自动气象站采集的数据若没有经过质量控制是不能使用的,这一点已经为气象工作者达成共识。目前我国在质量控制方法的研究方面还处于不断发展的阶段。随着越来越多区域化自动气象站的建立,研究的重点已经转向基于区域站的空间质量控制方法,而针对可以在单站运行的质量控制方法的研究却很有限。现有的单站质量控制方法不仅较为单一,且质量控制流程不完善,使得一些极端情况下出现的气象数据无法得到准确的判断,表现出了质量控制能力不足的问题;而由于受到地理位置、环境条件、经济发展等因素的限制,空间质量控制方法也无法充分施展。并且,随着自动气象站技术的不断发展,现有质量控制方法能否满足实时、快速地处理大量气象数据的要求也是值得重新考虑的问题。实时数据质量控制系统就是针对以上问题而研发的。本系统以Visual Studio 2008作为开发工具,SQL Server 2008作为后台数据库,采用C#语言开发完成。不仅实现了数据实时监控和管理等功能,而且根据各气象要素的气候学特点以及自动气象站本身所具有的特性,研制了适合单站运行的质量控制方法,完善了质量控制流程,达到了快速、实时、稳定地处理大量数据的要求。同时,将基于遗传算法优化的支持向量机算法应用在大幅降温事件的质量检查中,建立了质量控制模型,有效降低了极端天气情况下气象数据被误检的可能,弥补了自动站独立运行时质量控制能力不足的问题;针对数据中含有噪声的情况提出了基于平方平均隶属度函数的模糊支持向量机算法,进一步提高了质量控制模型的通用性与适应性,保证了质量控制的效果。最后,在系统实现的过程中还发现了一些问题与不足之处,需要在后续工作中进一步完善和改进。