波浪滑翔器海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究

周 瑩 ,于佩元 ,孫秀軍 ,桑宏強(qiáng)

(1.中國(guó)海洋大學(xué) 海洋高等研究院,山東 青島,266100;2.中國(guó)海洋大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)部,山東 青島,266100;3.中國(guó)海洋大學(xué) 物理海洋教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 青島,266100;4.天津工業(yè)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院,天津,300387)

0 引言

波浪滑翔器作為利用海洋自然能源的新型自主航行無(wú)人水面平臺(tái),具有體積小、持續(xù)供能、續(xù)航能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),能夠長(zhǎng)時(shí)間工作、大范圍機(jī)動(dòng),是無(wú)人平臺(tái)長(zhǎng)期機(jī)動(dòng)進(jìn)行海洋觀測(cè)的有效手段[1-7]。獲取準(zhǔn)確、可靠的海洋觀測(cè)數(shù)據(jù),是建立基于波浪滑翔器平臺(tái)的高質(zhì)量海洋科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的必要條件,也是對(duì)海洋進(jìn)行綜合評(píng)估的有效數(shù)據(jù)支撐手段[8]。數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究中的基礎(chǔ)任務(wù)之一,經(jīng)由一個(gè)良好的質(zhì)量控制系統(tǒng)產(chǎn)生的高質(zhì)量觀測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)推動(dòng)海洋科學(xué)多學(xué)科交叉研究、模式評(píng)估、業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)和災(zāi)害預(yù)警等具有重要意義[8]。波浪滑翔器集成小型化、低功耗的海洋傳感器獲取的數(shù)據(jù)存在一定程度上的質(zhì)量問(wèn)題:儀器偏差、儀器故障、平臺(tái)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)、解析或通信誤碼等,這些問(wèn)題會(huì)極大影響科研人員對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)分析研究的結(jié)果。因此,有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法是推動(dòng)波浪滑翔器數(shù)據(jù)可靠推廣應(yīng)用必不可少的技術(shù)手段。

針對(duì)此,文中提出一種新型海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法,利用“黑珍珠”波浪滑翔器集成的AIRMAR-BP200 和GILL-GMX600 氣象傳感器進(jìn)行比對(duì)試驗(yàn)并獲取大量數(shù)據(jù)樣本,將該樣本數(shù)據(jù)用于反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。質(zhì)量控制分析結(jié)果表明,該方法可有效提高觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

目前,波浪滑翔器、水下滑翔機(jī)[9-11]、浮標(biāo)[12-13]和潛標(biāo)[14]等無(wú)人平臺(tái)在海洋觀測(cè)中應(yīng)用廣泛,其觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和可信度是各型海洋無(wú)人觀測(cè)平臺(tái)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的核心。以氣溫、氣壓和水溫等標(biāo)量觀測(cè)數(shù)據(jù)為例,標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制包括缺測(cè)檢驗(yàn)、范圍檢驗(yàn)、連續(xù)性檢驗(yàn)和綜合分析檢驗(yàn)等[15]。

海洋無(wú)人平臺(tái)中波浪滑翔器和海洋浮標(biāo)為水面觀測(cè)平臺(tái),可進(jìn)行氣溫、氣壓、海表水溫和波浪等標(biāo)量要素觀測(cè)。Thomson 等[16]通過(guò)比對(duì)波浪滑翔器的波浪和風(fēng)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了波浪滑翔器獲取高精度海洋環(huán)境數(shù)據(jù)的可行性。海洋浮標(biāo)的質(zhì)量控制方法主要包括日期檢驗(yàn)、位置檢驗(yàn)、格式檢驗(yàn)、范圍檢驗(yàn)、氣候特征檢驗(yàn)、尖峰檢驗(yàn)、梯度檢驗(yàn)和連續(xù)性檢驗(yàn)等[15]。任煥萍[12]、李濤等[13]針對(duì)浮標(biāo)采集的水溫和鹽度數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究,可有效剔除數(shù)據(jù)異常值。水下滑翔機(jī)和潛標(biāo)作為水下觀測(cè)平臺(tái),可進(jìn)行海水溫度、鹽度等標(biāo)量要素觀測(cè)。目前常用的水下滑翔機(jī)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制主要是進(jìn)行科學(xué)校正,采用修正系數(shù)、誤差估算、標(biāo)準(zhǔn)偏差和參考數(shù)據(jù)等多種方式進(jìn)行[17]。Wang 等[11]提出了一種用于溫鹽深數(shù)據(jù)修正的熱滯后校正方法,可有效提高水下滑翔機(jī)采集溫鹽深數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。陳子飛等[14]通過(guò)流速誤差與相關(guān)幅值對(duì)海流數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,可有效去除異常數(shù)據(jù)。目前國(guó)內(nèi)波浪滑翔器現(xiàn)有文獻(xiàn)多關(guān)注于其性能提升,針對(duì)觀測(cè)的海洋數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究還暫未涉及。

