一种光学式雨量计及其系统

    公开(公告)号:CN109444992A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811478953.3

    申请日:2018-12-05

    CPC classification number: G01W1/14

    Abstract: 本发明公开了一种光学式雨量计及其系统,包括外壳桶,外壳桶的上部设有漏斗,漏斗的排水口处设有导流管,导流管的管口处设置有水平向的分流管,分流管上设置至少一根测量管;外壳桶内壁上还设置有红外线收发器、微型处理器以及蓄电池。与现有技术相比,本发明的一种光学式雨量计及其系统,采用非机械式的工作方式,避免了机械式工作时间长了之后需要维护的麻烦,在采用红外线这种新技术的同时,也利用了翻斗式雨量计这种传统式雨量计精度高的原理,可以说是两种新旧技术的优点的集合,测量精度高。

    一种基于EEMD-CES的地面气温观测资料质量控制方法

    公开(公告)号:CN108549117A

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201810268592.3

    申请日:2018-03-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于EEMD-CES的地面气温观测资料质量控制方法,并包括如下步骤:一、选取目标站地面气温观测资料一段时间序列,经过基本的质量控制后,随机添加高斯白噪声;二、利用经验模态分解方法进行分解,得到有限多个特征单一的本征模分量和一个残余分量;三、基于能量密度和相关系数准则计算每个本征模分量的能量密度及其与原始气温序列的相关性,挑选出能量密度高与相关性强的本征模分量;四、将挑选出的本征模分量与剩余分量叠加重构为新的气温观测序列,并将其作为三次指数平滑法的输入,采用重近轻远策略对各观测值赋予相应的权重,实现气温观测资料的质量控制;五、利用平均绝对误差、均方根误差和纳什系数来评价模型性能。

    一种基于空间相关性和曲面拟合的地面气温质量控制方法

    公开(公告)号:CN108154271A

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201711460389.8

    申请日:2017-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于空间相关性和曲面拟合的地面气温质量控制方法,该方法先对目标站附件的参考站一定时间内的气温数据进行采集,再进行基本的质量控制,通过参考站与目标站的欧氏距离和方位角来确定他们之间的相对位置,因而利用每个参考站和目标站气温要素之间的空间相关性,构造一个空间相关性函数,并对测试集利用B样条进行曲面拟合,得到一个将空间相关性和B样条曲面拟合结合的质量控制模型,然后利用测试集对目标站气温数据进行预测,将预测值和实际观测值进行对比,最后对目标站原始数据植入人工误差,观察模型的检错率大小。该方法有效地利用了我国地面气象资料,对比于传统的空间质量控制算法有着更好的预测效果和检错效果。

    一种基于协同克里金法的地面气温质量控制方法

    公开(公告)号:CN108537417B

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN201810235736.5

    申请日:2018-03-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于协同克里金法的地面气温质量控制方法。所述基于协同克里金法的地面气温质量控制方法包括如下步骤:一、采集气象观测站的相对湿度观测数据和气温观测数据,并对采集的数据进行基本的质量控制,获得相对湿度数据集和气温观测数据集;二、分别计算湿度和温度的变异函数值;三、考虑到温度和湿度之间的关系,并构建协变异函数方程,算协变异函数值,四、构建协同克里金法质控方程计算地面气温预测结果;五、将步骤四中的预测值与实际观测值进行比较并评价模型。本发明的有益效果是:所述基于协同克里金法的地面气温质量控制方法提高了自动气象站实时观测气温的质量。

    一种翻斗式光学雨量计
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109444991A

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201811375526.2

    申请日:2018-11-19

    CPC classification number: G01W1/14

    Abstract: 一种翻斗式光学雨量计,由光学测量区域和机械双翻斗雨量测量区域组成,所述光学测量区域包括光源保护盒和光管保护盒,机械双翻斗雨量测量区域内设有雨量计测量筒体,光源保护盒与光管保护盒水平放置,所述机械双翻斗雨量测量区域垂直设置在光学测量区域下方,雨量计测量筒体内从上到下依次设有承水器、上计量装置和下计量装置,对降水量与降水微观参数进行同时测量,数据结果精确,同时有达到一个相互印证检查,杜绝了虚警的发生。

    一种基于协同克里金法的地面气温质量控制方法

    公开(公告)号:CN108537417A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201810235736.5

