【JD-NQ12】【農業氣象監測設備選競道科技，多參數，多型號，高標準農田項目建設】。

　　農田氣象環境具有隨機性強、波動劇烈、干擾源多的特點，農業氣象儀器長期處于露天工況，易受風沙、雨雪、瞬時氣流、電磁干擾及傳感器溫漂影響，導致采集數據存在脈沖噪聲、突變異常、數據漂移、缺失亂碼等問題。劣質觀測數據會直接影響氣象研判、災害預警與精準農事決策的準確性。為解決田間觀測數據穩定性差、可信度低的痛點，引入科學的數據降噪與質量控制算法，對原始觀測數據進行標準化處理，是提升農業氣象觀測數據質量的關鍵技術手段。

　　針對農田復雜環境數據干擾特征，本文采用融合濾波算法完成數據降噪處理。相較于單一濾波方式，采用中值濾波與滑動均值濾波相結合的復合算法，可適配農田高頻波動數據處理場景。中值濾波能夠有效剔除暴雨、大風、瞬時電磁干擾引發的脈沖式異常突變點，保留真實氣象變化細節;滑動均值濾波通過設置合理時間窗口，平滑溫濕度、光照、土壤墑情等參數的小幅高頻抖動，有效解決數據跳變、曲線雜亂問題，在保留氣象變化趨勢的同時完成高效降噪。

　　在降噪基礎上，搭建多級數據質量控制體系，實現數據標準化糾錯與篩選。第一級為極值閾值校驗，依據農業氣象參數行業合理閾值，剔除超出物理極限的錯誤數據;第二級為時序連續性校驗，結合短時間內氣象參數變化規律，判別并修正突變失真數據;第三級為要素交叉校驗，依托溫濕度、風速、降水等氣象要素的關聯性邏輯，識別矛盾數據，進一步提升數據合理性。同時針對田間常見的數據缺失問題，采用時序插值補償算法，補齊短時斷傳數據，保障數據序列完整連續。

　　算法實際田間應用結果表明，該降噪與質量控制方案適配各類農業氣象監測終端，可有效濾除田間環境干擾噪聲，數據異常率大幅降低，數據合格率提升至96%以上。經過算法優化后的氣象數據，曲線平滑、趨勢真實、邏輯準確，能夠真實還原農田微氣候變化規律，為農業氣象災害預警、作物生長模型分析、精準灌溉與田間精細化管理提供高質量數據支撐，可廣泛應用于高標準農田、設施農業、規模化種植基地的氣象數據預處理工作。