为了满足中短尺度、短时效的精细天气预报的需求，我国正在大力建设自动气象站(AWS)观测系统，并且日趋完善。但是AWS资料在我国的气象事业包括数值预报系统中并没有得到充分的运用，其主要的原因之一就是AWS观测资料的特殊性以及缺少有效的针对AWS观测数据资料的质量检查和质量控制方案。本文在参考国际先进的AWS数据质量控制方案的基础上，根据我国自动气象站的特点设计了一套自动气象站实时数据资料的质量检查方案。其目的是解决AWS观测资料的质量问题，使之可以为气象事业服务，包括在数值预报中更好的运用。本方案采用多种质量控制技术，其中包括台站气候极值检查、内部间一致性检查、时间一致性检查、持续性检查、空间一致性检查、综合检查等算法，为了降低气象要素的错误检查概率，本文还研究了单站大幅度降温事件的检查方法。　　 在计算机技术迅速发展的时代，可以有更好的条件，实现自动的数据质量控制，从而降低人员成本和时间成本。本文利用这些数据质量控制算法和现在流行的数据库技术以及软件开发技术，开发出一套自动气象站数据实时监控系统，本系统能够对自动气象站的实时数据自动进行快速有效的数据质量控制，而无需人工的介入。在对实时数据进行质量控制的同时，系统还生成一些气象产品，如实时气象报警，对灾害性天气如高温、大雨和大风天气做出及时报警，供决策者参考，使气象灾害带来的损失降到最低。　　 本系统也可以根据自动气象站的数据质量判断出站点是否存在仪器故障，做到及时维修，保障设备的正常运行。　　 利用该系统对2451座自动气象站从2009年1月到9月共9个月的实时数据进行了质量控制实验，结果表明，该系统能够有效地识别自动气象站实时数据中存在的明显错误数据资料，经过质量控制后实时数据的质量有了较大的提高，基本可以满足气象业务的需求。