基于奇異值分解的氣象數據推測

作者：史加榮,楊柳

摘要：以中國662個氣象臺站的2004-2013年逐日平均氣溫、平均相對濕度、日照時數和氣溫日較差4個氣象要素為研究對象,使用奇異值分解方法來推測缺失氣象數據.為降低隨機的不利影響,將10年的逐日氣象數據做平均.分別采用奇異值分解的相對誤差和相似度矩陣來證實氣象數據的近似低秩性,并探討氣象要素之間的相關.分析主要的基向量,設計3組推測試驗.第1組試驗隨機選取6個氣象臺站的數據用于測試,其余臺站用于訓練,以獲得5個最佳的基向量.隨機選取每個測試臺站的12個觀測值,再由所選取的基向量來推測未知值.平均氣溫、平均相對濕度、日照時數和氣溫日較差的平均推測誤差分別為8.00%、7.83%、17.17%和10.82%.在第2組試驗中,隨機選取70%的氣象臺站用于訓練,其余氣象臺站用于驗證推測性能.試驗結果表明基向量的數目可選為5-15,隨著基向量或觀測值數量的增加,推測性能也隨之改善.第3組試驗,根據10個臺站1952年下半年的氣象觀測數據,推測上半年的未觀測值,試驗結果合理可靠.

發文機構：省部共建西部綠色建筑國家重點實驗室/西安建筑科技大學 西安建筑科技大學建筑學院 西安建筑科技大學理學院

關鍵詞：氣象數據推測奇異值分解低秩性基向量Meteorological data estimationSingular value decompositionLow-ranknessBase vector

分類號： P436[天文地球—大氣科學及氣象學]