CN117171184A - 一种气象观测数据质量评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种气象观测数据质量评估方法，涉及数据质量评估技术领域，本发明包括环境信息获取、数据信息分析、空间信息分析、时间信息分析、数据质量监测和预警提示，通过分析目标观测数据对应的环境影响因子，进而得到了目标观测数据对应的稳定性评估系数、差异评估系数，并将其相加，分析得到了目标观测数据对应的完整性评估系数，通过分析目标观测数据对应的空间评估系数、时间评估系数，得到了目标观测数据对应的一致性评估系数，并与目标观测数据对应的完整性评估系数相加得到目标观测数据对应的精准性评估系数，进而可以得到准确的数据和气象结果，可以及时的解决和规避不合格的数据。

Description

一种气象观测数据质量评估方法

技术领域

本发明涉及数据质量评估技术领域，具体涉及一种气象观测数据质量评估方法。

背景技术

气象的观测是生活中必不可缺的部分，同时对气象观测数据质量评估就显得非常的重要，这样就可以及时的发现和纠正数据中的错误和偏差，从而提高数据的准确性和可靠性，从而更好的保障每个人的生活，确保气象观测数据的质量，提高数据的可信度和应用价值。

当前对气象观测数据质量评估主要依靠的还是人为的主观判断，并未对气象观测数据进行多方面的了解，进而这种判断并不完全的精准，这样就会导致数据质量出现误差，从而就会致使气象结果的出现一定的偏差，会影响气象预报的精准度，从而会对人们的生活产生一定的影响，可能还会造成一定的经济利益损失，同时人为的判断也会加重评估人员的负担，会非常的耗费人力和时间，还不能保证结果的准确性，同时也会影响气象结果得出的效率，也不能及时的发现和解决其气象观测数据质量的问题。

发明内容

针对上述存在的技术不足，本发明的目的是提供一种气象观测数据质量评估方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：本发明提供一种气象观测数据质量评估方法，包括：步骤一、环境信息获取：获取目标气象观测数据各时间点对应的环境信息，其中环境信息包括温度、湿度、气压，进而分析得到目标观测数据对应的环境影响因子，获取目标观测数据各时间点对应的设备信息，其中设备信息包括使用次数、使用时长、精度，进而分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数；

步骤二、数据信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的数据信息，其中数据信息包括重复度、缺失值、异常次数，进而分析得到目标观测数据对应的差异评估系数，并根据目标观测数据对应的稳定性评估系数，分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数；

步骤三、空间信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的空间信息，其中空间信息包括站点密度、站点间的距离、覆盖面积，进而分析得到目标观测数据对应的空间评估系数；

步骤四、时间信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的时间信息，其中时间信息包括采样的频率、观测时长、观测次数，进而分析得到目标观测数据对应的时间评估系数，并根据目标观测数据对应的空间评估系数，分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数；

步骤五、数据质量监测：根据目标观测数据对应的完整性评估系数、一致性评估系数，进而分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，并根据目标观测数据对应的精准性评估系数，判断目标观测数据质量对应的精准性；