波浪滑翔器是海氣界面觀測(cè)的有效手段,海氣界面環(huán)境包含風(fēng)、波浪、太陽(yáng)輻射和水汽等多重?cái)_動(dòng),與大型浮標(biāo)等無(wú)人觀測(cè)平臺(tái)相比,波浪滑翔器觀測(cè)的海氣界面氣象參數(shù)因其工作環(huán)境復(fù)雜多變,觀測(cè)數(shù)據(jù)包含多重?cái)_動(dòng)因素。因此,開(kāi)展波浪滑翔器海洋環(huán)境數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究十分必要。波浪滑翔器標(biāo)配AIRMAR-BP200 氣象傳感器,該型氣象傳感器主要適用于海洋無(wú)人移動(dòng)平臺(tái)進(jìn)行氣溫、氣壓和風(fēng)參數(shù)觀測(cè)。因此,文中針對(duì)波浪滑翔器平臺(tái)集成的AIRMAR-BP200 氣象傳感器觀測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)控算法研究,以提高海氣界面觀測(cè)要素準(zhǔn)確度。

波浪滑翔器數(shù)據(jù)質(zhì)量控制包括數(shù)據(jù)檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)修正算法。目前常用的氣象數(shù)據(jù)修正算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[18-19]和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法[20]等。其中,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法多用于陸地氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制過(guò)程中,相比于海洋環(huán)境中的海氣界面相互作用等因素,陸地觀測(cè)的數(shù)據(jù)干擾相對(duì)較少。Wang等[18]通過(guò)訓(xùn)練BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立太陽(yáng)輻射與溫度誤差的關(guān)系,進(jìn)行氣溫?cái)?shù)據(jù)修正,修正前的氣溫最大偏差為6.5 ℃,平均偏差為2 ℃,修正后的氣溫最大偏差為1.7 ℃,平均偏差為1 ℃。侯飆[19]應(yīng)用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行陸地氣溫異常數(shù)據(jù)修正,對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的有效性驗(yàn)證過(guò)程采用人為增加擾動(dòng)的方式,但未進(jìn)行真實(shí)工況應(yīng)用驗(yàn)證。因此,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要針對(duì)陸地氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,對(duì)于海洋氣象數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制研究涉及較少。文中針對(duì)海上波浪滑翔器觀測(cè)的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制研究,通過(guò)采用大量詳實(shí)的高低精度數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練,對(duì)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)檢查檢驗(yàn)后的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步修正,提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

2 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

基于波浪滑翔器的海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)控流程為:以氣溫和氣壓2 個(gè)要素參數(shù)為例,在波浪滑翔器集成標(biāo)配傳感器AIRAMR-PB200 基礎(chǔ)上,額外集成高精度氣象傳感器GILL-GMX600,經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的比對(duì)試驗(yàn),獲取2 個(gè)傳感器大量的氣溫和氣壓數(shù)據(jù),通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以高精度氣象數(shù)據(jù)(GILL-GMX600)為參考樣本,對(duì)標(biāo)配氣象傳感器(AIRAMR-PB200)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)修正,以提高波浪滑翔器標(biāo)配傳感器的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

2.1 觀測(cè)平臺(tái)

