摘要：在连续气象观测数据处理工作开展时，为保证工作开展的可靠性与真实性，合理应用地理信息系统与主要成分分析技术，提升数据处理工作的整体水平。本文就地理信息系统与主要成分在多年气象观测数据处理中的实际应用进行研究分析。
关键词：地理信息系统；主要成分分析；气象观测；数据处理；实际应用
引言
多年气象观测所获得数据是珍贵的原始气象资料，可以真实、准确、客观反映一个地区的气候变化规律。在对收集的气象数据资料进行集中处理时，计算量大、数据关联性强，给数据处理工作造成直接影响，如地区的温度、降水与当地的海拔高度密切关联，即气象数据具有明显的空间分布特点，在实际气象数据处理工作开展时，合理应用空间分析技术，可有效提升多年气象观测数据处理的效率与质量，保障气象各项工作开展的科学性。
一、地理信息系统
该系统集成了数据管理、空间操作、数据分析与计算机制图等功能，将其系统应用气象数据处理工作当中，实现气象空间差值、图像处理、变量分析等数据操作，为后续气象数据研判提供一定参考。在多年气象观测数据处理时，需基于空间地理信息系统，开展时间序列分析、气候区域界定等工作，不断提高气象数据处理工作的准确性与真实性［１］。
二、主要成分分析
该分析技术简称PCA，该分析方法是常用的一种数据统计分析方式，可以实现对分析数据的压缩，以减少数据的维数，提高数据分析准确性与可靠性。通过该技术的应用，可以对一组变量数据进行线性变换，以得到互不相关的变量信息，即一组主要数据成分。因为各主要成分之间具有不相关性，为此可将数据界定为一组独立变量。
主要成分分析方法，在气象数据处理工作中经常使用，但主要是为对气象数据进行压缩，以合理减少多年气象观测数据的维数，为数据处理工作提供保障。而由于技术瓶颈的约束，数字图像的主要成分分析方式，无法在气象数据处理工作中得到有效应用。
当主要成分分析技术进行气象数据处理时，若数据分析过程中某变量出现异常值时，则会导致该变量的方差与协方差出现增加。如连续气象观测时，某观测点的气温出现异常，通过与其他数据分析可知该观测点的气温偏高，以导致该观测点的变量方差与协方差增加，对气象数据处理工作造成直接影响。笔者在实际研究工作开展时，为很好解决主要成分分析方法的不足，在对气象数据进行处理时，利用矩阵计算代替协方差计算方式，而计算数据变量的权重不变，不会直接影响到数据方差，以提高气象数据的处理工作可靠性，而以矩阵计算的主要成分分析方式简称SPCA。
三、实际应用
（一）数据源
笔者主要对气温与降水气候因素进行分析，为保障分析效果将气温与降水混合为时间序列。
在选择气象数据资料时，以1987年到1996年之间国家气象局发布的气温与降水气象观测数据为研究对象。
为确保后续气象数据处理工作可靠性，笔者结合我国160个气象观测点的多年气象书，分析全国的气温与降水变化。因为气温与降水因素，在气象观测工作中居于连续性，且笔者选择的160个气象观测点具有随机性与代表性，可以客观的通过数据分析，研究我国地区的气象变化内在规律。
（二）主要成分分析
通过对有关数据进行主要成分分析可知，当气象气温因子的变量值为一年时，此时气温变化的最大值在夏季，而最小值在冬季。气象降水因子的变量同样为一年时，夏秋季的降水因子降到零，对应的最小值在春季，为-0.7以下。在气象数据处理分析后可知，夏秋降水明显大于春冬地区时，则全年的降水变化不明显，而相反春冬季节的降水大于夏秋降水量时，此时全年的降水变化区分非常明显。该主要成分分析结果，主要反应了降水不同季节的差异分布，以及不同地区气温的差异变化。如我国的东南部地区属于春冬雨区，在湖南、江西、浙江一带，主要成分分析方差值最小，说明气象数据分析结果的可靠性［２］。
通过多变量的综合分析可知，分析报告的物理意义非常直接，可以直接有效的对气象数据信息进行压缩处理，以降低数据的处理量，提高气象数据处理的整体效果。在重要成分分析时，各个主成分相互独立，即某一主成分当中不会出现其他数据的成分，因此可以判断主成分的正交性，以保证气象数据的处理效果与工作可靠性。
（三）地理信息系统处理
为提升气象观测数据处理工作质量，不仅需要通过主要成分分析方式，同时可利用地理信息系统处理方式，以全面客观分析我国气温与降水的气象变化。在地理信息系统处理时，为保证气象数据处理的可靠性，在我国的中温带、中亚热带、北亚热带选择了密集的气象观测点，以保证气象空间差值与分类的科学性。
由于160个气象观测点，无法全面反馈全国的气象变化，且部分气象观测站分布不均，由于地区气象科技实力的不同，气象观察的数据值也会出现一定的变化。为保障空间地理系统的应用效果，在气象数据进行处理时，可以采取数据梯度与各向异性插值的方式，以保障气象其他观测指标的准确性。
在空间地理信息系统对多年气象观测数据进行处理时，由于插值与分类精度存在一定不足，进而影响到最终气象数据处理的质量与效果。为很好解决这一问题，在后续开展气象数据分析处理工作时，不仅对气象观测站的功能提出更高的要求，同时需提升数字图像的储存空间与相关硬件设备的性能，保障可以充分发挥出空间地理信息系统的数据处理优势。
结语
笔者在本文研究中，重要利用主要成分分析技术与空间地理信息系统，对多年气象数据资料进行分析，在数据处理效率与准确率领域得到有效提升，为气象工作开展提供保障。在重要成分分析工作开展下，可以对气温与降水等气候因子进行连续变化分析，为后续的空间地理区域界定提供参考数据。通过空间地理信息系统的应用，可以不断提升气象数据处理效能，推动我国气象事业的稳定发展。在今后的气象工作发展中，需主要结合地理学、气候学、地质学等学科，构建科学严谨的气象数据处理分析体系。
参考文献：
[1]李本纲,陶澍,林健枝,程寿全.地理信息系统与主成分分析在多年气象观测数据处理中的应用[J].地球科学进展,2016,05:509-515.
[2]张涵,朱竑.定性地理信息系统及其在人文地理学研究中的应用[J].世界地理研究,2016,2501:125-136.