[发明专利]一种空气污染监测数据的时间序列增长分析方法及系统

权利要求书

1.一种空气污染监测数据的时间序列增长分析方法，其特征在于，包括：

获取第一预设时间段内被监测区域内监测站点对应的观测数据序列；

若判断获知所述观测数据序列中多个观测数据满足预设条件，则将所述多个观测数据作为目标观测数据序列；其中，所述预设条件包括：所述多个观测数据对应的持续时间大于第一预设阈值，且所述多个观测数据对应的线性拟合系数大于第二预设阈值，且所述多个观测数据对应的拟合直线的斜率大于0；

根据所述持续时间、所述线性拟合系数、所述斜率以及所述观测数据对应的时间段内的气象因子进行分析，获得所述监测站点所在位置的污染物累积特征和来源；具体地，通过获得到的目标观测数据序列的持续时间获知污染持续加重的时间，通过目标观测数据的拟合系数获知污染情况是否是稳定加重的，通过目标观测数据的斜率获知污染强度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集第二预设时间段的被监测区域内所有监测站点的观测数据，将所述观测数据进行存储。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对采集到的所述观测数据进行异常值剔除处理。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件，还包括：

所述多个观测数据中缺失的所述观测数据总个数小于第三预设阈值，且所述观测数据序列中连续缺失的所述观测数据个数小于第四预设阈值。

5.一种空气污染监测数据的时间序列增长分析系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一预设时间段内被监测区域内监测站点对应的观测数据序列；

判断模块，用于若判断获知所述观测数据序列中多个观测数据满足预设条件，则将所述多个观测数据作为目标观测数据序列；其中，所述预设条件包括：所述多个观测数据对应的持续时间大于第一预设阈值，且所述多个观测数据对应的线性拟合系数大于第二预设阈值，且所述多个观测数据对应的拟合直线的斜率大于0；

分析模块，用于根据所述持续时间、所述线性拟合系数、所述斜率以及所述观测数据对应的时间段内的气象因子进行分析，获得所述监测站点所在位置的污染物累积特征和来源；具体地，通过获得到的目标观测数据序列的持续时间获知污染持续加重的时间，通过目标观测数据的拟合系数获知污染情况是否是稳定加重的，通过目标观测数据的斜率获知污染强度。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

数据采集模块，用于采集第二预设时间段的被监测区域内所有监测站点的观测数据，将所述观测数据进行存储。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

数据处理模块，用于对采集到的所述观测数据进行异常值剔除处理。

8.一种空气污染监测数据的时间序列增长分析系统，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，

所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至4任一所述的方法。

9.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至4任一所述的方法。