的有效记录和管理。
二、数据记录的要求1. 观测数据记录的规范性（1）在气象观测工作中，严禁出现私自改动观测数据的行为，一切数据记录需真实准确。
（2）观测记录应标明观测仪器、观测时间和地点等基本信息，并按照国家气象局的要求标注。
2. 数据记录的完整性（1）观测数据需整齐地、完整地记录在观测记录表中，不得出现漏项、缺项的现象。
（2）如遇到观测设备故障、天气突变等特殊情况，应及时标注并说明具体情况。
3. 数据记录的时效性（1）气象观测数据的记录应该及时进行，不得拖延。
（2）观测仪器的规范使用和定期的维护保养是保证数据记录时效性的重要措施。
三、数据记录的管理1. 观测记录表的存档（1）观测记录表应按照一定的存档周期进行保存，以备后续的查阅和分析。
（2）应建立规范的档案管理制度，确保观测记录表的安全性和可靠性。
2. 数据备份和传输（1）应定期对观测数据进行备份，防止数据丢失或损坏。
（2）观测数据的传输需保证传输过程的安全可靠，避免数据在传输过程中的丢失、篡改等情况。
3. 数据审核和质量控制（1）应建立完善的数据审核制度，对观测数据进行审核和质量控制。
（2）如发现数据异常或错误，应及时纠正或记录，并在数据质量报告中详细说明。
四、责任和监督1. 观测人员责任在气象观测数据记录过程中，观测人员应严格履行职责，确保数据记录的准确性和完整性。
2. 管理人员监督管理人员应加强对气象观测数据记录的监督，定期抽查观测记录表和数据质量报告，发现问题及时处理。
3. 内部审计需定期进行对气象观测数据记录管理制度的内部审计，以确保规范执行和持续改进。
五、总结通过制定和执行气象台气象观测数据记录管理制度，可以保证观测数据的准确性、完整性和时效性，提高气象预报的准确性和精度，更好地为社会经济发展和人们的生活服务。
地面气象观测记录的处理
地面气象观测记录的处理发布时间：2021-06-17T12:09:21.603Z 来源：《基层建设》2021年第7期作者：李洪梅1 周琴2[导读] 摘要：自动观测的气温、相对湿度、风向、风速、气压、地温、草温记录异常时，正点时次的记录按照正点前10分钟内（51-00分）接近正点的正常记录、正点后10分钟内（01-10分）接近正点的正常记录、备份自动站记录、内插记录的顺序代替。
1.青海省海东市平安区气象局青海平安 8106002.青海省西宁市气象台青海省西宁市 810003摘要：自动观测的气温、相对湿度、风向、风速、气压、地温、草温记录异常时，正点时次的记录按照正点前10分钟内（51-00分）接近正点的正常记录、正点后10分钟内（01-10分）接近正点的正常记录、备份自动站记录、内插记录的顺序代替。
其中，风向、风速异常时，均不能内插，瞬时风向、瞬时风速异常时按缺测处理。
对于连续观测的要素值，相邻前后两时次数据正常时，当前时次记录不应缺测。
关键词：气象要素内插观测记录一、自动气象站正点数据缺测按有关规定处理记录时，除要注意处理顺序外，内插求取时要注意小数位四舍五入；内插方法为：对缺测前一个时次与后一个时次求平均。
例如某定时（13时）数据缺测时，应当用12时和14时的数据内插求得。
即：内插值=（12时观测值+14时观测值）/21、自动气象站2分钟与10分钟平均风有缺测时，不能相互代替；自动站记录用人工站记录代替时，也遵循此原则；特别注意：用正点前后记录代替时，（不包括极值项和时累积值）。
2、气温或相对湿度为替代值时，水汽压和露点温度均应反查求得。
自动站相对湿度缺测或异常，需要人工补测时：a、若自动站观测的气温<-10.0℃，则用毛发湿度表进行补测，水汽压、露点温度用自动站气温和经过订正后的毛发湿度表读数反查求得。
b、若自动站观测的气温≥-10.0℃，需同时观测干球和湿球温度，用以计算水汽压、相对湿度及露点温度。
气象站实验报告
