我国地面自动站系统（AWS ）自20 世纪90 年代以来日趋完善，AWS 监测资料已是气象工作收集的重要资料之一。由于AWS 监测资料的获取、传输、存储及处理的环节多，通过多种措施提高自动站数据质量，更客观地反映大气真实状态，进而达到良好的应用效果，是国内外许多气象工作者不断深入研究的课题。随着我国现代交通和交通气象工作的发展，设置较多的交通气象自动站是必然的趋势，江苏的交通气象起步较早，经过探索，逐渐形成了较为成熟的工作模式。其中，对监测资料进行数据质量控制，以提高资料可信度，为交通气象灾害预警、预报提供可靠的监测信息资料是一个重要的基础工作环节。自动站监测资料中，较温度、气压等资料，降水资料的质量控制方法将更为复杂。降水能造成视程障碍、改变下垫面状况影响交通安全，故交通气象工作中非常关注降水资料的质量控制。本文分析自动站分钟、逐小时及累计降水资料异常的成因，提出了质量控制的具体方法和判别流程：对实时数据进行界限值检查；经空间一致性、时间一致性和要素匹配一致性作精细化正误判别，最后由人机结合综合决策、判别和处理后录入二级数据库。通过统计分析，结合交通气象能见度要素与降水量间的相关性，拟定了降水资料质量控制的判别算法及相关阈值。上述质量控制方法不仅可以减少预报人员对错误数据的应用，而且为资料存储（供分析研究）和装备的及时维修提供依据。