自动气象站(AWS)观测资料是中尺度、短时效天气预报不可缺少的重要资料源之一。但由于AWS观测资料的特殊性，其质量问题不同程度地阻碍了它的使用。因此，AWS观测资料的质量控制越显重要。为了把实时自动气象站观测资料更好地用于科研和天气预报服务，尤其是2008年奥运会气象服务，从人工气象站与自动气象站观测资料对比和自动气象站观测资料质量控制评估结果分析两个方面对北京奥运自动气象站观测数据质量进行分析评估。 自动气象站观测数据质量控制主要采用物理极值检查、历史极值检查、内部一致性检查、时间连续性检查、空间一致性检查等方法。通过质量控制分析可以看到：北京市气象局的自动气象站数据正确率气压约为94％，温度和相对湿度正确率约为97％，其它均在98％以上；所有要素均没有错误数据；缺测主要有两种，一种是几个要素缺测；一种是整个站点缺测。气压、相对湿度、2分钟平均风向存在缺测次数较多；如果缺测具有连续性而且各要素均有缺测，则可能是观测站点停电等原因造成。每种数据均有迟发，而且数据组数均为2037次，约为2％，说明数据迟发，不是观测站观测数据延迟，而是处理数据的服务器的性能有待提高或程序运行延迟，使得数据整体迟发。 人工气象站与自动气象站观测资料对比评估主要是从人工观测站与自动观测站之间的差异进行分析，并使用缺测率、粗差率、一致率、风向相符率、降水量百分误差、对比差值、不确定度等方法进行评估。通过评估对比可以看到：数据没有缺测，气温和极大风的粗差率偏高；相对湿度的对比差值偏高；风向的一致率比较差。有无降水的一致率达到了100％，自动与人工吻合的非常好，能够很好地反应降水情况；10分钟风向风速比2分钟风向风速更接近人工观测。 目前国内对实时自动气象站质量控制的应用较少，评估气象要素的主要是气温和降水。北京自动气象站实时质量控制系统的建立解决了过去只能针对历史数据的审核，无法实时审核频繁的自动气象站数据，大大减少了人工审核的工作量。本文综合研究了北京实时自动气象站质量控制系统和多要素的考核，分析和评估了北京服务于奥运的代表自动气象站数据质量情况。通过2007年奥运气象演练期间的人工观测与自动观测站的对比评估和气象要素的质量控制可以看到北京奥运自动气象站能为奥运气象服务提供完整可靠的气象观测数据。人工观测与自动观测的平均气温、日最高气温、日最低气温、气压、降水量、相对湿度、风速风向等气象要素差异都在可以接受的范围内，特别是人工站与自动站有无降水一致性达到100％，所以自动气象站代替人工观测站是可行的。但是也存在要素缺测和数据延迟问题。这个评估结果对于2008年奥运气象服务具有很好的参考价值。