步骤六、预警提示：当目标气象观测数据质量对应的精准性不合格时进行预警提示。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的环境影响因子，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的环境影响因子/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分别表示为预设的温度、湿度、气压的权重因子，/>表示为预设的温度，/>表示为预设的湿度，/>表示为预设的气压，表示为目标观测数据在第f个时间点对应的温度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的湿度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的气压。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的使用次数、使用时长、精度的权重因子，/>表示为预设的使用次数，/>表示为预设的使用时长，/>表示为预设的精度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的使用次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的使用次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的精度，/>表示自然常数，/>表示目标观测数据对应的环境影响因子。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的差异评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的差异评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分别表示为预设的重复度、缺失值、异常次数的权重因子，/>表示为预设的重复度，/>表示为预设的缺失值，/>表示为预设的异常次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的重复度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的缺失值，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的异常次数。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数/>，/>、/>分别表示为目标观测数据对应的稳定性评估系数、差异评估系数的权重因子，表示为目标观测数据对应的稳定性评估系数，/>表示为目标观测数据对应的差异评估系数。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的空间评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的空间评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的站点密度、站点间的距离、覆盖面积的权重因子，/>表示为预设的站点密度，/>表示为预设的站点间的距离，/>表示为预设的覆盖面积，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的站点密度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的站点间的距离，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的覆盖面积。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的时间评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的时间评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的采样的频率、观测时长、观测次数的权重因子，/>表示为预设的采样的频率，/>表示为预设的观测时长，表示为预设的观测次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的采样的频率，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的观测时长，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的观测次数。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数，/>、/>分别表示为目标观测数据对应的空间评估系数、时间评估系数的权重因子，/>表示为目标观测数据对应的空间评估系数，/>表示为目标观测数据对应的时间评估系数。

优选地，所述分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，/>、/>分别表示为目标观测数据对应的完整性评估系数、一致性评估系数的权重因子，表示为目标观测数据对应的完整性评估系数，/>表示为目标观测数据对应的一致性评估系数。

优选地，所述判断目标观测数据质量对应的精准性，具体判断过程如下：

将目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值与数据库中存储的精准性评估系数阈值进行对比，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值小于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性不合格，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值等于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性合格，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值大于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性优秀。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明提供一种气象观测数据质量评估方法，通过获取目标观测数据对应的环境信息，进而分析得到了目标观测数据对应的环境影响因子，同时获取了目标观测数据对应的设备信息，并根据目标观测数据对应的环境影响，分析得到了目标观测数据对应的稳定性评估系数，通过获取目标观测数据对应的数据信息，分析得到了目标观测数据对应的差异评估系数，并与目标观测数据对应的稳定性评估系数相加，进而分析得到了目标观测数据对应的完整性评估系数，通过获取目标观测数据对应的空间信息，进而分析得到了目标观测数据对应的空间评估系数，并通过获取了目标观测数据对应的时间信息，分析得到了目标观测数据对应的时间评估系数，进而将目标观测数据对应的空间评估系数与时间评估系数进行相加，就得到了目标观测数据对应的一致性评估系数，将目标观测数据对应的完整性评估系数与一致性评估系数相加，进而就得到了目标观测数据对应的精准性评估系数，并判断目标观测数据质量对应的精准性，进而可以更好的得到准确的数据，以此来得到更加有效得气象结果，解决了当前技术中存在的不足，更好的保障了人们得出行和生活，减轻了评估人员的负担，提高了评估的效率，可以更加快速和及时的解决和规避不合格的数据，保障了数据得可用性和有效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法实施步骤流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种气象观测数据质量评估方法，包括环境信息获取、数据信息分析、空间信息分析、时间信息分析、数据质量监测和预警提示。

所述环境信息获取分别与数据信息分析和数据质量监测连接，空间信息分析分别与时间信息分析和数据质量监测连接，数据质量监测分别与时间信息分析和预警提示连接。

步骤一、环境信息获取：获取目标气象观测数据各时间点对应的环境信息，其中环境信息包括温度、湿度、气压，进而分析得到目标观测数据对应的环境影响因子，获取目标观测数据各时间点对应的设备信息，其中设备信息包括使用次数、使用时长、精度，进而分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数；

需要说明的是，通过温度传感器、湿度传感器、压力传感器获取温度、湿度、气压，进而进行计算，得到平均值，以此来作为目标观测数据对应的温度、湿度、气压。

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的环境影响因子，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的环境影响因子/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分别表示为预设的温度、湿度、气压的权重因子，/>表示为预设的温度，/>表示为预设的湿度，/>表示为预设的气压，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的温度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的湿度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的气压。

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的使用次数、使用时长、精度的权重因子，/>表示为预设的使用次数，/>表示为预设的使用时长，/>表示为预设的精度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的使用次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的使用次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的精度，/>表示自然常数，/>表示目标观测数据对应的环境影响因子。

