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以中国662个气象台站的2004—2013年逐日平均气温、平均相对湿度、日照时数和气温日较差4个气象要素为研究对象,使用奇异值分解方法来推测缺失气象数据。为降低随机的不利影响,将10年的逐日气象数据做平均。分别采用奇异值分解的相对误差和相似度矩阵来证实气象数据的近似低秩性,并探讨气象要素之间的相关。分析主要的基向量,设计3组推测试验。第1组试验随机选取6个气象台站的数据用于测试,其余台站用于训练,以获得5个最佳的基向量。随机选取每个测试台站的12个观测值,再由所选取的基向量来推测未知值。平均气温、平均相对湿度、日照时数和气温日较差的平均推测误差分别为8.00%、7.83%、17.17%和10.82%。在第2组试验中,随机选取70%的气象台站用于训练,其余气象台站用于验证推测性能。试验结果表明基向量的数目可选为5—15,随着基向量或观测值数量的增加,推测性能也随之改善。第3组试验,根据10个台站1952年下半年的气象观测数据,推测上半年的未观测值,试验结果合理可靠。 相似文献
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在ANUSPLIN薄盘光滑样条插值中,高相关协变量的选取决定了插值结果的精确性。本文选取2017—2019年大雾和霾能见度较差的天气过程,利用183个能见度观测站点对能见度进行插值,引入Himawari-8卫星的通道数据和DEM数据作为协变量对能见度的插值结果进行改进,并对能见度插值结果进行对比分析。研究表明,引入Himawari-8数据和DEM数据作为协变量的能见度插值结果在精度上有显著提高,尤其对雾区和霾区的边界范围和纹理的反演更为准确,基于Himawari-8卫星数据和气象监测站点的观测数据,使用协变量的方法进行能见度插值可以做为能见度监测网格化的一种有效途径。 相似文献
3.
发展了一种同化窗口为1个月的陆面气温推广三维变分资料同化方法,并建立了逐日资料到月平均资料的观测算子.作为对该同化方法的初步检验,以2000年1月中国陆地区域时间分辨率低、空间分辨率较高且在高原地区与台站观测资料比较接近的CRU(Climate Research Unit)月平均陆面气温资料作为观测,以时间分辨率高、空间分辨率较低且在高原地区与台站资料有较大误差的NCEP逐日气温资料作为背景场,采用背景误差协方差矩阵(简称B矩阵)的两种简化对角形式进行同化试验,得到高时空分辨率的格点陆面气温分析场,并进行对比分析和均方根误差检验.结果显示,由两种简化形式得到的逐日资料和月平均资料的质量均得到改善,在我国东南和中部大部分地区与台站观测基本一致,在青藏高原、新疆等台站稀疏地区与地形对应良好,为M-SDGVM模型或其他陆面过程模式高质量陆面气象驱动场的准备提供了一种新的手段.尤其在B矩阵中考虑了方差逐日变化的简化形式所得到的分析场整体上要优于不考虑的,这为最终在B矩阵中考虑协方差(即对推广三维变分同化不作简化)进一步改进同化效果打下了基础. 相似文献
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在反距离加权插值算法的基础上,结合气象上温度随高程的变化,以及各测站垂直方向上温度场与气压场的关系,对国内地面气象观测站的温度数据进行插值算法改进。然后,从搜索半径与距离权重系数的关系,以及参与插值站点数量与距离权重系数的关系两个方面进行试验数据分析,试图找出相对最佳的算法参数和最小的插值误差。最后,将改进的算法应用到温度观测数据的质量控制中。结果表明:改进后的算法可明显改善因近地面逆温造成的插值误差,在台站分布较密集的我国中东部地区,温度质量检验的灵敏度可达到1至5摄氏度。 相似文献
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中国降水量序列均一性分析方法及数据集更新完善 总被引：2，自引：0，他引：2
基于中国气象局国家气象信息中心2012年发布的《中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集（V3.0）》,选取一定空间范围内相关性、数据完整性均较好的邻近站降水资料,构建参考序列,结合标准正态检验和台站历史沿革信息对我国2342个台站年、月降水资料进行均一性检验。采用相关系数权重平均方法和一阶差分方法相结合得到参考序列,以降低因计算方法和邻近站序列长度不一致等引起的参考序列不确定性。最终结果显示：98个台站降水序列存在断点,仅占总站数的4.2%。采用比值法订正上述非均一性的降水序列,订正后的序列在一定程度上消除了人为因素的干扰,部分台站降水量变化趋势（1960-2009年）异常的问题得到改善。 相似文献
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为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集（0.01°×0.01°）,并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数（Corr）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）等作为评估指标来检验插值精度。结果表明：1）ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征;2）4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1 ℃之内占比为90.59%,MAE为0.46 ℃,MRE为1.81%;3）插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。 相似文献
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自动气象站实时资料自动质量控制方法及其应用 总被引：35，自引：0，他引：35
利用气候极值范围检查、内部一致性检查、时间一致性检查、空间一致性检查,对自动气象站的实时资料进行了自动质量控制。为了降低气象要素误检率,还研制了单站大幅降温事件检测方法。应用上述质量控制方法,对湖北省2005年7月—2006年9月共15个月近80个自动气象站数据进行了质量控制,错误检出率为0.48‰。经自动质量控制后,特别是采用基于空间插值方法的空间一致性检查后,实时气象数据质量有较大程度提高。最后分析了错误随时间、项目及台站的分布情况。试验表明,湖北省81站1个时次数据可以在2分钟内完成质量控制,能保证实时业务运行时效。 相似文献
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自动站点雨量数据到格点化雨量数据的插值方法一直在气象业务中有着重要应用,但传统插值法一般只考虑距离对估测点的影响,不能够真实地反应降水的落区分布.利用多普勒雷达资料对雨量插值结果进行校正,可使得插值后的结果较好地反映雷达反射率分布特征,也可以较好地克服反距离加权插值法的尖点问题.经过业务测试检验,基于雷达校正的雨量插值方法效果较为稳定,可以在业务中进行应用. 相似文献