实验名称：气象观测与数据分析实验日期：2023年X月X日实验地点：XX气象站实验目的：1. 了解气象观测的基本原理和方法。
2. 掌握气象仪器的使用技巧。
3. 学会气象数据的收集、整理和分析。
4. 提高对气象现象的认识和预测能力。
一、实验器材1. 自动气象站（含温度、湿度、风速、风向、气压等传感器）2. 手持风速计3. 温湿度计4. 气压计5. 记录本6. 计时器二、实验步骤1. 观察气象站的整体布局，了解各个仪器的位置和功能。
2. 使用手持风速计和温度计进行现场观测，记录风速、风向、温度等数据。
3. 打开自动气象站，观察并记录仪器的运行状态。
4. 每隔一小时，使用自动气象站记录一次温度、湿度、风速、风向、气压等数据。
5. 将观测到的数据记录在记录本上，并进行分析。
6. 分析气象数据，了解气象现象的变化规律。
三、实验数据1. 温度：X℃2. 湿度：X%3. 风速：Xm/s4. 风向：X°5. 气压：XhPa四、数据分析1. 温度：根据观测数据，本地区温度在X℃左右，属于X类型气候。
2. 湿度：根据观测数据，本地区湿度在X%左右，属于X类型气候。
3. 风速：根据观测数据，本地区风速在Xm/s左右，属于X类型气候。
4. 风向：根据观测数据，本地区风向为X°，属于X类型气候。
5. 气压：根据观测数据，本地区气压在XhPa左右，属于X类型气候。
五、实验结论1. 通过本次实验，了解了气象观测的基本原理和方法。
2. 掌握了气象仪器的使用技巧，能够熟练操作各种气象仪器。
3. 学会了气象数据的收集、整理和分析，提高了对气象现象的认识和预测能力。
4. 本地区属于X类型气候，具有明显的季节性变化。
六、实验建议1. 在进行气象观测时，要确保仪器的准确性，定期进行校准。
2. 观测数据要及时记录，避免遗漏或错误。
3. 结合气象学知识，对观测数据进行深入分析，提高气象预测的准确性。
4. 加强气象观测设备的维护，确保实验的顺利进行。
气象观测数据的记录与处理
以湿度为例，一般在相对湿度80％以 下时，人工站与自动站的差别不大，当湿 度在80％以上时，人工站自动站的差别较 大，这主要是由于测湿方式不同所造成的， 湿敏电容在相对湿度80％以下，线性度好， 测湿性能较好。在低温下，湿敏电容的测 湿性能明显地优于毛发表。但湿敏电容在 相对湿度80％以上，开始出现非线性，相 对湿度接近100％时，出现明显的失真，与 人工站数据偏差更大，明显低于人工站。 这种情况在高温、高湿条件下更为明显。
雨量观测记录，引起差异的一般是仪器滞后性原因， 目前自动站使用的翻斗式雨量计，它的工作原理是当雨水 积聚到一定量时，借助水本身重力作用使翻斗翻转计量，
当遇到一些间歇性降水时，因降水比较缓慢常常导致重力
不够造成翻斗内存水却不翻转的情况，而后由于震动、风 等外力作用又使其在降水停止后翻转计量，造成滞后性雨 量；另外当降水比较猛烈时，因冲力作用造成翻斗内存水 未满即进行翻转的情况，会造成自动站降水量记录比人工
风向风速资料，由于风是时空上随机变 化一种三维矢量，因此数据在时空上的变 化比较没有规律；台站实践工作中，一般 风速较小时，自动站的风速明显大于人工 站，主要是由于电接风向风速计的启动风 速大于自动站风传感器所致的，而在风速 较大时，自动站的风速有时又小于人工站， 这一般是由于人工站电接风风杯的惯性较 大导致的。
观测实际降水量大；此外观测时间不太一致，在夏季强对
流性降水过程中也常常造成记录的较大差异。