    申请日:2018-03-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于协同克里金法的地面气温质量控制方法。所述基于协同克里金法的地面气温质量控制方法包括如下步骤:一、采集气象观测站的相对湿度观测数据和气温观测数据,并对采集的数据进行基本的质量控制,获得相对湿度数据集和气温观测数据集;二、分别计算湿度和温度的变异函数值;三、考虑到温度和湿度之间的关系,并构建协变异函数方程,算协变异函数值,四、构建协同克里金法质控方程计算地面气温预测结果;五、将步骤四中的预测值与实际观测值进行比较并评价模型。本发明的有益效果是:所述基于协同克里金法的地面气温质量控制方法提高了自动气象站实时观测气温的质量。

    一种改进随机森林气温数据质量控制方法

    公开(公告)号:CN106503459B

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201610949916.0

    申请日:2016-10-26

    Abstract: 本发明公开了一种改进随机森林气温数据质量控制方法,将经过粒子群算法优化后的随机森林算法用于气象观测站进行气象要素质量控制。该方法首先对一定范围内的地面气象观测数据进行采集,然后对采集的数据做基本质量控制后,再利用粒子群算法寻找随机森林回归模型的最优mtry值和ntree值参数,使用改进随机森林方法按时间和空间序列对数据进行训练,得到一个基于改进随机森林的质量控制模型,并利用测试集进行回归预测,最后与目标站实际观测数据进行对比,观察模型识别观测数据中错误数据的能力。该方法有效的利用了我国多年积累的宝贵气象数据资料,在质量控制方面比传统方法更加高效、准确度高、适应性强,提高了气象观测站气象数据的质量。

    一种改进随机森林气温数据质量控制方法

    公开(公告)号:CN106503459A

    公开(公告)日:2017-03-15

    申请号:CN201610949916.0

    申请日:2016-10-26

    CPC classification number: G06F19/00

    Abstract: 本发明公开了一种改进随机森林气温数据质量控制方法,将经过粒子群算法优化后的随机森林算法用于气象观测站进行气象要素质量控制。该方法首先对一定范围内的地面气象观测数据进行采集,然后对采集的数据做基本质量控制后,再利用粒子群算法寻找随机森林回归模型的最优mtry值和ntree值参数,使用改进随机森林方法按时间和空间序列对数据进行训练,得到一个基于改进随机森林的质量控制模型,并利用测试集进行回归预测,最后与目标站实际观测数据进行对比,观察模型识别观测数据中错误数据的能力。该方法有效的利用了我国多年积累的宝贵气象数据资料,在质量控制方面比传统方法更加高效、准确度高、适应性强,提高了气象观测站气象数据的质量。

    一种光学式雨量计及其系统

    公开(公告)号:CN109444992B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN201811478953.3

    申请日:2018-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种光学式雨量计及其系统,包括外壳桶,外壳桶的上部设有漏斗,漏斗的排水口处设有导流管,导流管的管口处设置有水平向的分流管,分流管上设置至少一根测量管;外壳桶内壁上还设置有红外线收发器、微型处理器以及蓄电池。与现有技术相比,本发明的一种光学式雨量计及其系统,采用非机械式的工作方式,避免了机械式工作时间长了之后需要维护的麻烦,在采用红外线这种新技术的同时,也利用了翻斗式雨量计这种传统式雨量计精度高的原理,可以说是两种新旧技术的优点的集合,测量精度高。

    一种基于PSR-PCA-SVR的自动气象站实时气温质量控制方法

    公开(公告)号:CN109034195A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810642189.2

    申请日:2018-06-21

    CPC classification number: G06K9/6269 G06K9/6256 G06K9/627

    Abstract: 本发明公开了一种基于PSR‑PCA‑SVR的自动气象站实时气温质量控制方法,首先对单站实时气温及定长历史气温序列进行采集;然后对采集的序列做基本的质量控制;接着进行PSR,并对重构得到的高维分量进行PCA,得到原时间序列在高维空间中的具有全局特征的无偏分量信号;最后,通过SVR构建时间序列采集信号的重构模型,得到去噪、降维后的气温重建值,并根据此重建值与实际观测值比较进行条件修正,完成对该时刻气温的质量控制。该方法在基本质量控制方法的基础上弥补了目前质量控制方法不能消除随机噪声、系统噪声、微气象噪声的缺点;在传统神经网络重建基础上融入主特征提取环节,增加了重建模型的泛化性能,提高了实时自动气象站观测数据的质量。

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