臺(tái)站級(jí)地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)綜合質(zhì)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李　濤　周歡樂

(南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院　江蘇 南京 210044)

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臺(tái)站級(jí)地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)綜合質(zhì)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李濤周歡樂

(南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院江蘇 南京 210044)

氣象與地球中有關(guān)學(xué)科的研究需要準(zhǔn)確可靠的地面氣象觀測(cè)資料作為支撐，這是提高氣候預(yù)測(cè)水平的重要前提。針對(duì)這種情況，需要對(duì)地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合質(zhì)量控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)包括后臺(tái)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)及前臺(tái)基于多線程操作機(jī)制的質(zhì)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)在地面氣象資料數(shù)據(jù)入庫之前進(jìn)行綜合質(zhì)量控制，控制方法除了傳統(tǒng)的極值、時(shí)間、內(nèi)部一致性檢查之外，還運(yùn)用Logistic回歸模型，加入設(shè)備狀態(tài)的研究。系統(tǒng)不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率，也使氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)具備了更好的代表性、準(zhǔn)確性和比較性。

地面氣象觀測(cè)資料質(zhì)量控制Logistic回歸設(shè)備狀態(tài)多線程

0　引　言

在制定天氣預(yù)報(bào)以及氣候預(yù)測(cè)時(shí)，地面氣象數(shù)據(jù)是這個(gè)環(huán)節(jié)的重要基礎(chǔ)資料，數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，天氣預(yù)報(bào)和氣候預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確。二十世紀(jì)九十年代末以來，我國(guó)著手在實(shí)驗(yàn)中對(duì)個(gè)別臺(tái)站創(chuàng)建自動(dòng)站，伴隨軟件硬件各方面技術(shù)的不斷成熟，自動(dòng)氣象站建設(shè)的速率也顯著提升。到了2011年，我國(guó)的地面自動(dòng)氣象站[1]的數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了2 500多個(gè)。

在海量數(shù)據(jù)需要進(jìn)行采集、傳輸以及保存的要求下，地面氣象站的觀測(cè)手段越來越趨于自動(dòng)化，數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾室膊粩嗵嵘４藭r(shí)，為了確保用戶可以及時(shí)迅速的使用到盡可能可靠的觀測(cè)數(shù)據(jù)信息，并且盡可能地讓預(yù)報(bào)人員做出確切的業(yè)務(wù)決策，急需研制一套質(zhì)控方法，用來標(biāo)記可疑觀測(cè)記錄或者錯(cuò)誤觀測(cè)記錄。從人類有器測(cè)量開始，地面氣象資料觀測(cè)數(shù)據(jù)就是最長(zhǎng)久的氣象資料，同時(shí)也是判斷氣候狀況的關(guān)鍵參數(shù)。氣象事業(yè)的發(fā)展將直接受到來自氣象觀測(cè)資料準(zhǔn)確性的影響。而地面氣象數(shù)據(jù)又最容易受到下墊面環(huán)境狀態(tài)的改變、人為觀測(cè)誤差以及設(shè)備狀態(tài)等因素的影響，所以地面氣象資料的質(zhì)量控制顯得尤為重要。

在此背景下，本文設(shè)計(jì)了一種臺(tái)站級(jí)地面觀測(cè)數(shù)據(jù)綜合質(zhì)量控制系統(tǒng)。采用綜合質(zhì)量控制方法對(duì)氣象資料進(jìn)行處理，以visual studio作為開發(fā)平臺(tái)，以C#作為開發(fā)語言，使用多線程操作機(jī)制提高系統(tǒng)處理氣象資料的效率；進(jìn)行數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)以達(dá)到存儲(chǔ)海量氣象數(shù)據(jù)的效果；進(jìn)行綜合質(zhì)控方法的研究，保證氣象資料的準(zhǔn)確性、代表性，提高氣候預(yù)測(cè)的可靠性。

1　質(zhì)量控制方法研究

本文以數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估業(yè)務(wù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)平臺(tái)，用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)各類氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制、評(píng)估和數(shù)列均一性檢驗(yàn)，以人機(jī)交互的方式實(shí)現(xiàn)氣象資料的訂正。