24.2 地面不正常记录的维护和处理 1、处理总则： （略。见规范） 2、自动观测定时数据缺测时，按照下面顺序进行处理： ①优先考虑使用正点前后10分钟接近正点的分钟记录代； ②基准站用人工平行观测记录代替，其他站在平行观测期间，可参照执 行； ③一般站单轨运行后，仅在02、08、14、20时四个定时和规定编发气 象报告的时次，用人工观测仪器等在正点后10分钟内进行补测； ④使用前后两定时数据内插求得。 3、不正常记录处理重点： ①凡不正常记录的处理，需要备注的一定勿忘添加备注。 ②注意某个要素不正常记录的相关性检查。如：云能天的配合、云与日照 的配合、降水量和蒸发量与天气现象记录的配合等。 ③不正常记录影响到各日月的纵、横向统计值时，检查统计值的处理是否 符合规范规定。 ④自动站不正常记录的产生原因分析；如：是否为自动站传感器精度漂移 所至、是否为仪器场地安装和维护状态不正确。 ⑤人工站和自动站不正常记录的相结合分析以及质量控制。
气象站观测数据处理方法
气象站观测数据处理方法气象站观测数据处理方法是指将收集到的各种气象数据进行整理、分析和处理的过程。
这些数据包括气温、湿度、降水量、风速、气压等各种气象要素的测量数据。
正确处理气象观测数据对于气象预报、气候监测和气候模拟等领域非常重要。
下面将介绍一些常用的气象站观测数据处理方法。
1.数据质量控制数据质量控制是确保观测数据的准确性和可靠性的第一步。
在数据采集过程中，可能会出现仪器故障、人为误操作等情况，导致观测数据出现异常值或缺失值。
因此，需要对数据进行质量控制，包括人工检验、自动检验和统计检验等方法，以识别和修正异常数据。
2.数据整理和处理数据整理和处理是将原始观测数据规范化和标准化的过程。
首先，对观测数据进行时间和空间上的统一，以便于后续的分析和模型建立。
然后，根据需要，进行数据插值、平滑和去噪等处理操作，以满足具体研究或应用的要求。
3.数据分析数据分析是对已经整理和处理的观测数据进行统计和推断的过程。
常见的数据分析方法包括时间序列分析、相关分析、回归分析、聚类分析、频率分析等。
通过数据分析，可以揭示气象要素之间的相互关系和规律，为气象预报和预警提供参考依据。
4.数据可视化数据可视化是将数据以图表、地图等形式展示的过程。
通过数据可视化，可以直观地展示气象要素的分布和变化规律，帮助人们更好地理解和利用气象观测数据。
常用的数据可视化工具包括地理信息系统（GIS）、绘图软件和可编程软件等。
5.数据模型建立数据模型建立是通过对观测数据的统计和分析，建立描述气象要素之间关系的数学模型的过程。
常见的数据模型包括回归模型、时间序列模型等。
通过建立数据模型，可以用较少的观测数据来推断未来或未观测到的气象要素值。
6.数据存储和共享数据存储和共享是将观测数据保存和传递给其他用户或研究者的过程。
为了保证数据的长期保存和有效利用，需要建立合适的数据存储和管理系统，并遵守数据共享的规范和标准。
此外，还可以利用云计算和大数据技术来实现气象观测数据的远程存储和共享。
气象数据处理方法与应用
气象数据处理方法与应用气象数据是指各种气象观测资料的记录，包括气象场站观测记录、卫星遥感图像、气象雷达图像、降水雷达图像、风廓线雷达图像等。
这些数据在气象预报、气候分析、环保监测等领域都有着广泛的应用。
本文将介绍气象数据处理方法以及其在气象应用中的实际应用。
1.气象数据处理方法1.1 数据格式转换气象数据的来源多种多样，每种数据的格式也有所不同，可能需要将其转换成特定格式，才能应用于其他应用。
比如，卫星遥感数据常用的格式为HDF4、HDF5，而在地理信息系统中则常用的为TIFF或PNG等格式，因此需要使用特定工具进行格式转换。
1.2 数据预处理数据预处理包括数据质量控制、插值、缺失值填补等操作，以保证未经处理的数据能够被正确解读和使用。
例如，数据质量控制通常包括处理卫星遥感数据中的噪声，剔除不合理的异常值等。
在气象场站观测数据中，由于仪器的异常、误差等原因产生缺失值的情况比较常见，因此有必要通过插值、填补等方法处理缺失值。
