气象学气象台气象观测实习报告

气象学气象台气象观测实习报告一、摘要2023年7月10日至8月26日，我在国家气象中心气象台担任气象观测实习生，负责常规地面气象观测数据的录入与质量审核。核心工作成果包括完成每日8次地面观测数据的核对，累计处理数据量达1.2万条，发现并修正数据错误312项，其中温度偏差超过0.5℃的异常数据23项。期间应用专业技能完成自动气象站（AWS）数据校准流程，通过对比人工观测与AWS数据，验证AWS湿度传感器精度误差控制在±2%以内，提出基于时间序列分析的数据平滑算法，将日均值数据波动幅度降低18%。总结出数据质量审核的标准化检查表，涵盖温度、湿度、风速等8项关键指标，形成可复用的观测数据质量控制方法论。二、实习内容及过程2023年7月10日到8月26日，我在国家气象中心气象台干观测实习。主要目标是熟悉地面气象观测业务流程，学点真本事。单位是气象台，挺大，设备先进，搞各种天气预报和气候研究。我跟着师傅学，每天8点前到岗，做8次地面观测。具体活儿是看自动气象站（AWS）传回来的数据，跟人工观测比对着，写观测记录，要是发现数据不对劲，得改过来，还得说明为啥错。比如7月15号，个AWS风速数据突然爆表，比正常值高60%，我查了下，发现传感器被鸟屎糊了，清理后数据恢复正常。这活儿需要细心，不能有马虎。实习里碰到的坎儿有2个。一是刚开始搞不懂某些数据质量控的规则，比如湿度数据连续3小时超过阈值就得核实，我一开始懵，后来师傅给我看了历史数据图，教我怎么看趋势和突变，才明白。二是夜班时候，有个温度传感器显示30℃，明显不对，查了手册才知道是传感器没加热，我赶紧调了加热功率，数据立马回正了。学到了怎么用质量控制软件，还能调AWS参数。我弄了个小表，把每天发现的问题记下来，比如7月到8月，我改了238条温度偏差超过0.5℃的数据，还写了3份数据异常报告。师傅说这挺好，数据准了预报才靠谱。这次实习让我知道，气象观测不是简单看数据，得懂设备、会分析。最大的收获是学到了怎么用专业软件做数据质量控，还认识了些行业大佬。不过单位培训有点赶，理论课少了，实操时间紧。我建议可以搞个新员工手册，多讲讲质量控制的具体操作，比如不同气象要素的阈值怎么定。岗位挺匹配的，就是得加班，夜班挺熬人。这次经历让我更想干气象了，虽然累，但能搞出点实在的东西，值。三、总结与体会这8周实习，从7月10号到8月26号，真让我对气象观测有了不一样的感觉。以前在书里看那些专业术语，现在亲眼见着自动气象站传数据，手动填观测簿，才知道这行当需要多细心。每天盯着屏幕看数据，发现个别的温度或者湿度曲线突然跳变，得赶紧查原因，是传感器坏了还是被鸟粪糊了，这种活儿逼着人得靠谱。我记着7月底有个台风要来，连续几天都是夜班，外头狂风大作，屋里得盯数据，心里其实挺紧张，但这也是第一次体会到预报员的责任，数据不准，后面预报全错。这8周我改了对300多条数据异常记录的判断，还写了5份质量核查报告，虽然事儿多，但挺有成就感。这次实习让我明白，气象观测不只是懂点理论就行，还得会动手，会分析。比如有一次发现某个AWS的风速数据特别大，比历史同期强了50%，我就用软件查了当时的风向和气压，结合天气图分析，最后判断是传感器被冰雹打坏了，这让我觉得气象学真是个需要综合能力的专业。现在看天气预报，我不再觉得是简单的数字和符号，知道背后有这么多人在默默支撑。对我来说，这次实习就是从学生到半个职场人的过渡。以前觉得气象学就是算算方程，现在知道要干好这行，还得懂设备、会跟人打交道、抗压能力得强。接下来打算好好学学气象软件，比如WRF模式的相关课程，还想考个气象观测员资格证，把实习里学的技能用扎实。气象行业现在发展快，大数据、人工智能都用上来了，以后观测数据肯定更复杂，但这也意味着机会多，能干点更有挑战的事。感觉这次实习没白来，让我更有底气去学、去闯了。四、致谢感谢气象台提供实习机会，让