一種精細(xì)化的海洋浮標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法

任煥萍, 張 斌, 譚哲韜, 李富超

一種精細(xì)化的海洋浮標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法

任煥萍1, 2, 張 斌1, 2, 譚哲韜3, 4, 李富超1, 2

(1.中國科學(xué)院海洋研究所, 山東 青島 266071; 2.中國科學(xué)院海洋大科學(xué)研究中心, 山東 青島 266071; 3.中國科學(xué)院大氣物理研究所, 北京 100029; 4.中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049)

針對海洋浮標(biāo)數(shù)據(jù)獲取特點及常見數(shù)據(jù)錯情, 本文提出了一種精細(xì)化的海洋浮標(biāo)溫鹽數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法。通過范圍檢驗、尖峰檢驗、萊因達(dá)準(zhǔn)則等六個步驟實現(xiàn)浮標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制, 其創(chuàng)新性在于有效集成了多種質(zhì)量檢驗法, 并且研究了一種融合傳統(tǒng)尖峰檢驗與萊因達(dá)準(zhǔn)則的質(zhì)量檢驗新方法; 并以中國近海觀測研究網(wǎng)絡(luò)黃、東海站浮標(biāo)溫鹽觀測數(shù)據(jù)為例, 驗證了本方法的有效性和適用性。該方法可廣泛用于海洋浮標(biāo)溫鹽觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制, 識別出長時間序列數(shù)據(jù)的異常值。經(jīng)過本方法質(zhì)控后的浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)對于海洋科學(xué)研究、海洋氣象預(yù)報、海洋災(zāi)害預(yù)警以及漁業(yè)發(fā)展等具有重要意義。

海洋浮標(biāo); 溫鹽; 質(zhì)量控制; 萊因達(dá)準(zhǔn)則

海洋浮標(biāo)是一種較早開發(fā)并長期延續(xù)使用的觀測設(shè)備[1], 可以對海洋環(huán)境進行自動、連續(xù)、長期的同步監(jiān)測[2], 浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)對于海洋科學(xué)研究、海洋氣象預(yù)報、海洋災(zāi)害預(yù)警以及漁業(yè)發(fā)展等具有重要意義[3]。合格的浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)是海洋科學(xué)的“生命線”。但由于種種原因, 一些原始觀測數(shù)據(jù)或多或少存在精度不高、質(zhì)量欠佳等問題。海洋浮標(biāo)及傳感器長期受惡劣的海洋環(huán)境影響, 包括海洋生物附著、海水腐蝕、鹽霧侵襲、風(fēng)浪襲擊等, 這些因素都會影響傳感器的監(jiān)測結(jié)果, 造成數(shù)據(jù)異常。因此, 數(shù)據(jù)在實際使用前, 需要進行嚴(yán)謹(jǐn)而科學(xué)的質(zhì)量控制(quality control, QC)[4], 識別和剔除數(shù)據(jù)序列中的異常值, 提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性[5]。高質(zhì)量的海洋觀測數(shù)據(jù), 可以幫助人類應(yīng)對全球氣候變化, 提高防災(zāi)抗災(zāi)能力, 預(yù)測臺風(fēng)和厄爾尼諾等極端天氣、海洋事件等。

海洋浮標(biāo)溫度、鹽度資料的質(zhì)量控制方法主要包括日期檢驗、位置檢驗、格式檢驗、范圍檢驗、氣候特征檢驗、尖峰檢驗、梯度檢驗、連續(xù)性檢驗等[6]。針對溫鹽觀測數(shù)據(jù), 采用范圍檢驗可以檢測出超出目標(biāo)區(qū)域閾值范圍的錯誤數(shù)據(jù)。采用統(tǒng)計性的質(zhì)量控制方法如萊因達(dá)準(zhǔn)則等可以檢出統(tǒng)計分布中的離群值[7]。但是, 觀測數(shù)據(jù)中還存在一種與相鄰時間觀測數(shù)據(jù)差異較大、但又在整體數(shù)據(jù)閾值范圍內(nèi)的尖峰值, 該類錯誤采用傳統(tǒng)的尖峰檢驗法不能有效標(biāo)記[8]。

