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气象数据融合性统计比较分析.doc


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气象数据融合性统计比较分析
摘 要:气象数据的记录早期都是人工进行观测并记录而获得的。随着计算机技术的发展、自动化水平的提高,部分气象观测站点的气象数据逐渐开始应用仪器自动记录气象观测数据,如何将双套站的两套数据融合成一套数据成为气象站业务投入前必须解决的问题。文章利用安徽气象局祁门站由A,B两套仪器测得的气温观测数据,在对数据进行有效的预处理之后,提出了3种融合数据算法:一是基于空间一致性的主备法;二是基于数据的滑动方差和标准差,对数据赋以不同权重的权重法;三是基于差值订正的合成法。将其进行分析和评估并比较融合效果,结果表明,3种算法都是合理的,融合值基本可以反映真实的情况。
关键词:气象;滑动方差;空间一致性;数据融合
1 我国自动气象站发展概述
我国是世界上气候变化较大的地区之一,为了对极端天气进行提前预防和抵御,中国气象局大力采取一系列措施,推动和促进大气监测自动化快速发展[1]。从1999年我国自行研发第一批自动气象站开始,到现在已有30 000多个自动气象站,在很大程度上增加了地面气象观测资料的时间密度并提高了观测数据的精确度[2]。随着气象科技的发展,双套自动气象站建成并已投入使用。双套自动站的建设工作是在原有自动气象站的基础上,再建设一套新型自动气象观测设备,从而取消人工对比观测,实现双套自动观测数据的对比观测,在一定程度上解放了观测员,推动了气象现代化的进程[3-4]。
在双套自动气象站出现的同时,问题也随之而来。双套站拥有A,B两套仪器,每套仪器各测出一套数据,许多服务只需要一套观测数据进行分析处理即可,因此,如何将A,B两套仪器的观测数据融合为一组数据成为自动气象站亟需解决的问题[5-6]。本研究利用安徽气象局祁门站由A,B两套仪器测得的气温观测数据,对原始数据进行有效处理后,利用基于空间一致性的主备法,基于数据的滑动方差和标准差,对数据赋以不同权重的权重法,基于差值订正的合成法气象数据进行融合。分别将3种方法的融合结果与安徽气象局祁门站观测数据进行比较,对其进行分析和评估[7-8],并比较3种方法的融合效果,得出结论。
2 算法简介
2.1 主备法
主备法的思想为当两套观测数据偏差在最大许可范围之内,将其中一套仪器作为主站,另一套作为备用站;当数据差值异常时,利用空间一致性判断,用对应的数据替换异常值。
3 算法结果与评估
本研究使用的数据是祁门双套站2016年1—5月的数据,涉及气温、地温、气压、蒸发量等多个要素,以及同时期周边4个台站(休宁站、黟县站、歙县站、屯溪站)的气象数据资料,和祁门站的人工检测气象数据,如表1所示。
图1—5为3种算法5种方法,合成法的融合结果、以A为主站的融合结果、以B为主站的融合结果、基于滑动方差的融合结果、基于滑动标准差的融合结果与观测值的差值的比较。
由图1和图2可以直观地看出,主备法差值的波动程度最大,由算法公式可以看出,主备法的精确度为0.10,合成法的精确度为0.05,而权重法的精确度最高。所以并不能从超差率就断言哪个算法最好。主备法的超差率最小的原因在于A,B两站的观测数据相差较小,在±0.4内,A,B两站与本站观测数据相差较大,若A数据与观测值相差0

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  • 上传人李十儿
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  • 时间2022-05-19