论文摘要
为了去除或减少我国地面气温观测资料中含有的噪声成分,提高观测资料质量,提出了一种新的单站质量控制算法。该算法融合了集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和三次指数平滑法（Cubic Exponential Smooth,CES）。利用EEMD方法将气温观测资料分解为一系列相对平稳的本征模分量,并基于能量密度和相关性准则从中分析筛选出目标分量,以完成资料重构;利用CES方法对重构资料建立单站质量控制模型,形成了一种基于EEMD-CES的地面观测资料质量控制算法。为检验该方法的可行性与适用性,选取2008年全国9个观测站地面逐时气温观测资料进行质量控制,并对比传统的单站质量控制法、经验模态分解法和三次指数平滑法的质量控制效果。试验结果表明,基于EEMD-CES的质量控制方法能有效地标记出数据的可疑值,相比传统方法,具有更高的检错率和更强的适应性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 叶小岭,陈洋,杨帅,杨星,阚亚进
关键词: 质量控制,气温,时间序列,集合经验模态分解,三次指数平滑
来源: 大气科学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 气象学
单位: 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南京信息工程大学自动化学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(41675156),南京信息工程大学人才启动项目(2243141701053)
分类号: P413
DOI: 10.13878/j.cnki.dqkxxb.20171205001
页码: 390-398
总页数: 9
文件大小: 2845K
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标签：质量控制论文; 气温论文; 时间序列论文; 集合经验模态分解论文; 三次指数平滑论文;