不同類型的觀測數(shù)據(jù), 其異常值都有不同外觀特征及性質(zhì), 很難通過普適性的異常值檢測方法進行識別[9], 因此在實際應(yīng)用中需要根據(jù)不同場景具體分析、給出具體的質(zhì)控方法。近年來, 在海洋溫鹽數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面已有很多研究成果, 但大多是針對航次觀測、Argo漂流浮標(biāo)等剖面觀測手段的質(zhì)量控制理論方法探討, 而針對具有定點、長時間序列的海洋浮標(biāo)實測數(shù)據(jù)的精細(xì)化質(zhì)量控制方案尚有欠缺[10]。

1 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法

本文針對長時間序列的海洋浮標(biāo)觀測的海水溫度(水溫)數(shù)據(jù)和海水鹽度(鹽度)數(shù)據(jù), 根據(jù)觀測要素的特性以及數(shù)據(jù)本身特征, 綜合運用范圍檢測法、尖峰檢驗法、萊因達(dá)準(zhǔn)則(3法則)以及最大誤差控制等方法, 提出了一種精細(xì)化的浮標(biāo)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法, 并使用實際觀測數(shù)據(jù)驗證和測試了該方法的有效性和適用性。該方法以萊因達(dá)準(zhǔn)則為核心, 通過6個步驟流程完成數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。整體流程步驟見圖1, 每個步驟完成后, 對檢出的異常數(shù)據(jù)做不同的質(zhì)控標(biāo)記。

圖1 針對浮標(biāo)溫鹽數(shù)據(jù)的精細(xì)化質(zhì)量控制方案流程圖

1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理, 主要目的是查找重復(fù)數(shù)據(jù)和空記錄, 對重復(fù)記錄和數(shù)值為空的記錄做出標(biāo)記?？沼涗浺话闶且驗閮x器設(shè)備故障或數(shù)據(jù)傳輸問題等原因, 沒有采集到數(shù)據(jù)。重復(fù)記錄是同一浮標(biāo)在同一個時間點有2條或多條相同的數(shù)據(jù)。造成數(shù)據(jù)重復(fù)的主要原因是浮標(biāo)早期獲取設(shè)備數(shù)據(jù)時, 采用多種數(shù)據(jù)傳輸方式, 但在數(shù)據(jù)庫存儲、使用時未排除重復(fù)。

2) 采集信息核對法, 主要對照浮標(biāo)的維護信息記錄, 核對檢查相應(yīng)時間段內(nèi)的溫鹽數(shù)據(jù)。與以往大部分僅基于數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量控制方法不同, 這里充分考慮了采集過程中觀測儀器設(shè)備的檢修維護等信息情況。近海浮標(biāo)位于海上, 環(huán)境條件惡劣, 需要對浮標(biāo)數(shù)據(jù)進行及時巡查, 對浮標(biāo)搭載的傳感器設(shè)備定期巡檢和保養(yǎng)維護, 同時發(fā)現(xiàn)問題后需要及時對浮標(biāo)進行維修, 問題嚴(yán)重時需要拖上岸進行大修。浮標(biāo)巡檢維護期間的缺失數(shù)據(jù)和錯誤數(shù)據(jù), 都需要檢出。對照浮標(biāo)維護記錄進行分析, 如果某一段時間有設(shè)備維護、安裝調(diào)試、數(shù)據(jù)缺失等維護記錄, 則該段時間數(shù)據(jù)不正確, 質(zhì)控標(biāo)記為異常數(shù)據(jù)。

例如: 對照3號浮標(biāo)維護記錄, 發(fā)現(xiàn)2018年10月11日—17日數(shù)據(jù)巡檢記錄為異常, 10月18日— 21日對3號浮標(biāo)進行了維護, 完成了系統(tǒng)的整體安裝與布放, 21日重新正式使用, 所以將10月11日到21日數(shù)據(jù)均標(biāo)記為異常。

3) 范圍檢驗法, 主要目的是根據(jù)觀測要素在目標(biāo)區(qū)域的范圍, 針對原始觀測數(shù)據(jù)進行初步篩查, 對超出區(qū)域范圍外的數(shù)據(jù), 做異常質(zhì)控標(biāo)記。通過歷史數(shù)據(jù)、其他觀測數(shù)據(jù)的分析, 確定黃東海區(qū)域海水水溫范圍為0～40 ℃, 黃東海區(qū)域鹽度范圍為10～40[11]。如果檢測出數(shù)據(jù)處于區(qū)域范圍之外, 則標(biāo)記為異常數(shù)據(jù)。

