一种地面气温数据质量控制方法与流程

技术特征：

1.一种地面气温数据质量控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.采集采样时间T内的目标地面气象观测站温度数据X₀(t)，t＝1，2，3，…，T，其中t为采样时间；

步骤2.采集采样时间T内的邻近地面气象观测站温度数据X_i(t)，i＝1，2，3，…，n，其中n为邻近站的个数；

步骤3.对采集到的数据进行基本质量控制，得到新的数据集x₀(t)和x_i(t)，将样本按时间序列以9：1的比例分为训练集和测试集；

步骤4.使用随机森林方法对训练集数据进行建模，利用Bagging方法进行采样，利用袋外误差测试模型的泛化能力，假设袋外数据总数为a，用这a个数据作为输入，带入分类器得到分类结果，与正确的分类情况进行比较统计错误数据大小为b，则袋外误差为OOB_error＝b/a，随机对袋外数据所有样本特征加入噪声干扰，在此计算袋外误差得OOB_error2，则某特征m1的重要性为n为树个数，利用遗传算法寻找重要性较高的特征，即邻近站点，选择重要性较高的站点建立随机森林质量控制模型；

步骤5.将测试集中的邻近站点数据作为样本集，利用步骤6建立的随机森林模型进行回归预测，得到目标站的预测值；

步骤6.将预测值与实际观测值进行比较，通过均方根误差和平均绝对误差评价模型，其中y_obs为目标站实际观测值，y_est是模型预测值。

2.根据权利要求1所述的地面气温数据质量控制方法，其特征在于：步骤3中所述基本质量控制方法包括格式检查、极值检查、气候极值检查、内部一致性检查、时间一致性检查、空间一致性检查。

3.根据权利要求1所述的地面气温数据质量控制方法，其特征在于，步骤4中的遗传算法寻优过程为p_c＝f(x_i)/∑f(x_i)，其中p_c是某台站被选择的概率，x_i为第i个台站，f(x_i)为第i个台站的适应度函数值，即变量重要性值，∑f(x_i)为所有台站适应度函数值之和。

4.根据权利要求1所述的地面气温数据质量控制方法，其特征在于，步骤8中所述检错方法公式为：|y_obs-y_est|≤f·δ，f是质量控制参数设置为3，δ是目标站观测值与预测值之间的标准误差，如果满足公式的条件，就判断该数值正确，如果不满足公式的条件，则将该数据记为存疑数据，通过这样的方法来实现对数据的质量控制。