基于数据挖掘的气象三要素空间一致性检验方法

质量控制是确保高质量气象观测数据必不可少的重要环节，空间一致性检验有助于更加精细化的数据质量控制。经典的空间一致性检验方法假设气象要素分布具有连续性、均匀性特征，但在复杂天气系统中效果不佳。因此，基于数据挖掘技术提出了一种新的空间一致性检验方法。将邻近5个台站的温度、湿度和2 min平均风速数据分别作为随机森林回归模型的输入，模型输出测试台站的预测温度，通过多次试验计算出预测值与真实值的均方误差。试验表明：随机森林回归算法在温度、湿度和2 min平均风速上都优于空间回归检验算法。同时随机森林算法运行速度快，并且不用人工手动设置阈值，它可以有效地降低算法的时间复杂度，运行时效可以满足实时业务需求，这为将随机森林算法应用到气象数据质量控制中提供了有力的支撑。