4) 尖峰檢驗萊因達(dá)法。在浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)中, 存在一種突變尖峰數(shù)據(jù), 與相鄰前后數(shù)據(jù)對比, 變化十分明顯, 這種數(shù)據(jù)會在短時間內(nèi)陡然增加或減小。

傳統(tǒng)的尖峰檢驗法, 是對觀測要素進行尖峰檢驗, 如果出現(xiàn)較大的突變, 則為異常。假設(shè)當(dāng)前觀測數(shù)據(jù)為X, 其前后鄰居數(shù)據(jù)分別為X–1和X+1, 則檢驗值= ABS[X– (X–1+X+1)/2]–ABS[(X–1–X+1)/2], 如檢驗值超出標(biāo)準(zhǔn)范圍, 則判定其為異常值。按照國家海洋信息中心發(fā)布的“海洋水文氣象資料質(zhì)量控制方法”規(guī)定[6], 對于海洋觀測站, 當(dāng)壓強<500 dbar時, 如果水溫檢驗值>6 ℃, 則為尖峰異常; 如果鹽度檢驗值>0.9, 則為尖峰異常。采用傳統(tǒng)的尖峰檢驗法, 能檢出檢驗值比較大的部分尖峰值, 由于標(biāo)準(zhǔn)范圍較大, 導(dǎo)致很大一部分的尖峰值不能有效檢出。

針對這個問題, 本文創(chuàng)新性地提出“尖峰檢驗萊因達(dá)法”, 將傳統(tǒng)方法中標(biāo)準(zhǔn)范圍為固定值的方式, 改變?yōu)橥ㄟ^萊因達(dá)準(zhǔn)則計算的3倍標(biāo)準(zhǔn)差作為標(biāo)準(zhǔn)范圍。具體方法如下: 針對時間序列觀測數(shù)據(jù), 將其中每一個數(shù)與其前一鄰居相比, 計算鄰差(第一個數(shù)鄰差為0), 形成鄰差序列值; 鄰差序列值基本滿足正態(tài)分布(見圖2), 可以使用萊因達(dá)準(zhǔn)則, 識別其中的異常值。

圖2 溫、鹽數(shù)據(jù)鄰差序列值的頻率分布圖

相比于傳統(tǒng)的“萊因達(dá)準(zhǔn)則”, 采用“尖峰檢驗萊因達(dá)法”更能明顯提升異常數(shù)據(jù)的質(zhì)控比例。6號浮標(biāo)2009—2012年度水溫數(shù)據(jù)多監(jiān)測出360條異常數(shù)據(jù), 異常占比0.34%, 整體占比從9.46%提升到了9.80%(見圖3)。6號浮標(biāo)2018—2019年度水溫數(shù)據(jù)多檢出477條異常, 異常占比0.73%, 整體占比從2.97%提升到3.70%。鹽度數(shù)據(jù)3號浮標(biāo)2010—2012年度多檢出235條異常, 異常占比1.06%, 整體占比從5.50% 提升到6.56%。

然而, 這種方法的局限性在于假定尖峰異常只有一個數(shù)據(jù), 前后鄰居數(shù)據(jù)均為正常值。針對這種局限性, 采用下一步的日均萊因達(dá)法做進一步處理。

5) 日均萊因達(dá)法。目的是找到超出日變率范圍的異常數(shù)據(jù)。根據(jù)萊因達(dá)準(zhǔn)則, 以天為單位, 分別計算每日水溫和鹽度的均值及標(biāo)準(zhǔn)差, 查找殘差(與均值差的絕對值)大于3的數(shù)據(jù), 并做異常標(biāo)記。通過該方法, 剔除每日數(shù)據(jù)中偏離較大的數(shù)據(jù)。與尖峰檢驗萊因達(dá)法相比, 日均萊因達(dá)法可以進一步發(fā)現(xiàn)連續(xù)2個數(shù)據(jù)異常的情況。

圖3 采用尖峰萊因達(dá)法質(zhì)量控制前后對比

此外, 在浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)中, 還會出現(xiàn)在海況較為穩(wěn)定的情況下, 某一天溫度和鹽度變化很小, 這種情況下根據(jù)萊因達(dá)準(zhǔn)則計算的3倍標(biāo)準(zhǔn)差會非常小, 導(dǎo)致一些變化很小的正常值會被誤判為異常。為解決這個問題, 我們采用“最大允許誤差”的方法, 對萊因達(dá)法進行改進。

