第２期气象水文海洋仪器No．２２０２３年６月Meteorological,HydrologicalandMarineInstrumentsJun．２０２３收稿日期:２０２２Ｇ０４Ｇ２０．基金项目:江苏省气象局面上科研项目(KM２０２１０４)资助．作者简介:尹立(１９９２),男,硕士研究生．主要从事气象数据监测、数据挖掘和机器学习等技术研究工作．β射线法大气颗粒物监测仪常见数据异常现象故障分析尹立,乔贺,徐进,周红根,王大鹏,张逸扬(江苏省气象探测中心,南京２１００４１)摘要:为了提高大气颗粒物数据观测质量,缩短颗粒物浓度异常数据出现时间,文章对β射线法大气颗粒物监测仪监测出的异常数据进行分类研究,并针对常见的观测数据异常现象如颗粒物浓度值突破最大允许值或最小允许值、数据“倒挂”,以及数据不正常波动等,分析对应的故障原因,为总结故障排除方法提供依据.关键词:大气颗粒物;数据异常;数据“倒挂”;故障分析中图分类号:P４１５．１＋３文献标识码:B文章编号:１００６Ｇ００９X(２０２３)０２Ｇ０１２６Ｇ０２FaultanalysisofcommondataanomaliesofβＧrayatmosphericparticulatemattermonitorYinLi,QiaoHe,XuJin,ZhouHonggen,WangDapeng,ZhangYiyang(JiangsuMeteorologicalDetectionCenter,Nanjing２１００４１)Abstract:Inordertoimprovethedataobservationqualityofatmosphericparticulatematterandshortentheoccurrencetimeofanomalydataregardingtheparticleconcentration,thispaperclassifiesandstudiestheanomalydatameasuredbyβＧrayatmosphericparticulatemattermonitor．Asfortheanomalyphenomenaofcommonobservationdata,suchastheconcentrationofparticlesexceedingthemaximumorminimumpermittedvalue,data“inversion”andirregularvariationofdata,italsoanalyzesthecorrespondingfaultcauses,providingbasisforthesummarizationoftroubleshootingmethods．Keywords:atmosphericparticles;dataanomaly;datainversion;faultanalysis０引言随着中国对气候变化和生态环境重视程度的不断提高,大气成分观测已经成为气象工作的一项重要内容.大气颗粒物浓度直接影响着空气质量,提升大气颗粒物观测数据质量具有非常重要的现实意义[１].当大气相对湿度高及空气流动性差时,大气颗粒物监测仪监测出的颗粒物质量浓度数据容易产生“倒挂”现象[２].为此文章通过分析颗粒物质量浓度数据,研判大气颗粒物监测仪是否发生故障并及时修复故障,可以提升大气颗粒物观测数据质量,保...
