基于BP神经网络的降水量估算模型在自动气象站降水量质量控制中的应用
年飞翔1
郭阳1
徐梅1
黄纯玺1
金津1
黄文婷2
梁健1
王艺1
1.天津市气象信息中心,天津 3000002.重庆市气象科学研究所,重庆 400000
摘要：为提高自动气象站降水量质量控制效果和效率,针对传统空间一致性检查方法在对流性降水质量控制中效果不佳,且参数估计复杂、应用不便的问题,提出了基于BP神经网络的自动气象站降水量估算模型,模仿人脑神经系统结构和信息处理方式对自动气象站降水量、位置数据进行学习,利用邻近站小时降水量、邻近站与待检站距离估算出待检站降水量,进而通过对比估算值与实测值的差异,完成实测降水量质量控制.模型采用三层网络结构,综合4种经验公式确定隐层节点数的区间,使用试凑法和对比法确定最优节点数和最优训练函数.模型通过训练,达到较好的估算效果,训练、检验、预测样本估算值与实测值R2均超过0.9;与空间插值法估算值相比,神经网络模型估算准确性更高.利用模型对宁河镇、汉沽街降水量异常实例的分析结果表明,模型估算值能准确反映出实测降水量偏低的情况.通过比较站点实测降水量与神经网络模型估算结果,可及时发现异常降水数据,提升质量控制工作的效果和效率,提高自动气象站维修保障的针对性.
关键词：神经网络质量控制空间一致性降水量
分类号：P409(一般理论与方法)
资助基金：天津市科委科技重大专项(18ZXAQSF00130)
论文发表日期：2022-12-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 101-107 )
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