【摘 要】
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"黑河综合遥感联合试验"自动气象站(AWS)数据的质量控制(QC)分两个阶段进行:计算机自动控制阶段(QC1)和人机交互判断阶段(QC2)。QC1利用气候学界限值检查、台站极值检查、基
【机 构】
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中国科学院寒区旱区工程与环境研究所;
【基金项目】
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中国科学院西部行动计划(二期)项目(KZCX2-XB2-09-03);中国科学院“西部之光”人才培养计划项目(CACXO728501001);国家973计划项目(2007CB714400)联合资助
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"黑河综合遥感联合试验"自动气象站(AWS)数据的质量控制(QC)分两个阶段进行:计算机自动控制阶段(QC1)和人机交互判断阶段(QC2)。QC1利用气候学界限值检查、台站极值检查、基本气象公式检查、内部一致性检查、时间一致性检查、综合决策算法,对自动气象站资料进行了自动质量控制;QC2中质量控制人员在QC1质量控制的基础上,对判断为可疑和错误的数据进行人工判断、分析错误原因、订正逻辑性错误,并给出数据的最终质量评价。上述质量控制后的自动气象站资料分两级发布,以供科研使用。最终结果表明:QC1中的质量检查可以有效地识别出观测资料中存在的明显错误;经过QC2数据逻辑错误订正后,"黑河综合遥感联合试验"AWS(Automatic Weather Station)数据总体质量较高,达到了预期的试验目标。
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