袁 伟 许骏宁 杨志勇 田功平 叶栋水

(1.福建省气象信息中心,福建 福州 350001;2.福建省减灾中心,福建 福州 350001；

3.海峡气象开放实验室,福建 厦门 361000)

1 概述

区域自动站观测资料往往因站点建设位置、数量多不易精细化管理等原因，数据质量一定程度上难以保证，同时也鉴于目前技术手段的投入与限制等问题，一旦数据进入相关业务系统，往往不易察觉，并带来系列不良影响。本文围绕区域自动站观测数据，研究实时业务中的质量控制问题，期望在关键时候能够阻止显性错误，业务应用前对疑似错误提示告警,必要时对大概率异常值先行剔除。

此外，在结合业务需求的研究过程中，我们将随机取一次包含降雨的天气过程的区域自动站、雷达资料，用于对文中算法的学习与验证，其中区域自动站资料5分钟观测频率，资料窗口包含天气过程头尾共7天的数据量进行演算。

2 技术内容

2.1 误差的来源分类

通常来说，观测值与真值之间的误差有系统误差、测量误差、环境误差等[1]，表达如下：

X(t)=X′(t)+E(t)

其中，X′(t)为真值，X(t)为观测值，E(t)为观测误差，t为观测时次。

立足区域自动站的观测数据，我们使用误差来表述观测值正常与否，观测误差的基本组成部分理解如下：系统误差(记为：S(t))可理解为设备故障、接触不良、通信中断等情况代入的数据误差；测量误差(记为：R(t))可理解为测量设备因可能的老化、校正等情况引起的测量变动；环境误差(记为：V(t))可理解为测试、人为性质代入的数据误差。为简化分析，我们仅研究E(t)=S(t)+R(t)+V(t)误差模型，忽略其他误差源。……