GB 17378.2-2007《海洋監(jiān)測規(guī)范第2部分: 數(shù)據(jù)處理與分析質(zhì)量控制》[12], 最大允許誤差是指技術(shù)規(guī)范(如標(biāo)準(zhǔn)、檢定規(guī)程)所規(guī)定的允許的誤差極限值, 是判定是否合格的一個規(guī)定要求, 作為測量儀器的特性, 規(guī)定最大允許誤差和通過檢定、校準(zhǔn)去確定示值誤差, 在實用上具有十分現(xiàn)實的意義。國標(biāo)HY/T 142—2011 《大型海洋環(huán)境監(jiān)測浮標(biāo)》[13], 其中“5.5測量參數(shù)、范圍和最大允許誤差”規(guī)定, 海洋表層水溫最大允許誤差0.5攝氏度, 電導(dǎo)率(表層鹽度)最大允許誤差0.1 mS/cm。海水的電導(dǎo)率與鹽度的換算系數(shù)K為0.7[14], 可以計算出鹽度的最大允許誤差為0.07。

據(jù)此, 按照日均萊因達(dá)法判為異常的數(shù)據(jù)中, 如果其殘差小于最大允許誤差, 則為誤判, 通過本方法糾正為正確值。例如: 6號浮標(biāo)2019年11月1日水溫變化曲線(圖4), 該日平均水溫23.01, 標(biāo)準(zhǔn)差= 0.07。其中14點、14點10分的值均為23.3, 殘差(23.3 – 23.01 = 0.29)>3, 根據(jù)日均萊因達(dá)法判斷這2個數(shù)據(jù)為異常, 但從整體曲線圖和序列關(guān)系來看數(shù)據(jù)是正確的, 由于殘差0.29<0.5(水溫最大允許誤差), 可以判斷該數(shù)據(jù)為正確, 避免了誤判。

圖4 第6號浮標(biāo)2019年11月1日水溫變化曲線

6) 完成質(zhì)控標(biāo)記。采用上述質(zhì)量控制方法, 將已檢測出的異常數(shù)據(jù)做了標(biāo)記, 這里進一步將剩余的數(shù)據(jù)標(biāo)記為0, 作為正確數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)質(zhì)控標(biāo)記符號說明見表1。

表1 數(shù)據(jù)質(zhì)控標(biāo)記符號說明

2 方法驗證與分析

為深入測試和驗證上述的質(zhì)量控制方案, 本文選取黃海和東海共6個浮標(biāo)溫鹽觀測數(shù)據(jù)作為樣本(圖5)進行驗證, 并對結(jié)果數(shù)據(jù)進行分析。

2.1 實驗數(shù)據(jù)

本文選取中國科學(xué)院海洋研究所在黃海1、2、3、4、5號浮標(biāo)和東海6號浮標(biāo)在不同時間段的溫度、鹽度數(shù)據(jù)[15], 浮標(biāo)的溫鹽傳感器位于水下1 m處。具體包括:

1) 黃海站1號浮標(biāo): 浮標(biāo)類型為3 m浮標(biāo), 觀測站位置: (122°45.02′E, 38°45.58′N), 布放位置水深52 m, 觀測時間自2010年4月29日至今, 數(shù)據(jù)采樣間隔30 min。溫鹽觀測數(shù)據(jù)2010—2012年總計17 267條記錄。

2) 黃海站2號浮標(biāo): 浮標(biāo)類型為2 m浮標(biāo), 觀測站位置: (123°00.48′E, 39°04.00′N), 布放位置水深37.3 m, 觀測時間自2010年4月29日至今, 數(shù)據(jù)采樣間隔1 h。溫鹽觀測數(shù)據(jù)2010—2012年總計11 072條記錄。

3) 黃海站3號浮標(biāo): 浮標(biāo)類型為2 m浮標(biāo), 觀測站位置: (122°35.50′E, 39°03.98′N), 布放位置水深39.7 m, 觀測時間自2010年3月27日至今, 2010—2011數(shù)據(jù)采樣間隔1 h, 2012年之后采樣間隔10 min。溫鹽觀測數(shù)據(jù)2010—2012年總計22 102條記錄, 2018—2019年總計15 755條記錄。

4) 黃海站4號浮標(biāo): 浮標(biāo)類型為2 m浮標(biāo), 觀測站位置: (123°06.01′E, 39°16.00′N), 布放位置水深30 m, 觀測時間自2010年4月29日至今, 數(shù)據(jù)采樣間隔1 h。溫鹽觀測數(shù)據(jù)2010—2012年總計9 634條記錄。

