【JD-NQ12】【農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)設(shè)備選競(jìng)道科技，多參數(shù)，多型號(hào)，高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田項(xiàng)目建設(shè)】。

　　農(nóng)田氣象環(huán)境具有隨機(jī)性強(qiáng)、波動(dòng)劇烈、干擾源多的特點(diǎn)，農(nóng)業(yè)氣象儀器長(zhǎng)期處于露天工況，易受風(fēng)沙、雨雪、瞬時(shí)氣流、電磁干擾及傳感器溫漂影響，導(dǎo)致采集數(shù)據(jù)存在脈沖噪聲、突變異常、數(shù)據(jù)漂移、缺失亂碼等問(wèn)題。劣質(zhì)觀測(cè)數(shù)據(jù)會(huì)直接影響氣象研判、災(zāi)害預(yù)警與精準(zhǔn)農(nóng)事決策的準(zhǔn)確性。為解決田間觀測(cè)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性差、可信度低的痛點(diǎn)，引入科學(xué)的數(shù)據(jù)降噪與質(zhì)量控制算法，對(duì)原始觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，是提升農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)手段。

　　針對(duì)農(nóng)田復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù)干擾特征，本文采用融合濾波算法完成數(shù)據(jù)降噪處理。相較于單一濾波方式，采用中值濾波與滑動(dòng)均值濾波相結(jié)合的復(fù)合算法，可適配農(nóng)田高頻波動(dòng)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景。中值濾波能夠有效剔除暴雨、大風(fēng)、瞬時(shí)電磁干擾引發(fā)的脈沖式異常突變點(diǎn)，保留真實(shí)氣象變化細(xì)節(jié);滑動(dòng)均值濾波通過(guò)設(shè)置合理時(shí)間窗口，平滑溫濕度、光照、土壤墑情等參數(shù)的小幅高頻抖動(dòng)，有效解決數(shù)據(jù)跳變、曲線雜亂問(wèn)題，在保留氣象變化趨勢(shì)的同時(shí)完成高效降噪。

　　在降噪基礎(chǔ)上，搭建多級(jí)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化糾錯(cuò)與篩選。第一級(jí)為極值閾值校驗(yàn)，依據(jù)農(nóng)業(yè)氣象參數(shù)行業(yè)合理閾值，剔除超出物理極限的錯(cuò)誤數(shù)據(jù);第二級(jí)為時(shí)序連續(xù)性校驗(yàn)，結(jié)合短時(shí)間內(nèi)氣象參數(shù)變化規(guī)律，判別并修正突變失真數(shù)據(jù);第三級(jí)為要素交叉校驗(yàn)，依托溫濕度、風(fēng)速、降水等氣象要素的關(guān)聯(lián)性邏輯，識(shí)別矛盾數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)合理性。同時(shí)針對(duì)田間常見的數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，采用時(shí)序插值補(bǔ)償算法，補(bǔ)齊短時(shí)斷傳數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)序列完整連續(xù)。

　　算法實(shí)際田間應(yīng)用結(jié)果表明，該降噪與質(zhì)量控制方案適配各類農(nóng)業(yè)氣象監(jiān)測(cè)終端，可有效濾除田間環(huán)境干擾噪聲，數(shù)據(jù)異常率大幅降低，數(shù)據(jù)合格率提升至96%以上。經(jīng)過(guò)算法優(yōu)化后的氣象數(shù)據(jù)，曲線平滑、趨勢(shì)真實(shí)、邏輯準(zhǔn)確，能夠真實(shí)還原農(nóng)田微氣候變化規(guī)律，為農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警、作物生長(zhǎng)模型分析、精準(zhǔn)灌溉與田間精細(xì)化管理提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐，可廣泛應(yīng)用于高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田、設(shè)施農(nóng)業(yè)、規(guī)?；N植基地的氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。