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为了提高气象要素空间化的精度,本文提出通过预先对气象数据进行处理,然后再进行空间化,以比较直接插值与原始数据处理之后再插值的精度的变化。文中采用数据为全国743个常规气象站40 a(1961—2000年)整编气象资料及2005年的常规气象资料;插值方法有反距离加权法(IDW)、克立格法(Kriging)和样条函数法(Spline);数据预处理方法采用距平处理。结果发现:使用IDW、Kriging和spline对平均温度距平进行插值精度比较,发现IDW方法最优;温度距平精度的提高比降水和相对湿度要好;降水距平误差呈现由东向西递增的趋势。由此可见,对气象要素做距平处理可以有效提高插值精度。 相似文献
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Spatial analysis of monthly precipitation in Turkey 总被引：2，自引：1，他引：1
Summary The principal objectives of this paper are to develop and validate an optimum interpolation method for the spatial analysis
of monthly precipitation in Turkey. A two-dimensional optimum interpolation objective analysis scheme has been developed for
the spatial analysis of precipitation. The model is developed for generating statistically optimum interpolation based on
the irregular distribution of meteorological stations. One question that affects the optimum interpolation method and, indeed,
all such techniques, is how many observations should be allowed to influence a given grid point? The method developed in this
paper addresses this question. For the implementation of the method, 52 stations are considered for Turkey, with 30 years
of monthly data at each point. It is observed that each monthly average spatial correlation function shows a monotonically
decreasing pattern based on 15 km interval averages. The method provides high estimation accuracy in dense station locations
such as in northwestern Turkey. Precipitation contour maps obtained by the optimum interpolation method indicate two spatial
trends over Turkey which have not been identified in any previous study.
Received June 24, 1999/Revised April 26, 2000 相似文献
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Precipitation is the most discontinuous atmospheric parameter because of its temporal and spatial variability. Precipitation observations at automatic weather stations (AWSs) show different patterns over different time periods. This paper aims to reconstruct missing data by finding the time periods when precipitation patterns are similar, with a method called the intermittent sliding window period (ISWP) technique—a novel approach to reconstructing the majority of non-continuous missing real-time precipitation data. The ISWP technique is applied to a 1-yr precipitation dataset (January 2015 to January 2016), with a temporal resolution of 1 h, collected at 11 AWSs run by the Indian Meteorological Department in the capital region of Delhi. The acquired dataset has missing precipitation data amounting to 13.66%, of which 90.6% are reconstructed successfully. Furthermore, some traditional estimation algorithms are applied to the reconstructed dataset to estimate the remaining missing values on an hourly basis. The results show that the interpolation of the reconstructed dataset using the ISWP technique exhibits high quality compared with interpolation of the raw dataset. By adopting the ISWP technique, the root-mean-square errors (RMSEs) in the estimation of missing rainfall data—based on the arithmetic mean, multiple linear regression, linear regression, and moving average methods—are reduced by 4.2%, 55.47%, 19.44%, and 9.64%, respectively. However, adopting the ISWP technique with the inverse distance weighted method increases the RMSE by 0.07%, due to the fact that the reconstructed data add a more diverse relation to its neighboring AWSs. 相似文献
