基于迭代重加權(quán)最小二乘法的雨滴譜函數(shù)擬合研究

doi:10.12306/2021jms.0010

首頁 > 過刊瀏覽>2022年第42卷第2期 >235-243. DOI:10.12306/2021jms.0010

基于迭代重加權(quán)最小二乘法的雨滴譜函數(shù)擬合研究
DOI:
                        10.12306/2021jms.0010
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號(hào):P413
基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61671248;41605121)

Research on raindrop spectral function fitting based on iterative reweighted least square method

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摘要:

傳統(tǒng)的雨滴譜函數(shù)的擬合方法在不同的降水類型和不同分布函數(shù)下,可能存在擬合出來的雨滴譜函數(shù)與實(shí)際數(shù)據(jù)差異過大的情況,基于此問題,本文提出一種基于迭代重加權(quán)最小二乘法(Iterative Reweighed Least Square,IRLS)的雨滴譜函數(shù)擬合方法。利用Parsivel激光雨滴譜儀2019年7—10月在海南安定獲得的225組層狀云降水樣本和110組對流云降水樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過不斷更新權(quán)值,迭代計(jì)算,從而求出待估計(jì)參數(shù)。模擬結(jié)果表明了該方法應(yīng)用在不同降水類型和不同分布函數(shù)下,對比階矩法和最小二乘法得到的擬合優(yōu)度都是最接近1的。

Abstract:

The raindrop spectrum function calculated through traditional fitting method can be different under different precipitation types and distribution functions. In this research, a raindrop spectral function fitting method based on iterative reweighted least square (IRLS) is proposed. Based on the data of 225 sets of stratiform cloud precipitation samples and 110 sets of convective cloud precipitation samples obtained by Parsivel laser raindrop spectrometer in Anding, Hainan from July to October in 2019, the parameters to be estimated are obtained by continuously updating the weight and iterative calculation. The simulation results show that the of function calculated through this fitting method is closer to 1 under different precipitation types when compared with other distribution functions.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

張宏群,陳思,周望,張曉宇,劉開輝.基于迭代重加權(quán)最小二乘法的雨滴譜函數(shù)擬合研究.氣象科學(xué),2022,42(2):235-243 ZHANG Hongqun, CHEN Si, ZHOU Wang, ZHANG Xiaoyu, LIU Kaihui. Research on raindrop spectral function fitting based on iterative reweighted least square method. Journal of the Meteorological Sciences,2022,42(2):235-243

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收稿日期:2020-07-31
最后修改日期:2020-10-24
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2022-05-31
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