地面气象资料序列是气候分析和气候变化研究的重要基础资料。随着科技发展，观测系统的自动化程度不断提高，更新换代不可避免，由此产生的仪器技术特性和测量方法的变化，往往使资料序列产生差异，随着自动化进程加快，这种差异引起人们的广泛关注。

进入21世纪后，我国开始大范围推广使用自动气象站 (以下简称自动站)，以代替原有人工观测系统。国内外学者对于不同观测系统或不同观测仪器所测量的气温进行了深入研究^[1]，为不同观测系统气温资料的连续使用提供了参考。我国自动站投入业务运行后，作为新型地面观测系统，许多机构和研究人员一方面非常重视其数据质量控制^[2-6]，另一方面也非常关注该系统与人工观测系统的差异^[7-12]。其中，王颖等^[8]对2001—2005年我国700个自动站人工平行观测期间的数据进行分析，结果表明：自动观测与人工观测各气象要素均存在一定差异，但大部分差异均在自动站误差允许范围内；王宝鉴等^[10]对兰州两种观测系统进行对比分析，认为气温、本站气压、水汽压、相对湿度及320 cm地温等要素观测差异较小；余君等^[11]选取全国17个具有代表性站点的自动站与人工站相对湿度进行比较, 认为两者之间有一定的系统偏差，且自动观测存在偏干的情况，在相对湿润地区，这一现象更明显。

湿度是气象观测中重要的气象要素之一，自动观测系统代替人工观测系统后，其观测原理、标校方法与人工观测系统完全不同，为此开展两种观测系统湿度差异的研究，特别是对长年代序列连续性的研究就非常重要。本文利用湖北省自动观测与人工观测资料，对比分析两种观测系统相对湿度、水汽压等要素的差异，并利用4个国家基准气候站 (以下简称基准站)2003—2011年自动观测和同期人工观测资料，详细统计4个基准站9年内每次更换温湿度传感器对相对湿度、水汽压记录的影响情况。

本文所用资料包括湖北省各观测站1991—2012年逐月水汽压、相对湿度平均值以及1971—2000年平均值; 湖北省恩施、麻城、钟祥和郧西4个基准站2003—2011年人工观测和自动观测的逐日相对湿度和水汽压及4个基准站温湿度传感器更换时间等元数据信息。

对于相对湿度、水汽压自动观测与人工观测差异的分析评估，选取较长时间序列自动观测记录的38个站 (分别从2001，2003，2004年开始有自动观测，其中包括4个基准站) 作为被检站。每个被检站选取3个邻近站，其选取原则是以被检站为圆心、以100 km为半径范围内、拔海高度差小于500 m且与被检站要素相关系数最大的3个站。

2001年湖北省开始进行完整、正式的自动观测，为了剔除多年平均值中既有人工观测又有自动观测的不一致性，采用全人工观测时段 (即1971—2000年) 作为30年平均值的计算时段。至2012年，由于湖北省大部分站的自动观测时间不到10年，如果直接采用并进行分析，则自动观测序列太短，代表性较差，因此本文采用月时间尺度的资料进行分析，为消除年变化的影响，相对湿度和水汽压采用月距平值。

上述资料均为经过省级数据质量控制的归档数据文件。

对于长年代序列，采用平均值和方差的显著性检验方法，分析自动观测与人工观测相对湿度记录是否存在显著性差异。统计检验方法参照文献[13]。

更换温湿度传感器对湿度记录造成的影响，采用跳变量来分析。根据观测站更换仪器信息，筛选出更换温湿度传感器记录，分别统计人工观测与自动观测相对湿度、水汽压日平均值的差值，然后计算更换前、后 (不含更换当日)5 d差值的平均值，再取绝对值，即

(1)

式 (1) 中，Δ为跳变量，表示更换温湿度传感器后，相对湿度 (或水汽压) 的跳变幅度，其值越大，表示该次温湿度传感器更换对观测记录的影响越大；D为相对湿度 (或水汽压) 人工观测与自动观测日平均值的差值；i表示日序，其中i=0表示传感器更换当日。Δ的大小可表示更换温湿度传感器对各个要素影响程度，可以认为在自动观测传感器更换前后5 d之内，人工观测气象要素发生非天气气候原因造成的人为影响可能性很低。

