一种基于PSO-MEF的地面气温观测资料的质量控制方法

张颖超; 姚润进; 熊雄

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2017.02.014

一种基于PSO-MEF的地面气温观测资料的质量控制方法

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2017.02.014

张颖超^{1, 2},
姚润进^1, ,,
熊雄³

1.
南京信息工程大学信息与控制学院，江苏南京 210044
2.
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，江苏南京 210044
3.
南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室，江苏南京 210044

基金项目:

国家自然科学基金项目 41675156

江苏省六大人才高峰项目 WLW-021

详细信息

通讯作者:
姚润进，男，江苏省人，在读硕士研究生，研究方向：气象资料质量控制。E-mail: runjin_1991@163.com

中图分类号: P413
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出版历程
- 收稿日期: 2015-10-16
- 修回日期: 2016-12-08
- 刊出日期: 2017-04-01

A Psomef-Based Method for Quality Control of Surface Temperature Observations

1.
School of Information and Control, NUIST, Nanjing 210044, China
2.
Climate and Weather Disasters Collaborative Innovation Center, NUIST, Nanjing 210044, China
3.
Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, NUIST, Nanjing 210044, China

摘要

摘要: 考虑气温在空间上的相关性，提出一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）改进的多面函数内插算法（Multi-quadric Equations Fitting，MEF）的地面逐时气温观测资料的多站联网质量控制方法。为检验该方法的可行性和适用性，运用该方法对江苏省四站2006—2008年地面气温观测资料进行质量控制，并与反距离加权法（Inverse Distance Weighting，IDW）进行比较。试验结果表明，该方法相对于IDW法可以更有效地标记出人为模拟的随机误差，具有识别精度高，地区和气候适应性强等优点。
- 质量控制 /
- 多面函数 /
- 气温 /
- 粒子群 /
- 相关性
Abstract: Considering the correlation between temperature in spatial, a new quality control method of surface temperature observations, based on the Multi-quadric Equations which is improved by particle swarm optimization (PSO), is introduced in detail in paper. In order to verify the feasibility and applicability of the proposed method, by using this method, the hourly air temperature in four cities of Jiangsu Province in 2008 was examined, and also comparming against inverse distance weighting method (IDW). The results show that the proposed method can more effectively check the random errors of the artificial simulation, Furthermore, the method has the advantages of high identification accuracy, strong adaptability to different regions and climate.
- quality control /
- Multi-quadric Equations /
- temperature /
- particle swarm optimization /
- correlation

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图 1 MEF拟合误差与平滑因子关系

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图 2 PSO算法优化MEF的拟合预测流程

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图 3 MEF改进前后拟合预测误差对比

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图 4 PSO-MEF与IDW在淮安地区2008年不同预测指标对比

a. RMSE；b. MAF; c. NSE。

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图 5 PSO-MEF与IDW在不同地区的三种预测指标对比

a. RMSE；b. MAF; c. NSE。

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图 6 2006—2008年 (a~c) 各年淮安站气温的PSO-MEF与IDW方法检验效果对比

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图 7 2006—2008年 (a~c) 各年四站气温的PSO-MEF和IDW方法在四站的年平均检出率

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图 8 淮安站2008年1、4、7、10月 (a~d) 不同质控参数f值下的两类误差及检错率

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表 1 PSO改进MEF算法参数设置

参数	参数值或方法
核函数	高斯旋转面
核节点	系数判别法
Fitness	MEF的RMSE
粒子群大小	20
x_max、v_max	[1, 400][-0.5, 0.5]
T_max	40
LDIW	w_start=0.9, w_end=0.4
c₁、c₂	c₁=c₂=1.494 45

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表 2 四站PSO-MEF质量控制法检错率

站名	2006年	2007年	2008年
淮安	0.84	0.82	0.82
常州	0.83	0.85	0.86
南通	0.85	0.87	0.84
泰州	0.81	0.84	0.85

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表 3 不同年份不同季节四站的最佳f值及对应检错率

年份	月份	淮安		常州		南通		泰州
年份	月份	f值	检错率	f值	检错率	f值	检错率	f值	检错率
2006	1	1.2	0.80	1.2	0.76	1.2	0.79	1.2	0.76
	4	1.2	0.80	1.2	0.79	1.2	0.82	1.6	0.82
	7	1.6	0.81	2.0	0.80	1.6	0.88	1.6	0.76
	10	1.6	0.86	1.6	0.88	1.2	0.90	1.6	0.79
2007	1	1.6	0.76	1.2	0.83	1.2	0.76	1.2	0.84
	4	1.2	0.81	2.0	0.82	1.2	0.84	1.2	0.88
	7	1.2	0.76	2.0	0.76	2.0	0.80	2.0	0.80
	10	1.2	0.88	1.2	0.83	1.6	0.88	2.0	0.76
2008	1	1.2	0.84	1.2	0.80	1.2	0.78	1.6	0.88
	4	1.2	0.76	1.2	0.81	1.2	0.83	1.2	0.95
	7	1.2	0.79	2.0	0.73	1.6	0.86	1.6	0.76
	10	1.2	0.93	1.2	0.84	1.2	0.92	1.2	0.82

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