農業氣象觀測要素精度的高低對觀測效果有著重要影響，尤其是在野外復雜的環境下，影響溫度變化的要素尤其多。目前大量用于野外溫度觀測的設備多為節點分散的無線傳感網絡，所用傳感器為成本低、精度差的工業傳感器，一旦出錯，難以排查，且對后續分析工作影響巨大。為了降低出錯無線傳感器的排查難度，及時鎖定出錯數據，從農業傳感網絡數據的角度入手，對其進行差錯分析，從而對野外的無線傳感網絡進行出錯排查。通過對自動站的標準數據進行充分提取分析，發現以一年為周期，同一天不同地區之間的最高溫度差成近似正態分布，類比自動站所采集的溫度數據特性，通過對工業傳感器采集的數據進行提取、平滑等分析，發現了該性質也適用于工業傳感器，由此設計了一種數據差錯分析算法，應用于野外的工業傳感器的檢錯，通過溫度這一農業氣象觀測的關鍵要素之一進行驗證，驗證結果證明了該算法的有效性。該檢錯方法不直接對現有無線傳感網絡進行操作，而是對其進行數據無量綱化處理，再對其進行提取、平滑和對比等處理來檢錯，節省了傳感器檢錯成本，節省人力物力。

　　我國是農業大國，農業氣象觀測是我國農業氣象服務的基礎，也是地面觀測的重要環節。農業氣象觀測數據的質量直接影響到作物的生命活動以及野外農業氣候預測的準確性，同時也影響著作物的品質和產量以及病蟲害的預防工作。隨著我國社會經濟和科學技術的不斷發展，“高產、優質、高效”已經成為我國農業新的發展方向，這也就對氣象為農服務提出了更高的要求，高精度、高密度、多要素、連續穩定的農業氣象觀測信息是現代農業快速發展基本保證。

　　隨著傳感器和無線通信技術的不斷進步，現在的無線傳感網絡也大多由一些低功耗、體積小、功能多的傳感器組成。但這種廉價微型的傳感器，在野外復雜的環境下，容易造成磨損和測量不準，故傳感器的檢錯至關重要。本文選取溫度要素進行觀測，提出一種通過對農業氣象觀測數據進行分析檢測對應傳感器的方法。