四川地区人工观测日照时数与自动观测对比分析

杜 冰，吴 薇，黄晓龙，陈中钰，郑丽英，李施颖

(1.四川省气象探测数据中心，成都 610072；2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都 610072；3.四川省成都市温江区气象局,成都 611130)

引言

日照时数是一个非常重要的气象要素，通过影响陆-气、海-气相互作用，对天气、气候产生重要的影响，由于日照是植物光合作用必不可少的条件，日照时数在农业气象应用、研究方面有着尤为重要的地位[1-4]。根据地面气象观测规范定义，日照时数为太阳直接辐照度达到或超过120W/m2的时间总和[5]，所以日照时数其实是太阳直接辐射的一个表现，但观测台站比直接辐射更多，应用面也更广[6-8]。人工日照观测原理分为烧痕法和感光法，对应仪器分别是聚焦式日照计和暗筒式日照计，其中聚焦式日照计一般在较高纬度地区使用[9]。四川省国家级地面观测站(以下简称“国家站”)在2019年之前，一直采用暗筒式日照计进行日照时数观测。高青芳等[10]研究表明，暗筒式日照计人工观测，需要配置感光剂、涂制感光纸，易产生误差；杜传耀[11]、孟庆勇等[12]研究表明，人工观测过程中需换纸、划线、读数，环节多，观测准确性和观测员习惯、操作规范息息相关，受人为影响较大，与气象现代化发展要求不匹配。所以日照观测自动化势在必行，是实现地面气象观测自动化的重要内容。

四川全省在2018年12月20日前完成了光电式数字日照计安装建设，2019年1月1日起，全省156个国家站均开展日照平行对比观测，以获得人工与自动观测数据的差异。近年来，很多学者已经对人工与自动日照时数进行了对比研究，杜传耀等[11]对比了直接辐射表、自动日照计和暗筒式日照计观测的日照时数，表明暗筒式日照计易受人为因素影响，测量值会出现高低不均，其观测值易大于自动日照计，且在雾霾日误差更大；吕文华等[13]以直接辐射表观测的日照时数作为参考，评估了国产光电式自动日照计的观测性能，表明自动日照计在阴雨天误差略大，但能满足日照观测自动化的准确性要求；王超球等[14]进行了总辐射表和暗筒式日照计观测日照时数的对比研究，表明暗筒式日照计灵敏度较低，客观性较差，晴好天气观测误差更小；孟庆勇等[12]对直接辐射表和暗筒式日照计观测的日照时数进行了比较，表明人工观测值较自动观测偏大，且人工观测误差较大。可以看出，自动观测相较于人工观测更为准确稳定，天气情况对日照观测准确性有一定的影响。目前大多数日照时数人工与自动对比研究都是基于单站观测数据进行，对不同气候区域多站点进行对比研究的较少，对不同日照时数等级下的对比研究也较少。日照观测方式的变化，很可能会导致资料序列差异[15-17]，四川省地形复杂，各地区气候差异很大，所以分析四川省人工与自动观测日照时数的差异以及空间分布规律，对全省各地区日照时数资料的衔接应用尤其是长时间序列资料研究有着重要的参考价值[18-19]。本文使用四川省所有国家站日照平行观测期间的资料，分析评估人工与自动日照时数的差异及空间分布规律，研究不同日照时长条件下人工与自动观测值的一致性及空间分布，分析观测方式变化导致的资料序列差异，可为今后日照时数资料的衔接应用及其它日照相关的研究提供重要参考依据。

1 资料介绍及处理方法

1.1 观测仪器介绍

暗筒式日照计观测原理为日照自记纸上的感光物质因日照产生了化学反应，从而记录下迹线，人工读取迹线长度就得到了日照时长，精度为0.1h。四川省所有国家站安装的自动日照仪器均为华云升达(北京)气象科技有限责任公司生产的DFC2型光电式数字日照计，采用置于光学镜筒中的三个同轴光电感应器，对总辐射和散射辐射辐照度进行自动连续观测，根据计算出的直接辐照度判断有无日照，观测值精度为1分钟，根据分钟日照来计算小时、日累计日照时数。

1.2 观测数据及处理方法

本文使用四川全省156个国家站2019年1～3月共3个月的人工和自动日照时数资料，首先进行数据完整性检查，其次进行小时日照时数一致性分析和全天日照时数一致性分析，最后进行全天日照时数分级一致性分析。一致性评估方法为：逐站逐时次(日或小时)选取日照时数人工观测值与自动观测值，计算二者间的偏差、平均值误差、均方根误差、相关系数等指标，人工或自动观测值若有一方缺测，该时次不参加统计，具体计算公式如下：

偏差(BIAS)

(1)

平均值误差(ME)

(2)

均方根误差(RMSE)

(3)

相关系数(COR)

(4)

