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基于關聯規則挖掘的自動站觀測數據相關性分析
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Correlation Analysis of Observation Data from Automatic Stations Based on Association Rule Mining
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    摘要:

    引入數據關聯規則挖掘技術,分析地面觀測中不同氣象要素之間的相互關系,為不同氣象要素觀測數據的內部一致性檢查提供參考。通過對2013年全年北京南郊試驗站地面氣象自動觀測數據的分析,統計出了強關聯規則氣象觀測要素相應的值域分布區間。分析了相對濕度和風速變化值之間的相關性,得到相對應的變化閾值;通過分析能見度與相對濕度的相關性,發現能見度變化受降水影響較大,因此,統計不同等級降雨強度所對應的能見度區間值,通過分析具體降水過程,揭示能見度與降雨強度隨時間的變化關系,結果表明,利用上述相關性對氣象要素觀測數據進行判定,可以為多種氣象觀測數據的質量控制提供參考。

    Abstract:

    Base on the association rules in data mining technology, the relationship among the different elements of surface meteorological observation is analyzed, so to provide reference for internal consistency checks for different elements of meteorological observation data. The distribution ranges with strong association rules are obtained by analyzing surface meteorological automatic observation data of 2013 from the Beijing Nanjiao experimental station. Analysis of the correlation between the relative humidity and wind speed variation is made and the change thresholds are obtained. According to the correlation between the relative humidity and visibility, visibility changes are more obviously affected by precipitation. An analysis is made of the different levels of rainfall intensity corresponding to the interval values of visibility for the specific precipitation process to reveals the changing relationship between visibility and rainfall intensity. The results show that using the correlation to identify meteorological observation data can provide reference for meteorological observation data quality control.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

李曉蘭,曹曉鐘,朱君,王柏林.基于關聯規則挖掘的自動站觀測數據相關性分析[J].氣象科技,2016,44(5):715~721

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歷史
  • 收稿日期:2015-08-26
  • 定稿日期:2016-02-24
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  • 在線發布日期: 2016-10-13
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