5) 黃海站5號浮標(biāo): 浮標(biāo)類型為2 m浮標(biāo), 觀測站位置: (122°44.98′E, 38°57.49′N), 布放位置水深46 m, 觀測時間自2010年4月29日至今, 數(shù)據(jù)采樣間隔1 h。溫鹽觀測數(shù)據(jù)2010—2012年總計9 886條記錄。

6) 東海站6號浮標(biāo): 浮標(biāo)類型為10 m浮標(biāo), 觀測站位置: (123°08.04′E, 30°43.04′N), 布放位置水深61 m, 觀測時間自2009年7月6日至今, 數(shù)據(jù)采樣間隔30 min。2009—2012年總計104 916條記錄, 2018—2020年5月總計65 519條記錄。

圖5 用于數(shù)據(jù)測試的黃海和東海浮標(biāo)位置

2.2 方法驗證

按照質(zhì)控標(biāo)記對數(shù)據(jù)進行分類統(tǒng)計, 2018— 2019年度統(tǒng)計結(jié)果見下表2, 2010—2012年度統(tǒng)計結(jié)果見下表3。

分析可見, 對于3號浮標(biāo), 標(biāo)記為1、2、3、4、5的溫度異常數(shù)據(jù)分別占比0.61%、4.14%、0.00%、0.36%、0.22%; 鹽度異常占比為3.50%、1.26%、0.00%、0.55%、0.28%?？傮w來看, 標(biāo)記了5.33%的溫度異常數(shù)據(jù)、5.59%的鹽度異常數(shù)據(jù)。對于6號浮標(biāo), 標(biāo)記為1、2、3、4、5的溫度異常數(shù)據(jù)占比分別為1.23、1.60%、0.00%、0.73%、0.14%, 鹽度異常占比分別為5.91%、1.17%、0.01%、0.73%、0.28%。總體來看, 標(biāo)記了3.70%的溫度異常數(shù)據(jù)、8.10%的鹽度異常數(shù)據(jù)。

其中, 采用本文提出的“尖峰檢驗萊因達(dá)法”, 明顯提升了質(zhì)量控制效果, 見表2、表3中質(zhì)控標(biāo)記為4的異常數(shù)據(jù)量。2018—2019年水溫數(shù)據(jù)質(zhì)量控制結(jié)果中, 3號浮標(biāo)檢出56條異常, 6號浮標(biāo)檢出477條異常。鹽度數(shù)據(jù)結(jié)果中, 3號浮標(biāo)檢出86條異常, 6號浮標(biāo)檢出480條異常。

表3 2010—2012年度數(shù)據(jù)質(zhì)量統(tǒng)計結(jié)果

對數(shù)據(jù)質(zhì)控前后結(jié)果進行對比, 驗證了質(zhì)控方法的有效性, 下面分別從三個方面說明。

1)3、4、5、6號浮標(biāo)水溫時間序列對比(圖6), 質(zhì)控后, 很多黑色異常點被標(biāo)識, 整體來看, 質(zhì)控后顯示出明顯的波動規(guī)律性。圖中曲線中斷的時間段沒有數(shù)據(jù), 原因是浮標(biāo)出現(xiàn)故障, 數(shù)據(jù)缺失。3號浮標(biāo)水溫數(shù)據(jù)起始時間為2010年4月29日, 其中2011年11月5日到12年9月26日數(shù)據(jù)缺失。6號浮標(biāo)2012年1月1日到3月30日數(shù)據(jù)缺失。密集的黑色區(qū)域, 屬于浮標(biāo)維護期間的異常數(shù)據(jù), 例如6號浮標(biāo)在2012年7月14日到10月20日期間進行了大修, 數(shù)據(jù)為異常。還有一類突然增大或減小的黑色點, 屬于異常突變數(shù)據(jù)。

圖6 質(zhì)控前(黑色)后(紅色)的溫度時間序列對比圖

2) 1、2、3、6號浮標(biāo)質(zhì)控前后鹽度時間序列對比(圖7), 可以看出, 質(zhì)控前鹽度振幅變化很大, 質(zhì)控后振動幅度明顯縮小。例如: 2010—2012年, 3號浮標(biāo)振幅為0～38.9, 質(zhì)控后振幅為16.7～32.4。2018— 2020年5月, 6號浮標(biāo)振幅為0～39.9, 質(zhì)控后振幅減小為18.9～34.9。

