地面气温观测资料质量控制方法及其应用研究

发布时间：2020-05-20 04:32

【摘要】：随着地面气象站数量的增多,大量的气象数据随之产生。气象数据作为气象类服务与应用的根本,其质量问题得到了高度重视。因此,对气象数据进行质量控制是必不可少的。现有的质量控制方法大多将观测数据自身的关联作为研究的重点,忽略了环境差异对质量控制算法效果的影响,鉴于此,本文主要从多站联网质量控制层面对质量控制方法进行研究,并分析其在不同环境条件下的逐时气温观测资料的适用情况。主要工作如下：一般的质量控制方法从时间维度或者空间维度对气象观测资料进行质量控制,比较单一,基于此,提出一种基于反距离的加权自回归法,本文定义为AI方法。该方法同时将时间维度及空间维度考虑在内,时间维度上通过自回归法对目标站进行质量控制,空间维度上通过各邻站到目标站距离的权重对目标站进行质量控制,两者有效结合起来,最终实现对具有不同地理条件及台站密度的江苏省四市的质量控制。试验结果表明,AI质量控制方法能够有效地标记出存疑数据,具有较好的质量控制效果；其在不同地区具有不同的表现效果,适用于台站密度高的平原或丘陵地带,对环境较为复杂的地区存在局限性。考虑到气象观测资料中存在白噪声,为了减小或消除其影响,用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)法进行去噪,将信号分解为若干个本征模函数和一个残余量,通过对分解后的本征模函数和残余量重构达到去噪效果,提出了基于EMD的AI质量控制方法,即EMD-AI方法。试验结果表明,经EMD去噪后的气温观测资料用AI方法进行预测,其预测精度及稳定性均有所改善。经EMD改进后的AI方法其质量控制效果有所提高,但其在环境较为复杂的地区存在一定的局限性。从这一角度出发,将空间计量经济学中的空间面板数据(Spatial Panel Data, SPD)方法引入到气象数据质量控制中。利用SPD将空间效应考虑在内的这一特点,同时将气温与相对湿度存在相关性这一点考虑在内,将相对湿度作为气温的解释变量,对观测资料按照空间面板的排列方式排放后进行空间面板数据分析,并同EMD-AI方法进行比较。试验结果表明,SPD方法的质量控制效果较EMD-AI方法而言有了很大的提高；若地形相对简单,台站分布密集,EMD-AI方法是较好的选择；反之,SPD方法是较好的选择。经大量的对比试验,检验了本文提出的多站联网质量控制方法的效果。结果表明这些方法在地面气象观测资料的质量控制中是可行的,相对于其它方法质量控制效果更好,并且不同的方法适用于地理条件各异及台站密度不同的地区。
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P412.11

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本文编号：2672056