[发明专利]一种基于空间相关性和曲面拟合的地面气温质量控制方法

摘要

本发明公开了一种基于空间相关性和曲面拟合的地面气温质量控制方法，该方法先对目标站附件的参考站一定时间内的气温数据进行采集，再进行基本的质量控制，通过参考站与目标站的欧氏距离和方位角来确定他们之间的相对位置，因而利用每个参考站和目标站气温要素之间的空间相关性，构造一个空间相关性函数，并对测试集利用B样条进行曲面拟合，得到一个将空间相关性和B样条曲面拟合结合的质量控制模型，然后利用测试集对目标站气温数据进行预测，将预测值和实际观测值进行对比，最后对目标站原始数据植入人工误差，观察模型的检错率大小。该方法有效地利用了我国地面气象资料，对比于传统的空间质量控制算法有着更好的预测效果和检错效果。

主权项

一种基于空间相关性和曲面拟合的地面气温质量控制方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一、选取目标站地面气温观测资料一段时间序列以及目标站300km范围内邻站观测资料同时段序列{Y_it,t＝1,2,3,…T,i＝1,2,3…N}，其中t为时间，i为邻站序号；步骤二、计算邻站与目标站之间的欧氏距离dis_i(0＜dis_i≤dis_max)以及对应的方位角ang_t(0≤ang_t≤360)，并计算每一时刻目标站与邻近站观测值的差θ_it，构造成的目标站与邻近站气温观测值的空间相关性矩阵：步骤三、计算每个邻站与目标站的气温平均绝对误差，选择空间相关性大的参考站的数据作为训练样本，利用B样条曲面对矩阵J进行曲面拟合，得到关于dis_i和ang_i的空间相关性曲面函数l_i(dis_i,ang_i)；步骤四、建立目标站的观测数据预测模型：其中ω_i表示为第i个邻站的的权重，k为ω_i的变化系数，在这里取k＝1；步骤五、根据得到的空间相关性曲面函数l_i(dis_i,ang_i)和目标站观测数据预测模型，利用测试样本的气温值对目标站进行预测，并得到预测值Y_est；步骤六、将预测值与实际观测值进行比较，通过平均绝对误差和均方根误差评价模型，其中n为样本点数，Z^*(x_i)为第i个预测值，Z(x_i)为第i个观测值，为观测平均值。