关于自动气象站数据异常分析及处理方法

自动气象站属于现代气象观测体系核心组成部分，能实时连续自动采集多种气象要素数据，在气象预报、气候研究以及环境监测等领域起着关键作用，但是受设备故障、通信异常和环境干扰等多种因素影响。自动气象站数据经常会出现异常情况，如果不能及时发现并且进行有效处理，会严重影响气象数据质量干扰气象业务开展。所以，深入开展自动气象站数据异常分析，探寻科学有效处理方法具有重要现实意义。

1 自动气象站数据异常分析

1.1 设备故障导致的数据异常

自动气象站当中的传感器以及采集器等硬件设备是获取气象数据的重要基础，传感器出现老化或者损坏的情况，比如温度传感器的感温元件失效时，会导致温度数据出现跳变或者恒定不变等异常现象，采集器如果出现故障问题，可能致使数据无法正常进行采集或者传输，从而造成数据缺失的状况发生，电源系统产生故障问题，比如，供电不稳定或者蓄电池损坏等，也会对设备的正常运行产生影响，进而引发数据异常问题[1]。

1.2 通信问题引发的数据异常

自动气象站借助通信网络将采集到的数据传输到中心服务器，通信线路中断以及信号干扰这类问题会致使数据传输不完整或者出现丢失情况。比如，在山区等信号覆盖状况较差的区域无线网络传输容易产生数据丢包现象，通信协议配置错误也可能让数据在传输过程中出现乱码等异常状况。

1.3 环境因素造成的数据异常

恶劣的自然环境会对自动气象站的数据采集造成显著影响，强风暴雨沙尘等天气状况，有可能让风速雨量等传感器受到物理损坏或干扰，进而导致采集的数据出现失真情况。电磁干扰雷击等环境方面的因素，也会造成设备电子元件出现损坏并引发数据异常。

2 自动气象站数据异常问题的处理方法

2.1 异常数据处理原则

异常记录是经过数据质量检测后，被认定为缺失错误或不可用的观测数据，数据虽有偏差但基本还能使用时按正常记录处理。当数据出现明显错误且无法发挥有效作用，会通过搜索或统计方法找可用替代数据否则按缺测处理，全部数据都不正常要尽快启动备用观测站采集没备用站视为缺失，除降水外每分钟数据异常不做插值也不借助备份站数据替代只作缺失处理。气温相对湿度、草温、地温、风向、风速这些数据异常时，小时数据补充采用距离正点前后十分钟内正常数据备用站数值或插值等方式修正，风速和风向异常不能用插值填充瞬时风速或风向异常直接视为缺失。ISOS 软件中小时数据必须与对应时间点分钟数据保持一致，若发现不匹配需人工检视处理，若分钟数据有误差用正点正确值替代[2]。

2.2 传感器正常降水量数据异常问题处理

在非结冰期雨量传感器启用的情况下，遇到晴天或者没有降水的天气时，若是传感器记录到降水量数据，需要将这些异常数值进行删除，降水现象结束之后，若在两小时内又出现降水情况，⩽0.3mm 的降水量要做滞后补偿，将其加到最后一次降水停止时刻上，更新对应小时的降水总量。若出现跨小时的滞后现象，也要把这部分降水量加到前一小时的最后一个降水事件时间点，并且相应调整两个小时的降水数据，在夜间没有安排值班的时间段中，滞后降水数据仍按照正常方式进行处理。在结冰期使用称重雨量传感器的时候，如果检测到降水中带有异物，同样按正常流程来进行处理，固态降水堆积在口沿或者满溢的桶中，若在这个时间段出现此类情况，数据将被视作缺测不予记录，若固态降水堆积在口沿内部，要将其收集到容器当中，若总量不超过 0.3mm 需要进行滞后补偿，把这些降水量加到降水停止的最后一次时间点，如果堆积的固态降水超过 0.3mm ，这部分数据要整合到最后一次降水停止时刻的时间点，超出部分的降水数据设为缺测，若无法确定降水停止时间，只能将其加到最后一次检测到降水的时间点，并且将那次的降水量数据标记为缺测。

2.3 蒸发数据异常处理

当蒸发仪出现故障使得数据空缺达一个小时的情况下，采用故障前后各一小时的数据来进行插值补充，若是连续缺测的时间达到或者超过 2h，那么全部当作数据缺失情况，日累计值也按照缺测来处理。在暴雨引发溢流或者处于设备维护期间，蒸发桶的小时数据会被视作异常数据，统一设置为零，在结冰时期出现异常状况的蒸发数据，也会作为缺测数据来进行处理。

2.4 异常数据修复与补充方法

对于已经确认的异常数据，要依据不同情况采用对应的修复和补充方法，针对数据缺失问题常用的插值方法有线性插值、多项式插值、克里金插值等，线性插值是简单有效的方法，通过连接缺失数据前后两个已知数据点按时间或空间距离线性估算，多项式插值利用多项式函数拟合数据曲线适用于数据变化趋势较复杂的情况，克里金插值是基于地统计学的方法考虑了数据的空间相关性能更准确估算缺失值常用于多站点数据补充 [3]。对于错误数据的修复若能确定正确取值来源像通过人工观测记录、周边站点数据验证等方式获取准确数据可直接修正，若无法获取准确值可采用统计模型进行估算，比如基于历史同期数据建立回归模型，预测当前时刻合理取值或利用气象数值模式输出结果对异常数据校正。在数据修复完成之后，要对处理后的数据进行二次校验，确保数据质量符合要求，校验内容涵盖数据的合理性检查，如温度是否在物理可行范围内、统计特征分析像均值和标准差是否与历史数据相符以及与其他相关要素的逻辑一致性检查像风速与风向的匹配关系。

3 结束语

自动气象站数据异常分析与处理是一项系统性、专业性的工作，涉及硬件设备、通信网络、软件系统和环境因素等多个方面。通过对数据异常成因的深入剖析，明确准确性、及时性、可追溯性和一致性的处理原则，并采用数据质量监测、故障排查、修复补充等科学方法，能够有效提升异常数据处理的效率和质量。然而，随着气象观测技术的不断发展和业务需求的日益增长，自动气象站数据异常处理仍面临诸多挑战，如海量数据的实时分析、复杂环境下的智能诊断等。

参考文献：

[1] 解帅, 王玲. 基于数字万用表的自动气象站现场维修应用[J].仪器仪表用户 ,2024,31(02):68-70.

[2] 唐珍红 . 自动气象站数据异常分析及处理方法 [J]. 农业科技与信息 ,2022,(05):45-47.