1.1傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法應(yīng)用

氣象觀測(cè)資料會(huì)反映出大氣變量的具體物理特征和氣候特征，傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法正是基于這些基本規(guī)律制定的，并且，傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法也在各國(guó)的質(zhì)量控制中起到主導(dǎo)作用。實(shí)時(shí)檢查是對(duì)地面氣象觀測(cè)資料中各要素進(jìn)行質(zhì)控的主要手段，其檢查手段囊括人機(jī)交互辨別手段，檢查方法包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、氣候?qū)W界限值檢查、時(shí)間一致性檢查、內(nèi)部一致性檢查等[2]。由于該系統(tǒng)適用于臺(tái)站級(jí)氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制，不涉及多站，因此不考慮空間一致性檢查。

1.2基于數(shù)據(jù)挖掘算法的質(zhì)量控制方法研究

地面氣象資料歷史長(zhǎng)遠(yuǎn)，由于氣象站探測(cè)設(shè)備故障、人工誤差等原因不可避免的會(huì)出現(xiàn)一些誤差。雖然通過傳統(tǒng)的質(zhì)量控制方法可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性提高，但由于設(shè)備狀態(tài)異常也會(huì)引起的觀測(cè)數(shù)據(jù)異常[3]。在過往的質(zhì)控系統(tǒng)中都需要通過人工檢查設(shè)備傳感器狀態(tài)來判斷觀測(cè)記錄不正常是否由設(shè)備狀態(tài)引起，給觀測(cè)數(shù)據(jù)的處理和后期使用帶來了不便與滯后。因此，本系統(tǒng)中我們采用了因子分析法以及Logistic回歸模型等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法，將實(shí)時(shí)設(shè)備狀態(tài)文件加入討論，對(duì)地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步質(zhì)控。當(dāng)觀測(cè)值在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)或時(shí)間段要素?cái)?shù)據(jù)出現(xiàn)突變時(shí)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)出突變是由設(shè)備狀態(tài)異常造成，還是出現(xiàn)某種天氣現(xiàn)象造成。為往后的氣象數(shù)據(jù)應(yīng)用、氣候預(yù)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警提供更有說服力的數(shù)據(jù)支持。

1.2.1因子分析法

因子分析的主要內(nèi)容是將許多指標(biāo)或因素與多種因素的相關(guān)性用個(gè)別幾個(gè)因素來描述，也就是說，將相關(guān)性較強(qiáng)的幾個(gè)因素放到一種類型里面，將這種類型的變量看作一個(gè)因素，用相對(duì)少的幾個(gè)因素體現(xiàn)出原始資料的多數(shù)重要信息。

通過SPSS因子分析實(shí)驗(yàn)，以云高、云量為例，將云高、云量各要素分解與降維，綜合原始變量，確定模型最終變量，結(jié)果如表1所示。新變量中或者是由多個(gè)原始變量組合而成，或者是直接保留某個(gè)原始變量。新變量都是互不相關(guān)的，這些新變量能夠解釋原始變量的主要信息，更重要的是它們彼此之間不存在相關(guān)性，可以作為進(jìn)一步研究的主要依據(jù)。

表1　降維前后對(duì)比圖

1.2.2Logistic回歸模型

利用Logistic回歸進(jìn)行預(yù)測(cè)，將設(shè)備狀態(tài)作為新的變量，逐一與觀測(cè)要素變量進(jìn)行回歸。Logistic回歸模型是一種分類模型，因變量Z是一個(gè)二分類變量，其取值Z=1和Z=0，分別表示加入設(shè)備狀態(tài)后要素的預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值一致和不一致。影響Z取值的n個(gè)自變量分別為X1，X2，…，Xn，其中，X1，X2，…，Xn-1為降維后的觀測(cè)要素變量，Xn為設(shè)備狀態(tài)變量。在這n個(gè)自變量作用下，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值一致的條件概率為P=P(Y=1|X1，X2，…，Xn)，則Logistic回歸模型可表示為：

Z=B0+B1X1+B2X2+…+BnXn

(1)

(2)

式中，P代表預(yù)測(cè)值與實(shí)際值一致的概率；Z代表權(quán)重向量；是回歸系數(shù)，輸出結(jié)果P趨近于0.5表示預(yù)測(cè)值與實(shí)際不一致，趨近于0.73表示一致[4]。以此觀察設(shè)備狀態(tài)與最終預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)誤差率的關(guān)系，進(jìn)而確定設(shè)備狀態(tài)的質(zhì)量控制區(qū)間，以此給出設(shè)備狀態(tài)的質(zhì)量控制碼。