根据自动站检定规程，温度传感器检定周期为2年，湿度传感器检定周期为1年，由于目前自动站使用的是温度、湿度测量为一体的HMP45D温湿度传感器，故大多每年检定1次。对于温度和湿度均以被检温度或湿度传感器在所选温度或湿度检定点上的示值误差均满足技术要求时，才确定为合格，发给检定证书。其中，气温计量性能要求最大允许误差为±0.2℃；湿度计量性能要求最大允许误差在相对湿度不大于80%时为±4%，相对湿度大于80%时为±8%。这种由于检定规程对示值误差的最大允许值，自动站各要素传感器检定结果的不确定度^[14]，会带来湿度测量值的不连续。

对湿度参量作自动观测与人工观测不同序列的均一性分析，可以得到温湿度传感器更换对相对湿度和水汽压记录的影响。将整个序列 (1991年1月—2012年12月) 分成2个时间段，第1时间段为全人工观测，序列的开始时间相同，均为1991年1月，而结束时间有所不同 (其中，武汉等17个站结束时间为2001年12月，恩施等17个站结束时间为2003年12月，郧西等4个站结束时间为2004年12月)；剩余序列为第2时间段，即全部为自动观测。分段分析38个站相对湿度和水汽压逐月距平值与邻近站的相关系数。

首先统计第1时间段38个被检站相对湿度逐月距平值分别与其邻近站的相关系数，共114个，再求取114个相关系数的平均值R₁，R₁=0.87。同样，统计第2时间段相关系数的平均值R₂，R₂=0.83。两个时间段的相关系数均达到0.01显著性水平。尽管第1时间段和第2时间段相关系数相差很小，但第2时间段绝大部分相关系数小于第1时间段，除2个站外，被检站与对应邻近站人工观测与自动观测序列相关系数差值大于0(图 1)。即开展自动观测后，与邻近站的相关性有所减小。

图 1

图 1. 被检站与对应邻近站人工观测与自动观测序列相关系数差值 Fig 1. The correlation coefficient difference of checked stations and their adjacent stations between manual and automatic observed sequences

按照上述相对湿度的统计方法，计算出水汽压的R₁=0.94，R₂=0.79，水汽压与相对湿度的结论相似，除个别站外，第2时间段的相关系数比第1时间段减小更为明显，且减小的幅度均高于相对湿度。说明相对湿度和水汽压在人工观测转为自动观测后，与邻近站相关系数呈减小趋势。

平均值和方差显著性检验序列为1991年1月—2012年12月，按2.1.1的方法对序列进行时间分段，即人工观测与自动观测两个时间序列。显著性检验的数据序列分为两类，一是单站逐月距平序列，二是被检站与邻近站的逐月距平差值。界定被检站与邻近站差值显著性检验未通过的标准是3个邻近站中有2个及以上未通过，即认为被检站未通过显著性检验。根据该标准，统计湖北省38个被检站的相对湿度和水汽压月距平、月距平差值的平均值和方差，显著性水平取为0.05，人工观测与自动观测两个时间序列未通过显著性检验的站数如表 1所示。

表 1

表 1 相对湿度、水汽压未通过显著性检验的站数 Table 1 The number of stations of relative humidity, water vapor pressure failed to pass the significant test 要素 单站序列 与邻近站差值序列 平均值 方差 平均值 方差 相对湿度 4 0 29 35 水汽压 22 17 28 37

表 1 相对湿度、水汽压未通过显著性检验的站数 Table 1 The number of stations of relative humidity, water vapor pressure failed to pass the significant test

由表 1可知，对于单站序列而言，相对湿度在人工观测与自动观测两个时间段的平均值和方差显著性差异不明显，仅有4个站平均值存在显著性差异；但水汽压的平均值和方差显著性差异较为明显，其中水汽压的平均值、方差分别有58%和45%的站未通过显著性检验。

对于与邻近站的差值序列，相对湿度和水汽压的平均值有74%以上的站未通过显著性检验，方差显著性检验未通过率达92%以上。说明相对湿度和水汽压在人工观测转为自动观测后，与邻近站的差值变化明显。

麻城站为基准站，该站2004年正式采用自动观测后，同时保留人工观测。邻近的黄冈站从2008年才开始进行自动观测，这样可比较麻城站在自动观测后的影响。首先，进行两站全人工观测资料的分析，图 2给出了麻城站与黄冈站2004年1月—2007年12月水汽压距平差值，两站同期人工观测资料距平差值无显著性差异；结合2.1.2的显著性检验分析，麻城站2004年开展自动观测后，无论是与本站人工观测资料相比，还是与邻近黄冈站人工观测资料相比 (图 3)，两站水汽压距平差值均有显著性差异。所以，观测方法的改变是造成这种显著性差异的主要原因，而温湿度传感器不同检定示值误差加剧了这种差异。