3) 質(zhì)控后數(shù)據(jù)質(zhì)量得到明顯提升, 異常點已經(jīng)被去掉, 典型示例見圖8。其中a圖是6號浮標(biāo)2010年5月質(zhì)控前后溫度時間序列數(shù)據(jù), 5月25日到26日, 有數(shù)據(jù)突然大幅下降和上升(黑色點), 經(jīng)過質(zhì)控后這些突變點被檢出, 排除了異常。b圖為6號浮標(biāo)2011年11月鹽度數(shù)據(jù)質(zhì)控前后對比, 可以明顯看出, 其中很多突然下降的異常數(shù)據(jù)被識別出來。

2.3 數(shù)據(jù)分析

對質(zhì)控后數(shù)據(jù)進行分析可以看出, 黃東海溫鹽具有顯著的季節(jié)變化特征(圖6、圖7), 并且水溫易受臺風(fēng)極端事件影響。

海表水溫冬低夏高, 季節(jié)循環(huán)變化明顯[16]。每年2月份溫度達(dá)到最低點, 之后逐漸上升, 到夏季8月份達(dá)到最高點, 之后又逐漸下降, 直至第二年的2月份, 循環(huán)往復(fù)。例如2019年3號浮標(biāo)最低溫度在2月19日為1.1 ℃, 最高溫度在8月9日達(dá)26.7 ℃。2018年6號浮標(biāo)最低溫度出現(xiàn)在冬季2月12日為9.2 ℃, 最高溫度在8月9日達(dá)30.6 ℃。黃海、東海海水溫度具有季節(jié)變化特征, 這與前人的觀測結(jié)果一致[17], 進一步驗證了本文質(zhì)量控制方法的可靠性和合理性。

圖7 質(zhì)控前(黑色)后(紅色)的鹽度時間序列對比圖

圖8 質(zhì)控前后異常點明顯被去掉示例

注: 采樣時間為0時

海表鹽度夏季偏低, 冬季平穩(wěn)。同水溫一樣, 由于處于亞熱帶區(qū)域, 影響鹽度變化的區(qū)域降雨、徑流以及結(jié)冰、融冰等因子均具季節(jié)性, 使得黃東海表層鹽度變化亦具有季節(jié)性變化特征。海表層鹽度的季節(jié)性變化不如水溫那么規(guī)則, 但總的變化趨勢與水溫的季節(jié)性變化相反[18]。每年夏季各地雨水多、雨量較大, 長江水位漲高, 長江口徑流量增大, 影響到6號浮標(biāo)的鹽度下降明顯。冬季雨水少, 鹽度值較高, 并且比較平穩(wěn)。

東海6號浮標(biāo)2019年8—9月水溫多次出現(xiàn)突然下降(圖9), 3組紅色標(biāo)注的區(qū)間, 恰好是4次臺風(fēng)經(jīng)過東海之時, 分析可見海洋水溫的突變明顯受到極端事件臺風(fēng)的影響。圖中縱坐標(biāo)數(shù)據(jù)為溫度異常(temperature anomaly), 表示在已剔除日變化和季節(jié)循環(huán)基礎(chǔ)之上的溫度異常。大于0表示暖異常, 即比平均態(tài)更暖; 小于0表示冷異常?？梢钥闯鋈齻€臺風(fēng)經(jīng)過東海時, 都導(dǎo)致了冷異常。

圖9 2019年8—9月6號浮標(biāo)水溫異常曲線

第一組紅色區(qū)8月9、10、11日臺風(fēng)1909號“利奇馬”經(jīng)過浙江、江蘇到達(dá)中國黃海, “利奇馬”是2019年最強的一次臺風(fēng), 最大風(fēng)速風(fēng)力62 m/s (18級)[19]。這3天海水溫度突然下降, 導(dǎo)致約–1.4 ℃的冷異常, 是這2個月最強的一次冷異常。

第二組紅色區(qū)為9月6—7日臺風(fēng)1913號“玲玲”經(jīng)過東海, 最大風(fēng)速55 m/s(16級)。這2天海水溫度出現(xiàn)突降, 導(dǎo)致約–1.2 ℃的冷異常, 是這2個月僅次于“利奇馬”臺風(fēng)的第二強的一次冷異常。

