Jun.2023JOURNALOFCHENGDUUNIVERSITYOFINFORMATIONTECHNOLOGY2023年6月Vol.38No.3报工程大学学第38卷第3期成都阝信息文章编号：2096-1618（2023）03-0324-06成都区域气象站自动分型方法设计及应用夏昕1，王冬萌²，贺南3（1.成都市气象局，四川成都611130;2.成都信息工程大学通信工程学院，四川成都610225;3.成都温江国家观象台，四川成都610225）摘要：为快速区分下垫面不同气象站类型，采用一种区域气象站自动分型方法。选取两个日气温极小值之差在-5℃~5℃站点，以0.1℃为步长划分档位，按照温差值的高低顺序排列温差；统计90天内，各档温差值出现的频数，得到反映某个温差位拥有多少样本量的频次分析序列，取样本量的中位数频次进行归一化处理，即为特征频率，记为F；设置量化因子K,量化距离影响因素，下垫面一致性的影响可用K,体现。最终结果表明，经运算分型站点被自动分为A、B、C3个大群，通过观察A群和C群可知，乡村型站点与城镇型站点在地理分布上被清晰地自动区分，通过对A群C群进行抽样检查,及对城市站点与乡村站点的数据比对,验证了运算分型的有效性。关键词：分型；日最低气温差值；频率；下垫面类型中图分类号：TP311.11文献标志码：Adoi:10.16836/j.cnki.jcuit.2023.03.0120引言为提供精细化气象服务，提升气象减灾防灾能力，中国陆续建设了大量区域气象自动站，其中成都地区自动气象站的总量已超过500个。为满足社会对气象服务工作提出的更高要求，气象监测网格将进一步加密，台站数量还将继续增长，台站管理和数据应用面临全新压力：尽管区域站连续监测的雨量、风速等实时数据已在防灾减灾等气象服务工作中发挥了重要作用，但由于气温测量数据受局部环境条件的影响很大[1-2],同时数量巨大的区域自动站并不适宜沿用国家级站点（大监站)的建设和维护标准，区域自动站监测数据的可比性、代表性和数据序列的连续性受到不同程度局限，使区域自动站的数据在精细化预报与服务等领域的应用价值未能充分体现；尤其设置在市区内的站点受场地限制，因道路、公园水体等外部环境受到的影响显著[3-10]，自动站测量值的精细化应用更需要准确匹配站点的背景环境条件，但这对环境变动频繁的区域站而言有一定难度。在站点数量迅速增长和城市建设发展的背景下，如何从大量建成站点中快速筛选出观测环境已发生较大变化、观测数据质量下降的站点，为站点迁址、优化布局、数据精细化管理等提供参考依据方面进行了研究。通过气象大数据的聚类分析有益于实...