图 2

图 2. 2004—2007年麻城站与黄冈站人工观测水汽压月距平差值分布 Fig 2. The monthly anomaly difference of the manual observed water vapor pressure between Macheng Station and Huanggang Station during 2004—2007

图 3

图 3. 2004—2007年麻城站自动观测与人工观测水汽压月距平差值分布 Fig 3. The monthly anomaly difference of water vapor pressure between the automatic and manual observation at Macheng Station during 2004—2007

为进一步说明与邻近站差值的变化情况，选取仙桃站 (2003年开始自动观测) 与天门、汉川和潜江3个邻近站，给出相对湿度、水汽压逐月距平值差异变化 (图 4)。

图 4

图 4. 1991—2012年仙桃站与邻近站相对湿度、水汽压月距平差值分布 Fig 4. The monthly anomaly difference of water pressure and relative humidity between Xiantao Station and its adjacent stations during 1991—2012

由图 4可知，仙桃站从2003年开展自动观测后，与1991—2002年人工观测相比，其相对湿度、水汽压与3个邻近站月距平差值发生了显著变化。其中，仙桃站与潜江站1991—2002年相对湿度月距平差值为-4.6%~4.9%，水汽压为-0.7~0.7 hPa，而2003年以后相对湿度月距平差值为-12.7%~8.8%，水汽压为-3.7~3.9 hPa。由此可见，开展自动观测后，仙桃站的相对湿度、水汽压与潜江站月距平差值的变化幅度增加明显。另外，汉川、天门两邻近站也有类似结果。

基准站采用自动观测后，为进行对比分析，人工观测仍然保留。湖北省4个基准站在2003—2011年自动站和人工站同时观测。为此，利用4个基准站的自动站温湿度传感器更换元数据信息，按式 (1)，计算湿度参量的跳变量 (表 2)，本文将相对湿度跳变量不小于2%或水汽压跳变量不小于0.5 hPa视为产生跳变。由于处在同一观测环境中且前后只有10 d的时间，如更换传感器后，湿度参量发生明显跳变，即可基本判定该跳变为更换温湿度传感器所致。

表 2

表 2 更换温湿度传感器引起相对湿度和水汽压记录的跳变量 Table 2 The jumping value of relative humidity and water vapor pressure caused by the replacement of temperature-humidity sensor 站名 更换时间 相对湿度跳变量/% 水汽压跳变量/hPa 郧西站 2007-06-28 5.4 1.88 2007-07-25 0.0 0.55 2009-06-28 3.2 1.36 2011-06-21 5.0 1.52 恩施站 2003-03-18 1.1 0.07 2003-10-27 8.5 1.42 2004-04-15 1.8 0.02 2006-10-31 4.9 0.51 2007-02-09 1.7 0.14 2007-05-15 0.6 0.09 2007-06-18 0.8 0.37 2009-02-16 4.4 1.00 2009-05-18 1.8 0.06 2010-02-03 2.0 0.08 2011-05-17 3.0 0.98 钟祥站 2004-11-06 6.7 1.18 2006-11-04 4.5 1.16 2006-12-27 7.3 0.75 2007-06-14 2.2 0.78 2008-10-28 1.6 0.34 2009-03-26 5.8 0.68 2011-12-08 2.8 0.26 麻城站 2005-05-13 6.8 1.93 2006-08-30 0.1 0.52 2007-04-21 1.0 0.12 2009-04-21 4.0 0.68 2010-07-23 4.6 1.70 2011-04-15 2.6 0.64

表 2 更换温湿度传感器引起相对湿度和水汽压记录的跳变量 Table 2 The jumping value of relative humidity and water vapor pressure caused by the replacement of temperature-humidity sensor

2003—2011年4个基准站共有28站次更换过温湿度传感器，每站平均约9个月更换1次。由表 2可知，相对湿度有18站次跳变量超过2%，水汽压也有18站次跳变量超过0.5 hPa，发生率均为64%；其中相对湿度平均跳变量为3.4%，最大达8.5%；水汽压平均跳变量为0.74 hPa，最大达1.93 hPa。有2站次相对湿度跳变量分别为0.0%和0.1%，而水汽压跳变量在0.5 hPa以上；2站次相对湿度跳变量在2.0%以上，而水汽压跳变量在0.5 hPa以下，这种跳变的不同步，可能与温湿度传感器更换前后气温检定示值误差存在不连续有关。温湿度传感器的更换，对水汽压的影响更为复杂。