第三組紅色區(qū)9月22—23日臺風(fēng)1917號“塔巴”經(jīng)過東海, 最大風(fēng)速33 m/s (12級), 其間浮標(biāo)水溫再次下降, 導(dǎo)致約–0.4 ℃的冷異常。由于“塔巴”強度較弱, 離浮標(biāo)位置也較遠(yuǎn), 所以冷異常也相應(yīng)較小。

3 結(jié)論和展望

本文研發(fā)了一種包括采集信息核對法、范圍檢驗法、尖峰檢驗萊因達(dá)法、日均萊因達(dá)法在內(nèi)的新型的、精細(xì)化的海洋浮標(biāo)溫鹽觀測數(shù)據(jù)6步質(zhì)量控制方法和流程, 該方法具有如下優(yōu)勢:

1) 方法結(jié)合了浮標(biāo)數(shù)據(jù)巡檢記錄、觀測維護記錄等輔助信息, 實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)采集情況的考慮。這優(yōu)于以往大部分僅基于數(shù)據(jù)本身的質(zhì)控方法。

2) 針對浮標(biāo)數(shù)據(jù)中廣泛存在的異常峰值問題, 提出了一種創(chuàng)新的、將尖峰檢驗與萊因達(dá)準(zhǔn)則相融合的尖峰檢驗萊因達(dá)法, 有效剔除了異常峰值。

3) 針對連續(xù)異常峰值, 提出了日均萊因達(dá)法進行質(zhì)控, 有效檢測出了同一日數(shù)據(jù)中的連續(xù)異常數(shù)據(jù)。

本文也針對質(zhì)控后的數(shù)據(jù)進行了分析, 再次印證了黃東海地區(qū)海表溫度和鹽度變化具有明顯的季節(jié)循環(huán)和易受極端事件影響的特征。包括中國科學(xué)院海洋研究所在內(nèi)的國內(nèi)機構(gòu)在中國近海布放了很多浮標(biāo), 針對不同年度、不同區(qū)域浮標(biāo)、不同海洋要素, 積累了大量長時間序列的海洋觀測數(shù)據(jù)。該精細(xì)化質(zhì)量控制方法可有效支持其他浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制, 為科學(xué)研究、海洋預(yù)報、海洋漁業(yè)生產(chǎn)等提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)服務(wù)。

致謝: 感謝中國科學(xué)院近海海洋觀測研究網(wǎng)絡(luò)黃海站、東海站的數(shù)據(jù)支撐。

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A new quality control scheme for marine buoy temperature and salinity data

REN Huan-ping1, 2, ZHANG Bin1, 2, TAN Zhe-tao3, 4, LI Fu-chao1, 2

(1.Institute of Oceanology, the Chinese Academy of Sciences (CAS), Qingdao 266071, China; 2.Center for Ocean Mega-science, CAS, Qingdao 266071, China; 3.Institute of Atmospheric Physics, CAS, Beijing 100029, China; 4.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

marine buoy; seawater temperature and salinity; quality control; PauTacriterion

Based on the error diversity of marine buoy observational data, this study presents a new quality control (QC) system for marine buoy temperature and salinity data.This QC scheme includes six checks with the PauTa criterion as its core.An innovation of this scheme is a new QC algorithm that combines the traditional Spike check and PauTa criterion check.Its robustness has been verified by the seawater temperature and salinity data of buoys in the Yellow Sea and East China Sea.Several spurious measurements or outliers in long time series can be effectively identified.We propose that this new scheme can be used in the QC of buoy observation data in the future.Furthermore, the quality-controlled data could be used for marine scientific research, marine meteorological prediction, marine disaster forecast, and fishery development.

Jan.26, 2021

[The National Key Research and Development Program of China, No.2017YFA0603200; The 14th Five-year Network Security and Informatization Plan of Chinese Academy of Sciences, No.WX145XQ07-08]

P717

A

1000-3096(2021)10-0093-11

10.11759/hykx20210126001

2021-01-26

2021-04-16

國家重點研發(fā)計劃資助(2017YFA0603200); 中國科學(xué)院十四五網(wǎng)絡(luò)安全和信息化專項(WX145XQ07-08)

任煥萍 (1967—), 女, 山西省萬榮縣人, 高級工程師, 主要從事海洋科學(xué)大數(shù)據(jù)研究, 電話: 0532-82896760, E-mail: hpren@qdio.ac.cn

(本文編輯: 趙衛(wèi)紅)