1.3 数据拟合和建模通过对气象数据进行分析和建模，可以得到更为准确的预测结果和预报精度。
在气象预报中，通常采用时间序列模型、回归模型、神经网络模型等方法，对历史气象数据进行拟合和建模，得到更为准确的气象预报结果。
2. 气象数据应用实例2.1 气象场站观测数据在气象预报中的应用气象场站观测数据是气象预报中的重要数据源之一。
通过对场站数据进行质量控制、插值和建模分析，可以得到更为准确的气象预报结果。
比如，在水文预报中，需要通过场站观测数据获取水位、流量等数据，以预测河流的水位和流量变化，为灾害防范和抢险救援工作提供依据。
2.2 卫星遥感在气象监测中的应用卫星遥感技术可以对气象现象进行实时监测，并提供高分辨率的气象图像数据。
这些数据可以用于气象灾害预警、火灾监测、洪水预警等应用。
例如，在火灾监测中，卫星图片可以提供火势、火源位置等信息，为火灾扑救提供依据。
2.3 气象雷达在气象预报中的应用气象雷达可以测量降水的三维分布，可以提供实时、高分辨率的降水监测数据，对于短时强降雨、雷暴等气象灾害的预警和预报有着重要的作用。
气象大数据的处理与分析
气象大数据的处理与分析随着气候环境不断变化，气象预测越来越成为人们关注的焦点。
为了更准确地预测天气，需要处理和分析海量的气象数据，这就需要利用气象大数据技术进行实现。
一、气象数据的采集气象数据的来源主要有三种途径：气象观测站、卫星遥感和模式模拟。
气象观测站对地面气象数据的观测非常重要，它可以提供各种气象要素，例如温度、湿度、降雨量等数据。
而卫星遥感则可以获得更大范围的气象数据，例如风、温、湿度等。
模式模拟则会使用数学模型来模拟气象数据，例如气候模式、污染扩散模式等。
二、气象数据的处理气象数据的处理主要包括数据清洗、数据整合和数据分类三个步骤。
1.数据清洗数据清洗是一个非常重要的过程，其目的是去除无效数据和异常数据。
对于气象数据而言，无效数据通常是指观测点上的数据传输中断，或者是因为设备故障而导致的数据丢失。
异常数据则通常是由于观测点设备出现损坏或者干扰而导致的数据失真。
对于这些数据，需要通过数据清洗算法进行处理，包括滤波、插值、修补等操作。
2.数据整合数据整合涉及很多方面，包括数据归一化、数据标准化和数据转换等。
其目的是将气象数据转换为可被机器理解和处理的格式，使得数据量更加合理，更容易进行后续分析。
3.数据分类数据分类是指将不同类型的数据分门别类。
在气象数据领域，可以根据观测站地点、观测时间、观测要素等因素对数据进行分类。
分类后的数据可以更加精细地展现气象要素之间的关系，以及它们对天气的影响程度。
三、气象数据的分析气象数据的分析可以分为两类：基本气象要素分析和气象灾害预测分析。
1.基本气象要素分析基本气象要素是气象数据中最基本的数据，例如气温、湿度、降雨量等。
通过对这些数据的分析，可以预测天气的变化趋势和发生概率，帮助人们有针对性地做出应对措施。
这种分析往往需要应用到统计学和机器学习算法中。
2.气象灾害预测分析气象灾害预测分析主要指非常规天气事件的预测和预警。
例如台风、暴雨、大雪等，这些天气事件通常对人们的生命和财产造成重大威胁。
大气边界层气象观测与数据处理
大气边界层气象观测与数据处理大气边界层是指地球表面与上层大气之间的一段较薄、特殊的大气层。
它承载着人类生活活动所需的空气质量和气候变化信息。
因此，对于大气边界层的气象观测与数据处理显得尤为重要。
本文将从气象观测的目的和意义、主要观测方法、数据处理流程与技术等方面进行探讨。
一、气象观测的目的和意义大气边界层气象观测的目的是通过测量和记录各个高度层上的气象要素，获得大气边界层的综合气象资料。
这些资料可以用于气象预报、气候研究、环境监测等方面。
首先，气象观测对于气象预报具有重要意义。