1.3質(zhì)量控制對(duì)數(shù)據(jù)可疑度分級(jí)及處理

系統(tǒng)將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各項(xiàng)檢查處理，對(duì)于通過檢查的數(shù)據(jù)則認(rèn)為是經(jīng)過質(zhì)控的數(shù)據(jù)，視為可信數(shù)據(jù)，沒有通過檢查的數(shù)據(jù)被視為可疑數(shù)據(jù)，系統(tǒng)對(duì)可疑數(shù)據(jù)設(shè)定了四種可疑度。

(1) A級(jí)：有足夠的證據(jù)證明其為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，直接剔除。

(2) B級(jí)：強(qiáng)可疑數(shù)據(jù)，為危險(xiǎn)等級(jí)數(shù)據(jù)，將其從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中剔除，作為參考檢測(cè)數(shù)據(jù)列入?yún)⒖紨?shù)據(jù)庫保存。

(3) C級(jí)：可疑數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)比較可疑，但是具有一定的可信度，對(duì)此類數(shù)據(jù)只進(jìn)行本地保存，不上報(bào)。

(4) D級(jí)：弱可疑數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)有一點(diǎn)可疑，但可以作為可信數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，但要進(jìn)行弱可疑備注。

(5) E級(jí)：正常數(shù)據(jù)。

1.4綜合使用質(zhì)控方法

為了讓入庫的氣象資料數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、更權(quán)威、更有代表性，所以推薦綜合使用多種質(zhì)控方法對(duì)氣象資料進(jìn)行排錯(cuò)、控制以提高精度。圖1為綜合使用質(zhì)控方法流程圖。

圖1　綜合質(zhì)控方法流程圖

2　系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)的任務(wù)是基于軟件體系結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)邏輯模型的分析設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)全面的質(zhì)量控制系統(tǒng)的地面觀測(cè)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)物理模型必須符合邏輯模型，設(shè)計(jì)合理的系統(tǒng)架構(gòu)，完成邏輯模型所規(guī)定的信息處理能力；集成多種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制功能提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率，將綜合質(zhì)量控制算法模型進(jìn)行編碼，生成類庫.dll文件，方便氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用；采用多線程操作機(jī)制對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性能；以PostgreSQL9.2作為后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，達(dá)到提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及處理效率的目的，提高了系統(tǒng)對(duì)海量氣象資料處理的吞吐率。

2.1系統(tǒng)架構(gòu)

考慮到系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)負(fù)載、安全性、穩(wěn)定性以及拓展要求較高，本系統(tǒng)選擇使用C/S(Client/Sever)開發(fā)方式，但不再局限于三層架構(gòu)的開發(fā)模式。系統(tǒng)總體架構(gòu)分為四層體系結(jié)構(gòu)：設(shè)備層、通信解析層、匯聚處理層和表現(xiàn)層，如圖2所示。每一層根據(jù)各自的功能定義一些基礎(chǔ)類，派生出來的不同對(duì)象可以組合覆蓋類似的質(zhì)控系統(tǒng)[5,6]。

圖2　系統(tǒng)多層架構(gòu)設(shè)計(jì)圖

2.2質(zhì)控算法類庫

系統(tǒng)對(duì)研究得到的地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)綜合質(zhì)量控制算法進(jìn)行編碼，將算法生成綜合質(zhì)量控制類庫，以dll文件形式存在。類庫對(duì)外部程序提供接口，通過引用類庫，輸入解析賦值后的要素變量，輸出要素值的綜合質(zhì)控碼。生成dll類庫文件，使算法程序擁有良好的封裝性，同時(shí)方便其他氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用。如圖3為類庫概要圖。

圖3　類庫概要圖

2.3后臺(tái)數(shù)據(jù)庫

PostgreSQL是由美國(guó)伯克利大學(xué)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，經(jīng)過不斷的設(shè)計(jì)發(fā)展，最終發(fā)展為一種對(duì)象-關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。這是一種開源的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，經(jīng)過發(fā)展已經(jīng)成為開源界功能最先進(jìn)的開放源代碼的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之一[7]。PostgreSQL可以實(shí)現(xiàn)多種版本并發(fā)運(yùn)行，對(duì)目前我們所知的SQL構(gòu)件的支持性較高，具備良好的開放語言綁定功能。

