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国内刊号：11-3693/P
国际刊号：1006-9585
发布日期:
作者：叶小岭
单位：南京信息工程大学信息与控制学院, 南京 210044;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, 南京 210044;江苏省大数据分析技术重点实验室, 南京 210044,,南京信息工程大学信息与控制学院, 南京 210044,,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, 南京 210044,,南京信息工程大学信息与控制学院, 南京 210044,
关键词：大气探测;地面气温;质量控制;自回归;反距离加权;空间回归
基金：江苏省六大人才高峰项目WLW-021,江苏省研究生创新工程省立项目SJLX_0386
提出一种基于自回归与反距离加权的空间质量控制方法——AI方法,该方法能够在时间维度和空间维度对气象资料进行质量控制。选择不同地区4个地面气象观测站(南京58238站,连云港58044站,无锡58353站,徐州58027站)2007年逐时气温观测数据作为被控对象,检验该方法在气温资料质量控制中的适用性。通过对添加的随机人为误差的检验发现,该方法能够有效地标记出存疑数据,相对于反距离加权和空间回归,该方法具有更好的检验效果,稳定性高、适应性强,适用于平原或丘陵地带。
来源：2016年第1期
《气候与环境研究》期刊编辑部
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