基于主成分分析的風云三號B星紅外分光計資料質量控制研究

作者：王根,謝偉,丁霞,季永華

摘要：風云三號B星（FengYun．3B）紅外分光計（InfraredAtmosphericSounder，IRAS）資料空間分辨率較高，同化后能有效提高數值天氣預報準確率。變分同化要求誤差服從高斯分布，如果不進行資料的質量控制，離群資料進入變分同化系統，會降低變分同化分析場的精度，甚至導致變分同化極小化迭代過程不收斂，影響數值天氣預報模式最終的預報準確率。本文選取2012年7月3日FY3B／IRAS的Llc格式數據，基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）方法進行IRAS資料質量控制研究。通過PCA耦合雙權重法去除離群資料后IRAS數據總體分布更靠近數據中心，各PCA方差貢獻更加平緩，試驗結果表明PCA方法用于FY3B／IRAS資料的質量控制是可行的。

發文機構：安徽省氣象信息中心 南京大學大氣科學系

關鍵詞：風云三號B星紅外分光計主成分分析雙權重法質量控制FY3BInfrared Atmospheric SounderPrincipal Component AnalysisDouble Weight MethodQuality Control

分類號： TP[自動化與計算機技術]