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Grade Evaluation of Detection Environment of Meteorological Stations in Beijing
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摘要: 利用1990，1994，2000，2005，2011，2013年夏季北京地区Landsat卫星资料、2009年数字高程资料计算气象站周边景观指标参数，结果表明：土地利用类型、气象站周边景观指数、建筑物高度及天空可视因子等参数能对气象探测环境的结构配置信息以数字化方式呈现。此外，景观指标参数和气象要素相关分析表明：对气温变化影响较大的景观指标参数主要有城镇面积、水体面积、最大斑块指数、最大斑块占城镇面积比例、蔓延度指数、平均分维数和天空可视因子。对绝对湿度影响较大的景观指标参数为城镇面积、水体面积、最大斑块指数、最大斑块占城镇面积比例、蔓延度指数、聚集度指数和天空可视因子。对小风占比影响较大的景观指标参数仅为水体面积、最大斑块指数和最大斑块占城镇面积比例。基于以上统计结果，提出了一套对探测环境进行评估的方法——景观指标评估法。利用该方法对北京市15个国家级地面气象观测站进行评估，结果表明：周围环境对观测资料影响程度最小的站为怀柔站；环境影响最大的站为丰台站、朝阳站。
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关键词:
- 国家级地面气象观测站;
- 探测环境;
- 等级评估
Abstract: With the rapid development of urbanization, meteorological station detection environment is constantly changing. A large number of research results show that the impact of detecting environmental changes on meteorological elements is very obvious, and the spatial representativeness of observations has strong diversity characteristics. Therefore, it is necessary to establish a scientific and reasonable assessment method for the spatial representativeness of observation sites.Using Landsat satellite remote sensing data of 6 selected summers of 1990, 1994, 2000, 2005, 2011, 2013 and digital elevation data in 2009, the landscape indicator parameters around national surface weather observatories in Beijing are calculated and statistical analysis are carried out with observations of national surface meteorological stations. Results show that parameters, such as land use types, landscape indexes around station, building height and sky view factor, etc., can digitally denote the configuration information of the meteorological detection environment.The correlation between landscape indicator parameters and meteorological elements is analyzed. In the study of landscape indicator parameters affecting temperature changes, three high-altitude stations (Foyeding Station, Xiayunling Station and Shangdianzi Station) are used as climate background stations to select advantages and disadvantages of existing indicators. The study shows that main factors which affect the difference of temperature are urban area, water area, largest patch index, largest patch of urban area, contagion index, mean fractal dimension and sky view factor. In the study of response of the landscape indicator parameters to the absolute humidity, the correlation between the absolute humidity and the observed landscape indicator parameters which pass the significance test shows that, among the landscape indicator parameters, urban area, water area, largest patch index, largest patch of urban area, contagion index, mean fractal dimension and sky view factor have good relationship with humidity. But only three landscape indicator parameters have good response correlation with small wind frequency, which are water area, largest patch index and largest patch of urban area. Based on statistical results, a set of preliminary methods for evaluating the detection environment are obtained according to the response intensity of landscape indicator parameters to each element. By classifying different stations and obtaining the effective influence range of site data, the landscape indicator assessment which can detect the environmental impact degree may streamline the assessment.This method is used to evaluate 15 national surface meteorological stations in Beijing. The impact of the surrounding environment is lowest in Huairou Station, followed by Fangshan Station, Changping Station, Miyun Station, Pinggu Station and Yanqing Station. There are two stations with the greatest environmental impacts, namely Fengtai Station and Chaoyang Station. -
