气温数据处理的核心流程包括数据采集、质量控制、标准化处理和建模分析四个关键环节。首先通过地面观测站、卫星遥感和雷达等多源设备获取原始数据，确保时空覆盖完整性；随后采用阈值检查、空间一致性验证等方法剔除异常值；接着进行距平计算、标准化等处理消除量纲差异；最后运用时间序列分析、空间插值等技术挖掘变化规律。整个过程需结合气象学原理与统计方法，尤其注重数据同化技术对初始场的优化。

这一处理方法的科学依据源于现代气象学的三大支柱：观测系统、数值模式和数据分析技术。世界气象组织要求各成员国采用统一的数据标准，中国气象局制定的《地面气象观测规范》明确规定气温数据需经过三级质量控制：实时质控（剔除传感器故障数据）、延时质控（修正系统误差）和气候学界限值检查（识别超出历史极值的数据）。例如2025年3月我国北方突发降温事件中，气象部门通过融合12,000个自动站数据与风云卫星反演产品，将寒潮预报准确率提升至92%。在分析方法层面，时间序列模型能有效捕捉气温的长期趋势与周期性特征，如利用Mann-Kendall检验发现近十年我国年均温上升速率达0.38℃/十年；空间插值技术则解决了站点分布不均问题，克里金法在长三角城市群热岛效应研究中将空间分辨率提高到1公里。值得注意的是，人工智能技术正深刻变革传统处理流程，LSTM神经网络在短期气温预测中的均方根误差已比传统方法降低23%，而卷积神经网络更能有效识别卫星云图中的温度场特征。这些技术进步为应对极端天气事件提供了更精准的数据支撑，如2025年长江流域汛期降水预测就整合了多模态数据融合算法。