【摘 要】
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针对当前实时气温质量控制存在的问题，提出了一种基于k-means聚类的动态控制算法。算法首先用k-means方法将区域内各测温点划分为若干气温相似的聚类，然后分别对各聚类内的点进
【机 构】
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山东省气象信息中心,山东省气象服务中心,吉林省气象台
【基金项目】
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山东省气象局重点项目(2007sdqxz20)资助
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针对当前实时气温质量控制存在的问题，提出了一种基于k-means聚类的动态控制算法。算法首先用k-means方法将区域内各测温点划分为若干气温相似的聚类，然后分别对各聚类内的点进行离群率和离群速度的判别，以确定各点的质，量。与传统气温质量控制方法相比，该算法采用单点气温与整体气温相比较的思想，不需要预先设置气温参考极值，因而更具有实用性和科学性。而且，算法的复杂度较低，适合较大气温输入数据集的计算。
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