步骤二、数据信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的数据信息，其中数据信息包括重复度、缺失值、异常次数，进而分析得到目标观测数据对应的差异评估系数，并根据目标观测数据对应的稳定性评估系数，分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数；

需要说明的是，从目标观测数据的运行中心获取对应的数据信息。

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的差异评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的差异评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分别表示为预设的重复度、缺失值、异常次数的权重因子，/>表示为预设的重复度，/>表示为预设的缺失值，/>表示为预设的异常次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的重复度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的缺失值，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的异常次数。

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数/>，/>、/>分别表示为目标观测数据对应的稳定性评估系数、差异评估系数的权重因子，/>表示为目标观测数据对应的稳定性评估系数，/>表示为目标观测数据对应的差异评估系数。

步骤三、空间信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的空间信息，其中空间信息包括站点密度、站点间的距离、覆盖面积，进而分析得到目标观测数据对应的空间评估系数；

需要说明的是，从数据库中获取对应的空间信息。

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的空间评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的空间评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的站点密度、站点间的距离、覆盖面积的权重因子，/>表示为预设的站点密度，/>表示为预设的站点间的距离，/>表示为预设的覆盖面积，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的站点密度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的站点间的距离，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的覆盖面积。

步骤四、时间信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的时间信息，其中时间信息包括采样的频率、观测时长、观测次数，进而分析得到目标观测数据对应的时间评估系数，并根据目标观测数据对应的空间评估系数，分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数；

需要说明的是，通过在目标观测点各时间点设置各采样点，进而得到各采样次数，并通过计算，得到平均值，以此来作为标观测数据各时间点对应的采样的频率，从数据库中获取对应的观测时长、观测次数。

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的时间评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的时间评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的采样的频率、观测时长、观测次数的权重因子，/>表示为预设的采样的频率，/>表示为预设的观测时长，表示为预设的观测次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的采样的频率，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的观测时长，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的观测次数。

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数，/>、/>分别表示为目标观测数据对应的空间评估系数、时间评估系数的权重因子，/>表示为目标观测数据对应的空间评估系数，/>表示为目标观测数据对应的时间评估系数。

步骤五、数据质量监测：根据目标观测数据对应的完整性评估系数、一致性评估系数，进而分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，并根据目标观测数据对应的精准性评估系数，判断目标观测数据质量对应的精准性；

作为一种可选的实施方式，所述分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，/>、/>分别表示为目标观测数据对应的完整性评估系数、一致性评估系数的权重因子，表示为目标观测数据对应的完整性评估系数，/>表示为目标观测数据对应的一致性评估系数。

作为一种可选的实施方式，所述判断目标观测数据质量对应的精准性，具体判断过程如下：

将目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值与数据库中存储的精准性评估系数阈值进行对比，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值小于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性不合格，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值等于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性合格，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值大于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性优秀。

步骤六、预警提示：当目标气象观测数据质量对应的精准性不合格时进行预警提示。

本发明提供一种气象观测数据质量评估方法，通过获取目标观测数据对应的环境信息，进而分析得到了目标观测数据对应的环境影响因子，同时获取了目标观测数据对应的设备信息，并根据目标观测数据对应的环境影响，分析得到了目标观测数据对应的稳定性评估系数，通过获取目标观测数据对应的数据信息，分析得到了目标观测数据对应的差异评估系数，并与目标观测数据对应的稳定性评估系数相加，进而分析得到了目标观测数据对应的完整性评估系数，通过获取目标观测数据对应的空间信息，进而分析得到了目标观测数据对应的空间评估系数，并通过获取了目标观测数据对应的时间信息，分析得到了目标观测数据对应的时间评估系数，进而将目标观测数据对应的空间评估系数与时间评估系数进行相加，就得到了目标观测数据对应的一致性评估系数，将目标观测数据对应的完整性评估系数与一致性评估系数相加，进而就得到了目标观测数据对应的精准性评估系数，并判断目标观测数据质量对应的精准性，进而可以更好的得到准确的数据，以此来得到更加有效得气象结果，解决了当前技术中存在的不足，更好的保障了人们得出行和生活，减轻了评估人员的负担，提高了评估的效率，可以更加快速和及时的解决和规避不合格的数据，保障了数据得可用性和有效性。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，包括：