PostgreSQL作為一種開放的數(shù)據(jù)庫管理工具，與其他的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)相比，有著鮮明特征，包括：①面向?qū)ο筇卣?，可以任意添加屬性；②?shù)據(jù)類型豐富，不僅包括數(shù)字字符，還可以包含點(diǎn)線面等類型；③全面支持SQL；④可以與Web集成，解決Web問題能力更高，支持ODBC和JDBC；⑤大數(shù)據(jù)庫，可以支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)達(dá)到100 GB。系統(tǒng)的良好支持特性可以為未來前臺(tái)數(shù)據(jù)提取的項(xiàng)目開發(fā)提供良好的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫支持[8]。

2.4多線程處理

數(shù)據(jù)資料是以Txt報(bào)表的方式存在，通過3G/4G網(wǎng)絡(luò)傳遞到中心服務(wù)器，由于報(bào)文種類的多樣性系統(tǒng)采用了多線程的操作方式[9,10]。如圖4所示，報(bào)文A使用相對(duì)應(yīng)的主線程、讀寫線程、解析線程、入庫線程。

在使用多線程處理數(shù)據(jù)的過程中，一方面使用了線程同步機(jī)制，即處理數(shù)據(jù)的各線程依賴掃描主線程，需要掃描線程提供消息進(jìn)行喚醒調(diào)用，而其他線程則是處于等待狀態(tài)。另一方面，當(dāng)有多個(gè)線程同時(shí)需要訪問資源時(shí)，則需要使用一個(gè)互斥機(jī)制，即任何時(shí)刻只允許一個(gè)線程訪問資源，如果剩余線程也需要訪問此資源，就需要等待使用資源的線程釋放該資源才能對(duì)該資源進(jìn)行訪問。

圖4　數(shù)據(jù)處理多線程操作流程圖

2.5系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)輸入項(xiàng)為TXT格式的《地面氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)文件》，需將文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，供查詢、統(tǒng)計(jì)、分析使用。系統(tǒng)的每個(gè)模塊之間需要進(jìn)行信息的傳輸，信息的傳輸需要通過接口來實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)在傳遞之前需要按照特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求進(jìn)行封裝，以參數(shù)的形式輸入。經(jīng)過函數(shù)的調(diào)用，將函數(shù)返回值輸出。系統(tǒng)擁有的優(yōu)勢(shì)在于：①支持多終端操作；②支持多用戶的并行操作；③系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間較短；④有權(quán)限設(shè)置；⑤具有備份功能[11,12]。系統(tǒng)主體流程分為以下幾個(gè)步驟：

1) 觀測(cè)員對(duì)報(bào)告書進(jìn)行填報(bào)，數(shù)據(jù)錄入，觀測(cè)員包括縣級(jí)，市級(jí)，省級(jí)基站的觀測(cè)人員；

2) 觀測(cè)的數(shù)據(jù)會(huì)以類似于GPRS方式上傳到中心服務(wù)器，中心服務(wù)器會(huì)對(duì)當(dāng)前的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再提交審核；

3) 數(shù)據(jù)審核模塊進(jìn)行審核，審核部門為省局和國(guó)家局，相關(guān)的審核結(jié)果為省級(jí)業(yè)務(wù)管理人員審核報(bào)告和國(guó)家級(jí)業(yè)務(wù)管理人員審核報(bào)告，根據(jù)報(bào)告反饋信息對(duì)報(bào)表進(jìn)行修改；

4) 審核之后會(huì)產(chǎn)生告警模塊和日志模塊信息，告警模塊將警告信息以短信的方式提交上傳，日志模塊則是將系統(tǒng)運(yùn)行的具體信息做記錄，并將權(quán)限進(jìn)行更變，認(rèn)定用戶的權(quán)限；

5) 信息審核完畢之后會(huì)進(jìn)入質(zhì)量控制模塊，質(zhì)控模塊會(huì)綜合使用各種控制方法及手段對(duì)當(dāng)前的地面氣象資料進(jìn)行處理，包括人工檢查，算法檢驗(yàn)等；

6) 經(jīng)過質(zhì)量控制的資料會(huì)產(chǎn)生多種級(jí)別的數(shù)據(jù)類型，需要判斷數(shù)據(jù)的異常性，異常則進(jìn)入異常處理環(huán)節(jié)給出提示或標(biāo)記；