該數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法研究使用的是由中國(guó)海洋大學(xué)和天津工業(yè)大學(xué)自主研發(fā)的“黑珍珠”波浪滑翔器,如圖1 所示,該型波浪滑翔器包括水面母船、鎧裝纜和水下?tīng)恳龣C(jī)三部分,水面母船中部法蘭集成AIRMAR-BP200 和GILL-GMX600 兩型氣象傳感器。

圖1 “黑珍珠”波浪滑翔器整體結(jié)構(gòu)Fig.1 Overall structure of the“Black Pearl”wave glider

文中主要針對(duì)“黑珍珠”波浪滑翔器采集回傳的氣溫和氣壓要素進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,其他要素也可參考文中方法進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制?！昂谡渲椤辈ɡ嘶杵髦饕笜?biāo)參數(shù)如表1 所示。

表1 “黑珍珠”波浪滑翔器指標(biāo)參數(shù)Table 1 The specifications of the“Black Pearl”wave glider

2.2 氣象參數(shù)比對(duì)

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制過(guò)程中,氣象數(shù)據(jù)的現(xiàn)場(chǎng)獲取主要依靠波浪滑翔器母船上集成的AIRMAR-BP200和GILL-GMX600 兩型傳感器,傳感器采集頻率為1 Hz,數(shù)據(jù)回傳頻率為每組10 min,其指標(biāo)參數(shù)的比對(duì)如表2 所示。

表2 氣象參數(shù)比對(duì)Table 2 Comparison of meteorological parameters

2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法如圖2 所示,波浪滑翔器設(shè)備端數(shù)據(jù)獲取過(guò)程包括傳感器實(shí)時(shí)采集,波浪滑翔器主控系統(tǒng)數(shù)據(jù)解析、范圍檢驗(yàn)和取均值處理,后經(jīng)衛(wèi)星回傳至岸基監(jiān)控系統(tǒng)?，F(xiàn)場(chǎng)端的數(shù)據(jù)處理方式如圖3 所示,每10 min 循環(huán)一次,采樣時(shí)間為2 min,依次進(jìn)行范圍檢驗(yàn),取均值處理后將結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行衛(wèi)星回傳。岸基端通過(guò)衛(wèi)星終端接收波浪滑翔器上報(bào)的數(shù)據(jù)后進(jìn)行進(jìn)一步的范圍檢驗(yàn)、尖峰檢驗(yàn)和算法修正。

圖2 數(shù)據(jù)控制方法Fig.2 Data quality control method

圖3 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)獲取與回傳Fig.3 Field data acquisition and return

1)范圍檢驗(yàn)

岸基端接收到波浪滑翔器觀測(cè)數(shù)據(jù)后,首先進(jìn)行范圍檢驗(yàn),觀測(cè)值xi滿足

式中,Xmin和Xmax分別為該要素多年統(tǒng)計(jì)的最小值和最大值。

因此本文以汾河灌區(qū)為研究對(duì)象，利用灌區(qū)內(nèi)的長(zhǎng)系列數(shù)據(jù)（1951—2014年），分析灌區(qū)內(nèi)的水量平衡，提出主要作物的灌溉計(jì)劃，為灌區(qū)的糧食穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐。

2)尖峰檢驗(yàn)

觀測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)范圍檢驗(yàn)后,對(duì)岸基端進(jìn)行尖峰檢驗(yàn)。尖峰檢驗(yàn)的原則為:觀測(cè)要素在空間和時(shí)間范圍內(nèi)的變化是有限的,若某觀測(cè)值與周圍觀測(cè)值明顯不同,出現(xiàn)尖峰,則判定為異常值。文中采用的尖峰檢驗(yàn)方法為

式中,Hj1為尖峰檢驗(yàn)參數(shù),氣壓尖峰檢驗(yàn)參數(shù)為Hj1_p=0.002 8,氣溫尖峰檢驗(yàn)參數(shù)為Hj1_t=0.8。

波浪滑翔器觀測(cè)數(shù)據(jù)完成范圍檢驗(yàn)和尖峰檢驗(yàn)后,可初步消除波浪滑翔器海上觀測(cè)因平臺(tái)、海洋環(huán)境等擾動(dòng)帶來(lái)的數(shù)據(jù)異常影響。

