一次人工水平能见度数据的异常值分析
能见度自动化观测和人工观测资料的对比评估
能见度自动化观测和人工观测资料的对比评估通过对比评估吴川气象观测站2014年1月1日-2015年12月31日每天不同天气现象下的08时、14时、20时的能见度（vis）自动观测资料和人工观测资料，进行对比差值、差值平均值、相关系数等方法，得到自动观测能见度和人工观测能见度的误差阀值，阀值可以分为vis<1.0km，1km≤vis<16km，16km≤vis<26km，26km≤vis<42km，42km≤vis<80km等5种情况，为日后能见度自动观测运行提供参照标准，并探讨减小能见度自动观测误差的方法，从而进一步提高能见度自动化观测数据质量。
标签：地面观测；能见度；人工观测；自动化Abstract：Through the comparison and evaluation of （vis）automatic visibility observation data and artificial observation data of visibility at Wuchuan Meteorological Station from January 1，2014 to December 31，2015 under different daily weather phenomena at 08：00，14：00 and 20：00，By comparing the difference value，the average value of the difference value and the correlation coefficient，the error thresholds of automatic observation visibility and manual observation visibility are obtained. The threshold values can be divided into five cases，such as vis<1.0km，1km ≤ vis<16km，16km ≤ vis<26km，26km ≤ vis<42km，42km ≤ vis<80km. It provides a reference standard for automatic visibility observation in the future，and discusses the methods to reduce the error of automatic visibility observation，so as to further improve the quality of automatic visibility observation data.Keywords：ground observation；visibility；manual observation；automation目前，能見度自动化观测已经成为广东省各个气象观测站取得能见度数据的主流方式。
自动能见度和人工能见度差异分析及观测数据的处理
自动能见度和人工能见度差异分析及观测数据的处理张仁宗;姜雅凡【摘要】随着全国自动气象观测站的安装完毕,我们甘肃省也和全国一样,已经实现大部分气象要素观测的自动化,特别是近几年安装了能见度观测自动仪,由于这个自动能见度仪精度比较高,就是受外界干扰比较大,而且能见度的算法也不一样,反应在数据上就是数据变化比较大,本文就是对自动能见度和人工能见度差异分析,给基层台站的观测员对数据有一个正确的判断.%Along with the installation of automatic weather station, we also like the country, in gansu province have automate most of the meteorological observation, especially automatic meter installed visibility observation in recent years, due to the automatic visibility instrument accuracy is higher, is the interference is large, and the algorithm of visibility is different also, reflected in the data is the data change is bigger, this article is to automatically visibility and artificial visibility gap analysis, data to the base station operator to have a correct judgment.【期刊名称】《林业勘查设计》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】2页(P59-60)【关键词】能见度;差异;观测数据【作者】张仁宗;姜雅凡【作者单位】甘肃省兰州市皋兰县气象局;黑龙江省防雷中心【正文语种】中文工能见度一般指有效水平能见度。
人工目测与仪器测量的能见度数据资料分析
第3期 气象水文海洋仪器No.32009年9月 Meteorological ,Hydrological and Marine Instruments Sep.2009收稿日期:2009204210.作者简介:尹淑娴(19852),女,大专,技术员.主要从事地面气象观测工作.人工目测与仪器测量的能见度数据资料分析尹淑娴,罗 鹍,莫伟强(广东省东莞市气象局,东莞523086)摘 要:能见度的测量目前还是以人工目测为主,只有少量的地面观测用能见度仪进行观测。
本文通过对广东省东莞市2008207205-2008210231人工目测能见度与安装在不同地点的另两台能见度仪的测量数据进行统计分析,分别从趋势图、观测数据的相关性与一致性和视程障碍对比差值等方面进行分析,从而得出两种观测方法数据相关的有关结果,希望为今后充分合理利用能见度仪的观测资料提供一个参考。
