【摘要】：隨著地面氣象站數(shù)量的增多,大量的氣象數(shù)據(jù)隨之產(chǎn)生。氣象數(shù)據(jù)作為氣象類服務(wù)與應(yīng)用的根本,其質(zhì)量問題得到了高度重視。因此,對氣象數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制是必不可少的�，F(xiàn)有的質(zhì)量控制方法大多將觀測數(shù)據(jù)自身的關(guān)聯(lián)作為研究的重點,忽略了環(huán)境差異對質(zhì)量控制算法效果的影響,鑒于此,本文主要從多站聯(lián)網(wǎng)質(zhì)量控制層面對質(zhì)量控制方法進行研究,并分析其在不同環(huán)境條件下的逐時氣溫觀測資料的適用情況。主要工作如下：一般的質(zhì)量控制方法從時間維度或者空間維度對氣象觀測資料進行質(zhì)量控制,比較單一,基于此,提出一種基于反距離的加權(quán)自回歸法,本文定義為AI方法。該方法同時將時間維度及空間維度考慮在內(nèi),時間維度上通過自回歸法對目標站進行質(zhì)量控制,空間維度上通過各鄰站到目標站距離的權(quán)重對目標站進行質(zhì)量控制,兩者有效結(jié)合起來,最終實現(xiàn)對具有不同地理條件及臺站密度的江蘇省四市的質(zhì)量控制。試驗結(jié)果表明,AI質(zhì)量控制方法能夠有效地標記出存疑數(shù)據(jù),具有較好的質(zhì)量控制效果；其在不同地區(qū)具有不同的表現(xiàn)效果,適用于臺站密度高的平原或丘陵地帶,對環(huán)境較為復(fù)雜的地區(qū)存在局限性。考慮到氣象觀測資料中存在白噪聲,為了減小或消除其影響,用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)法進行去噪,將信號分解為若干個本征模函數(shù)和一個殘余量,通過對分解后的本征模函數(shù)和殘余量重構(gòu)達到去噪效果,提出了基于EMD的AI質(zhì)量控制方法,即EMD-AI方法。試驗結(jié)果表明,經(jīng)EMD去噪后的氣溫觀測資料用AI方法進行預(yù)測,其預(yù)測精度及穩(wěn)定性均有所改善。經(jīng)EMD改進后的AI方法其質(zhì)量控制效果有所提高,但其在環(huán)境較為復(fù)雜的地區(qū)存在一定的局限性。從這一角度出發(fā),將空間計量經(jīng)濟學(xué)中的空間面板數(shù)據(jù)(Spatial Panel Data, SPD)方法引入到氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制中。利用SPD將空間效應(yīng)考慮在內(nèi)的這一特點,同時將氣溫與相對濕度存在相關(guān)性這一點考慮在內(nèi),將相對濕度作為氣溫的解釋變量,對觀測資料按照空間面板的排列方式排放后進行空間面板數(shù)據(jù)分析,并同EMD-AI方法進行比較。試驗結(jié)果表明,SPD方法的質(zhì)量控制效果較EMD-AI方法而言有了很大的提高；若地形相對簡單,臺站分布密集,EMD-AI方法是較好的選擇；反之,SPD方法是較好的選擇。經(jīng)大量的對比試驗,檢驗了本文提出的多站聯(lián)網(wǎng)質(zhì)量控制方法的效果。結(jié)果表明這些方法在地面氣象觀測資料的質(zhì)量控制中是可行的,相對于其它方法質(zhì)量控制效果更好,并且不同的方法適用于地理條件各異及臺站密度不同的地區(qū)。
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P412.11

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本文編號：2672056