全国目前已经建成了近7万个自动气象观测站点,然而自动气象站观测资料一直存在资料质量较低的问题,大量错误资料的存在极大影响了其在气象研究中的应用,因此对错误观测的数据进行准确的修复是一项重要工作.本文利用2019年12月1日00:00至7日23:00(北京时),共168个时次的地面自动站温度观测资料,在利用EOF(Empirical Orthogonal Function)质量控制方法识别异常观测资料的基础上,提出了一种基于迭代EOF分析方法的错误资料修复方法.通过理想修复试验的精度分析表明,新修复方法能够很好地修复错误的地面自动站观测气温,修复方法的误差约为0.48℃.而基于Cressman插值等这一类依赖单点观测信息进行修复的方法更容易受到小尺度信号干扰而引入非自然观测信息,对地面温度的修复误差可以达到1.55℃.实际的修复结果分析也证明新修复方法充分利用了EOF分析方法的时空分离作用和模态正交性特点,通过迭代方法逐步消除错误资料的影响,从而获得了与周边观测资料有更好时空连续性的修复结果.