3)質(zhì)控算法

完成數(shù)據(jù)檢驗(yàn)后,氣象數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)質(zhì)量控制核心環(huán)節(jié)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法修正環(huán)節(jié),BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有強(qiáng)非線性逼近能力和抑制樣本噪聲等優(yōu)點(diǎn),因此選用其對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步修正。

如圖4 所示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2 層前饋網(wǎng)絡(luò),包含Sigmoid 隱神經(jīng)元和線性輸出神經(jīng)元,可以很好地?cái)M合多維映射問(wèn)題,只要其隱層數(shù)據(jù)一致且具有足夠的神經(jīng)元,就可以任意精度逼近一非線性函數(shù)。

圖4 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.4 Feedforward neural network structure

將試驗(yàn)得到的氣溫和氣壓數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,以AIRMAR-PB200 測(cè)得的數(shù)據(jù)Mi(ati api)作為網(wǎng)絡(luò)輸入,以GILL-GMX600 測(cè)得的數(shù)據(jù)Ti(gti gpi)作為真實(shí)值,將樣本值輸入網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和真實(shí)輸出的差值,修改每層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,直到所有樣本差值最小。網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的學(xué)習(xí)算法采樣Levenberg-Marquardt(LM)反向傳播算法是非線性最小二乘問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)算法,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中具有良好的應(yīng)用效果。

3 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

3.1 海試前期準(zhǔn)備

為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量控制精度,通過(guò)海試獲取大量詳實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練。試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)如圖5 所示,海試時(shí)間為2020 年7 月—2021 年2 月,試驗(yàn)區(qū)域?yàn)榍鄭u近海海域。波浪滑翔器集成AIRMAR-PB200 和GILL-GMX600 進(jìn)行為期半年的海試比對(duì)。經(jīng)過(guò)此次長(zhǎng)期比對(duì),獲取了大跨度、大范圍的氣溫和氣壓比對(duì)數(shù)據(jù),為高精度模型訓(xùn)練提供詳實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。

圖5 海試現(xiàn)場(chǎng)Fig.5 Sea trial site

為了保證傳感器測(cè)量的準(zhǔn)確度,需要對(duì)每個(gè)氣象傳感器在使用前進(jìn)行校準(zhǔn),對(duì)校準(zhǔn)得到的數(shù)據(jù)采用最小二乘法[21]修正,得到測(cè)量值與真實(shí)值的函數(shù)關(guān)系,進(jìn)而對(duì)測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。兩型氣象傳感器均進(jìn)行了天津國(guó)家海洋標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量中心的校準(zhǔn),校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)滿足表2 所示精度。同時(shí),作為目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)來(lái)源的GILL-GMX600 型傳感器還進(jìn)行了與白龍浮標(biāo)的陸地靜態(tài)比對(duì)驗(yàn)證,比對(duì)位置為青島海洋科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室,坐標(biāo)為(120.664 4°E,36.343 5°N),比對(duì)時(shí)間為2020 年8 月2 日—2020 年8 月20 日。通過(guò)與白龍浮標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)驗(yàn)證(見(jiàn)圖6),共同佐證了目標(biāo)樣本數(shù)據(jù)的高可信度和準(zhǔn)確度。

圖6 GILL-GMX600 型傳感器與白龍浮標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)比對(duì)Fig.6 Data comparison between GILL-GMX600 sensor and Bailong buoy

如圖7 所示,波浪滑翔器獲取兩型氣壓傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)篩選、取均值、衛(wèi)星回傳后,其比對(duì)情況可以看出,與GILL-GMX600 型傳感器相比,AIRMAR-PB200 型傳感器數(shù)據(jù)雖經(jīng)過(guò)波浪滑翔器現(xiàn)場(chǎng)篩選取均值處理,但仍存在少許的尖峰數(shù)據(jù),說(shuō)明波浪滑翔器回傳的傳感器數(shù)據(jù)需要進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,提高海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度,才可以高可信度的海洋數(shù)據(jù)服務(wù)于海洋科學(xué)研究。在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練前,岸基端數(shù)據(jù)處理的第一步是剔除圖中所示的偏離主氣壓變化趨勢(shì)以外的游離點(diǎn)位數(shù)據(jù)。