7) 最后則是入庫模塊，入庫模塊接收多種類別的數(shù)據(jù)，包括警告信息、日志信息、用戶權(quán)限信息、未經(jīng)過質(zhì)量控制的信息、質(zhì)控處理后的信息等等，入庫程序?qū)?duì)這些信息進(jìn)行具體的判斷操作處理，最后做入庫處理。圖5為系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)流程圖。

圖5　系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)流程圖

3　系統(tǒng)運(yùn)行

本系統(tǒng)采用C#語言和最新的.NET技術(shù)編程[13]，同時(shí)結(jié)合PostgreSQL開源數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境為Windows 7，實(shí)際運(yùn)行效果表明系統(tǒng)各項(xiàng)性能良好，能夠滿足當(dāng)前用戶基本需求。

3.1質(zhì)控入庫界面

用戶輸入獲取氣象資料文件所在目錄，點(diǎn)擊報(bào)文質(zhì)控入庫按鈕后，進(jìn)行批量文件的處理。系統(tǒng)響應(yīng)用戶請(qǐng)求獲取文件名打開文件，逐行讀取文件數(shù)據(jù)，調(diào)用對(duì)應(yīng)文件類別的數(shù)據(jù)處理類對(duì)文件進(jìn)行解析、質(zhì)控、入庫。文件的處理狀態(tài)和處理結(jié)果在DataGridView中呈現(xiàn)出來。如圖6為入庫效果圖。

圖6　入庫效果圖

3.2質(zhì)控查詢界面

查詢質(zhì)控結(jié)果時(shí)，用戶可在查詢界面選擇查詢要素、查詢時(shí)間后發(fā)出查詢指令，系統(tǒng)響應(yīng)用戶請(qǐng)求從數(shù)據(jù)庫中查詢相應(yīng)的要素值及其質(zhì)控碼，通過質(zhì)控碼確定數(shù)據(jù)可信度顏色，并在DataGridView中呈現(xiàn)出來，如圖7為質(zhì)控查詢效果圖。

圖7　質(zhì)控查詢效果圖

4　結(jié)　語

高質(zhì)量的地面資料觀測(cè)數(shù)據(jù)不僅有利于氣象氣候分析研究和天氣預(yù)報(bào)，而且在氣象防災(zāi)減災(zāi)決策以及氣象信息共享中也有著重大的使用價(jià)值和指導(dǎo)意義?；跀?shù)據(jù)挖掘算法的地面氣象觀測(cè)綜合質(zhì)控系統(tǒng)在實(shí)施地面氣象資料入庫前，對(duì)地面氣象資料進(jìn)行準(zhǔn)確性研究，并將研究成果放到質(zhì)控入庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，這將大大地提高入庫觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、權(quán)威性、參考性。系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)采用多線程操作方法，架構(gòu)設(shè)計(jì)突破三層架構(gòu)模式，系統(tǒng)的穩(wěn)定性，可移植性得到增強(qiáng)。在接下來的研究中，將進(jìn)一步運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的算法到觀測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制中來，提高觀測(cè)資料的準(zhǔn)確性。

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DESIGN OF COMPREHENSIVE QUALITY CONTROL SYSTEM FOR STATION-LEVEL SURFACE METEOROLOGICAL OBSERVATION DATA

Li TaoZhou Huanle

(College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, Jiangsu,China)

Accurate and reliable surface meteorological data is required to support the research of related disciplines in meteorology and earth, and this is an important prerequisite for improving the climate prediction level. In light of this situation, there is the need in designing a comprehensive quality control system for surface meteorological observation data. The system includes the design of backstage data structure as well as the design of foreground quality-check system based on multithreading operation mechanism. The system makes comprehensive quality control on surface meteorological data before to be stored. Apart from the traditional means such as extreme value, time, internal consistency check, the control method also employs Logistic regression model to add the equipment state into research. The system not only improves the efficiency of data processing, but also makes the data of surface meteorological observation with better representation, accuracy and comparison.

Data of surface meteorological observationQuality controlLogistic regressionEquipment StateMultithreading

2015-04-10。公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(GYHY201306070)。李濤，副教授，主研領(lǐng)域：數(shù)據(jù)挖掘，計(jì)算機(jī)軟件。周歡樂，碩士生。

TP311.1

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2016.09.014