关键词:能见度;能见度仪;测量数据;统计;数据分析中图分类号:P412.17 文献标识码:A 文章编号:10062009X (2009)0320066204Analysis of visibility data obtained by the artif icialobservation and the instrumental surveyY in Shuxian ,L uo Kun ,,Mo Weiqiang(Dong guan Meteorological B ureau of Guang dong ,Dong guan 523086)Abstract :Nowadays t he artificial observation is always t he p rincipal way to survey t he visibility.There are several pars of grounding observatio n using instrument.We perform a statistic analysis of t he measuing data obtained by t he artificial observation and two visibility inst rument s setting o n t he different places from J ul.5to Oct.31in 2008.The analysis adopt s some ways ,such as progno stic chart s ,t he relativity and t he agreement of observatio n data and t he error of visual obstruction.There fore ,it makes a related result from t he data of artificial observation and inst rumental survey.We hope t hat it will p rovide a reference to make ratio nal use of t he observation data obtained by t he visibility inst rument in t he f ut ure.K ey w ords :visibility ;visibility inst rument ;measuring data ;statistics ;data analysis0 引言在经济高速发展的今天,由于空气污染程度日益严重,导致城市大气能见度降低,这是当前被广泛关注的问题之一。
能见度人工转自动观测差异分析
能见度人工转自动观测差异分析目前大多数天气台两种方式同时使用，以确保预报的准确性和及时性。
但是，人工和自动观测方式之间存在一定的差异。
这篇文章将会比较人工和自动能见度观测数据之间的差异，并解释这些差异的原因。
人工和自动能见度观测的差异主要有以下几个方面：1. 观测位置的不同人工观测通常是由专门训练过的气象观测员在地面上进行的，而自动观测通常是通过地面上的自动气象站或机场附近的自动气象观测设备进行的。
由于人工观测通常位于靠近跑道边缘的位置，而自动观测设备通常设置在跑道中央，因此观测位置的不同可能导致数据的差异。
人工观测是定期进行的，通常是每小时一次，而自动观测设备可以实时进行观测。
因此，在人工观测和自动观测之间，可能存在的时间差异可能会导致数据的差异。
人工观测是通过专业工具直接测量能见度，而自动观测设备可能使用不同的传感器或方法进行观测。
不同的观测方法可能会导致数据的差异。
4. 数据收集的不同在人工观测中，观测员会将数据记录下来，并通过电话或网络传输到天气台。
而在自动观测中，观测数据通常是自动发送到天气台的。
因此，数据收集方式不同可能会导致数据的差异。
了解了人工和自动能见度观测之间的差异，接下来我们来分析这些差异会对天气预报造成哪些影响。
首先，观测位置的不同可能会导致数据的差异。
例如，由于人工观测位置通常位于跑道边缘，因此可能更容易受到地面结构的影响，导致观测数据与自动观测数据之间存在较大的差异。
这可能会影响到航班的安全起降，因为航空公司可能会依据能见度的预报数据来决定起降时机。
其次，由于自动观测可以实时进行观测，因此能够提供更加及时的数据信息，从而更好地反映当前气象状况。
然而，由于人工观测是每小时一次，因此可能无法及时反映出气象变化情况，从而影响到天气预报的准确性。
第三，观测方法的不同也可能会导致数据的差异。
例如，自动观测设备可能使用雷达传感器进行观测，而人工观测则可能使用目测方法，这两种方法可能会导致数据的差异。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测数据的准确性对于保护环境和人类健康至关重要。
然而，在大规模的环境监测数据中，往往会浮现一些异常数据，这些异常数据可能是由于设备故障、人为误操作或者环境变化等原因引起的。
准确分析和处理这些异常数据对于保证监测数据的可靠性和准确性具有重要意义。
二、异常数据的定义和分类1. 异常数据定义：异常数据是指与正常环境监测数据相比，具有明显偏离或者异常值的数据。
2. 异常数据的分类：- 随机异常数据：由于测量误差、传感器故障等原因造成的偶然性异常；- 周期性异常数据：由于设备故障、环境变化等周期性因素引起的异常；- 趋势性异常数据：由于环境变化或者系统故障等原因引起的数据趋势异常。
三、异常数据分析与处理方法1. 数据预处理- 数据清洗：识别和删除无效数据、缺失数据和重复数据；- 数据平滑：采用滑动平均、指数平滑等方法平滑数据，减少随机异常数据的影响；- 数据插值：使用插值方法填补缺失数据，保证数据完整性。
2. 异常数据检测- 统计方法：基于统计学原理，如均值、方差、标准差等指标，判断数据是否异常；- 模型方法：建立数学模型，如回归模型、时间序列模型等，检测异常数据；- 专家系统方法：利用专家知识和经验，通过规则匹配或者推理判断数据是否异常。
3. 异常数据处理- 数据修正：对于确定为异常的数据，根据实际情况进行修正或者删除；- 数据标记：将异常数据标记为缺失值或者特殊值，以便后续分析和处理；- 数据插补：使用插补方法填补异常数据，保证数据完整性和连续性。
四、异常数据分析与处理实例以空气质量监测数据为例，假设监测站点每小时记录一次PM2.5浓度数据，我们通过对一段时间的数据进行分析和处理来展示异常数据的分析与处理过程。
1. 数据预处理- 清洗数据：删除无效数据、缺失数据和重复数据，确保数据的准确性和完整性；- 平滑数据：采用滑动平均方法平滑数据，减少随机异常数据的影响；- 插值处理：使用线性插值方法填补缺失数据，保证数据连续性。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理近年来，随着环境问题的日益严重，环境监测数据的重要性也越来越凸显出来。
环境监测数据的分析与处理对于环境保护工作的开展具有非常重要的意义。
在环境监测数据中，通常会存在一些异常数据，这些异常数据的存在会对环境监测工作产生一定的影响。
对环境监测数据中的异常数据进行分析与处理显得尤为重要。
环境监测数据中的异常数据指的是与其他数据点相比出现异常偏离的数据点。
异常数据可能是由于仪器故障、人为误操作或环境突发事件等原因引起的。
对这些异常数据的分析与处理不仅可以排除干扰因素，保证数据的准确性，还可以在一定程度上反映环境监测工作的完整性和可靠性。
异常数据的分析与处理可以采用以下几个步骤：1. 数据的预处理。
在对异常数据进行分析与处理之前，需要对原始数据进行预处理。
需要对数据进行清洗，排除其中的噪声数据和重复数据。
需要对数据进行校准，消除因仪器漂移、温度变化等因素导致的误差。
2. 异常数据的识别。
