本文是一篇资源环境与城乡规划管理论文，本论文已初步探索了一种质量追踪评价模式，该模式涵盖了从2级数据到1级数据的深度分析，从标准产品到原始观测的精细追溯，以及从载荷到卫星平台的全面考量。
第一章 绪论
1.1 研究目的与意义
地震是人类面临破坏性最大、危害最严重的突发性自然灾害之一，大地震往往导致数万乃至数十万的生命丧失和巨大的财产损失。然而，地震的预测预报仍是当今科学界的一大难题。进入21世纪，电离层探测卫星技术迅猛发展，多个国家纷纷发射了专门用于监测空间环境变化的卫星，如俄罗斯的Predvestnik-E（2000年）、COMPASS-（12001年）和COMPASS-2（2006年），美国的QUAKESAT-1（2003年），法国的DEMETER（2004年），以及欧空局发射的SWARM（2013年）等。2018年2月2日，中国在酒泉卫星发射中心成功发射了自主研制的首颗电磁监测试验卫星——张衡一号（简称ZH-1）。该卫星的主要任务是观测全球空间电磁场、电磁波、电离层等离子体以及高能粒子沉降等科学数据，为地震前兆相关空间环境信息的研究与提取提供技术支持；还用于探索新的地震监测预测方法，初步研究地震前后电离层响应变化的信息特征及其机理，进一步探究地球系统特别是电离层与其他相关圈层间的相互作用及其效应。通过这些工作，张衡一号卫星将向国家安全、航空航天、导航通信等领域提供空间电磁环境监测数据的应用服务[3]。
数据质量评估是开展地震电磁监测分析研究中的重要一环，若未能对数据质量进行检验评估与及时处理，不仅可能引发信息判断的偏差，更可能导致对地震活动后期发展态势的误判。这种误判可能带来经济和时间上的巨大损失，严重影响地震监测与预警预报的准确性。因此，对数据质量的检验评估具有深远的意义，直接关系到能否有效利用卫星观测数据进行地震监测与预警预报，进而在最大程度上降低地震带来的危害。
1.2 研究现状
在大数据时代，数据量的显著增长已引起各个行业对数据质量的广泛关注。为应对数据膨胀带来的挑战，各个行业纷纷强化对数据质量的治理，主要聚焦于数据质量的定义、管理、评价及提升等方面[4-5]。数据来源、处理手段以及应用需求均呈现出复杂性，因此不同行业所面临的问题也各不相同，这使得评价数据质量的方式难以统一。在这样的背景下，各个行业都在积极开展独立适用的数据管理、评估及改进方法等相关研究。随着科技的不断发展，卫星观测技术在地震监测领域的应用越来越广泛。通过对卫星观测资料的分析，研究人员发现了许多与地震相关的电磁扰动现象，这些现象为地震预测和研究提供了重要的依据。张衡一号卫星的数据应用领域正在不断拓展，相关分析研究已相继展开，研究人员挖掘数据的潜在价值并在实际应用中进行探索性实践，但在数据质量检验方面的研究仍显薄弱，未来的研究需对数据质量的检验施以更为深入和细致的科学探究。
1.2.1 国外研究现状
数据质量通常被定义为“数据适合使用的程度”，其本质与在系统中使用数据的方式紧密相连[6]。数据质量管理涉及数据生命周期的各个环节，包括数据的产生、加载、存储、共享、维护、应用及消亡。在此过程中，需要识别并监控可能引发的各类数据质量问题，并通过优化企业管理，进一步提升数据质量[7]。Batini等[8]对数据质量评估方法进行了详细的阐述，主要包括以下三个方面：数据和流程分析、数据质量需求分析以及数据质量分析。评价数据质量主要通过衡量多个数据质量维度来实现，包括准确性、完整性和时效性等。
第二章 数据与方法
2.1 张衡一号卫星数据
张衡一号卫星的科学目标在于获取全球范围内的电磁场、电离层等离子体以及高能粒子的观测数据。其主要目的是构建一个空间试验平台，用于监测全球空间电磁场、电磁波、电离层等离子体以及高能粒子沉降等物理量。开展对全球7级以上、中国6级以上地震的电磁监测分析研究，并实时动态监测中国及周边区域的电离层状况，进行地震前兆的跟踪监测，以探索地震与电离层扰动之间的机制。主要科学任务包括：监测近地空间环境，识别和研究与自然灾害及人类活动相关的电磁扰动；探究电离层顶层在平静与扰动条件下的结构与动力学过程[3]。
2.1.1 基本构成
