：连续在线滨海湿地生态物联网观测系统，因传感器技术局限及环境干扰会产生异常观测数据， 影响数据使用，有效的数据预处理极为重要。以上海崇明东滩国际重要湿地生态观测数据为研究对象，将 异常数据分为数值异常、波动异常与异常事件3种类型，基于回归残差概率分布异常检测算法，使用查找 表和多指标时间序列模型，综合多环境要素相互关系，构建针对滨海湿地生态观测的数据预处理方法。相 比传统方法，该方法在保证异常数据检测精度的同时，更好地区分了异常事件与传感器异常，减少误判。 通过分析9个指标5万余条数据，以10_8～10．20的阈值分别检测出o．18％～8．12％的数值异常和波动异 常，以及2次异常事件。分析数据预处理结果，传感器的观测原理、观测季节等因素会影响传感器的稳定 性，人类活动是造成观测区异常事件发生的主要因素。
