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　　自動監測水位雨量站異常數據自動識別技術需結合數據特征分析、多源對比、趨勢判斷構建識別體系。數據特征分析方面，建立正常數據閾值范圍，如降雨量單次采集值不超過 50 毫米(避免暴雨時誤判)、水位每小時變化不超過 1 米，當采集數據超出閾值時，系統自動標記為異常;同時分析數據波動頻率，若短時間內數據頻繁跳變(如 1 分鐘內水位從 1 米躍升至 3 米再回落至 1 米)，判定為異常數據。多源對比方面，將本站數據與周邊同類型監測站數據對比，若本站數據與周邊站點偏差超過 20%，且無特殊天氣(如局部暴雨)影響，判定為異常;同時與歷史同期數據對比，若當前數據與近 3 年同期平均數據偏差超過 30%，結合天氣情況進一步驗證，確認是否為異常數據。趨勢判斷方面，通過算法分析數據變化趨勢，如降雨量應隨降雨過程逐漸增加或減少，若出現無降雨時降雨量數據持續增長、或降雨時數據突然歸零的情況，判定為異常;水位數據應與降雨量變化趨勢一致(降雨時水位上升、降雨停止后水位下降)，若出現反向變化(降雨時水位下降)，則標記為異常。異常數據識別后，系統自動將異常數據隔離，同時發送告警信息至運維人員，提醒排查設備故障(如傳感器故障、數據傳輸干擾)，并采用周邊站點數據或歷史同期數據進行補全，確保監測數據連續性。