在预处理之后，需要对数据进行异常值检测。
常用的方法包括极差法、3σ原则、箱线图法等。
极差法是通过计算数据的最大值和最小值之间的差距来确定异常数据；3σ原则是根据正态分布的特点，认为超过平均值加减3倍标准差的数据点为异常数据；箱线图法是利用数据的四分位数和离群值范围来确定异常数据。
3. 异常数据的分析。
在识别出异常数据后，需要对其进行分析。
需要进行异常数据的特征分析，了解异常数据的产生原因和特征。
需要进行异常数据的时间和空间分布分析，找出异常数据的分布规律和影响范围。
4. 异常数据的处理。
在分析异常数据的基础上，需要针对不同的异常情况采取相应的处理措施。
对于由仪器故障引起的异常数据，需要尽快进行维修或更换设备；对于由人为误操作引起的异常数据，需要加强培训与管理；对于由环境突发事件引起的异常数据，需及时发布预警并采取相应的应急措施。
对环境监测数据中的异常数据进行分析与处理对于环境保护工作具有重要的意义。
能见度自动观测与人工观测数据对比分析
束 的光 通量 在大气 中削弱 至初 始 值 的 ５ 所 通 过 的路途 长度 。能 见 度 观 测 记 录 以 千 米 （ ｋ ｍ） 为 单 位 ，取 一 位 小 数 ，第 二 位 小 数 舍 去 ，不 足
０ ． １ ｋ ｍｆ ￣ ０ ． １ …。
不 同形 式 。 当 观 测 者 逐 渐 远 离 目标 物 ， 直 至 目标 物 从 背 景 上 刚 刚 可 以 辨 别 时 ，相 应 的 最 大 能 见 度
ｎ ｍ）入射到大气中 ，接收 器将约 ０ ． ０ ２ Ｉ ＂ Ｉ １ ； 空问 （ 采
样体积）内的大气前 向散射光汇集到接收器 的光 电
传感器接 收面上 ，通过测量 散射光的强度得 出散射
系 数 ，进 而估 算 出消 光 系 数 并 间接 测 得 Ｍ（ ） Ｒ ｔ 。 。
目标 物 能 见 度 具 有 消 失 距 离 和 发 现 距 离 两 种
的 最 大 水 平 距 离 。人 眼 观 测 距 离 （ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｖｉ ｓ ｉ —
见度 叫做发现 距离 ；气 象和 航 上 的 自动 器测 能
见 度 普 遍 采 用 发 现 距 离 ｊ 。 由 于 发 现 距 离 更 多 的
考 虑观测数 据 的安全 性影 响 ，消 失距 离 与发 现距
能见 度 。Ｐ ＷＤ ５ ０ 能见度传感 器的测量 范 围为 １ ０ ～
３ ５ ０ ０ ０ ｍ，它 利 用 光 的前 向 散 射 原 理 ，发 射 器 中 的 近红外 线 发 光二 极 管 发 出一 束 光 （ 波 长峰值 ８ ７ ５
据 与人工 观 测数据 相差 较大 ，因此有必 要对 能见
。
截止 ２ Ｏ ｌ ３年 １ ２月 ， 陕 西 省 共 有 ３ ２个 国 家
能见度仪与人工观测对比观测分析
能见度仪与人工观测对比观测分析黄思源1 罗国军2庞盛荣2（1.宁波市气象局 315012 2.上虞市气象局 312300）hsy@摘要本文利用最新对比观测资料，对能见度自动观测设备与人工观测的数据进行对比分析。
主要对观测数据的相关性、同步性、一致性、误差等方面进行了对比。
对能见度仪在高、中、低三种能见度状况下分别进行比较，重点分析了大雾天气低能见度状况下人工观测和各仪器观测之间的差异。
7种前向散射能见度仪在不同的能见度状况下表现出不同的特性，将这一新的地面气象观测设备比较客观地展示出来，供同行在选用能见度仪时有一个全面认识。
为生产厂家改进和提高产品的质量和性能提供了依据。
关键词能见度观测仪器对比1.引言气象测报中的能见度观测属于目测项目，人工观测精度不高，而且能见度的观测因人而异。
不同的观测员在相同的天气条件下可能会有不同的观测值。
能见度的准确性受到观测员的视力差异性和对“能见”定义的理解有所不同的影响，还与能见度目标物的设置环境及分布是否合理等多种因素的影响。
因此，人们一直在探索利用仪器来自动测量能见度。
近年来国内外气象仪器生产厂家不断研究和推出各种能见度观测仪，但是到目前为止还处于业务对比试验阶段，中国气象局大气探测中心还没有发放气象技术装备使用许可证。
在目前的交通气象和沿海的港口气象服务中能见度是一个非常重要的气象要素，依靠气象台站的目测能见度资料远远不能满足专业气象的服务需要。
因此，如何选择一个测量精度高，运行稳定，性价比高的能见度仪是摆在气象探测装备部门面前的问题。
本文将通过对几种能见度仪的观测数据对比分析提供同行一个参考。
2.能见度的定义和观测种类2.1定义能见度用气象光学视程(Meteorological Optical Range,简称MOR)表示。
气象光学视程是指白炽灯发出色温为2700K的平行光束的光通量在大气中削弱至初始值的5%所通过的路途长度。
2.2人工观测能见度一般指有效水平能见度。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是对大气、水体、土壤等环境要素进行实时监测和数据记录的过程。
在环境监测数据中，可能会存在异常数据，即与正常数据相比具有明显偏离的数据点。
异常数据的存在可能会影响环境监测结果的准确性和可靠性，因此需要对异常数据进行分析与处理，以确保环境监测数据的可信度和科学性。
二、异常数据的定义异常数据是指在一组数据中与其他数据相比具有明显偏离的数据点。
异常数据可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
对于环境监测数据而言，异常数据可能会导致误判环境状况、影响环境评估结果等问题，因此需要对异常数据进行分析与处理。
三、异常数据的分析方法1. 统计分析法：通过统计学方法对环境监测数据进行分析，如计算平均值、标准差、偏度、峰度等指标，通过与正常数据进行比较，找出偏离较大的数据点。
2. 趋势分析法：通过对环境监测数据的趋势进行分析，如使用回归分析、时间序列分析等方法，找出与趋势不符的数据点。
3. 模型分析法：通过建立环境监测数据的模型，如ARIMA模型、神经网络模型等，对数据进行拟合和预测，找出与模型预测值偏离较大的数据点。
四、异常数据的处理方法1. 数据修正：对于明显偏离的异常数据，可以通过人工干预或者根据相关规范进行修正。
修正方法可以包括数据平滑、插值、替代等。
2. 数据剔除：对于无法修正或者修正后仍具有较大偏离的异常数据，可以考虑将其从数据集中剔除，以避免对后续分析和评估产生影响。
3. 数据标记：对于异常数据，可以在数据集中进行标记，以便后续分析和使用时能够识别并加以注意。
五、异常数据分析与处理的意义1. 提高数据质量：通过对异常数据进行分析和处理，可以提高环境监测数据的质量和可靠性，减少因异常数据引起的误判和误导。
2. 保证环境评估的准确性：环境评估是基于环境监测数据进行的，对异常数据进行分析和处理可以保证环境评估结果的准确性和科学性。
3. 优化环境管理决策：异常数据的存在可能会对环境管理决策产生影响，通过对异常数据进行分析和处理，可以提供更准确的数据支持，为环境管理决策提供依据。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测数据的异常数据分析与处理是保障环境质量监测工作的重要环节。
