要点
判断数据质量的标准不是值看起来是否干净，而是它是否可以用于预期目的。实时警报、研究分析和温室气体报告需要不同的准确性和完整性。在收集之前，必须制定质量目标和检查计划，并确定设备安装、校准、时间范围、单位、通信和维护责任。问题发生后简单地删除异常值并不能提供质量控制。
每天检查的质量项目
首先检查单位和时区是否正确，以及不同设备上的时间戳是否一致。完整性计算为实际集合数量与预期集合数量的比较，并指示物理上不可能的范围、快速变化和长期重复的固定值。还可以查看与相邻传感器或参考设备的差异、温度和湿度等干扰因素以及校准后的变化。自动检查速度很快，但可能会将罕见的现实事件标记为错误，需要人工验证原始数据和现场记录。
原始数据不会被覆盖。将更正和排除标记分开字段，保留应用的规则和版本。设备更换、固件更改、位置移动、清洁和电源中断也会在同一时间基础上进行记录。质量报告不仅强调正常的收集率，还显示缺失、排除、重新收集的可能性和使用限制。
现场应用清单
为每个预期用途设定质量目标和允许的缺失。
自动检查单位、时间、范围、变化率、固定值和漂移。
原始数据、校正值、排除原因和人工审核历史记录单独存储。
常问问题
我可以立即删除异常值吗？
最好留下标记和排除原因，而不是删除它。您需要原始数据，以便在规则发生变化时可以再次查看。
收藏率越高，是否意味着质量越好？
诚信只是因素之一。即使连续收集值，如果存在漂移、固定值或计时错误，它们也可能不适合目的。
基本原理和局限性
我们参考了美国EPA空气传感器质量保证文件中提出的单位、时间、完整性、范围、变化率、固定值、自动检查和手动验证的原则。牲畜甲烷传感器的具体性能标准和校准程序必须根据设备规格和应用方法单独制定。