利用再分析数据对智利北部气象变量的插补技术进行评估

《IEEE Latin America Transactions》：Evaluation of Imputation Techniques using Reanalysis Data for Meteorological Variables in Northern Chile

　　

摘要：

本文探讨了在智利北部这一地貌复杂的干旱地区进行气象数据插补的研究。由于气象站的数据丢失，获取完整且高质量的时间序列数据存在挑战，这阻碍了该地区的气候变化分析。本文评估了六种插补方法，这些方法使用了CFSR和CFSv2模型的再分析数据，并将它们整合到一个数据集中，作为使用邻近气象站的替代方案。这些模型对于气候研究非常有价值，尤其是在气象站不可用或数据存在问题的情况下。在研究工作中，采用了CRISP-DM方法的六个阶段，提供了一个可靠的框架。结果表明，直接插补、热deck插补、加权K最近邻插补和逆距离加权方法根据气象变量的不同获得了最低的残差误差，而NR方法与其他评估方法相比始终表现较差。研究得出结论，必须根据具体的应用地理区域来评估插补技术和再分析模型。再分析数据能够以不同程度的准确性反映研究区域的气象变量特征。因此，最佳的插补技术会因地理区域、再分析模型和气象变量的不同而有所差异。