本文旨在详细介绍环境监测数据中异常数据的定义、原因和处理方法，以及异常数据处理的重要性和实际应用。
二、异常数据的定义异常数据是指与正常环境监测数据相比存在显著差异的数据点或者数据集合。
异常数据可能是由于仪器故障、人为误操作、环境变化等因素引起的。
对于环境监测数据而言，异常数据的存在可能会导致监测结果的失真，影响环境质量评估的准确性。
三、异常数据的原因1. 仪器故障：仪器的故障可能导致数据采集的不许确性，例如传感器的漂移、校准不许确等。
2. 人为误操作：操作人员在采集环境监测数据时可能存在误操作，例如操作不当、数据录入错误等。
3. 环境变化：环境本身的变化也可能导致数据的异常，例如突发的气候变化、污染源的变化等。
四、异常数据的处理方法1. 数据验证：对采集的环境监测数据进行验证，包括数据的完整性、准确性和一致性等方面的检查。
可以通过比对其他站点的数据、历史数据或者参考标准值等进行验证。
2. 数据清洗：对异常数据进行清洗，包括剔除无效数据、修正错误数据和填补缺失数据等。
可以采用插值法、平滑法或者其他统计方法进行数据清洗。
3. 异常数据分析：对异常数据进行分析，包括异常数据的特征提取、异常数据的分类和异常数据的趋势分析等。
可以采用统计学方法、机器学习方法或者其他数据分析方法进行异常数据分析。
4. 异常数据处理：根据异常数据的具体情况，采取相应的处理措施。
可以重新采集数据、修正数据或者剔除异常数据等。
五、异常数据处理的重要性1. 提高数据质量：处理异常数据可以提高环境监测数据的质量，减少误差和偏差，提高数据的准确性和可靠性。
2. 保障环境质量评估的准确性：异常数据的存在会影响环境质量评估的准确性，处理异常数据可以减少评估结果的偏差，提高评估结果的可信度。
3. 提高环境监测工作效率：及时处理异常数据可以减少数据处理的工作量，提高环境监测工作的效率和效果。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理引言概述：环境监测数据的准确性对于环境保护和资源管理至关重要。
然而，在实际监测过程中，我们往往会遇到异常数据的情况。
这些异常数据可能是由于设备故障、人为误操作或者环境变化等原因引起的。
本文将介绍如何对环境监测数据中的异常数据进行分析与处理，以确保数据的准确性和可靠性。
一、异常数据的定义与分类1.1 异常数据的定义异常数据是指与正常数据相比，具有明显偏离或者异常特征的数据。
它们可能是极高或者极低的数值，或者是与历史数据相比有明显变化的数据。
1.2 异常数据的分类根据异常数据的性质和影响程度，我们可以将其分为以下几类：1.2.1 突变异常数据：指在短期内数值剧烈变化的数据，可能是由于设备故障或者突发事件引起的。
1.2.2 孤立异常数据：指与周围数据相比，单个数据点明显偏离的数据，可能是由于设备故障或者人为误操作引起的。
1.2.3 长期异常数据：指在较长期范围内数值持续偏离正常范围的数据，可能是由于环境变化或者设备老化引起的。
二、异常数据的检测方法2.1 统计方法2.1.1 均值与标准差法：通过计算数据的均值和标准差，将偏离均值超过一定倍数标准差的数据视为异常数据。
2.1.2 箱线图法：根据数据的四分位数和箱线图的规则，判断是否存在异常数据。
2.1.3 残差分析法：通过建立回归模型，分析观测值与模型预测值之间的残差，判断是否存在异常数据。
2.2 模型方法2.2.1 时间序列模型：通过建立环境监测数据的时间序列模型，将实际观测值与模型预测值进行比较，判断是否存在异常数据。
2.2.2 空间插值模型：通过将环境监测数据在空间上进行插值，比较观测值与插值值之间的差异，判断是否存在异常数据。
2.3 专家经验法2.3.1 基于专家经验的判断标准：根据专家的知识和经验，制定一套判断异常数据的标准，进行人工判断和筛选。
三、异常数据的处理方法3.1 数据修正3.1.1 删除异常数据：对于确定为异常的数据，可以直接删除或者标记为缺失值。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是评估和控制环境质量的重要手段，通过监测环境中的各项指标数据，可以及时发现异常情况并采取相应的措施进行处理。
然而，在环境监测过程中，由于各种原因，可能会浮现异常数据，这些异常数据对于环境监测结果的准确性和可靠性会产生不良影响。
因此，对环境监测数据中的异常数据进行分析和处理，具有重要的意义。
二、异常数据的定义与分类1. 异常数据的定义异常数据是指在环境监测过程中，与其他数据相比存在明显偏离的数据点，其数值与周围数据点存在较大差异或者超出了预期范围的数据。
2. 异常数据的分类根据异常数据的性质和浮现的原因，可以将异常数据分为以下几类：(1) 孤立异常数据：单个数据点与周围数据点存在明显差异，可能是由于仪器故障或者人为误操作等原因导致。
(2) 周期性异常数据：数据在一定时间范围内浮现规律性波动，可能是由于季节性变化或者周期性事件引起。
(3) 会萃异常数据：多个数据点在相同或者相近的时间段内浮现异常，可能是由于自然灾害、事故等突发事件引起。
(4) 持续异常数据：数据在较长期范围内持续偏离正常水平，可能是由于环境污染或者设备老化等原因导致。
三、异常数据的分析方法1. 统计方法统计方法是常用的异常数据分析方法之一，通过对数据进行统计分析，可以找出数据的分布规律和异常点。
常用的统计方法包括均值、标准差、离群值检测等。
2. 时间序列分析方法时间序列分析方法是针对时间相关的数据进行异常数据分析的方法，通过建立时间序列模型，可以预测未来的数据趋势和异常情况。
常用的时间序列分析方法包括挪移平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
3. 数据挖掘方法数据挖掘方法是利用计算机技术和统计学方法，从大量数据中挖掘出实用的信息和模式的方法。
在异常数据分析中，可以通过聚类分析、关联规则挖掘等方法，发现隐藏在数据中的异常情况。
四、异常数据的处理策略1. 数据修正对于孤立异常数据，可以通过人工检查和仪器校准等方式进行修正。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是保护环境和人类健康的重要手段之一。
通过监测环境中的各项指标数据，可以及时发现和预警环境异常情况，采取相应的措施进行处理和改善。
然而，在环境监测过程中，有时会出现异常数据，即与正常情况明显不符的数据。
本文将针对环境监测数据中的异常数据进行分析与处理，以保证数据的准确性和可靠性。
二、异常数据的定义与分类1. 异常数据定义：异常数据是指在环境监测过程中，与正常情况明显不符的数据。
异常数据可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
2. 异常数据分类：根据异常数据的性质和影响程度，可以将异常数据分为以下几类：(1) 离群值：指与其他数据相比明显偏离的数据点，可能是由于测量误差或设备故障引起的。