根据大气层的变化，可以判断不同高度上气象要素的变化情况，从而预测不同地区的气象变化趋势，提供可靠的气象预报信息。
其次，气象观测对于气候研究具有重要意义。
通过长期观测数据的积累和分析，可以揭示不同季节、不同年份气候变化的规律和趋势，为气候变化研究提供基础数据。
最后，气象观测对于环境监测具有重要意义。
随着人类活动的增加，大气边界层的污染情况越来越严重。
通过观测大气污染物浓度、风向、风速等数据，可以及时监测和评估环境污染的程度，为环境保护提供科学依据。
二、主要观测方法大气边界层的气象观测主要包括地面观测和高空观测两种方法。
地面观测是指在地面上设置气象观测站，通过一系列气象仪器对气象要素进行实时测量和记录。
地面观测站通常包括气温、气压、湿度、风向、风速等仪器，可以提供地面至数十米高度范围内的气象数据。
高空观测是指通过气象探空仪器、无人机等设备对高空气象要素进行观测。
探空仪器通常可以测量大气温度、湿度、气压等气象要素随高度的变化情况，无人机则可以实现对大气污染物浓度等要素进行空中观测。
综合利用地面观测和高空观测数据，可以获取较为全面的大气边界层的气象信息。
三、数据处理流程与技术大气边界层气象观测的数据处理是将原始观测数据进行整理、校正和分析，以得到更为精确和可靠的结果。
首先，针对地面观测数据，需要对数据进行质量控制和校正。
比如，对于温度观测数据，需要进行仪器漂移、环境影响等方面的校正，以确保数据的准确性和可比性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
全日数据维护完毕，点击“存盘”按钮；软件提示 “形成日上传数据文件吗”及“形成日照上传数据文件 吗”，根据需要选择“是”或“否”，完成逐日地面数据 维护。
特别指出：在数据输入中，程序仅考虑了对单个记录 的格式错误检查，没有对相关记录进行矛盾检查。
2、自动站与人工站观测数据的对比分析 （1）对比标准（略。见文件）
这种情况在高温、高湿条件下更为明显。
对于地温资料来讲，分析起来较为复杂并具 有一些不确定性，主要有以下几点：
1、土壤中水平温度场的不均匀性，在夏季高温时， 地温变化剧烈，土壤中水平温度场不均匀性十分明 显，从而出现局部温度上升较快的情况。
2、土壤中垂直温度分布不均匀性，在夏季高温时， 浅层地温随着太阳辐射的温差越大，同时自动站地 温传感器和人工站曲管温度表的灵敏度不一样，从 而出现对比温差越到浅层越大的情况。
观测数据的记录与处理实习 之
报表的制作与审核
24.1 逐日地面数据维护 1、打开《地面气象测报业务软件》，点击“数据维护”菜单，选
择“逐日地面数据维护”选项进入；选定需进行全日地面数据 维护的日期；逐页逐时进行各要素值的输入、校对和维护。
第一页：能见度/云/定时降水量/气温/湿度/气压 本页数据维护，注意以下要点： ①B、Z文件互相替换的提示之响应； ②能见度＜10.0千米时，有无轻雾、霾、浮尘等现象；能见度＜
雨量观测记录，引起差异的一般是仪器滞后性原因， 目前自动站使用的翻斗式雨量计，它的工作原理是当雨水 积聚到一定量时，借助水本身重力作用使翻斗翻转计量， 当遇到一些间歇性降水时，因降水比较缓慢常常导致重力 不够造成翻斗内存水却不翻转的情况，而后由于震动、风 等外力作用又使其在降水停止后翻转计量，造成滞后性雨 量；另外当降水比较猛烈时，因冲力作用造成翻斗内存水 未满即进行翻转的情况，会造成自动站降水量记录比人工 观测实际降水量大；此外观测时间不太一致，在夏季强对 流性降水过程中也常常造成记录的较大差异。
24.2 地面不正常记录的维护和处理
1、处理总则： （略。见规范）
2、自动观测定时数据缺测时，按照下面顺序进行处理： ①优先考虑使用正点前后10分钟接近正点的分钟记录代； ②基准站用人工平行观测记录代替，其他站在平行观测期间，可参照执
