探空温度传感器误差预测技术研究

• 作者: 杨加春 王彦明 李庆军 贾克斌 刘鹏宇
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 气象探测 温度传感器 误差预测 特征工程 模型融合
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: “传感器技术”专题|SENSOR TECHNOLOGY
• 页码范围: 24-36
• 页数: 13页
• 分类号: TP212.1|TN06
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2104288

摘要

随着气候诊断、气候变化、天气预报等学科的深入开展,对探空温度传感器的测量精度提升到了0.1℃的量级要求,而由于太阳辐射、升空速度、入云出云等因素的干扰,引起的测量误差可达3℃甚至更高,已成为制约气象探测精度提升的主要障碍.针对此问题,首先通过三维建模及流体力学分析,得到了温度传感器最优的设计方案,从传感器形态设计上实现了测量误差最小化.然后对历史气象探测数据进行分析和汇总,构造出国内首个基于真实环境的、包含900 000条探测记录的高空气象探测数据集,以解决仿真环境与真实环境存在偏差的问题.最后,将Morlet小波作为深度神经网络的激活函数,并将支持向量机、XGBoost、深度神经网络、线性回归相融合,构造出一个针对探空温度传感器测量误差的预测模型.经过本文所提出的误差预测模型,平均误差从0.817降低到了0.008,均方误差从0.878降低到了0.068,标准差从0.458降低到了0.204,拟合系数R2为0.93,使温度传感器的测量精度得到显著提升,更有利于气象学科相关内容的展开.