(2) 超出范围值：指超出了设定的监测范围的数据，可能是由于设备故障或环境变化引起的。
(3) 数据缺失：指在监测过程中出现的数据缺失情况，可能是由于设备故障或数据采集错误导致的。
三、异常数据分析与处理方法1. 异常数据分析方法：(1) 离群值检测：通过统计学方法，如3σ原则、箱线图等，识别离群值。
对于离群值，可以进行数据平滑处理或剔除。
(2) 超出范围值检测：根据监测范围设定的上下限，对数据进行筛选和判断。
对于超出范围值，可以进行数据修正或剔除。
(3) 数据缺失检测：通过观察数据采集过程，判断数据缺失的原因。
对于数据缺失，可以进行插补或重新采集。
2. 异常数据处理方法：(1) 数据平滑处理：对于离群值，可以使用滑动平均、中位数平滑等方法进行处理，以减小其对整体数据的影响。
(2) 数据修正：对于超出范围值，可以根据实际情况进行修正，如根据历史数据趋势进行插值或校正。
(3) 数据剔除：对于无法修正或平滑处理的异常数据，可以将其剔除，以保证数据的准确性和可靠性。
(4) 数据插补：对于数据缺失，可以使用插值方法进行数据填补，如线性插值、多项式插值等。
四、异常数据分析与处理实例以某城市空气质量监测数据为例，假设监测数据中出现了离群值、超出范围值和数据缺失的情况。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理在环境监测中，异常数据是指与正常数据明显偏离或者不符合预期的数据，可能是由于设备故障、人为误操作、采样过程中的干扰等原因导致的。
对于环境监测数据中的异常数据，需要进行分析和处理，以确保数据的准确性和可靠性。
异常数据分析需要对数据进行可视化展示，例如绘制趋势图、柱状图、箱形图等，以便观察数据的变化规律和异常情况。
通过观察图表，可以发现数据中的异常点。
需要对异常数据进行判断，确定其是否是真实的异常数据。
可以借助规则判断，例如判断是否超过了正常范围的标准偏差、判断是否连续出现异常值等，以确定异常数据的有效性。
然后，对于确定是异常数据的情况，需要进行进一步的处理。
一种常用的处理方法是对异常数据进行剔除，即将异常数据从数据集中删除。
可以采用简单的3σ或4σ方法，将超过3或4倍标准差的数据视为异常数据，然后进行删除处理。
另一种处理方法是进行数据插补，即根据其他数据的趋势和规律来填充异常数据。
可以采用移动平均法、线性插值法、多项式拟合法等方法来进行插补。
应对处理后的数据进行验证，以确保处理过程的有效性。
可以重新绘制数据图表，观察处理后的数据是否更加符合实际情况，是否变得更加平滑和稳定。
需要注意的是，在进行异常数据分析和处理时，应保持客观和科学的态度，并兼顾数据的准确性和可靠性。
异常数据的分析和处理应当结合实际场景和专业知识，避免过度处理和数据误删，以免影响后续的数据分析和研究工作。
对环境监测数据中的异常数据进行分析和处理，是确保数据质量的重要环节。
通过对异常数据进行分析和处理，可以提高数据的准确性和可靠性，为后续的数据分析和决策提供可靠的依据。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是对自然环境中各种物理、化学、生物因素进行定量观测和分析的过程。
通过监测环境数据，我们可以了解环境的变化趋势，评估环境质量，及时发现和处理异常情况。
本文将重点讨论环境监测数据中的异常数据分析与处理方法。
二、异常数据的定义异常数据是指在环境监测过程中，与其他数据相比存在显著差异的数据点。
异常数据可能是由于测量设备故障、人为干扰、自然变异或者其他原因导致的。
准确识别和处理异常数据对于保证监测数据的可靠性和准确性至关重要。
三、异常数据的识别方法1. 统计方法统计方法是最常用的异常数据识别方法之一。
常用的统计指标包括均值、标准差、中位数等。
通过计算数据与这些统计指标的偏差程度，可以判断数据是否异常。
例如，如果某个数据点与均值的偏差超过3倍标准差，则可以认为该数据点是异常值。
2. 算法方法除了统计方法，还可以利用各种算法进行异常数据识别。
常用的算法包括聚类、回归、神经网络等。
这些算法可以通过建立模型来预测环境数据的变化趋势，然后将实际数据与模型预测值进行比较，判断是否存在异常。
3. 规则方法规则方法是基于预先设定的规则进行异常数据识别。
例如，可以设置阈值，当数据超过阈值时即判断为异常。
这种方法简单直观，适合于某些特定的环境监测指标。
四、异常数据的处理方法1. 数据修正当发现异常数据时，首先需要对其进行修正。
修正的方法包括删除异常数据、用其他数据进行插值或者平均等。
具体修正方法应根据异常数据的原因和性质来确定。
2. 异常数据的原因分析对于异常数据，需要进行原因分析，找出导致异常的具体原因。
可能的原因包括测量设备故障、环境变化、人为干扰等。
通过分析异常数据的原因，可以采取相应的措施来防止类似问题的再次发生。
3. 数据验证修正异常数据后，需要进行数据验证，确保修正后的数据符合环境监测的要求和标准。
验证方法包括与其他数据进行比较、与历史数据进行对照等。
五、异常数据分析与处理的案例以某城市空气质量监测数据为例，假设某天监测到的某个监测点的PM2.5浓度远高于其他监测点的平均水平。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测数据的准确性对于评估和保护环境的健康至关重要。
然而，在环境监测过程中，可能会出现异常数据，这些数据可能来自于设备故障、人为误操作或其他不可预见的因素。
本文旨在介绍异常数据的分析与处理方法，以确保环境监测数据的可靠性和准确性。
二、异常数据的识别1. 数据质量控制在进行异常数据分析之前，首先需要对环境监测数据进行质量控制。
这包括检查数据是否完整、是否存在缺失值或异常值等。
可以使用统计方法或数据可视化工具来帮助识别数据质量问题。
2. 数据异常的定义异常数据是指与其他数据点相比具有显著差异的数据点。
可以根据数据的分布情况、变化趋势以及与环境监测指标的关联性等因素来定义异常数据。
常用的方法包括3σ原则、箱线图等。
三、异常数据的分析与处理1. 异常数据分析方法（1）统计方法：可以使用均值、方差、标准差等统计指标来分析数据的离散程度。
如果数据点与平均值相差超过3倍标准差，则可以被认为是异常数据。
（2）趋势分析：通过分析数据的变化趋势，可以判断是否存在异常数据。
例如，如果数据呈现非线性或突变的趋势，可能存在异常数据。
（3）关联性分析：将环境监测数据与其他相关数据进行比较，可以发现异常数据。
例如，如果温度和湿度之间存在明显的相关性，而某个数据点的温度异常，可能是异常数据。
2. 异常数据处理方法（1）数据修正：对于已经确认为异常数据的情况，可以进行数据修正。
修正的方法可以根据实际情况而定，例如使用平均值、中位数等替代异常数据。
（2）数据删除：对于无法修正或无法确定修正方法的异常数据，可以考虑将其删除。
删除异常数据时，需要注意保持数据的连续性和完整性。
（3）数据标记：对于无法删除的异常数据，可以将其标记为异常值，以便在后续分析中进行特殊处理。