为了直观地分析湿度传感器更换对相对湿度、水汽压的影响，给出钟祥站2006年7月1日—2007年7月31日2个要素逐日平均差值随时间变化曲线 (图 5和图 6)。

图 5

图 5. 2006年7月—2007年7月钟祥站相对湿度日平均差值变化 Fig 5. The daily change of relative humidity on average difference at Zhongxiang Staion from July 2006 to July 2007

图 6

图 6. 2006年7月—2007年7月钟祥站水汽压日平均差值变化 Fig 6. The daily change of water vapor pressure on average difference at Zhongxiang Sation from July 2006 to July 2007

图 5和图 6中点A，B，C分别表示2006年11月4日、2006年12月27日和2007年6月14日，为温湿度传感器更换日。由图 5和图 6可以看出，每次更换温湿度传感器都会造成相对湿度、水汽压日平均值自动观测与人工观测差值的跳变。而在其他时间，自动观测和人工观测的差值变化较为稳定。

根据文献[15]，人工观测湿度是采用两支相同型号的温度表进行，一支为干球温度表，另外一支为缠裹了湿纱布的湿球温度表。由于采用干湿温度表测量湿度较为稳定，所以与邻近站的差值也比较稳定。而自动站温湿度传感器是直接测量相对湿度，水汽压、露点温度等通过相对湿度和气温计算得到，故相对湿度测量的准确性和稳定性还影响到水汽压、露点温度等湿度要素的准确性和稳定性。

通过对4个基准站28次温湿度传感器更换的影响评估表明，因温湿度传感器检定示值误差不同，更换传感器导致湿度参量产生跳变可能性较大，这样就会引起相关参量的变化幅度增大，即方差变大，导致与邻近站差值的变化更为剧烈，进而使得与邻近站差值的方差增加，即方差差异显著。所以，自动观测与人工观测序列在平均值和方差差异不仅是观测方法改变造成的，温湿度传感器的检定示值误差也是加剧这种显著性差异的重要因素。当然传感器测量性能漂移也会对湿度测量的准确性和稳定性造成影响，这种影响更难处理。

由2.2节分析可知，4个基准站9年28次温湿度传感器的更换过程中，有超过60%的更换过程造成相对湿度2%的跳变和水汽压0.5 hPa的跳变，其中相对湿度5%跳变的站次占1/4。由此可见，更换温湿度传感器对相对湿度和水汽压观测记录有较大影响。

跳变主要是由温湿度传感器存在的检定示值误差造成的，目前，在自动站检定规程中，只要各检定点上的示值误差在计量性能要求的最大允许误差范围内，则认为传感器检定合格，这些示值误差并不参与到自动站采集计算中。若传感器更换前后，刚好一个为正示值误差，另一个为负示值误差，则这种由于示值误差引起的测量值就会出现跳变，相对湿度最大跳变可达到8%~16%。往往更换前后的两支传感器在各检定点示值误差相同的概率较小，故更换传感器后，观测记录发生跳变的可能性较高。同时，湿度传感器与温度传感器为一体，两者为同时更换，气温传感器检定示值误差的前后不连续，也会造成水汽压前后不连续。

本文利用自动观测与人工观测资料，对比分析两种观测系统相对湿度、水汽压序列存在的差异，利用4个基准站自动和人工同期观测资料，分析每次更换温湿度传感器对相对湿度、水汽压记录的影响情况，得到如下结论：

1) 对比自动观测与人工观测序列，被检站与对应邻近站相对湿度、水汽压的相关系数呈减小趋势，其中水汽压减小程度更为明显，两种观测差值的平均值和方差差异显著。

2) 温湿度传感器的更换会对相对湿度、水汽压观测记录产生一定跳变，记录的跳变比例达64%，其中, 相对湿度平均跳变量为3.4%，最大达8.5%；水汽压平均跳变量为0.74 hPa，最大达1.93 hPa，保留部分基准站人工对比观测是资料均一性分析的重要基础。

观测方法的改变是引起自动观测与人工观测相对湿度、水汽压差值显著性差异的主要原因，温湿度传感器的检定示值误差是加剧这种差异的重要因素。为此，建议气象站在更换温湿度传感器时，以选用和拟被更换的传感器检定示值误差相差较小的传感器为宜；在自动站观测和数据加工处理业务系统软件中，增加检定示值误差订正程序，以抵消检定示值误差对湿度参量测量的影响，减小乃至消除对于长年代序列的非均一性潜在风险，进一步完善自动站检定规程，并使之与日常观测业务有机衔接。