《GBT 35228-2017 地面气象观测规范 降水量》专题研究报告

《GB/T35228-2017地面气象观测规范

降水量》

专题研究报告目录专家视角深度剖析:GB/T35228-2017如何定义降水量观测核心标准?未来五年观测精度升级趋势何在?观测设备与仪器:哪些设备符合标准要求?设备校准与维护的关键流程如何保障观测数据可靠性?数据记录与处理:降水量数据记录的格式与要求是什么?数据审核

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订正与存储的标准流程怎样实施?质量控制与数据评估:如何依据标准开展降水量数据质量检查?数据准确性与完整性的评估方法是什么?与国际标准的衔接:GB/T35228-2017与国际降水量观测标准差异何在?全球化观测背景下的衔接路径分析核心指标全解析:降水量观测的要素

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单位与精度要求如何划定?标准条款背后的科学逻辑是什么?观测方法与流程:人工观测与自动观测的操作规范有何差异?标准如何规范数据采集的时间与频次?特殊天气条件下的观测:暴雨

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雪

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冰雹等天气如何精准观测?标准中的特殊观测预案有何指导意义?标准应用场景与实践:农业

、水利

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气象服务等领域如何运用该标准?实际应用中的难点与解决方案探讨未来发展与标准优化:气候变暖背景下降水量观测面临哪些新挑战?标准修订的方向与行业发展前专家视角深度剖析：GB/T35228-2017如何定义降水量观测核心标准？未来五年观测精度升级趋势何在？标准制定的背景与核心目标：为何需要统一地面气象降水量观测规范？GB/T35228-2017的制定源于我国地面气象观测数据标准化、规范化的迫切需求。此前，各地观测方法、设备选型、数据处理存在差异，导致跨区域数据可比性差，影响气象预报、气候分析及相关行业应用。标准核心目标是统一降水量观测的技术要求、操作流程和数据格式，保障观测数据的准确性、完整性和一致性，为气象服务、防灾减灾、科学研究提供可靠数据支撑。（二）降水量观测核心定义与范围：标准如何界定降水量及观测对象？标准明确降水量指从天空降落到地面的液态或固态（经融化后）降水，在水平地面上无渗漏、无径流、无蒸发情况下积聚的深度。观测对象涵盖降雨、降雪、雹、霰等各类降水形式，观测范围包括全国各级地面气象观测站，同时适用于专业气象观测、科研试验等场景，为不同领域的降水量观测提供统一遵循。12（三）未来五年观测精度升级趋势：技术革新如何推动标准落地效果优化？1未来五年，随着物联网、人工智能技术的发展，降水量观测将向“高精度、自动化、智能化”升级。标准中对观测精度的基础要求，将通过智能传感器、卫星遥感协同观测等技术实现突破，自动观测设备的时间分辨率、数据传输效率将显著提升。同时，观测数据与数值预报模式的融合应用将更紧密，标准将逐步完善智能化观测的技术规范，适应气象观测现代化发展需求。2、核心指标全解析：降水量观测的要素、单位与精度要求如何划定？标准条款背后的科学逻辑是什么？观测核心要素：液态降水与固态降水的观测指标有哪些差异？01标准明确液态降水观测核心要素为降水强度、累积降水量；固态降水需额外观测降水形态、融化后的累积深度。液态降水关注瞬时强度与时段累积量，固态降水则强调形态识别的准确性，因不同固态降水（如雪、雹）的密度差异大，直接影响融化后降水量计算，这一差异划定是基于降水物理特性的科学区分。02（二）计量单位与精度要求：毫米级观测的精度标准为何这样设定？1标准规定降水量计量单位为毫米（mm），精确到0.1mm。该精度设定基于气象服务与科研的实际需求：农业灌溉、水利调度需精准到0.1mm的降水数据支撑决策，气候分析中微小降水差异的长期累积会影响趋势判断。同时，结合当前观测设备的技术水平，0.1mm的精度是“需求与可行性”的平衡，既满足应用需求，又未超出设备制造与维护的技术能力。2（三）标准条款的科学逻辑：核心指标设定如何兼顾科学性与实用性？核心指标的划定遵循“科学原理+实践应用”双重逻辑。从科学角度，基于降水形成的物理过程，区分液态与固态降水的观测重点；从实用角度，结合农业、水利、防灾减灾等行业的实际需求，确定精度与计量单位。条款之间相互衔接：观测要素决定精度要求，精度要求指导设备选型，形成“要素-精度-设备”的闭环逻辑，确保标准的可操作性与科学性。、观测设备与仪器：哪些设备符合标准要求？设备校准与维护的关键流程如何保障观测数据可靠性？标准认可的观测设备类型：雨量器、雨量计的技术参数有哪些硬性要求？标准明确符合要求的设备包括翻斗式雨量计、虹吸式雨量计、称重式雨量计及人工观测雨量器。翻斗式雨量计要求分辨力≤0.1mm，降雨强度测量范围0~4mm/min；虹吸式雨量计最大量程≥20mm，虹吸误差≤±1%；称重式雨量计可观测固态与液态降水，分辨力≤0.1mm，测量范围0～100mm。人工雨量器需具备直径20cm（或12.7cm）的承雨口，材质为不易变形、不吸水的材料。（二）设备选型的核心原则：不同观测场景如何匹配适宜的观测设备？01设备选型需遵循“场景适配+精度达标”原则：平原地区气象站可选用翻斗式雨量计，兼顾精度与成本；山区、高寒地区因常有固态降水，需选用称重式雨量计；偏远地区无供电条件时，可采用人工观测雨量器。同时，选型需考虑环境适应性，如高温、高湿地区需选用耐腐蚀、防潮的设备，确保设备在不同气候条件下稳定运行。02（三）设备校准与维护流程：如何通过标准化操作保障数据可靠性？校准方面，设备投入使用前需经法定计量机构校准，每年至少校准1次。校准项目包括分辨力、误差范围、响应时间等，校准结果需符合标准要求。维护方面，每日需清洁承雨口，清除杂物；每周检查设备固定情况与接线是否牢固；每月测试设备运行状态，雨季增加维护频次。通过“定期校准+日常维护”的双重保障，避免设备故障或误差累积影响数据准确性。四

