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一种精细化的海洋浮标数据质量控制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对海洋浮标数据获取特点及常见数据错情,本文提出了一种精细化的海洋浮标温盐数据质量控制方法。通过范围检验、尖峰检验、莱因达准则等六个步骤实现浮标数据质量控制,其创新性在于有效集成了多种质量检验法,并且研究了一种融合传统尖峰检验与莱因达准则的质量检验新方法;并以中国近海观测研究网络黄、东海站浮标温盐观测数据为例,验证了本方法的有效性和适用性。该方法可广泛用于海洋浮标温盐观测数据的质量控制,识别出长时间序列数据的异常值。经过本方法质控后的浮标观测数据对于海洋科学研究、海洋气象预报、海洋灾害预警以及渔业发展等具有重要意义。 相似文献
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准确有效的数据是开展各项海洋科学研究的基础和前提。与传统采样监测流程不同,海洋浮标在线监测从样品采集到数据结果完全实现自动化,数据质量控制的重点也不再聚焦于样品采集和分析测试阶段。文章选用浙江近年的浮标监测数据,结合浮标监测特点,从浮体稳定性、仪器设备校准、系统运行维护、数据传输接收、比对监测和异常值判定等关键环节,对浙江近岸海洋浮标监测数据质量控制体系进行设计,重点聚焦异常值判定和比对监测;建立质量控制方法库,提出浮标数据质量控制的有效、可信和相对准确3个层级的异常值判定规则,具有首创性,其中第一层为去除明显的故障值、异常值和离群值等无效数据后得到的有效数据集,第二层是经方法库选取合适的质控方法处理后得到的可信数据集,第三层是根据现场比对监测结果验证后的相对准确数据集。以浙江海洋浮标监测数据为基础提出的浮标监测数据质量控制体系的设计思路和方法,将有助于整体提升浙江近岸海域浮标在线监测数据质量,可为全国海洋浮标监测数据质量控制以及相关数据质量控制提供参考。 相似文献
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采用2010—2017年南海5个浮标波高观测资料和中国气象局热带气旋最佳路径集中的热带气旋参数, 基于前馈型误差反向传播(Forward Feedback Back Propagation, FFBP)神经网络(Artificial Neural Network, ANN)方法, 分别建立了各浮标站的台风浪高快速计算模型。研究显示, 基于热带气旋中心坐标、中心最低气压、近中心最大风速、热带气旋中心与浮标之间的距离和方位4个参数建立的神经网络模型经反复训练后, 模型输出结果可以很好地拟合观测数据, 各浮标有效波高计算值与观测值的均方根误差小于0.3m, 平均相对误差为5.78%~7.23%, 相关系数大于0.9, 属高度相关。独立测试结果显示, “山竹”( 国际编号: 1822)影响期间有效波高最大值的神经网络模型预报结果与观测值基本吻合, 相对误差为-31.06%~0.98%, 但计算的最大值出现时间和观测情况不完全一致。该计算方法可应用于热带气旋影响期间的有效波高最大值计算, 因而在海洋工程领域和海洋预报领域具有应用前景。 相似文献
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基于背景误差分析中的观测法,利用Jason-1卫星高度计沿轨有效波高数据并结合Wave Watch Ⅲ海浪模式预报结果,进行北印度洋海域海浪背景误差分析,得到海浪场背景误差方差和各向同性假设下背景误差相关长度的时空分布特征。按经验函数拟合该海域有效波高背景误差协方差时总残差平方和最小的原则给出了更为适用于该海域的描述公式。在上述工作基础上,采用最优插值同化方法将Jason-1和Jason-2卫星高度计有效波高数据连续同化到海浪模式Wave Watch Ⅲ,按业务化标准对2013年1月北印度洋海域的海浪场进行了同化预报试验,经浮标数据检验发现同化可使海浪24 h预报得到明显改进。 相似文献
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《海洋通报(英文版)》2021,(1)
海洋站自动观测数据主要质控手段为延时月报质量审核,尚没有实时在线质控系统得到业务化应用。本文提出了一种海洋站自动观测数据在线质控系统,通过对水文气象等海洋观测要素进行逻辑分析,确定其极值区间和变化率区间阈值,将实时海洋观测数据与阈值进行比较,对错误或异常数据发出警示信息,提醒观测员进行处理,实现对海洋观测数据的在线质控。 相似文献
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为了证明雷达水位计波高测量的有效性,基于PY30-1石油平台上的雷达水位计海面高度变化观测数据,开展了雷达水位计海浪波高信息提取算法研究。基于所发展算法提取海浪波高信息,与同一平台上的C波段测波雷达观测数据及平台附近的浮标观测数据进行了比对分析。结果表明,雷达水位计数据提取的海面波高数据与C波段测波雷达及浮标测量数据一致性较好,二者标准偏差分别为0.006和0.008 m,均方根误差(RMS)分别为0.55和0.60 m。波高小于4 m时一致性优于波高大于4 m的一致性,波高大于4 m时水位计提取的波高偏小。因此,雷达水位计可作为波高观测的重要数据源之一。 相似文献
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Argo剖面浮标已成为海洋溶解氧观测数据的主要来源,截至2018年7月已在全球范围内获取了超过13万条溶解氧剖面,然而目前其数据的质量控制仍然存在不足。本文首先介绍了Argo浮标上携带的溶解氧传感器的测量原理、主要误差来源以及两种校正方法:气候态校正法与空气测量校正法,并提出了目前在溶解氧传感器数据质量控制研究亟需解决的技术问题,包括:①由于传感器伸出水面的高度不够,一些浮标并不能有效测量空气氧含量,因为无法进行空气测量校正方法;②Argo观测的溶解氧数据库中目前存在一些异常测量剖面没有得到有效剔除,影响校正系数的计算;③使用平均值确定校正系数的方法容易受到异常剖面的干扰。 相似文献