四、异常数据分析与处理的实例以大气污染物监测数据为例进行异常数据分析与处理。
1. 数据质量控制：检查数据是否完整，排除缺失值和异常值。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理1. 异常数据分析的背景和意义环境监测是对自然环境中各种污染因子的测量和监控，以评估环境质量和保护生态系统。
然而，由于多种原因，环境监测数据中可能存在异常数据，如测量误差、设备故障、异常事件等。
分析和处理这些异常数据对于准确评估环境状况、制定环境保护策略具有重要意义。
2. 异常数据的识别方法2.1 统计方法统计方法是最常用的异常数据识别方法之一。
可以通过计算数据的均值、标准差等统计指标，判断某个数据点是否偏离正常范围。
常用的统计方法包括3σ原则、箱线图、Z值法等。
2.2 模型方法模型方法是基于环境监测数据的模型建立，通过与模型预测值的比较，判断数据是否异常。
常用的模型方法包括回归模型、时间序列模型等。
2.3 基于规则的方法基于规则的方法是根据先验知识和经验，制定一些规则来判断异常数据。
例如，当某个参数超过一定阈值或者变化速率超过一定范围时，可以认为数据异常。
3. 异常数据处理方法3.1 数据清洗数据清洗是指对异常数据进行修正或者删除，以保证数据的准确性和可靠性。
根据异常数据的类型和原因，可以选择不同的处理方法，如插值、平滑、删除等。
3.2 数据修正对于一些明显的异常数据，可以通过与其他相关数据的对照，或者根据专家经验进行修正。
修正的方法包括替换、修正系数调整等。
3.3 数据分析对异常数据进行进一步分析，可以发现异常数据暗地里的原因和规律。
通过数据分析，可以匡助我们更好地理解环境状况，并采取相应的措施进行环境保护。
4. 异常数据分析与处理的案例以大气污染物PM2.5为例，假设监测数据中存在异常数据。
首先，利用统计方法计算数据的均值和标准差，判断数据是否偏离正常范围。
然后，使用模型方法建立PM2.5浓度与气象因素的关系模型，通过与模型预测值的比较，进一步验证数据的异常性。
最后，根据异常数据的类型和原因，选择合适的处理方法，如数据清洗、数据修正等。
5. 总结环境监测数据中的异常数据分析与处理是保证环境监测数据质量和准确性的重要步骤。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理异常数据分析与处理在环境监测中扮演着重要的角色。
通过对异常数据的分析和处理，我们可以识别出潜在的问题，并采取相应的措施来改善环境质量。
本文将详细介绍环境监测数据中的异常数据分析与处理的标准格式。
一、异常数据分析1. 数据采集：采集环境监测数据，包括空气质量、水质、土壤污染等方面的数据。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、缺失值处理等。
确保数据的可靠性和一致性。
3. 数据统计分析：对预处理后的数据进行统计分析，包括描述性统计、频率分析、相关性分析等。
通过统计分析，可以了解数据的分布情况和相互关系。
4. 异常数据识别：通过设定合适的阈值或者使用统计方法，识别出异常数据。
常用的方法包括箱线图、3σ原则、Grubbs检验等。
5. 异常数据分类：将识别出的异常数据进行分类，包括孤立异常、集群异常、周期性异常等。
通过分类可以更好地理解异常数据的特点和原因。
二、异常数据处理1. 数据验证：对识别出的异常数据进行验证，确保其真实性。
可以通过重复采样、实地调查等方式进行验证。
2. 数据修正：对验证后的异常数据进行修正。
修正的方法包括插值、平滑、替换等。
根据异常数据的特点和背景知识，选择合适的修正方法。
3. 数据分析：对修正后的数据进行进一步分析，包括趋势分析、时空分析、模型建立等。
通过分析可以了解异常数据的原因和影响。
4. 结果评估：对数据分析的结果进行评估，判断异常数据处理的效果。
可以使用指标评估、模型评估等方法进行评估。
5. 报告撰写：将异常数据分析与处理的过程和结果撰写成报告。
报告应包括数据来源、分析方法、处理过程、结果评估等内容。
三、案例分析以某地区的空气质量监测数据为例，通过异常数据分析与处理，发现了某一时段空气质量异常波动的原因。
经过验证和修正，最终确定了该时段的异常数据是由于附近工厂的排放问题所导致的。
进一步分析发现，该工厂的排放超过了环保标准，对空气质量造成为了严重影响。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是保护和改善环境质量的重要手段，通过对环境中各项指标进行监测和分析，可以及时发现和处理异常情况，保障人类生活和生态环境的健康。
本文旨在介绍环境监测数据中的异常数据分析与处理方法，以提供科学依据和技术支持。
二、异常数据的定义和分类异常数据是指与正常数据相比具有明显偏离的数据点，可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
根据异常数据的特征和影响程度，可以将其分为以下几类：1. 突变异常：数据点与周围数据相比出现明显的突变，可能是由于设备故障或环境因素突然变化所致。
2. 漂移异常：数据点呈现逐渐变化的趋势，可能是由于设备老化或环境慢性变化导致的。
3. 噪声异常：数据点在正常范围内波动，但存在明显的异常波动，可能是由于设备故障或测量误差引起的。
4. 缺失异常：数据缺失或丢失，可能是由于设备故障或数据采集错误所致。
三、异常数据分析方法1. 数据可视化分析通过绘制数据曲线图、散点图、直方图等可视化图表，可以直观地观察数据的分布和趋势，从而发现异常数据。
常用的数据可视化工具有Matplotlib、Tableau等。
2. 统计分析方法通过统计学方法对数据进行分析，可以计算出数据的均值、方差、标准差等指标，进而判断数据是否异常。
常用的统计分析工具有SPSS、Excel等。
3. 时间序列分析方法对时间序列数据进行分析，可以发现数据的周期性、趋势性和季节性变化，从而判断异常数据。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑法等。
4. 数据挖掘方法通过数据挖掘技术，对大量数据进行深入挖掘和分析，可以发现数据之间的关联规律和异常模式。
常用的数据挖掘方法有聚类分析、关联规则挖掘等。
四、异常数据处理方法1. 数据修正对于确定为异常的数据点，可以根据周围数据的趋势和规律进行修正。
修正方法可以通过插值、平滑等数学模型进行处理，以保证数据的连续性和合理性。
2. 数据剔除对于无法修正或修正后仍存在异常的数据点，可以将其剔除。
环境监测数据中的异常数据分析与处理
五、案例分析
以某城市空气质量监测数据为例，通过对大气污染物浓度数据的分析和处理，发现了异常数据，并进行了相应的处理。通过数据可视化分析和统计分析方法，发现某一天的PM2.5浓度数据明显偏离正常范围，经过数据修正和替代，得到了更准确的监测结果。
七、参考文献
[1]张三,李四.环境监测数据异常值检测与处理方法研究[J].环境科学与管理, 2022, 12(3): 45-52.