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观测方法与流程

：人工观测与自动观测的操作规范有何差异？

标准如何规范数据采集的时间与频次？人工观测的操作规范：观测步骤、读数方法与记录要求是什么？1人工观测需按“准备-读数-记录-核对”流程操作：观测前检查雨量器是否水平、有无破损，清除承雨口杂物；读数时视线与水面平齐，估读到0.1mm，降雪需待融化后测量；记录需即时填写，不得涂改，有误需注明原因；观测后核对数据，确保与实际降水情况一致。标准强调人工观测的规范性，避免人为操作误差导致数据失真。2（二）自动观测的操作规范：数据采集、传输与异常处理的流程如何？自动观测设备需按预设频次采集数据，一般为每分钟1次，累计每小时、每日降水量。数据采集后通过通信网络实时传输至中心站，传输过程需加密处理，保障数据安全。当设备出现数据异常（如数据突变、无数据）时，需立即启动排查：检查设备供电、接线、传感器状态，必要时启用备用设备，同时记录异常情况及处理过程，确保数据连续性。（三）数据采集的时间与频次：标准为何这样设定观测周期？1标准规定人工观测为每日8时、20时两次定时观测，多雨季节可增加观测次数；自动观测分钟级采集、小时级汇总、日级统计。该设定基于降水的时间分布特性：小时级数据可支撑短时预报与暴雨预警，日级数据满足气候分析与行业应用需求。两次定时观测的间隔（12小时）可避免降水累积过多导致蒸发或渗漏，确保观测数据的真实性，同时兼顾观测效率与数据完整性。2、数据记录与处理：降水量数据记录的格式与要求是什么？数据审核、订正与存储的标准流程怎样实施？数据记录的格式与要求：如何规范填写观测数据？标准规定数据记录需包含观测时间、降水量数值、降水形态（固态/液态）、观测方式（人工/自动）、设备编号等信息。时间格式采用北京时间，精确到分钟；降水量数值保留1位小数，无降水时记录为“0.0”；固态降水需在备注栏注明形态（如“雪”“雹”）。记录载体可为纸质报表或电子文档，纸质记录需签字确认，电子记录需加密存储，确保数据可追溯。（二）数据审核的标准流程：如何识别与标记异常数据？数据审核分为机审与人工审核两步：机审通过预设规则（如数据超出合理范围、变化速率异常）筛选可疑数据；人工审核针对机审标记的异常数据，结合天气实况、设备运行记录、周边站点数据进行判断。审核后，对确认的错误数据标注“错误”并说明原因，对可疑但无法确认的数据标注“可疑”，保留原始数据，不得随意删除，确保审核过程的透明度与数据的可追溯性。（三）数据订正与存储：订正原则是什么？存储方式如何保障数据安全？数据订正遵循“有据可依”原则：仅对确认的错误数据进行订正，订正依据包括设备校准记录、天气实况、邻站对比数据等，订正后需记录订正前后的数值及订正原因。存储方面，电子数据采用“本地备份+异地备份”模式，备份周期不超过1天，存储格式需为通用格式（如CSV、Excel），便于调用与共享；纸质记录需存档保存，保存期限不少于10年，确保数据长期安全存储。、特殊天气条件下的观测：暴雨、雪、冰雹等天气如何精准观测？标准中的特殊观测预案有何指导意义？暴雨天气的观测规范：如何应对强降水导致的设备溢流或数据失真？暴雨天气观测需重点关注设备运行状态与数据连续性。标准要求，当降雨强度超过设备测量范围（如翻斗式雨量计超过4mm/min）时，需启用备用设备（如称重式雨量计），同时人工加密观测，每10～30分钟观测1次。观测后及时清理设备内积水，检查翻斗是否卡滞，避免溢流导致数据缺失。对暴雨过程中的异常数据，需结合天气雷达、卫星数据进行订正，确保数据准确性。（二）固态降水的观测规范：雪、雹、霰的观测与数据转换有何特殊要求？1固态降水观测需先识别降水形态，再按标准方法测量：降雪需用雨量器收集，待自然融化后测量深度，或直接用雪深计测量后按密度换算（标准规定雪水当量换算系数为0.1～0.2）；冰雹观测需记录最大冰雹直径、重量，同时测量融化后的降水量。标准强调固态降水的形态识别准确性，因不同形态的固态降水密度差异大，直接影响降水量计算结果，避免因形态误判导致数据偏差。