考虑雷击与浪涌的气象观测数据质量控制方法

针对气象观测中的异常数据检测和校正效率较低的问题，文中基于BP神经网络提出了一套具有误差修正功能的数据质量控制方法。该方法研究了气象观测传感器的理论及布局，分析了异常数据的来源、分类、检测方法。并在此基础上，通过引入BP神经网络的模型及滑动窗口实现了多种气象异常数据的插值与拟合，从而建立了计及雷击、浪涌现象的气象观测数据修正模型。仿真结果表明，与经典的气象数据质控方法相比，基于BP神经网络的数据质控方法具有更高的数据准确度，且修正效率可达80%以上。