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稱重雨量數據處理卡爾曼濾波應用
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Application of Kalman Filter in Processing Weighing Rain Data
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    摘要:

    降雨量的測量,目前業務上應用較為廣泛的是翻斗式雨量計,它只能測降雨,對于冰雹、降雪等固態降水的測量采用人工觀測為主,稱重式雨量計與翻斗式雨量計相比,其優勢在于能實現所有類型降水的全天候自動化觀測。本研究隨機選擇了一天無降水數據確定了濾波參數Q和R(過程噪聲方差和觀測噪聲方差),根據確定的濾波參數,隨機選擇了無降水(2016年4月3日)和有降水(2015年7月21日、2015年8月7日)日采用卡爾曼濾波,并結合翻斗雨量傳感器數據進行驗證,結果表明,本研究確定的濾波參數采用卡爾曼濾波后能夠有效去除稱重雨量中的噪聲,使濾波后的曲線變得平穩光滑,減小了數據的抖動頻率和誤差。

    Abstract:

    The tippingbucket raingauge is widely used in meteorological services at present to measure rainfall, which can only measure rainfallFor measuring hail, snow and other solid precipitation,the manual method is used mainly Comparing with the tippingbucket rain gauge, the advantage of the weighing rain gauge is to achieve the automatic observation of various types of precipitationThe study randomly selected a day without precipitation data to determine the filter function 〖WTBX〗Q〖WTBZ〗 and 〖WTBX〗R〖WTBZ〗 values, based on the determined filter parameters, randomly selected a nonprecipitation day (3 April 2016) and two precipitation days (21 July2015, 7 August 2015) using the Kalman filter, combined with tippingbucket sensor data validation, the result shows that the filter parameters determined by using the Kalman filter can effectively remove the weighing rain noise, so that the filtered curve becomes smooth and steady, and reduce the data frequency jitters and errors

    參考文獻
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引用本文

盧勇,盧會國,蔣娟萍,曼世超.稱重雨量數據處理卡爾曼濾波應用[J].氣象科技,2017,45(4):590~595

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歷史
  • 收稿日期:2016-07-02
  • 定稿日期:2016-11-29
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  • 在線發布日期: 2017-08-30
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