其中，Oi为人工日照时数观测值，Gi为自动日照时数观测值，N为参与检验的总时次数。

一致性统计样本具体选取规则为：

(1)小时一致性分析：同一小时光电式数字日照计小时内日照累计时数达到或超过3分钟，或暗筒式日照计小时内日照时数累计达到0.1h，则选取该小时进行一致性统计。统计样本以分钟为单位，逐站进行计算。

(2)全天一致性分析：同一日光电式数字日照计全天日照累计时数，或暗筒式日照计全天日照累计时数达到0.1h，则选取该日进行一致性统计。统计样本以小时为单位，逐站进行计算。

(3)以6h为一个等级的逐站一致性分析：将每个站逐日自动日照时数分为≥6h和<6h两类，每类分别与同日人工观测值进行一致性统计。每类中，样本仍需满足全天自动或人工累计日照时数达到0.1h，才选取该日进行一致性统计的原则。统计样本以小时为单位，分两类进行逐站计算。

(4)以2h为一个等级的综合一致性分析：将所有台站全天自动日照时数以2h为一个等级，分六类(0～2h，2～4h，…，10～12h)分别与对应时次的人工日照时数进行一致性统计。每类中，样本仍需满足全天自动或人工累计日照时数达到0.1h，才选取该日进行一致性统计的原则。统计样本以小时为单位，不区分具体台站，全省所有数据分六类进行综合计算。

1.3 数据完整性评估

2019年1～3月全省人工日照时数无缺测。以分钟数据为基本单位，对全省156个站2019年1～3月自动日照时数缺测率进行了逐站统计。自动日照分钟缺测率计算方法为：

自动日照分钟缺测率=(观测缺测分钟数/应观测总分钟数)×100%

(5)

统计柱状图见图1(a)，空间分布见图1(b)。可以看出大部分台站分钟日照缺测率都在0.3%以内，分布在0.1%～0.2%的台站最多，有92个。总体而言，自动日照时数缺测很少，表明DFC2型光电式数字日照计运行稳定。

2 一致性分析

2.1 小时日照时数一致性分析

各统计量空间分布见图2。全省156个站中，105个站偏差<1，51个站≥1，表明大部分站小时人工观测值略大于自动观测，从偏差空间分布图2(a)可以看出，人工日照时数偏小的站多出现在盆地等日照较弱、时长较短的地带，攀枝花、三州等日照时间较长的地区基本全是人工观测值较自动观测偏大的台站。平均值误差和偏差类似，大部分台站都集中在-4～4分钟以内，且<0的台站也为105个，空间分布图2(b)和图2(a)相似。均方根误差普遍较小，130个台站均在16分钟以下，从空间分布图2(c)可以看出，均方根误差较大的台站多分布在盆地地区，攀枝花、三州地区普遍较小。绝大部分台站小时相关系数都在0.7以上，只有11个台站相关系数<0.7，其中宝兴站由于局站分离，人工日照观测在县局办公处，自动日照计在国家站观测场内，二者相距20km左右，所以小时相关性很差,相关系数仅0.08。相关系数空间分布(见图2(d))与均方根误差类似，相关系数较小的台站多出现在盆地地区。

2.2 全天日照时数一致性分析

各统计量空间分布见图3，自动-人工日值散点图见图4。日照时数日值偏差与小时值偏差分布类似，<1的站有103个，表明大部分站人工观测日值略大于自动观测，大部分台站(119个)偏差都分布在0.9～1.1以内。从日值偏差分布图3(a)可以看出，人工观测日值偏小的台站仍然多出现在盆地内，与小时偏差分布一致。日值平均值误差在±0.5h以内的台站有121个，<0的台站有103个，空间分布与偏差类似(详见图3b)。日值均方根误差有136个站都在1.1h及以下，分布在0.5～0.9h内的站点最多，有94个。均方根误差空间分布见图3(c)，可见超过1.1h的台站仍然主要分布在盆地地区。日值相关系数比小时值明显更高，表明日值相关性更好，<0.9的站只有9个，空间分布见图3(d)。从自动-人工散点图4也可以看出，二者一致性很好,人工观测偏大的样本更多。但出现了一部分人工观测为0，自动观测不为0的样本，很可能为人工观测精度较低导致的漏测。

3 全天日照时数分级一致性分析

3.1 以6h为一个等级的逐站一致性分析

从图5～7可以看出，以日自动日照时长6h为界限分为两类后，两类之间人工与自动一致性分布有明显差异(由于宝兴站较特殊，此部分予以剔除)。从平均值误差分布图5可以看出，总的趋势都是盆地多为正值(人工观测偏小)，攀枝花、三州多为负值(人工观测偏大)，且盆地区域平均值误差绝对值更大。对比图5(a)和图5(b)可以发现，在自动日照时数≥6h时，盆地人工观测值偏小更严重，攀枝花、三州人工观测值偏大程度较轻。在自动日照时数<6h时，攀枝花、三州人工观测值偏大更严重，盆地人工观测值偏小程度较轻。

