殷利平 刘宵瑜 盛绍学 温华洋 邱康俊

0 引言

为了将气象研究对社会的积极作用融入到公共服务中,中国气象局于2002年投资建设“三站四网”的大气监测工程,在全国各地陆续建立自动气象站.这些自动气象站引进许多高精度的气象观测设备,大大提高了对气象要素进行实时探测的能力[1-2].安徽省大多数气象站采用散射式能见度仪采样,但是在日常工作中能见度仪会出现采样数据缺失的情况,一般由以下几种情况造成:1)能见度仪的镜头前或两个镜头之间有异物堵塞,如蜘蛛结网、小鸟做窝等;2)在一些施工区,或省道县道等公路旁,灰沙和扬尘可能导致能见度采样区内颗粒物变化不定;3)恶劣天气下,局部地区的风速、风向变化大且快,导致树叶、杂物被吹起恰好位于能见度仪的采样区内,雨雪天气和天气寒冷凝结的冰霜也可能使能见度仪镜头表面受污染严重,导致能见度数据不准确;4)传感器各接线端出现接触不良、松动,以及传感器的某一单元模块发生故障、仪器年久失修得不到有效的维护等情况[3-4].有些自动气象站建立在高山丘陵地带,人工维护难度大、成本高,迫切需要一种既可以及时得到气象站所测的完备气象信息,又可以减轻工作人员对问题气象站进行维护的工作量的方法.

目前,处理能见度仪数据缺失的方法主要可以分为基于统计的修补算法、基于邻近性的修补算法、基于机器学习的修补算法三大类……