行； ③一般站单轨运行后，仅在02、08、14、20时四个定时和规定编发气
象报告的时次，用人工观测仪器等在正点后10分钟内进行补测； ④使用前后两定时数据内插求得。
3、不正常记录处理重点： ①凡不正常记录的处理，需要备注的一定勿忘添加备注。 ②注意某个要素不正常记录的相关性检查。如：云能天的配合、云与日照 的配合、降水量和蒸发量与天气现象记录的配合等。 ③不正常记录影响到各日月的纵、横向统计值时，检查统计值的处理是否 符合规范规定。 ④自动站不正常记录的产生原因分析；如：是否为自动站传感器精度漂移 所至、是否为仪器场地安装和维护状态不正确。 ⑤人工站和自动站不正常记录的相结合分析以及质量控制。
以湿度为例，一般在相对湿度80％以
下时，人工站与自动站的差别不大，当湿 度在80％以上时，人工站自动站的差别较 大，这主要是由于测湿方式不同所造成的， 湿敏电容在相对湿度80％以下，线性度好， 测湿性能较好。在低温下，湿敏电容的测 湿性能明显地优于毛发表。但湿敏电容在 相对湿度80％以上，开始出现非线性，相 对湿度接近100％时，出现明显的失真，与 人工站数据偏差更大，明显低于人工站。
1.0千米时，有无雾、沙尘暴等现象，有无最小能见度；各现象 顺序是否有误等； ③云的观测记录是否合理，与天气现象、日照记录是否配合，云 量、状是否矛盾，云的演变规律是否合理，特殊情况如天空不 明、山区台站云的观测记录是否符合规范规定； ④定时降水量与降水现象是否配合； ⑤温度、湿度、气压等要素的极值是否正常，出现时间是否合理 等； ⑥某时次缺测、疑误、跳变、漂移等记录的处理。
3、观测时间不一致，人工站观测地温时间一般在正 点前15分钟至正点前10分钟内，而自动站采样时间 为正点00分，从而造成观测数据的差异。
风向风速资料，由于风是时空上随机变 化一种三维矢量，因此数据在时空上的变 化比较没有规律；台站实践工作中，一般 风速较小时，自动站的风速明显大于人工 站，主要是由于电接风向风速计的启动风 速大于自动站风传感器所致的，而在风速 较大时，自动站的风速有时又小于人工站， 这一般是由于人工站电接风风杯的惯性较 大导致的。
国家气候观象台已保留全部人工观测，在每小时正点 应按以上规定进行人工器测与自动气象观测数据的差值分 析。其余站在单轨运行后，应加强20时的人工对比观测。
定期检查、维护的情况应记入值班日志中。对自动站 数据有影响的还要摘入备注栏。
（2）由于人工站与自动站观测仪器工作原理、数据观测采 集时间以及采样方式不同，因此两种观测方式所获得的观 测数据也必定会存在一些差异，需要在日常观测维护工作 中经常进行数据对比分析，对异常数据和误差原因进行诊 断，排除由于仪器精度漂移或观测员人为因素造成的异常 记录，必要时还要检验自动观测与人工观测序列是否有显 著性差异，并进行均一性订正。
第四页：日照/天气现象/蒸发 注意以下要点： ①日照时数与云、能、天等的配合是否合理；
②天气现象的观测和记录是否符合规范；
③天气现象的起止时间、顺序、方位及变化是否合理、得当；
④有否多记、漏记露、轻雾、霾、霜、结冰等不记起止时间 的天气现象。
⑤蒸发记录是否合理，蒸发量是否偏大或偏小。
⑥电线积冰符号、直径、厚度、重量及相对应的温度、风向、 风速的记录是否得当。
第二页：草温/地温
本页数据维护，注意以下要点： ①草、地温的时、日极值是否正常，出现时间是否合理； ②各层次地温变化是否合理有序； ③草、地温的日演变过程是否符合一定相关性； ④某时次缺测、疑误、跳变、漂移等记录的处理。
第三页：风/时、分钟雨量
本页数据维护，注意以下要点： ①定时、自记风向和风速是否正常； ②最大、极大、瞬时风向和风速是否合理； ③分钟降水量与降水时段的配合，空翻、滞后雨量的处理； ④某时次缺测、疑误、跳变、漂移等记录的处理。