观测软件进行质控处理的主要方法包括以下几个方面：

建立审核规则库

审核规则库是用于对气象观测数据进行定时记录输入时进行判断和审核的工具。建立完善的审核规则库，可以有效地对地面气象数据文件进行审核和判断极值。审核规则库的尺度应适中，太窄会增加误报信息，太宽则可能漏审数据信息。

人工判断和人机交互检验

地面气象观测软件数据文件质量控制可以采用人工判断和人机交互检验方法。人工判断依赖于专业人员的经验和知识，而人机交互检验则通过软件提供的界面和工具，辅助人员进行数据审核。

气候临界值检查

对观测数据进行气候临界值检查，以确保数据在正常范围内。超出临界值的数据可能需要进行进一步审查或修正。

极值检查

极值检查用于识别观测数据中的异常值，如温度、湿度等气象要素的极端值。这些异常值可能是由于仪器故障、环境因素或人为误差引起的，需要进行进一步核实和处理。

逻辑检查

逻辑检查用于验证观测数据中的逻辑一致性，例如，检查日期、时间、地点等信息的合理性和准确性。

时间及空间一致性检查

时间及空间一致性检查用于确保观测数据在时间和空间上的连续性和一致性。例如，检查数据在不同时间段或不同地点之间的一致性，以识别可能的数据错误或缺失。

数据文件格式和质量控制码

地面气象观测数据文件通常包括A文件、B文件和J文件，它们分别包含观测数据、台站参数、附加信息和质量控制信息。质量控制码用于反映数据文件的质量状态，通常用3位整数替代，分别代表国家级、省级和台站级三级质量控制。

数据异常分析处理

对于新型自动气象站数据异常，如硬件设备故障或仪器性能不佳引起的数据异常，需要进行详细的分析和处理。例如，更换故障的传感器或修复供电问题，以确保数据的准确性。

通过上述方法，观测软件可以有效地进行质控处理，确保地面气象观测数据的准确性、完整性和连续性，从而提升天气预报和气候测报的质量。