圖7 傳感器氣壓數(shù)據(jù)比對(duì)(未經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)檢驗(yàn))Fig.7 Air pressure data comparison of sensors (Before data verification)

同樣的,氣溫?cái)?shù)據(jù)經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)端和岸基端的尖峰異常值剔除處理,處理后的數(shù)據(jù)比對(duì)如圖8 所示。

圖8 傳感器氣溫?cái)?shù)據(jù)比對(duì)(經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)檢驗(yàn))Fig.8 Air temperature data comparison of sensors (After data verification)

圖7 和圖8 都說(shuō)明了波浪滑翔器標(biāo)配傳感器回傳的海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)與高精度海洋傳感器回傳的數(shù)據(jù)相比在長(zhǎng)時(shí)間跨度范圍內(nèi)存在一定的偏差,需要進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)修正。經(jīng)過(guò)大跨度時(shí)間的數(shù)據(jù)比對(duì),氣壓和氣溫?cái)?shù)據(jù)涵蓋溫壓大部分采樣范圍,且單要素訓(xùn)練樣本數(shù)量多達(dá)7 000 個(gè)樣本點(diǎn),通過(guò)此比對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,其模型可靠性得到大范圍數(shù)據(jù)支撐。

3.2 海試數(shù)據(jù)分析

應(yīng)用上述數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法,對(duì)“黑珍珠”波浪滑翔器海氣界面觀測(cè)任務(wù)中回傳的氣溫和氣壓數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制驗(yàn)證。海試時(shí)間為2020 年7 月—2020 年10 月。圖9(a)所示為波浪滑翔器回傳的AIRMAR-BP200 氣壓數(shù)據(jù),從圖中可以看出,僅經(jīng)過(guò)波浪滑翔器設(shè)備端的初步數(shù)據(jù)范圍檢驗(yàn)和取均值處理,無(wú)法消除觀測(cè)數(shù)據(jù)異常尖峰值,圖中藍(lán)色方框內(nèi)(7 月1 日—7 月15 日)的異常尖峰出現(xiàn)尤為頻繁。圖9(b)所示為岸基端接收氣壓數(shù)據(jù)后,經(jīng)過(guò)進(jìn)一步范圍檢驗(yàn)和尖峰檢驗(yàn)驗(yàn)后的氣壓數(shù)據(jù)圖。氣壓范圍檢驗(yàn)取值為0.98～1.10 Bar,氣壓尖峰檢驗(yàn)參數(shù)Hj1=0.002 8。通過(guò)比對(duì)可看出,觀測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)范圍檢驗(yàn)和尖峰檢驗(yàn)后可有效去除異常值。

圖9 氣壓數(shù)據(jù)尖峰檢驗(yàn)比對(duì)Fig.9 Peak test on the air pressure data

觀測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)范圍檢驗(yàn)和尖峰檢驗(yàn)后,進(jìn)入BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)修正環(huán)節(jié)。經(jīng)過(guò)范圍和尖峰檢驗(yàn)后的氣溫和氣壓數(shù)據(jù)通過(guò)上述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型進(jìn)行數(shù)據(jù)修正,修正前后的氣壓和氣溫?cái)?shù)據(jù)比對(duì)如圖10 和圖11 所示。圖10(b)和圖11(b)分別展示了24 h 內(nèi)的氣溫和氣壓數(shù)據(jù)修正比對(duì)結(jié)果。從氣壓數(shù)據(jù)質(zhì)量控制前后對(duì)比圖中可以看出,波浪滑翔器標(biāo)配的AIRMAR-BP200 傳感器氣壓采集存在一定的偏差,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法修正后氣壓數(shù)據(jù)與高精度氣壓數(shù)據(jù)高度一致,極大地提高了波浪滑翔器標(biāo)配傳感器的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度。

