DB37T 3692-2019 设施农业气象观测数据质量控制与评估

《DB37/T 3692-2019设施农业气象观测数据质量控制与评估》是一项山东省地方标准，旨在规范设施农业气象观测数据的质量控制与评估流程。这项标准适用于设施农业环境中的气象要素观测数据处理，包括温室、大棚等设施内温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等关键参数的监测。

数据完整性检查

标准中明确要求对观测数据进行完整性检验。具体来说，所有应记录的数据项都必须完整无缺，不允许存在缺失值或空值。如果发现有遗漏的数据点，需要采取合理的方法进行补充或修正。例如，在某些情况下可以使用插值法来填补缺失值，但前提是确保所使用的插值方法能够准确反映实际情况，并且不会引入新的误差。

界限值检查

对于每种气象要素，标准规定了其合理的上下界限。比如，温度通常应在-50℃至+50℃之间，超出此范围的数据即被视为异常。这种检查有助于及时发现仪器故障或者极端天气条件下可能出现的错误读数。一旦检测到超出界限值的数据，应立即核查设备状态，并重新校准仪器以保证后续数据的准确性。

时间一致性检查

时间一致性检查主要是为了确保不同时间段内的数据变化符合逻辑规律。例如，如果某段时间内气温持续下降，则相对湿度可能会增加；反之亦然。因此，当发现连续几个时间点上的数据违背正常趋势时，就需要进一步调查原因，可能是由于传感器漂移或其他技术问题导致。

内部一致性检查

内部一致性检查侧重于分析同一时刻下多个相关变量之间的关系是否合理。比如，在封闭空间内，随着温度升高，空气密度会降低，而气压也随之减小。如果在同一时刻测得的这些参数不符合上述物理定律，则需考虑是否存在测量误差。

质量评估指标体系

为了全面评价设施农业气象观测数据的质量，标准构建了一套综合性的质量评估指标体系。该体系涵盖了上述各项检查结果以及数据获取频率、传输延迟等多个方面。通过计算综合评分，可以直观地反映出整体数据质量水平，为决策者提供科学依据。

总之，《DB37/T 3692-2019》为设施农业气象观测提供了详尽的操作指南和技术支持，有助于提高数据质量和可靠性，从而更好地服务于农业生产活动。