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空间物理探测数据存在四种质量问题：跳点、噪声、饱和和污染.其中跳点是指在一条测线数据少数明显与周围探测值有较大出入的探测值，被认为与实际情况不符，不能用做数据分析，是数据处理时应优先去除的.对跳点的处理分两步：首先识别跳点，然后标识并处置跳点.现在对跳点的标识和处置是这样约定的；在探测数据后设数据质量标识，为十进制两位正整数，正常数据其值为00；如果某探测值被识别为跳点，那么探测值重置为无效值，数据质量标识重置为01.所以，解决跳点问题的重点是如何识别跳点.本文首先基于空间物理探测数据的物理意义，应用数理统计的数学理论，分析了识别测线数据跳点需解决的三个关键问题，每个问题有两种解决方法可供选择——概率分布问题： "t分步"VS"正态分步"；置信度问题： "95％左右"VS"99％以上"；极值问题："处理时去掉被处理区间内的极值和被检验值"VS"处理时保留极值和被检验值(保留全部信息)"——它们的排列组合总共得到识别跳点的八种方法(23=8)：然后用真实的卫星探测数据做了计算实验，并作图观察分析，验证它们的有效性，比较它们的优劣，最终从中选出了一种最佳方法推荐使用：保留全部信息，采用置信度99％以上的正态分布.