典型文献
一种基于特征曲线的自动土壤水分观测数据异常值检测方法
文献摘要：
以土壤水分时间序列特征提取和形态匹配为基本操作,提出了一种基于特征曲线的自动土壤水分观测数据异常值检测新方法.首先确定检测序列X和模板序列Y的长度和范围,利用经验模态分解(EMD)方法对序列X和Y进行分解,分别获得特征重构序列C和序列Q,然后利用动态时间归整(DTW)算法对重构序列做匹配对齐操作,分别形成序列C'和Q',通过序列C'和Q'计算获得变异序列D',并将序列D'中变异系数超过门限值threshold的异常元素或异常片段标记出来,最终实现检测序列X中异常点的定位.运行实例表明:(1)检测方法无需引入土壤物理常数和气象条件等外在影响因素,避免了土壤水分计算过程中加入高低阈值、变化率阈值等相关参数.(2)方法使用同一站点相同深度的土壤水分连续数据,无需多站数据对比,且对于检测序列X和模板序列Y没有严格的长度一致性要求,因而计算更加灵活,适用性较强.(3)方法流程清晰,输入和输出对象简单明确,较为适合进行计算机编程开发和业务化运行部署.
文献关键词：
特征曲线;土壤水分;EMD;DTW;异常点
中图分类号：
作者姓名：
周笑天;陈益玲;李芸;李长军;张平;张茜茹
作者机构：
山东省气象防灾减灾重点实验室/山东省气象信息中心,济南 250031
文献出处：
引用格式：
[1]周笑天;陈益玲;李芸;李长军;张平;张茜茹-.一种基于特征曲线的自动土壤水分观测数据异常值检测方法)[J].中国农业气象,2022(03):229-239
A类：
时间序列特征提取
B类：
动土,土壤水分,观测数据,数据异常,异常值检测,基本操作,定检,经验模态分解,EMD,特征重构,动态时间归整,DTW,对齐,异序,过门,门限值,threshold,异常元素,记出,异常点,入土,土壤物理,气象条件,高低阈值,一站,相同深度,数据对比,方法流程,计算机编程,业务化,运行部
AB值：
0.346037
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