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新时期气象测报地面信息化数据处理技术分析
作者：樊磊 王壮壮 魏波
来源：《科学与信息化》2020年第06期
摘 要 本文基于地面气象测报自动化的现实状况，有针对性地对地面气象测报信息化数据处理的价值意义以及数据质量进行了探索，并从气象大数据的角度，探索了气象测报地面信息化数据处理技术当中的一些核心技术，仅供参考。 关键词 地面气象测报自动化;数据质量;数据处理技术 1 地面气象测报自动化 1.1 地面气象测报自动化概述
地面气象测报一般是地面自动气象站进行观测，包括了温度、气压、湿度、风向、风速、地温、辐射、降水、云、能见度、天气现象等等，目前地面自动化气象站，在观测频次上较人工观测约增加4～8倍，观测数据传输用时由以前的分钟级，优化为秒级，数据采集流程以不落地方式直接传输至省级气象局。很显然这种形式是高效探测与信息化数据处理为主要方向的新模式。
地面气象观测数据在自动化当中是要永久保存在数据库当中，其使用率非常高，除了常规的天气预报业务需要用到，气候预测、气象农业、环境气象、 交通气象以及科研等等领域都需要用到地面气象观测数据，当然地面观测数据也通常会作为遥感数据的订正依据。地面气象测报数据的结构化使用特征，使其从最初的信息采集和传输，到信息加工处理、存储管理以及最终提供服务等各个环节，都对气象IT业务提出了非常高的要求，比如数据检索，传统的IT架构，很难满足大量数据信息检索时效需求。大数据和云计算带来了新的解决方案。 1.2 地面气象测报自动化对气象数据的要求
地面气象测报自动化后，带来了一个较为核心的问题。具体而言因为观测自动化后，人工观测少了，所有的观测都依靠自动气象站来执行，这里就不得不思考一个问题，即自动气象站的数据质量问题。自动化有一个问题是任何一个系统软件都可能因为一些因素而导致出现故障，而一旦这些自动化的观测设备出现故障将影响观测的准确性。不准确的观测数据实际上是没有价值的，因而自动化就必须要保证数据的质量，而要保证数据质量，就必须要保证自动观测站不出异常情况，但没有自动观测站是完全不出异常故障的，比如气象站位于高楼大厦之间或者是新建的大厦遮挡了观测站的观测角度，会直接影响观测站的正常观测，导致数据质量
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