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摘要:
对缺测气象观测记录进行插补是建立连续气象数据集的基础.将孤立1日或数日缺测资料进行插补的线性回归模型法应用于连续缺测数月的逐日最高、最低和平均气温的插补,并进行了一系列改进,包括:(1)用滑动选优法确定邻近参考气象站站数和数据样本时间窗的最佳值;(2)在记录缺测站与邻近参考站之间建立逐日气温的线性回归模型,并选取以最小绝对误差(Least Absolute Deviation,LAD)为目标函数求取模型参数的方法,取代以最小均方根误差为目标函数的最小二乘法(Least Squares Estimate,LAD)求解模型参数的方法,可提高计算效率和参数的稳定性;(3)进一步提出将LAD法与DeGaetano标准化序列法插补结果平均的综合插补方法,以减少极端误差.通过对湖北蔡甸气象站1961-2006年插补试验表明:(1)以4个邻近站和年数为8年、日数为15天时间窗的样本资料建模进行插补误差达到最小;(2)逐日最高、最低和平均气温的平均绝对误差分别为0.32℃、0.45℃、0.28℃,误差在±0.8℃以内的频次分别占总数的94.1%、84.8%、96.1%,观测值与插补值月相关系数在0.886以上.插补与观测资料平均值和相关系数分别通过了显著水平为0.05和0.01的检验.
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文献信息
篇名 日气温数据缺测的插补方法试验与误差分析
来源期刊 气象 学科 地球科学
关键词 记录缺测 逐日气温 插补 线性回归模型 最小绝对误差
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 技术交流
研究方向 页码范围 83-91
页数 9页 分类号 P4
字数 6039字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈正洪 47 1118 20.0 32.0
2 王海军 26 536 13.0 23.0
3 涂诗玉 3 73 3.0 3.0
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逐日气温
插补
线性回归模型
最小绝对误差
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气象
月刊
1000-0526
11-2282/P
16开
北京中关村南大街46号
2-495
1950
chi
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