基于多源气象资料与机器学习的降水数据质量控制方法研究

李施颖; 黄晓龙; 罗岚心; 吴薇; 吕纯月

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250376

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基于多源气象资料与机器学习的降水数据质量控制方法研究

更新时间：2026-02-25

- 基于多源气象资料与机器学习的降水数据质量控制方法研究
- Vol. 44, Issue 1, Pages: 15-19(2026)
- 作者机构：
  
  1. 四川省气象探测数据中心
  2. 高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室
  3. 川西南(雅安)暴雨实验室
  4. 温江国家气候观象台
  5. 国家气象信息中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250376
  CLC： TP181;P426.6
- Published：2026
- 稿件说明：
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李施颖, 黄晓龙, 罗岚心, et al. 基于多源气象资料与机器学习的降水数据质量控制方法研究[J]. 2026, 44(1): 15-19.
DOI：

李施颖, 黄晓龙, 罗岚心, et al. 基于多源气象资料与机器学习的降水数据质量控制方法研究[J]. 2026, 44(1): 15-19. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250376.

摘要

为提高降水观测数据在公共气象服务中的应用价值，基于多源气象资料及机器学习模型，开展了降水数据的质量控制方法研究。研究利用气象站数据、多源融合实况分析产品、气象雷达卫星产品以及XGBoost模型，并通过综合评分，形成了一种多源协同的降水数据质量控制方法。采用人工植入误差法对该方法的准确性进行检验。结果表明，随机植入降水异常值时，错误数据的检出率为0.85;按降水量的不同等级植入误差时，错误数据的检出率为0.79。经协同质控后，待检降水数据与邻近气象站的平均误差减小15%

相关系数提高至0.7～1.0。因此，该方法能有效筛选疑误降水数据，为气象防灾减灾提供有力的数据支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

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谢祥洲,刘军龙,霍斐斐,张相春.基于机器学习模型的关中地区GPM_IMERG降水数据订正方法[J].水电能源科学,2022(02).

黄少平,赖亮,刘海燕,李显风,王钰.基于格点场的江西省气象和水文降水资料对比分析[J].气象与减灾研究,2020(02).

李显风,张玮,黄少平,邓卫华,周雪莹.江西省气象-水文-雷达小时雨量信息融合试验结果分析[J].暴雨灾害,2020(03).

王根,陆雅君,王悦,吴瑞姣,丁从慧.KNN不同距离度量对FY-4A/ AGRI红外亮温反演降水的影响研究[J].红外,2020(04).

任芝花,张志富,孙超,刘一鸣,李俊,鞠晓慧,赵煜飞,李志鹏,张玮,李洪康,曾行吉,任晓炜,刘莹,王海军.全国自动气象站实时观测资料三级质量控制系统研制[J].气象,2015(10).

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