通過(guò)氣溫?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量控制前后比對(duì)圖中同樣可以看出,波浪滑翔器標(biāo)配的AIRMAR-BP200 傳感器采集回傳的氣溫?cái)?shù)據(jù)存在約1～2 ℃的偏差,且其變化起伏較大,氣溫采集受海氣界面環(huán)境及光照輻射等外界因素影響存在一定程度的數(shù)據(jù)擾動(dòng),經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)修正后,氣溫?cái)?shù)據(jù)精度明顯提高,與高精度氣溫?cái)?shù)據(jù)的偏差減小。從圖10 和圖11 的試驗(yàn)數(shù)據(jù)比對(duì)中可以看出,經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制后,波浪滑翔器回傳的氣象數(shù)據(jù)精度明顯提高。

圖10 氣壓數(shù)據(jù)質(zhì)量控制前后比對(duì)Fig.10 Comparison before and after air pressure data quality control

圖11 氣溫?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量控制前后比對(duì)Fig.11 Comparison before and after air temperature data quality control

為充分驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法的有效性,針對(duì)氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制結(jié)果進(jìn)行量化比對(duì)。觀測(cè)數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)共計(jì)2 941 組,比對(duì)結(jié)果如表3 所示。應(yīng)用平均偏差、中位數(shù)偏差、標(biāo)準(zhǔn)差和穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差量化比對(duì)海試全程的氣壓和氣溫?cái)?shù)據(jù)。從表中可看出,利用文中所提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法對(duì)數(shù)據(jù)修正后可集中逼近目標(biāo)數(shù)據(jù),氣壓數(shù)據(jù)修正后其平均偏差和中位數(shù)偏差相比修正前降低75%以上,氣溫?cái)?shù)據(jù)修正后其平均偏差和中位數(shù)偏差相比修正前降低93%以上,修正后數(shù)據(jù)與目標(biāo)數(shù)據(jù)有較高的匹配度。由標(biāo)準(zhǔn)差和穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)比對(duì)結(jié)果可以看出,修正后的氣溫和氣壓數(shù)據(jù)與目標(biāo)數(shù)據(jù)之間的離散程度降低,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度提高。

表3 氣溫與氣壓數(shù)據(jù)量化比對(duì)Table 3 Quantitative comparison of air temperature and air pressure data

此外,為充分驗(yàn)證文中方法的有效性,與文獻(xiàn)[19]給出的氣象數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修正方法進(jìn)行比對(duì)分析,文獻(xiàn)[19]中量化結(jié)果為修正前的氣溫平均偏差2 ℃,修正后的氣溫平均偏差為1 ℃。通過(guò)比對(duì)表3 中的氣溫?cái)?shù)據(jù)修正結(jié)果可以看出,文中方法對(duì)數(shù)據(jù)的修正效果更好,修正后的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性更高。

4 結(jié)束語(yǔ)

文中提出一種適用于“黑珍珠”波浪滑翔器的觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法。該方法包括數(shù)據(jù)檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制算法修正。數(shù)據(jù)檢驗(yàn)包括范圍檢驗(yàn)和尖峰檢驗(yàn),可有效去除波浪滑翔器觀測(cè)數(shù)據(jù)的異常值;數(shù)據(jù)質(zhì)量控制算法修正通過(guò)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練,對(duì)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)后的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)據(jù)修正,修正后的觀測(cè)數(shù)據(jù)整體準(zhǔn)確性得到提高。前期進(jìn)行了長(zhǎng)期海上數(shù)據(jù)比對(duì)試驗(yàn),獲取大量數(shù)據(jù)樣本用于文中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)修正模型訓(xùn)練,訓(xùn)練后的模型對(duì)波浪滑翔器觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)修正,修正結(jié)果表明,所提出的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法可有效提高波浪滑翔器觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,可廣泛應(yīng)用于波浪滑翔器回傳的海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)處理,同時(shí)波浪滑翔器海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)修正模型具有一定的通用性,也可應(yīng)用于同類型的海洋觀測(cè)無(wú)人水面平臺(tái)的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。從氣溫?cái)?shù)據(jù)修正結(jié)果比對(duì)中可以看出,氣溫?cái)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性仍有提升空間,后續(xù)將繼續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法,通過(guò)多觀測(cè)因素耦合作用綜合分析和優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量控制過(guò)程。