2（三）特殊观测预案的指导意义：如何降低极端天气对观测数据的影响？标准中的特殊观测预案为极端天气下的观测提供了操作指南，核心意义在于保障数据的完整性与准确性。通过明确不同特殊天气的观测流程、设备选用、数据处理方法，避免观测人员因无规范可依导致操作混乱。同时，预案要求加密观测与异常处理，可捕捉极端降水的峰值与变化过程，为暴雨洪涝、暴雪灾害等的预警与应急处置提供精准数据支撑，提升防灾减灾能力。、质量控制与数据评估：如何依据标准开展降水量数据质量检查？数据准确性与完整性的评估方法是什么？数据质量控制的核心指标：完整性、准确性、一致性如何界定？1标准规定数据质量控制核心指标包括：完整性（日观测数据缺失率≤5%，月缺失率≤3%）、准确性（人工观测数据误差≤±0.2mm，自动观测数据误差≤±5%）、一致性（同一站点不同设备观测数据差异≤±0.3mm，相邻站点同期数据差异在合理气候范围内）。这些指标划定了数据质量的合格阈值，为质量检查提供明确依据，确保观测数据满足应用需求。2（二）数据质量检查的流程与方法：机审与人工审核如何协同开展？质量检查遵循“机审先行、人工复核”的流程：机审通过软件自动检测数据的逻辑错误（如降水量为负数、超出合理范围）、格式错误（如时间格式不正确）；人工复核针对机审未识别的可疑数据，结合天气实况、设备运行记录、邻站数据进行判断。检查后形成质量报告，标注数据质量等级（优秀、合格、可疑、错误），为数据应用提供参考。（三）数据准确性与完整性的评估方法：如何量化评估观测数据质量？准确性评估采用“对比分析”法：将人工观测数据作为基准，与自动观测数据进行对比，计算误差率（误差率=|自动值-人工值|/人工值×100%）；或与相邻站点同期数据对比，分析数据一致性。完整性评估采用“缺失率计算”法：缺失率=缺失数据次数/总观测次数×100%，按日、月、年分别统计。通过量化评估，明确数据质量状况，为设备维护、观测方法优化提供依据。、标准应用场景与实践：农业、水利、气象服务等领域如何运用该标准？实际应用中的难点与解决方案探讨农业领域的应用：如何依据标准观测数据指导灌溉与作物种植？在农业领域，标准观测数据是灌溉调度与作物种植决策的核心依据。通过精准观测降水量，结合作物需水量，可计算土壤墒情，确定灌溉时间与灌溉量，避免干旱或渍涝影响作物生长。例如，小麦拔节期需水量大，若观测到旬降水量不足10mm，需及时灌溉；水稻生育期需保持浅水层，若降水量过大，需及时排水。标准统一的数据格式便于农业部门整合区域降水数据，开展大范围作物生长监测与产量预测。010302（二）水利领域的应用：标准数据如何支撑水库调度与防洪减灾？1水利部门通过标准观测数据掌握流域降水情况，支撑水库调度与防洪决策。当观测到流域内24小时降水量超过50mm（暴雨标准）时，水库需提前预泄，腾出库容应对洪水；枯水期根据降水量观测数据，合理调配水资源，保障生产生活用水。标准确保了不同站点降水数据的可比性，便于水利部门准确计算流域面平均降水量，提高洪水预报精度，降低洪涝灾害损失。2（三）实际应用中的难点与解决方案：如何破解数据共享、区域差异等问题？实际应用中面临两大难点：一是跨部门数据共享不畅，不同行业数据格式不统一；二是山区、偏远地区观测站点稀疏，数据代表性不足。解决方案包括：依托国家气象数据共享平台，统一数据格式，推动气象、农业、水利等部门数据互联互通；在山区、偏远地区增设自动观测站点，结合卫星遥感数据，填补观测空白。同时，加强基层观测人员培训，提升标准执行力度，确保观测数据质量，为各领域应用提供可靠支撑。、与国际标准的衔接：GB/T35228-2017与国际降水量观测标准差异何在？全球化观测背景下的衔接路径分析国际主流降水量观测标准概述：WMO、ISO相关标准的核心要求是什么？1国际上主流的降水量观测标准包括世界气象组织（WMO）《气象仪器和观测方法指南》、国际标准化组织（ISO）《降水量测量》。WMO标准强调观测数据的国际可比性，要求降水量观测精度为0.1mm，推荐使用翻斗式、