科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对气象降水数据质量控制难度大，准确性低等问题，提出了基于多要素协助的气象降水数据质量控制方法，使用福州市区域站逐小时数据，分析降水数据的单站要素相关性和邻近站点的降水空间相关性，使用集成学习算法XGBoost（极度梯度提升算法）训练模型，综合考虑查全率和查准率选取异常判断的阈值，最终形成降水异常检测模型，并与多种质控方法进行结果比较。结果表明：（1）单站要素之间有弱相关性，邻近站点的降水数据相关性与空间分布有关，具有强相关性。（2）与传统的变化率判断法，单站单要素方法，单站多要素方法进行结果比较，该方法可以明显区分出异常降水值，其准确性高效果好。（3）该方法泛化能力更好，总体性能优于传统的变化率判断法。
-
单位福建省气象信息中心; 福建省气象科学研究所