步骤一、环境信息获取：获取目标气象观测数据各时间点对应的环境信息，其中环境信息包括温度、湿度、气压，进而分析得到目标观测数据对应的环境影响因子，获取目标观测数据各时间点对应的设备信息，其中设备信息包括使用次数、使用时长、精度，进而分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数；

步骤二、数据信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的数据信息，其中数据信息包括重复度、缺失值、异常次数，进而分析得到目标观测数据对应的差异评估系数，并根据目标观测数据对应的稳定性评估系数，分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数；

步骤三、空间信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的空间信息，其中空间信息包括站点密度、站点间的距离、覆盖面积，进而分析得到目标观测数据对应的空间评估系数；

步骤四、时间信息分析：获取目标观测数据各时间点对应的时间信息，其中时间信息包括采样的频率、观测时长、观测次数，进而分析得到目标观测数据对应的时间评估系数，并根据目标观测数据对应的空间评估系数，分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数；

步骤五、数据质量监测：根据目标观测数据对应的完整性评估系数、一致性评估系数，进而分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，并根据目标观测数据对应的精准性评估系数，判断目标观测数据质量对应的精准性；

步骤六、预警提示：当目标气象观测数据质量对应的精准性不合格时进行预警提示。

2.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的环境影响因子，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的环境影响因子/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分别表示为预设的温度、湿度、气压的权重因子，/>表示为预设的温度，/>表示为预设的湿度，/>表示为预设的气压，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的温度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的湿度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的气压。

3.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的稳定性评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的使用次数、使用时长、精度的权重因子，/>表示为预设的使用次数，/>表示为预设的使用时长，/>表示为预设的精度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的使用次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的使用次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的精度，/>表示自然常数，/>表示目标观测数据对应的环境影响因子。

4.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的差异评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的差异评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分别表示为预设的重复度、缺失值、异常次数的权重因子，/>表示为预设的重复度，/>表示为预设的缺失值，/>表示为预设的异常次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的重复度，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的缺失值，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的异常次数。

5.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的完整性评估系数，具体分析过程如下：

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6.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的空间评估系数，具体分析过程如下：

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7.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的时间评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的时间评估系数/>，f表示各时间点的编号，/>，/>、/>、/>分表示为预设的采样的频率、观测时长、观测次数的权重因子，/>表示为预设的采样的频率，/>表示为预设的观测时长，/>表示为预设的观测次数，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的采样的频率，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的观测时长，/>表示为目标观测数据在第f个时间点对应的观测次数。

8.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的一致性评估系数/>，/>、分别表示为目标观测数据对应的空间评估系数、时间评估系数的权重因子，/>表示为目标观测数据对应的空间评估系数，/>表示为目标观测数据对应的时间评估系数。

9.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数，具体分析过程如下：

通过计算公式，分析得到目标观测数据对应的精准性评估系数/>，/>、/>分别表示为目标观测数据对应的完整性评估系数、一致性评估系数的权重因子，/>表示为目标观测数据对应的完整性评估系数，/>表示为目标观测数据对应的一致性评估系数。

10.如权利要求1所述的一种气象观测数据质量评估方法，其特征在于，所述判断目标观测数据质量对应的精准性，具体判断过程如下：

将目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值与数据库中存储的精准性评估系数阈值进行对比，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值小于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性不合格，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值等于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性合格，若目标观测数据质量对应的精准性评估系数阈值大于数据库中存储的精准性评估系数阈值，则判定目标观测数据质量对应的精准性优秀。