气象观测数据质量控制与异常值检测的智能化方法探讨

引言：

气象观测数据的质量控制一直是气象业务的核心环节，传统方法主要依赖阈值检查、时间一致性检验和空间一致性分析等手段，但这些方法在面对复杂天气条件或突发性数据异常时表现有限，人工智能技术的快速发展为数据质控带来了新的机遇，如基于长短期记忆网络的时序数据异常检测、利用随机森林算法的多源数据融合校验等，显著提高了异常识别的精度和效率，气象观测设备日益多样化，地面自动站、雷达、卫星等多源数据的融合分析对智能化质控提出了更高要求。

1.基于统计检验的异常气象数据自动识别与剔除

对历史气象数据进行正态性检验，若数据符合高斯分布，则采用3σ准则进行异常检测，即计算数据集的算术平均值和标准差，将超出均值±3 倍标准差范围的观测值标记为异常；若数据呈非正态分布，则使用基于四分位距的稳健统计方法，设定上下限为第一四分位数减 1.5 倍四分位距和第三四分位数加 1.5 倍四分位距，超出该范围的数值判定为离群点，针对时间序列数据，可结合滑动T检验方法，设置窗口宽度为 30 个观测时次，计算相邻窗口均值差异的t统计量，当t值超过2.5 时判定存在阶跃式异常。对于空间一致性检验，采用反距离权重插值算法构建背景场，设置空间相关系数阈值为 0.85，将单站观测值与周边站点加权估算值的偏差超过 2.8 倍均方根误差的数据识别为空间异常，系统实现时需建立自动化处理流程，先对原始数据进行预处理剔除明显无效值，再依次应用上述统计检验方法，对识别出的异常数据打上质量控制标志并存入元数据，同时保留原始观测记录以供人工复核。

2.利用时间序列分析检测气象观测数据的连续性异常

采用Butterworth低通滤波器消除高频噪声，设置截止频率为 0.05Hz 以保留气象要素的真实变化特征，针对温度、气压等连续性要素，构建ARIMA时间序列预测模型，通过AIC准则确定最优模型阶数，通常采用ARIMA（2,1,2）结构，利用前72 小时观测数据训练模型，当实时观测值与模型预测值的残差超过2.5 倍标准差时判定为瞬态异常，对于降水量的突变检测，则应用CUSUM控制图算法，设定累积和阈值为5 个标准误差单位，当累计偏差超过该阈值时标记为持续性异常[1]。在湿度数据质量控制中，采用动态时间规整算法计算当前观测序列与历史同期模式的相似度，设置相似度阈值为 0.75，低于该值则判定为异常变化，针对风速数据的阵发性特征，使用小波变换分解技术，选择db4 小波基函数进行 6 层分解，当高频分量能量突增超过基线水平 3 倍时识别为异常波动，系统实现时需建立多尺度检测框架，先对分钟级原始数据做实时检测，再结合小时和日尺度数据验证异常持续性，对确认的异常数据自动标注质量控制码并触发报警机制。

3.结合空间一致性检验修正区域气象观测异常值

构建基于克里金插值算法的空间背景场，设置变差函数的块金值为0.5和基台值为2.0 来优化空间插值参数，生成周边10 个参考站点的最优加权估计值，对于温度数据质量控制，采用空间回归检验方法，建立目标站点与邻近站点的多元线性回归模型，当观测值与回归预测值的残差超过 2.8倍均方根误差时判定为空间异常，针对降水数据，使用空间相关系数矩阵分析法，设置空间相关性阈值为0.8，将单站降水强度与周边站点相关系数低于该阈值的数据标记为可疑值。在气压数据校验中，应用地转风关系约束条件，要求站点气压梯度与实测风向风速满足地转平衡方程，偏差超过

3hPa/100km 时进行异常标记，系统实现时采用三级空间检验流程：进行快速邻站对比，选取 5km范围内至少 3 个参考站做初步校验；执行区域一致性分析，利用变分方法优化空间背景场；进行动力-统计融合检验，结合数值模式短时预报场进行交叉验证。

4.应用回归分析方法校正传感器系统性偏差

选用经国家计量标准标定的铂电阻温度计作为参考基准，采用加权最小二乘回归算法构建被校传感器输出与基准值的校正模型，设置条件数阈值为1000 以控制矩阵病态问题，同时要求残差序列的Durbin-Watson统计量维持在1.8 至2.2 区间确保误差独立性，针对温湿度复合传感器的校准，实施多元逐步回归分析，引入气压和辐射强度作为协变量，运用方差分析确定各影响因子的显著性水平，保留F值大于4.0 的预测变量建立最优校正方程[2]。对于风速传感器的非线性响应特性，采用样条回归方法进行分段拟合，选取节点数为 5 的三次样条函数，并约束相邻区段的一阶导数变化不超过 15% 以保证曲线平滑性，在实施动态校准时，系统自动划分24 小时为周期的时间窗，每个窗口采集不少于50 组同步比对数据，结合广义交叉验证确定正则化参数，当预测误差的均方根超过传感器精度等级的 1.5 倍时触发重新校准流程，在校准过程中实时监控杠杆值和学生化残差，对超过3.0 标准单位的异常观测点启动人工复核机制。

5.通过多源数据融合技术验证可疑气象观测记录

基于贝叶斯推理框架构建多源数据融合模型，设置先验概率阈值为0.85 以确定可信数据源，同时采用D-S证据理论处理不确定性信息，要求冲突因子低于 0.3 才能进行有效融合，建立包含自动气象站、天气雷达、卫星反演和数值模式产品的多源数据库，针对温度观测验证，应用三维变分同化技术将地面观测与再分析资料进行融合，设置背景场误差协方差水平相关尺度为50 公里，垂直相关尺度为100 百帕，通过极小化代价函数获得最优估计值。对于降水数据校验，融合雷达定量降水估测和微波卫星反演产品，使用期望最大化算法计算各数据源的权重系数，要求概率密度函数峰度大于 2.5 才判定为有效观测，在风速数据验证中，结合激光雷达测风数据和WRF模式输出，采用集合卡尔曼滤波方法进行数据同化，设置集合成员数为40 个，通过分析集合离散度识别异常观测，系统运行时先对可疑记录进行时空匹配，要求时间窗为 15 分钟，空间范围为方圆 20 公里，然后执行多层级验证。

结语：

智能化方法为气象观测数据的质量控制和异常值检测提供了新的技术路径，能够有效弥补传统质控方法的不足，提高数据处理的效率和准确性，随着机器学习算法的优化和计算能力的提升，智能化质控技术将进一步向实时化、自适应方向发展，结合多源数据融合和边缘计算等新兴技术，构建更加稳健的气象数据质量保障体系，这一领域的深入研究不仅有助于提升气象业务水平，也将为气候变化分析、极端天气预警等应用提供更可靠的数据基础，推动气象科学和服务的持续进步。

参考文献：

[1]张翔. 地面区域气象观测数据接收处理系统设计 [J]. 无线互联科技,2025, 22 (07): 56-59+72 .

[2]尤嘉铖. 基于大数据分析的气象观测数据质量控制算法研究 [J]. 电子设计工程, 2022, 30 (11): 103-107.