[2]环境保护部.环境监测技术规范[M].北京:中国环境科学出版社, 2022.
1.异常数据的定义：异常数据是指与其他数据点相比具有明显偏离的数据点，其数值与周围数据点存在较大差异。
2.异常数据的分类：根据异常数据浮现的原因，可以将异常数据分为以下几类：
a)人为因素引起的异常数据：例如设备故障、操作失误等。
b)自然因素引起的异常数据：例如天气变化、自然灾害等。
c)数据传输和记录错误引起的异常数据：例如传感器故障、数据记录错误等。
六、结论
通过对环境监测数据中的异常数据进行分析和处理，可以提高数据的准确性和可靠性，为环境保护工作提供科学依据。在进行异常数据分析和处理时，需要综合运用数据可视化分析、统计分析、时间序列分析和空间分析等方法，选择合适的处理方法，确保数据处理的科学性和合理性。同时，需要编写详细的数据分析报告，记录异常数据的处理过程和结果，以备后续参考和验证。
4.空间分析方法：对空间分布的数据进行分析，比较不同位置的数据差异，发现异常数据的存在。
四、异常数据的处理方法
1.数据删除：对于明显错误的异常数据，可以直接删除，但需要记录删除原因和处理过程。
2.数据修正：对于可疑的异常数据，可以通过与其他数据的对照、数据插值等方法进行修正。
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2019年第2期43内 蒙 古 气 象一次人工水平能见度数据的异常值分析何林1，李亚丽1，吉庆2，曹梅3（1.陕西省气象信息中心，陕西 西安 710014；2.渭南市气象局，陕西 渭南 714000；3.西安市气象局，陕西 西安 710016）摘要 利用数据流逆推的方式，从最终服务数据、入库、解码、快速质控、原始报文等各环节，对镇安国家级自动气象站2016年9月8日02时的人工观测水平能见度要素突变为0的现象进行分析，并对多个国家站的同类现象进行汇总对比。
结果表明：人工水平能见度的观测值确实存在为0的现象，这与数据采集及观测规范设定相关，会对后续的解码入库及数据服务环节造成影响。
关键词 能见度观测；CIMISS；质量控制文章编号 1005-8656（2019）02-0043-03中图分类号 P413 文献标识码 A doi :10.14174/ki.nmqx.2019.02.010资助项目：陕西省气象局研究型业务重点科研项目（2015Z-6），陕西省气象局青年科研基金项目（2016Y-11）， 国家气象信息中心气象数据管理技术研发创新团队共同资助。
引言2016年9月上旬，基层同志反馈，通过使用陕西省气象局的业务网站获取站点实况数据为地方政府进行决策服务时，发现部分国家级自动气象站的水平能见度要素的数值存在跳变，即出现同一个国家站的前一时次和后一时次的人工水平能见度数据都非0，而本时次的数据为0的现象。
针对该类服务数据的质疑，进行逆向式追根溯源地排查，分析异常值可能出现的环节，以此为基础，提出对于能见度观测数据服务的一些有意义的改进指导意见。
1 数据服务流程分析用户反馈出现异常值的数据展示网站的后台数据源，是从全国综合气象信息共享平台（china Integrated Meteorological Information Service System ，cIMISS ）接入的，而cIMISS 系统通过标准的统一数据服务接口（Meteorological unified Service Interface community ，MuSIc ）为用户提供服务。
用于服务的数据流程（图1），涉及到台站、cIMISS 处理及服务、网站加工展示等几个关键环节。
图1 用于服务的数据流程图2 用户获取数据服务的网站图示图3 cIMISS 数据服务接口检索结果2 网站数据展示分析通过使用统一数据服务接口，首先验证cIMISS 中的数据与网站所展示的数据是否一致。
从用户获取数据的网站上的截图（图2），从使用cIMISS 数据服务接口获取数据（图3）。
图2中镇安站的人工水平能见度要素值在北京时2016年9月8日10时（对应图3的cIMISS 数据服务接口中为世界时当日02时）出现了异常值0，相对其相邻的两个时次都有较大的跳变。
而网站上所展示的数据与cIMISS 中存储的数据是完全相同的，因此可以排除因网站的数据加工造成异常值的出现。
2019年第2期44内 蒙 古 气 象3 数据解码入库分析接下来需要对CIMISS系统中的数据来源进行分析，CIMISS中存储的数据是以质控后的自动气象站探测文件（简称PQC文件）为数据源，通过内嵌的解码程序进行入库而得的。
对此，需要分析数据库中保存的数据与对应的PQC文件中的数值是否一致。
根据《地面气象要素数据文件格式》的说明，自动气象站PQC文件的第7行VV段为自动能见度的四个要素值，第8行CW段第一节4位为人工水平能见度的观测值，单位为0.1km[1]。
根据镇安站该时次质控后探测数据文件可知，CW段值为0000，等价于观测数值为0。
根据CIMISS数据库入库结果，镇安站在观测时间（D_DATETIME）为2016年9月8日02时，人工水平能见度（V20001）字段的值也为0，相应的最小水平能见度（V20059）字段的值为21313，更正标志（V_BBB）字段的值为000，表示为原始报，这些值都与原始观测报文的内容完全一致。
可见，通过CIMISS解码流程入库的数据没有问题。
4 数据质量控制分析PQc文件是通过cIMISS内嵌的快速质控模块对台站上传的实时原始报文进行初级质量控制后所得，包括对要素的界限值、范围、内部一致性的检查。
通过气象资料业务系统（Meteorological Data Operational System，MDOS）的疑误数据反馈流程进行必要的更正。
所有质控后的数据在cIMISS系统中都会生成并存储对应的质控码字段，并且可以通过cIMISS数据统一服务接口进行提取。
通过MDOS进行数据查询（表1），可以看出质控后的镇安站2016年9月8日02时（MDOS中使用北京时）的人工观测能见度（量纲为0.1km）数值仍为0，即说明MDOS质控的结果和cIMISS快速质控的结果是完全一致的。
而从图3的cIMISS检索结果也可以看出，该要素质控码字段的值为0，说明数据质量控制的结论为正确[2]，不存在台站对可疑或错误数据进行反馈的环节。
5 原始报文和台站观测数据分析首先需要考虑是否存在更正报，从质控后探测数据文件首行的最后一位（000）标识码可以看出，该报文为台站上传的唯一一份报，不存在ccX更正报。
而原始报文与PQc文件的数据内容除了Qc字段之外，是完全一致的[3]，因此，排除掉更正报的干扰，台站上传的原始人工能见度要素的数值即为0。
更深入一步，从人工能见度的观测规范角度进行分析。
根据《地面气象观测规范》中关于定时人工观测项目表[4]可知，10时（即世界时02时）为非人工观测时次，能见度数据为软件自动生成，无法人工干预。
而镇安站属于国家基本气象站，10时确实不需要进行人工观测，由此可排除台站观测员人为错误的因素。
也就是说，目前台站上传探测报文中的人工水平能见度要素实际值是由软件自动生成的。
根据编报软件的逻辑，从46—00分每分钟的10min平均水平能见度的总共15个能见度滑动值中挑选最小的一个值作为该时次所谓的“人工观测能见度”[5]（即质控后探测数据文件cW段的第一个值）。
对此，根据台站每日20时上传的分钟文件，提取了世界时9月8日01:46—02:00的15个10min水平能见度的要素值进行分析(见表2)。
