Метеорологическое наблюдение в данном месте может быть неточным по разным причинам, например, из-за аппаратного дефекта . Контроль качества может помочь определить, какие метеорологические наблюдения неточны.
Одной из основных автоматизированных программ контроля качества , используемых сегодня в области метеорологических наблюдений, является система сбора метеорологических данных ( MADIS ). [1]
Системы контроля качества наблюдения за погодой проверяют вероятность, историю и тенденции . Одной из основных и простейших форм контроля качества является проверка вероятности. [2] Эта проверка отбрасывает невозможные наблюдения, такие как точка росы выше температуры или данные за пределами допустимых диапазонов, например, температура выше 200 градусов по Фаренгейту . Еще одна базовая проверка контроля качества заключается в сравнении данных с предустановленными географическими экстремальными значениями [3] .возможно, в сочетании с суточными вариациями. Однако это только помечает данные как недостоверные, потому что станция может сообщать правильно, но нет никакого способа узнать. Лучшим способом является сопоставление с предыдущими наблюдениями, а также другие простые проверки. [4] Этот метод использует постоянство в течение одного часа для проверки качества текущего наблюдения. Этот метод улучшает непрерывность наблюдений, поскольку система может лучше оценивать, являются ли текущие наблюдения плохими или нет.
Такие системы, как MADIS, используют трехсторонний подход к контролю качества. [5] Этот подход намного лучше, главным образом потому, что он содержит больше информации для сравнения с текущим наблюдением. Первая часть процесса — проверка лимита. Как уже было сказано, программа проверяет, находится ли наблюдение в заданных пределах, которые устанавливаются в зависимости от того, могут ли они существовать физически или нет. Вторая часть — это временная проверка, которая сравнивает станцию с ближайшими соседними станциями. Третья часть — внутренняя проверка, которая сравнивает наблюдение с предыдущими и определяет, имеет ли оно смысл или нет. Он также принимает во внимание текущие погодные условия, чтобы данные не считались плохими только потому, что система настроена на ясную погоду.
Каждая из проверок контроля качества MADIS организована на трех разных уровнях. [4] Первый уровень — это тесты на достоверность, второй уровень — внутренние проверки, а также статистические пространственные тесты, а третий уровень — пространственный тест. Статистический пространственный тест второго уровня проверяет, не прошла ли станция какую-либо проверку качества более чем в 75% случаев в течение предыдущих семи дней. Как только это произойдет, станция будет продолжать выходить из строя до тех пор, пока она не улучшится до отказа только в 25% случаев. Пространственная проверка для программы MADIS также использует процедуру повторного анализа: если существует большая разница между проверяемой станцией и станцией, с которой она сверяется, то одна из них неверна. Вместо того, чтобы предположить, что проверяемая станция неверна, программа переходит к другим станциям, расположенным рядом с проверяемой. Если проверяемая станция все еще находится далеко от большинства окружающих ее станций, то она помечается как неисправная. Однако, если станция близка ко всем остальным, кроме одной, то эта станция считается плохой.