摘要
本发明公开了一种基于复杂地形的地面气温质量控制方法,首先,构建复杂地形相关指数,用以衡量站点间的复杂地形相关性,并从气温数据相关性和站点复杂地形相关性两个角度衡量临近站与目标站的相关性,通过聚类算法筛选相关性高的站点作为参考站;然后,使用距离、余弦相似度和复杂地形相关指数共同构建权重指标,通过粒子群优化算法对模型中的平滑参数进行优化,利用预测模型对气温观测值进行回归预测;最后,将预测值与目标站观测值进行对比,识别出观测数据中的异常值。该方法弥补了传统多站质量控制方法在复杂地形区域质量控制效果不佳的不足,能有效识别可疑气温数据并标记,进一步提高了复杂地形下地面气温资料的准确性和完整性。
技术关键词
站点
粒子群优化算法
指数
序列
数据
地面
构建预测模型
因子
指标
标记
粗糙度
聚类算法
预测误差
参数
气象站
速度
资料
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