张衡一号卫星是我国首颗地球物理场探测卫星，也是我国地震立体监测体系的首发星。张衡一号卫星的质量约为730kg，其轨道高度507km，轨道倾角97.4°，重访周期为5天，设计寿命5年，能够覆盖南北地理纬度65°内的广泛区域。为适应不同的观测需求，张衡一号卫星的工作模式主要分为巡查模式和详查模式两种。其中，详查模式可覆盖中国全境和周边约1000km区域，以及全球两个主要地震带（太平洋地震带和欧亚地震带），其他区域采用巡查模式[56]。卫星结构及载荷分布如图2.1所示。卫星采用近圆形太阳同步轨道，一条完整的轨道分为升轨和降轨，升轨是卫星从南纬飞向北纬的轨道，降轨是指卫星从北纬飞向南纬，如图2.2所示，红色轨迹线代表升轨，黑色轨迹线代表降轨。卫星上搭载高精度磁强计（High Precision Magnetometer, HPM）、感应式磁力仪（Search-Coil Magnetometer, SCM）、电场探测仪（Electric Field Detector, EFD）、等离子体分析仪（Plasma Analyzer Package, PAP）、朗缪尔探针（Langmuir Probe, LAP）、高能粒子探测器（High-Energetic Particle Package, HEPP）、GNSS掩星接收机（GNSS Radio Occultation Receiver, GRO）、三频信标机（Tri-Band Beacon, TBB）等8种载荷[57-59]，表2.1为各个载荷及其数据物理量信息。
2.2 卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），由著名学者Yan LeCun于1998年首次提出，CNN是一种典型的多层神经网络，在处理图像相关的机器学习问题上表现出色，是图像特征提取的优选方法。卷积神经网络通过逐层降维，成功将大数据量的图像识别问题简化为可训练的形式。其核心原理在于多层感知机的构建，通过局部连接和权值共享的策略，不仅显著减少了权值数量，简化了网络优化的过程，还降低了模型复杂度，进而减小了过拟合的风险。这一设计策略有效平衡了模型的复杂性和泛化能力，在深度学习中是最常见且最引人入胜的多层架构之一。相较于传统模型，CNN在图像和音频记录的特征信息提取方面具有极高的识别和分类精度，广泛应用于图像分类、目标检测、行为识别、语义分割等多个领域[64-65]。不同的应用场景往往需要具有不同结构的网络，例如AlexNet、LeN et、VGGNet和ResNet等[66-69]。经典的卷积神经网络由四种主要层构成：卷积层、池化层、激活层以及全连接层。其中，卷积层和池化层主要负责特征提取，全连接层则将提取的特征映射到最终输出，例如分类的类别。这样的层次结构使得网络能够有效地从输入数据中提取有用信息，并输出相应的预测结果。如图2.5所示是卷积神经网络的经典结构。
在CNN中，卷积层扮演着从输入中提取各种特征的重要角色。它通过强化有用特征并减少噪声的影响，来增强特征的维度。卷积过程是通过卷积核（也称为滤波器）实现的，该滤波器代表了一个特征。卷积核在输入图像上滑动，通过与输入区域的元素相乘并整合，提取出输入数据的特征[70-71]。
第三章 基础信息质量检验方案设计与实现............................. 16
3.1 数据产品信息..................................... 16
3.2 系统文件整体设计......................................... 20
第四章 内部特征质量检验研究............................ 30
4.1 基于CNN的数据阶跃检测模型构建 ............................. 30
4.2 实验结果与分析................................... 34
第五章 结论与展望............................... 46
5.1 结论................................ 46
5.2 未来研究展望.............................. 47
第四章 内部特征质量检验研究
4.1 基于CNN的数据阶跃检测模型构建
CNN作为一种具备强大特征提取能力的深度学习模型展现出巨大的应用潜力，通过构建基于CNN的数据阶跃检测模型，充分发挥CNN在特征提取和分类上的优势，为数据阶跃检测识别提供有效的解决方案。
4.1.1 数据阶跃现象分类
在电场探测仪载荷波形数据中对于两个相邻的数据包A和B之间存在两种类型的阶跃现象：一种是直下式，另一种是渐变式，如图4.1所示为两种阶跃现象类型特征图。可以用以下数学定义来表示两个相邻的数据包A和B之间数据阶跃的类型特征：
设MA和MB分别为数据包A和B的平均值，SA和SB为它们的方差，而KA和KB分别为它们各自的斜率。
(1) 如果|MA − MB| > 3SA，则A和B之间的数据阶跃类型为“直下式”。
(2) 如果|MA − MB| ≤ 3SA：
① 如果KA KB > 0，则A和B之间的数据阶跃类型为“渐变式”；
② 如果KA KB <
