正点地面观测数据维护中数据异常的分析处理.docx

正点地面观测数据维护中数据异常的分析处理
正点地面观测数据维护中数据异常的分析处理
地面观测数据是气象学、气候学等领域研究的基础数据。地面气象观测站通过气象仪器和传感器不断采集各种气象要素的数据，形成一系列时间序列数据。这些数据对于气象研究、气象服务以及决策、规划等方面具有重要价值。因此，保证地面观测数据质量十分重要。但是，在地面观测数据维护中，数据异常是一个常见问题，如何进行数据异常的分析和处理是必需的。
一、数据异常的定义
在数据处理过程中，对一些数据进行合理性检查是必要的。数据异常是指不符合预期规律、不符合实际情况的数据值。比如，极端气温（如高温、低温）可能反映设备故障或观测人员误操作等原因导致的异常数据。
二、数据异常的检测
为了发现数据异常，对观测数据进行检测至关重要。常见的数据检测方法有以下几种：
1.直观法
直接查看原始数据，从数据趋势、异常波动值、稳定性等方面判断是否存在异常值。
2.统计法
采用统计学的方法，利用极值（最大值、最小值）、平均值、标准差、偏度等指标，对数据进行异常检测。
3.模型法
根据已知数据的规律性，建立数学模型，并利用其预测观测数据的值，与实际观测数据进行对比，从而判断是否存在异常值。
三、数据异常的处理
一旦发现数据异常，需要进行数据处理，以确保数据质量。对于不同类型的异常数据，可以采用不同的处理方法：
1.删除异常值
对于数据极其异常、对后续分析结果较为影响的数据，可以选择直接删除，过滤掉异常点，进而使数据补充完好。
2.平均法
对于由于设备故障或者人为操作失误等因素导致的数值突变，可以使用平均法进行处理。例如对于一条气温序列，删除重复和明显异常的值后，通过前后均值的插值等方式处理掉异常值，获得更为平滑的拟合曲线。
3.插值法
对于需要保证数据连续性，而且又受到异常值干扰较大的数据，可以使用插值法对数据进行处理。常用的插值方法有拉格朗日插值法、牛顿插值法、样条插值法等。
四、数据异常的原因分析
1.设备弊端
设备损坏或故障是引起数据异常的主要原因之一。在数据维护过程中，应及时进行设备观测仪器的维护、检修和更新，以减少设备问题对数据质量的影响。
2.数据误操作
人为因素也是数据异常的常见原因之一。比如，检修、改动观测仪器过程中，误操作观测仪器，或者在记录、输入数据时错误等，都可能给数据的质量造成影响。
3.天气因素
某些特殊的天气事件可能会对观测数据造成较大干扰。例如，雷击、强风暴、暴雨等极端天气可能导致观测设备损坏、数据中断等影响。
综上，数据异常的分析处理对于地面观测数据的质量保证至关重要。在发现数据异常后，应及时采取合理的处理方法，进一步分析根本原因，从而避免数据异常对后续研究影响，并提高数据利用价值。