表1 2016年9月8日镇安站气象资料业务系统的数据查询结果观测时间更正标志人工观测能见度/（0.1km）1min平均水平能见度/m10min平均水平能见度/m最小能见度/m最小能见度出现时间09:00:00021319507213292132909:00 10:00:000035000350002131309:01 11:00:00031235000350003265110:52按照人工水平能见度数据计入的规则，并且进行相应的从m到0.1km的量纲转换，02时报文中应计入的cW段第一节的数值应为0000（即第46分的数值3除以100，结果为0）。
这与原始报文中的结果一致，可见，问题的根源是在01:46出现了一个跳变的10min平均能见度异常数值。
6 类似现象的对比分析表2 镇安站2016-09-08 02时分钟数据中的15个临近10min平均水平能见度要素值采样时间（世界时）10min平均能见度/m采样时间（世界时）10min平均能见度/m采样时间（世界时）10min平均能见度/m 01:46301:513500001:563500001:473500001:523500001:573500001:483500001:533500001:583500001:493500001:543500001:593500001:503500001:553500002:00350002019年第2期45内 蒙 古 气 象为了证实出现该异常数据并非偶然，从cIMISS 中检索得到9月1日以来，人工水平能见度要素值为0的数据，共计34条。
从其中选取9月4—6、8日5条记录进行分析(见表3)。
表3 人工水平能见度异常值的对比分析从数据分析可以看出，编号为2和3的两个观测时间点，人工能见度的数值为0是正常的。
而其余3个采样观测点都在前一时次的邻近15个10min 平均能见度中出现了跳变值，且跳变值为最小值。
受该值影响，造成整点的人工水平能见度观测数值记为异常值0。
7 结论综合以上分析，出现水平能见度为0，存在两种情况：（1）当10min 水平能见度要素在46—00分都很接近，且存在一个小于100m 的数值，该值经过量纲转换后，乘以0.1km 真实为0，这属于正常情况。
（2）当10min 平均能见度要素在46—00分的数值大部分都远远大于100m ，却突然出现一个滑动跳变值，且跳变值为60min 内的最小值时，必然影响本时次的人工水平能见度要素值的采集，这属于异常情况。
可见，出现水平能见度值为0与通信系统、MDOS 质量控制、cIMISS 解码入库、数据服务接口都无关，应该归于观测规范的设定及探测数据采集异常，当然前者情况出现0，按规范是属于正常的。
对于该问题可能造成数据服务上的不便，提供以下指导意见：（1）对于人工能见度要素频繁出现滑动跳变值的观测台站，建议对相关仪器、采集器、计算机、编报软件进行检查，排除造成采集异常值的软硬件客观原因[6-7]。
（2）由于观测规范及量纲转换对精度损失的限制，人工水平能见度为0的状态并不能反映实际情况，因此建议对用户进行数据服务的时候，采用整点数据中的自动观测值。
（3）从质量控制角度，对人工水平能见度和最小水平能见度自动观测值进行对比，提升算法健壮性，降低滑动跳变导致的异常值出现的概率。
参考文献[1] 中国气象局.地面气象要素数据文件格式(V1.0)[S].北京:中国气象局观测网络司,2012:6-7.[2] 贺音.国家自动气象站数据质量统计软件的设计与实现[J]．陕西气象,2015(6):38-40.[3] 丁善文.地面气象观测中长Z 文件的台站级质控分析[J].现代农业科技,2012(23):245，248.[4] 中国气象局.地面气象观测规范[M].北京:气象出版社,2003:3.[5] 郑东生,牛建军,郭军伟,等.自动能见度仪与人工观测能见度对比分析[J].科技与创新,2016(16):98.[6] 韩帅.浅谈如何做好地面气象测报工作[J].内蒙古气象,2014(1):47-48.[7] 闫平,高超越,赵建凯.浅析DZZ4型自动气象站电源系统常见故障处理[J].内蒙古气象,2015(1):47-48.Analysis of Outliers in anArtificial Horizontal Visibility Data Servicehe Lin 1, Li yali 1, Ji Qing 2, cao Mei 3(1.Shaanxi Meteorological Information center, Shaanxi Xi’an 710014;2. Weinan Meteorological Service, Shaanxi Weinan 714000;3. Xi’an Meteorological Service, Shaanxi Xi’an 710016)Abstract This paper is based on the method of data flow reverse, from every data link including the final service data value, storage,decoding, fast quality control, original data file etc. the phenomenon about abrupt change value of artificial horizontal visibility elements to zero in Zhen’an national automatic observation station in September 8, 2016 uTc 02 was analyzed At the same time, it made a summary and comparison of similar phenomena in other national automatic observation stations. The result indicated that a phenomena about observed zero value of artificial horizontal visibility certainly existed, which is related to the data acquisition anomaly and the setting of the observation standard, and would have an impact on the subsequent link such as data decoding and data service. Key Words Visibility Observation; cIMISS; Data Quality control编号站点时间10min 平均能见度/m人工观测值正点实际值/0.1km46min 47min 48min 49min 50min 51min 52min 53min 54min 55min 56min 57min 58min 59min 00min1千阳8日10时182171817918167181131808618059180311179951798517983179781797017959179410（1/100）02华山6日03时4848484745444342413937363636370（36/100）03华山6日04时3838383839403938383839383737370（37/100）04黄龙4日20时2747230673307232761130802348323085630876308933090230901303086830862307810（30/100）05黄龙5日18时234862344623408233732334023308232752323923207231742314123111230792304840（4/100）。