图 1 1990年(a)和2013年(b)通州站5 km缓冲区内土地利用类型分布
Fig. 1 Distribution of land use types in 5 km buffer zone of Tongzhou Station in 1990 and 2013
图 2 通州站气温差值与6个景观指标参数拟合
Fig. 2 Relation between temperature difference and six observation landscape indicator parameters at Tongzhou Station
图 3 2009年7月3日、8月3日、8月22日晴天条件下，建筑物高度、天空可视因子与气温拟合结果
Fig. 3 The fitting of building height, sky view factor to temperature in clear sky on 3 Jul, 3 Aug and 22 Aug in 2009
表 1 通州站(5 km缓冲区)景观指标参数
Table 1 Landscape indicator parameters at Tongzhou Station (5 km buffer)
指标 1990年 1994年 2000年 2005年 2011年 2013年 城镇面积/% 24.79 29.29 47.47 54.50 63.60 70.80 林地面积/% 0.04 0.04 0.06 0.04 裸地面积/% 43.53 40.41 1.77 0.02 3.30 4.90 农田面积/% 21.86 17.24 44.83 29.60 6.23 5.44 绿地面积/% 4.69 4.01 14.35 24.40 16.65 水体面积/% 9.81 8.33 1.88 1.62 2.42 2.21 斑块数 967 1976 449 859 754 616 最大斑块指数 12.02 13.64 38.11 45.85 59.17 63.61 平均分维数 1.0597 1.059 1.052 1.0561 1.0553 1.0525 蔓延度指数 37.81 45.40 64.19 60.80 62.20 62.00 景观丰度指数 4 6 6 6 6 5 聚集度指数/% 88.68 84.04 93.46 91.33 92.11 93.47 平均邻近指数 260.25 339.45 416.60 478.90 632.35 1066.72 
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表 2 15个气象站景观指标参数与气温差相关分析
Table 2 Correlations between landscape indicator parameters and temperature difference at 15 stations
气象站 最大斑块指数 平均分维数 蔓延度指数 水体面积 城镇面积 最大斑块占城镇面积比例 海淀站 -0.92 0.83 顺义站 -0.84 延庆站 密云站 朝阳站 北京市观象台 0.83 0.98 0.84 石景山站 0.94 0.94 0.98 0.95 丰台站 0.90 0.90 0.90 大兴站 房山站 昌平站 0.86 -0.97 0.92 门头沟站 0.92 0.91 0.91 0.93 平谷站 -0.85 通州站 0.90 -0.87 0.87 -0.86 0.94 0.88
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表 3 15个气象站景观指标参数与绝对湿度相关分析
Table 3 Correlations of landscape indicator parameters to humidity at 15 stations
缓冲区 最大斑块指数 蔓延度指数 聚集度 水体面积 城镇面积 最大斑块占城镇面积比例 海淀站 0.94 顺义站 延庆站 -0.89 密云站 -0.89 -0.97 朝阳站 北京市观象台 -0.81 石景山站 -0.83 -0.82 丰台站 大兴站 -0.88 -0.82 -0.85 -0.88 房山站 昌平站 -0.90 -0.84 0.86 -0.92 -0.87 门头沟站 -0.91 -0.87 -0.91 -0.91 平谷站 通州站 -0.86 -0.87 -0.96 0.90 -0.84 -0.86
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表 4 15个气象站景观指标参数与小风占比相关分析
Table 4 Correlations of landscape indicator parameters to the ratio of low wind at 15 stations
缓冲区 最大斑块指数 蔓延度指数 景观丰度 水体面积 城镇面积 最大斑块占城镇面积比例 海淀站 顺义站 延庆站 0.82 0.76 0.82 密云站 0.80 朝阳站 北京市观象台 0.80 0.79 0.82 石景山站 0.77 0.72 0.77 丰台站 0.87 大兴站 房山站 0.79 0.76 0.79 昌平站 0.74 -0.72 门头沟站 0.73 0.75 0.78 0.81 0.73 平谷站 通州站 -0.85 -0.70 0.86 怀柔站 0.71 0.77 0.71 0.73
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表 5 影响气温、绝对湿度、小风占比的景观指标参数响应强度
Table 5 The response intensity of landscape indicator parameters affecting temperature, humidity and small wind frequency
参数 气温 绝对湿度 小风占比 城镇面积 6 4 6 水体面积 3 3 最大斑块指数 5 5 8 最大斑块占城镇面积比例 5 4 6 蔓延度指数 5 5 平均分维数 3 聚集度 5 天空可视因子 5 5
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表 6 4种方法评估北京15个气象站观测环境对观测资料影响
Table 6 The environment impact on observations of 15 stations in Beijing by four assessment methods
气象站 景观指标评估法 人口数量划分法 卫星图像评估法 卫星资料评估法 怀柔站 很小 小 小 很小 房山站 小 大 很大 小 昌平站 小 很大 很大 很大 密云站 小 中 小 中 平谷站 小 中 大 中 延庆站 中 中 中 中 石景山站 中 大 很小 小 门头沟站 中 中 中 大 顺义站 大 大 很大 中 北京市观象台 大 小 很大 大 海淀站 大 很大 很大 大 通州站 大 很大 大 很大 大兴站 大 很大 小 很大 朝阳站 很大 很大 小 大 丰台站 很大 很大 很大 很大
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图(3) / 表(6)
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