巴西沿海浮标网络的有效波高观测现在可以由一个在线时序模型逐小时给出GOOD、SUSPECT、BAD三级质量标记，而不再只依赖按物理限值和变化率设定的固定阈值。该模型只用当前值及其之前168小时的历史做单侧判断，在六座浮标合并的受控故障测试集上二值F1为0.853，留一浮标迁移到未见站点的平均二值F1为0.856。在逐小时流式模拟中，突变、乘性异常和哨兵码在发生当小时即被检出，漂移与传感器卡死则要等证据累积后才被识别。
沿海浮标网络的有效波高观测现在可以逐小时得到一个三级质量标记，而不是只被判定为可用或剔除。 此前的业务化质量控制主要依靠物理限值、气候态、变化率、尖峰和局部离散度等确定性检验，其表现取决于阈值和参考分布，而这些阈值未必能在区域之间迁移。 在六座巴西沿海监测系统浮标合并的受控故障测试集上，模型取得二值F1 0.853、BAD类F1 0.614、精确率0.890、召回率0.819和BAD类AUPRC 0.648；混淆矩阵显示错误多发生在相邻等级之间，只有4个GOOD观测被判为BAD，而有53个BAD观测被判为GOOD。
同一套模型无需按站点重新调参就能用于未参与训练的浮标。 此前为某一站点开发的模型未必能在另一站点保持性能，跨站迁移是海洋传感器质量控制中反复出现的要求。 留一浮标协议依次用五座浮标训练、在第六座浮标上评估，六座未见站点的平均二值F1为0.856，单站范围从ES-1的0.779到BA-1的0.940。
模型把质量判断拆成当前残差与累积证据两部分，使缓慢演化的故障也能在后续小时中被识别。 单看瞬时残差对缓慢漂移不敏感，因为初始偏差落在前一段海况的自然波动之内。 在8592小时真实BA-1序列的流式模拟中，缺失或哨兵码的起始检出率为1.000、电平偏移为0.838、乘性异常为0.747，而漂移为0.011、传感器卡死为0.048；注入片段之外的误报率为2.03%，平均片段覆盖率为47.85%。
演示范围是巴西沿海监测系统六座浮标的有效波高序列，决策只用当前观测和此前168小时的单变量上下文，输出GOOD、SUSPECT、BAD三级标记。评估覆盖合并测试、留一浮标迁移、七类受控故障和逐小时流式模拟，定量分数以合成故障场景为条件。模型面向逐小时在线初筛，与基于中心窗口的统计参考流程并行保留，两者标签和来源都写入档案。
定量结果以七类受控故障模型为条件，分数取决于这些场景对真实传感器行为的刻画程度。流式评估把历史基线视为未受污染，因此其中的真实异常会被计为误报，使误报率偏高而非偏低。研究未包含硬件级延迟测试，支持的是算法层面的在线运行而非毫秒级保证。研究也未检验水深、能量谱、传感器配置或区域气候能否解释站点间差异。
