代华龙

[摘 要]近年来，随着气象自动观测站在全国范围广泛建立，气象观测数据的数据量呈指数级増长。气象观测数据质量的好坏直接影响到天气预报以及气候预测的准确性。文章主要分析了传统气象观测数据质量控制算法以及基于数据挖掘的气象观测数据质量控制算法，供相关工作者参考。

[关键词]数据挖掘；气象观测数据；质量控制；算法

中图分类号：S273 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）10-0394-02

引言

传统的质量控制算法主要是利用历史资料对气候学界限值以及允许值进行检查，在要素异常变化上的控制上缺乏一定的灵敏度，已经无法适应当前气象观测数据测量的工作需求。数据挖掘方法是近年来出现的应用较为广泛的大数据分析方法，在气象中的应用逐渐丰富。研究基于数据挖掘的气象观测数据质量控制算法具有非常重要的现实意义。

1 国内外数据挖掘算法在气象领域中的应用

数据挖掘简单来说就是从大量数据中提取对我们有用的数据。在实际生活中，每种行业都会产生大量数据，如何从这些数据中找到对行业有用的信息，为行业的决策者提供有效的方案，促进行业经济效益的提升是数据分析的根本目的所在。数据挖掘的主要技术有关联性分析，分类，预测，聚类，离群点分析，时间序列分析。国外的研究人员主要利用关联规则方法、分类中的贝叶斯网络分类器、支持向量机分类器、聚类中的k-means、时间序列分析及空间数据分析等对气象资料进行应用研究。……