这可能与观测员观测习惯有关：在攀枝花、三州地区，日照时长一般较长，观测员习惯观测较长的日照时数，所以日照时数较少时，人工观测值仍然容易偏大。而在盆地区域，日照时长一般较短，观测员更习惯观测较短的日照时数，在日照时数较长情况下，人工观测值易偏小更多。从平均值误差站点个数统计表1可以看出，在自动日照时数≥6h时，总体平均值误差更小。

从图6可以看出，偏差在攀枝花、三州地区的分布与平均值误差类似，自动日照时数<6h时人工观测值偏大更严重，在自动日照时数≥6h时人工观测更为准确。但与平均值误差不同的是，盆地地区在自动日照时数≥6h时偏差也更接近1。偏差是累加和之比，较平均值误差更宏观，二者有差异属正常。从表2可以看出，在自动日照时数≥6h时，偏差在0.95～1.05的站数为113个，在自动日照时数<6h时，偏差在0.95～1.05之间的站数仅为31个，所以在日自动日照时数≥6h情况下，人工与自动观测值之间的偏差更接近于1。

均方根误差分布见图7，与平均值误差类似，攀枝花、三州地区的均方根误差在自动日照时数≥6h时更小，在<6h时更大，盆地分布趋势与之相反，在自动日照时数<6h时更小。从站点个数分布表3可以看出，当自动日照时数≥6h时，均方根误差<0.7h的站有96个，当自动日照时数<6h时，均方根误差<0.7h的只有64个站。

总之，攀枝花、三州地区人工观测值一般都较自动观测值偏大，在日照时数较少(<6h)情况下，人工观测值偏大更多；而在盆地地区，大多数台站人工观测值较自动观测值偏小，在日照时数较多(≥6h)的情况下，人工观测值偏小更为严重。

表1 日照日值6h等级下平均值误差站点个数统计

表2 日照日值6h等级下偏差站点个数统计

表3 日照日值6h等级下均方根误差站点个数统计

3.2 以2h为一个等级的全省综合一致性分析

由于宝兴站的特殊性，此部分剔除宝兴站进行统计。从图8可以看出，自动日照时数<8h时，偏差<1，平均值误差<0，在8h以上时，偏差>1，平均值误差>0，说明自动日照时数<8h时人工观测值多出现偏大，在8h以上时人工观测值多出现偏小。从误差大小来看，无论平均值误差还是均方根误差，都是2～8h之间较大，2h以下和8h以上较小，其中在自动日照时数>8h时，全省人工与自动观测值之间的误差更小。相关性与误差大小变化一致，均方根误差和平均值误差较大时，相关系数较小。说明在自动日照时数<2h、以及>8h时，全省人工观测值更接近自动观测值，在2～8h之间时，全省人工与自动观测值之间的误差较大。

日照时数较长(>8h)时，一般日照强度较大，日照时段也较为连续，所以人工观测迹线更清晰，也较为连续，这种情况下，人工观测更容易判断，精度有所提高，人工观测值和自动观测更为接近。在日照时数较少(<2h)时，一般日照时长也较为集中，人工与自动观测值之间的相关系数较高，均方根误差、平均值误差较小，但均方根误差、平均值误差绝对值仍然>8h以上的分组，偏差与1相差仍然较大。在日照时数适中(2～8h)的情况下，日照时段更容易不连续，日照强度变化较大，导致人工观测准确性下降，从而使人工与自动观测值之间误差偏大，相关性变差。

4 结论与展望

本文综合分析了四川省人工与自动日照时数的小时值、日值一致性，讨论了不同日照时长对人工与自动观测一致性的影响，并研究了一致性空间分布规律，具体结论如下：

(1)总体上，自动和人工观测的日照时数相关性较好，二者间误差较小，日值相关性更好。四川省大多数台站人工观测日照时数略大于自动观测。人工观测值较自动值偏小的台站多出现在盆地地区。相较于盆地，攀枝花、三州地区人工观测日照时数与自动观测值更接近；

(2)攀枝花、三州地区人工观测值一般较自动观测值偏大，在日照时数较多的情况下，人工与自动观测值之间的误差更小，在日照时数较少情况下，人工观测值偏大的更严重。多数盆地内台站人工观测值较自动观测值偏小，在日照时数较少情况下，人工与自动观测值之间的误差更小，在日照时数较多的情况下，人工观测值偏小更严重；

(3)综合全省数据，日自动日照时数>8h时，人工观测值易出现偏小，人工与自动观测值之间的误差更小，相关性更好。日自动日照时数<8h时，人工观测值较自动观测值易出现偏大。日自动日照时数在2～8h时，全省人工与自动观测值之间的误差更大，相关性也更差。

在全国日照时数观测自动化已全面完成的背景下，今后的研究可应用日照平行观测期间的资料，结合台站具体天气情况，对四川以至全国每个气候区域内的典型台站观测数据进行对比分析，进一步细化人工与自动观测值之间的差异及影响因素，为各地区长时间序列日照时数资料的应用提供更加细致的参考依据。