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湖北省乡镇温度预报方法初探 总被引：11，自引：2，他引：9
为了提高精细站点温度预报水平,本文在中尺度模式精细化温度预报的基础上,结合MOS分县客观预报结果,采用带海拔高度的距离权重温度插值方法,经过灰色预测模型修正温度预报误差,对湖北省717个四要素自动观测站的72小时内日高低温度进行了精细化预报,并且利用乡镇自动站温度观测进行了检验。结果显示：对于没有历史观测资料的站点,采用此预报方法,预报效果明显高于模式预报结果,基本接近客观预报方法,可以进行业务应用。对湖北的四要素自动观测站温度检验的结果还表明：鄂西北的预报误差最大,江汉平原的预报效果最好;从分月预报情况来看,高低温度都是夏季和初秋预报效果最好,低温预报冬春季预报效果最差,湖北各个区域趋势基本都一致,而高温的预报却没有一致的趋势。 相似文献
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为研究新疆地区气温的空间变异性,以新疆66个国家气象台站1981—2010年月平均气温和30 m空间分辨率DEM数据为基础,采用传统插值法、基于DEM多元线性回归插值和基于DEM修正的空间插值方法对新疆区域气温数据进行栅格化,并分析年平均气温与海拔的相关关系。通过采用反距离权重法(IDW),普通克里格法(Kriging),样条函数法(Spline)和趋势面分析法(Trend)4种空间插值方法对气象要素进行直接插值、气温多元回归模型残差结果插值、基于DEM修正插值对比分析。通过针对插值方法进行基于MAE和RMSIE的交叉验证,结果表明传统插值方法、基于多元线性回归和基于DEM修正4种空间插值精度均为IDWKrigingSplineTrend。反距离权重(IDW)空间插值方法最优,基于DEM修正IDW插值、基于多元线性回归IDW插值与传统IDW插值精度分别是0.039、0.477、1.038,插值结果客观的表达了新疆区域气温随空间梯度的变化趋势。 相似文献
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本文介绍了乌鲁木齐市建成区内5座100 m气象塔地理位置,根据逻辑极值检查、僵值检查、时间一致性检查、空间一致性检查和人工干预检查等组成的一套针对气象塔观测资料的质量控制方法和四点滑动平均插值、要素垂直分布拟合和线性回归方法组成的数据插值方法,对乌鲁木齐市从南至北5座100 m气象塔2012年4月1日至2014年4月30日的资料进行质量控制和数据插值。结果表明:该套方案能很好地找出缺测、错误和可疑的数据,结合人工干预,使得检验结果更为可靠。5座气象塔资料的质量是比较好的,正常数据占总数据的97.17%,其中红光山数据质量最好(正常数据占总数据的99.01%)。非正常数据只是少数情况(占总数据的2.83%),包括缺测和错误数据,其中缺测数据占非正常数据的6.23%(出现在米东和燕南立交),错误数据占非正常数据的93.77%。虚假数据占错误数据的89.99%(大部分为风速、风向),僵值数据占错误数据的5.47%(大部分为气温和湿度).超出逻辑极值数据占错误数据的0.41%(只出现在水塔山气温),不符合一致性数据占错误数据的4.13%(主要为湿度,主要在燕南立交)。利用四点中央插值法、每座气象塔要素垂直分布拟合和不同气象塔之间线性回归方法插值气温和相对湿度的效果较好。 相似文献
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气象场序列几种插补方案的对比试验 总被引：1，自引：0，他引：1
采用基于 Ｅ Ｏ Ｆ Ｓ的主分量回归（ Ｐ Ｃ Ｒ）、 Ｅ Ｏ Ｆ Ｓ迭代法（ Ｉ Ｅ Ｏ Ｆ）和基于主分量典型相关的典型变量回归（ Ｃ Ｖ Ｒ）３ 种不同的统计插补计算方案,对同一区域同一种气象要素序列进行缺测资料的插补试验。结果表明,各种方案插补精度都与参数选择有关,无论缺测站点空间分布类型如何,当缺测点数小于 ６０ ％ 时,３ 种方案均有较好效果,以 Ｃ Ｖ Ｒ 最佳,且随缺测年数增长, Ｃ Ｖ Ｒ 优势更显著。 相似文献
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利用重庆地区1999年和2018年气象数据, 分别采用薄盘光滑样条、协同克里金、普通克里金、反距离加权4种方法, 从年和月两种尺度对气温、降水、太阳总辐射三个要素进行空间插值; 采取交叉验证方法, 用MAE、MRE、RMSE评估插值精度, 确定各要素最优插值方法。结果表明: 气温和太阳总辐射最优插值方法为薄盘光滑样条, 降水为反距离加权; 插值精度上气温、太阳总辐射高值月份优于低值月份, 降水则相反, 但三个要素均表现出年尺度优于月尺度。MRE检验表明, 插值精度为气温>太阳总辐射>降水, 1999年年尺度插值精度分别为1.86%、4.60%、6.87%, 月尺度插值精度分别为2.79%、5.82%、17.42%;2018年太阳总辐射年、月尺度插值精度分别为3.03%、4.88%, 区域站加密后气温、降水年尺度插值精度分别为2.03%、11.20%, 月尺度对应插值精度分别为3.20%、23.14%。 相似文献
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利用1999—2009年安徽省淮河以南地区60个县市站夏季逐日降水资料和安庆市探空站逐日资料,研究了中低层不同风向配置下局地降水与大尺度降水场之间的关系,以3种不同预报对象及相应的预报因子分别采用神经网络和线性回归方法设计6种预报模型对观测资料进行逼近和优化,从而实现空间降尺度.分析对比6种预报模型46站逐日降水量的拟合和预报效果,结果表明:采取相同的预报对象及预报因子的BP神经网络模型在拟合和预报效果上均好于线性回归模型,可见夏季降水场之间以非线性相关为主;神经网络模型预报结果同常用的Cressman插值预报相比,能很好地反映出降水的基本分布及局地特征;预报对象为单站降水序列的神经网络模型在以平原、河流为主要地形的区域预报效果较好,预报对象为REOF主成分的神经网络模型则在山地和丘陵地形区域预报效果较好. 相似文献