自动监测水位雨量站异常数据自动识别技术

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　　自动监测水位雨量站异常数据自动识别技术需结合数据特征分析、多源对比、趋势判断构建识别体系。数据特征分析方面，建立正常数据阈值范围，如降雨量单次采集值不超过 50 毫米(避免暴雨时误判)、水位每小时变化不超过 1 米，当采集数据超出阈值时，系统自动标记为异常;同时分析数据波动频率，若短时间内数据频繁跳变(如 1 分钟内水位从 1 米跃升至 3 米再回落至 1 米)，判定为异常数据。多源对比方面，将本站数据与周边同类型监测站数据对比，若本站数据与周边站点偏差超过 20%，且无特殊天气(如局部暴雨)影响，判定为异常;同时与历史同期数据对比，若当前数据与近 3 年同期平均数据偏差超过 30%，结合天气情况进一步验证，确认是否为异常数据。趋势判断方面，通过算法分析数据变化趋势，如降雨量应随降雨过程逐渐增加或减少，若出现无降雨时降雨量数据持续增长、或降雨时数据突然归零的情况，判定为异常;水位数据应与降雨量变化趋势一致(降雨时水位上升、降雨停止后水位下降)，若出现反向变化(降雨时水位下降)，则标记为异常。异常数据识别后，系统自动将异常数据隔离，同时发送告警信息至运维人员，提醒排查设备故障(如传感器故障、数据传输干扰)，并采用周边站点数据或历史同期数据进行补全，确保监测数据连续性。