雨量异常数据的空间维度分析与甄别

• 作者: 高月明 林清华 柳树票 徐朝阳
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 离群点 异常雨量 拉依达准则 肖维勒准则 格拉布斯检验 狄克逊检验
• 年，卷（期）: 2023,（12）
• 所属期刊栏目: 综合
• 页码范围: 97-103,154
• 页数: 7页
• 分类号: P332,P333
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2022.12.014

摘要

水雨情自动测报系统在中国防汛、水文和气象等领域广泛应用。自动测报的雨量作为防汛预警的触发条件之一,其质量和精度直接影响预警的可信度。为避免引起错误预警,需要对异常雨量进行实时分析和过滤。探究了雨量在空间平面上的相关性,将拉依达准则、肖维勒准则、格拉布斯检验和狄克逊检验4种统计方法运用到空间维度对比分析,推断某点雨量是否异常。其中,肖维勒准则综合表现最好,其准确度、精确率、召回率和F1分数分别为0.86、0.78、0.83和0.80;格拉布斯检验和狄克逊检验结果相近,受区域分组内可能存在多个异常雨量的影响,表现都比肖维勒准则稍差;拉依达准则表现最差,但其精确率最高,为0.97。结合算法流程优化多次被判定异常的雨量有效,算法精确率能够得到显著提升。事实证明,从空间平面判断某点雨量是否异常是可行的,能够切实帮助水利监管部门提高预警质量,降低人工成本。