新疆农田生态气象观测日数据生成流程中的质量控制节点优化

引言：

气象数据是指地球大气环境状态及其演变的客观记录，涵盖了多种观测形式，如地面观测、海洋观测和高空气象观测等。这些数据包括气压、湿度、风速等气象要素，广泛应用于天气预报、气候研究和灾害预警等领域。在新疆这一地形结构复杂、气候波动剧烈的区域，农业活动对高质量生态气象数据的依赖程度显著上升。作为数据来源的核心单元，农田生态气象观测系统承担着全天候、多要素、高频次的观测任务，所形成的日数据不仅用于本地气候特征研究，也逐步成为区域气象预警和农业服务产品的底层输入。在这种背景下，提升质量控制节点的针对性和有效性，已成为制约观测数据服务能力进一步释放的关键因素。

1、新疆农田生态气象观测日数据生成流程中的质量控制问题

新疆农田生态气象观测日数据的形成过程包含数据采集、中心站统计、数据接入与入库等多个技术环节，流程虽已规范化，但在实际运行中仍面临多重质量控制难题，且这些问题普遍嵌套于流程内部，不易被传统的外部数据核验机制识别，从而影响了数据产品的稳定性与可用性。

源端设备的长期运行稳定性存在隐患。多数农田观测站所部署的传感器工作环境复杂，设备在高温、风沙、寒冻等极端气候条件下容易出现偏移、老化或通讯异常。而现行质量控制体系在观测数据入库前缺乏硬件状态实时反馈机制，导致由设备故障引发的数据异常难以及时发现，数据质量退化现象呈现隐性积累趋势。

观测要素的多样性与时段统计方式的不匹配，暴露出日数据统计算法对非标准观测周期适应能力不足。当前采用的“每日20 时起始至次日 20 时结束”日循环统计逻辑，虽符合天擎平台业务时序要求，但在气象突变频发时段（如清晨、傍晚）容易造成关键气象信息在统计节点中断，形成局部信息脱节。部分极值指标的出现时间跨日归属不清，使得数据的时间完整性和事件响应准确性降低。

中心站对原始分钟数据的汇总过程中尚未构建完整的异常值识别体系。部分站点存在极端值浮动范围较大的气温、风速等记录，但当前统计处理模块未纳入基于时序一致性、地理邻近性或物理规律约束的质量检验规则，导致异常值在日数据中被“平均化”掩盖。这类问题在后续数据服务中易误导分析结果，干扰农业气象模型输入，进而影响服务预判能力。

2、新疆农田生态气象观测日数据生成流程中的质量控制节点优化措施

2.1 在观测终端增设状态采集模块，实现设备运行条件的过程监控

农田气象站点长期运行在多变自然环境中，设备受自然侵蚀与电气干扰影响频繁，为保障数据源头稳定，应构建以“状态数据采集+性能判断逻辑”为基础的前置质控环节。推荐在采集端加入状态监控单元，实时记录电压、温度、通讯信号及设备自检结果等维度数据。这类状态数据独立于气象要素，能够反映采集设备的健康状况。例如，当信号连续弱化、功耗突然波动，或特定时间段数据全为零值且风速保持不变时，可触发“硬件预警状态”。系统可将设备状态与气象观测数据建立交叉识别模型，在发现逻辑不一致时立即隔离该数据段，防止异常值进入统计阶段。此外，每日生成的观测数据包中应附带设备状态报告，通过接口上传至中心平台，以便技术人员结合状态日志进行故障判断与趋势评估。

2.2 优化观测日统计的时间边界规则，提升关键时段数据的完整性

标准化的统计周期设定本意是为了与平台报送机制统一，但新疆地域跨度大，昼夜温差显著，气象特征表现出明显的时段性差异。因此，建议依据区域纬度和季节类型重新定义观测日界限，采用“动态窗口”策略进行灵活调整。具体而言，可将夏季观测日延长至22 时，以涵盖晚间风速增强段，而在冬季，适当前置至18 时，以捕捉清晨极低温出现时刻。此外，在统计计算模块中设置“双边数据缓存段”，每日报表除记录主统计区间内容外，还应保留起止各两小时的边界数据，形成可补充的辅助信息区。面对观测极值集中于临界时刻的情况，系统应优先保留该值，并在报文中标注其“日界相关性”。对于频繁发生极值偏移的站点，可启用波动检测程序，追踪前后时段的连续性，判断是否需调整时间归属规则。

2.3 在数据处理核心环节嵌入多维异常识别程序，防止统计值失真

数据从分钟级累积至日尺度，其间若缺乏异常识别机制，极值错误与趋势漂移极易被掩盖。提升此阶段质控能力，建议在统计计算模块中嵌入复合识别算法，结合数理模型与经验规则进行多角度分析。一方面，应引入极值容差核验单元，依据新疆历史气象资料中不同季节的最大/最小值设定合理上下限，动态识别超出范围的数据点；另一方面，构建要素间耦合判别模型，如在高温背景下同步判断湿度与风速波动，若呈现异常组合趋势，则触发警告提示；再次，可采用相邻站点比值分析策略，对比周边距离不超过 50 公里的站点同一时段数据，识别与区域气候背景显著偏离的异常记录；最后，建立日序列连续性追踪，当某一指标短时间内突现突降，结合地理与时间维度判断其合理性。

结语：

本文对当前系统中的核心问题进行了剖析，并提出了切实可行的改进策略，包括源端状态监控增强、统计时间结构优化、统计过程异常甄别机制升级。这些措施覆盖了从数据产生、传输、处理的全过程，形成了相互支撑、相互补充的质量控制闭环。仅靠末端的人工审查已难以满足高频观测和实时服务并存的业务需求，因此，需在流程各层嵌入自动识别、预警和动态修复机制。未来，建议进一步拓展数据驱动的智能质控路径，探索引入机器学习模型进行多要素组合异常判别，同时推动区域间质控规则标准化，提升数据协同共享的通用性。

参考文献：

[1]王妮.生态监测与农业气象观测[J].河北农机,2020,(12):36-37.

[2]姜娜娜,徐晓庆,马珺玢,等.宁夏生态气象及特色农业气象观测数据自动处理系统设计与实现[J].陕西气象,2024,(06):75-80.

[3]周广胜,周莉.生态气象:起源、概念和展望[J].科学通报,2021,66(02):210-218.