해수면 관측의 정확성과 연속성을 확보하는 것은 연안 모니터링, 운영 예보 및 해양학 모델링에 매우 중요하다. 본 연구는 포르투갈의 두 항구인 레이쇼에스와 시네스에서 5일 연속으로 수집된 고해상도(1분 간격) 해수면 기록을 이용해 레이더 해수계 측정의 품질 관리와 비교 가능성을 평가하였다. 공정 능력 분석, 칼만 필터링, 외부 회귀변수를 포함한 ARIMAX 시계열 모델링 등 다양한 통계적 접근법을 적용하여 기기 간 일치도 평가와 결측 데이터 재구성을 수행하였다. 데이터 시리즈의 20%에 해당하는 인공 결측 구간을 무작위로 분포시켜 각 방법의 재구성 정확도를 시험하였다. 분석 결과, 체계적 편향과 중간 정도의 위상 의존적 편차에도 불구하고, 동일 위치 센서 간에는 강한 선형 관계가 나타났다. 썰물과 밀물 구분을 진단 도구로 사용하여 특히 시네스 지점에서 위상 의존적 불일치를 확인했으며, 이는 잠재적인 유체역학적 및 기하학적 영향을 시사한다. 실험한 방법 중 ARIMAX 모델이 가장 높은 재구성 정확도를 보였으며(RMSE < 5 mm), 선형 회귀나 칼만 필터링보다 시간적 자기상관을 더 효과적으로 반영하였다. 이러한 결과는 센서 중복 구성과 통계적 데이터 융합이 조위계 네트워크에서 단기 데이터 연속성을 확보하는 데 유용하며, 운영 중단 상황에 대응할 수 있음을 보여준다. 제안된 방법론은 장기 기후 기록에 의존하지 않고도 실시간 품질 관리 워크플로우와 결측치 보정을 지원한다.
Carinhas 등(수요일,)이 이 문제를 연구하였다.