基于主成分分析的风云三号B星红外分光计资料质量控制研究

作者：王根,谢伟,丁霞,季永华

摘要：风云三号B星（FengYun．3B）红外分光计（InfraredAtmosphericSounder，IRAS）资料空间分辨率较高，同化后能有效提高数值天气预报准确率。变分同化要求误差服从高斯分布，如果不进行资料的质量控制，离群资料进入变分同化系统，会降低变分同化分析场的精度，甚至导致变分同化极小化迭代过程不收敛，影响数值天气预报模式最终的预报准确率。本文选取2012年7月3日FY3B／IRAS的Llc格式数据，基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）方法进行IRAS资料质量控制研究。通过PCA耦合双权重法去除离群资料后IRAS数据总体分布更靠近数据中心，各PCA方差贡献更加平缓，试验结果表明PCA方法用于FY3B／IRAS资料的质量控制是可行的。

发文机构：安徽省气象信息中心 南京大学大气科学系

关键词：风云三号B星红外分光计主成分分析双权重法质量控制FY3BInfrared Atmospheric SounderPrincipal Component AnalysisDouble Weight MethodQuality Control

分类号： TP[自动化与计算机技术]