[发明专利]空气质量监测数据的异常识别方法及装置、存储介质

说明书

本申请公开了一种空气质量监测数据的异常识别方法及装置、存储介质，该方法包括：确定目标站点以及所述目标站点的参考站点，其中，所述目标站点与所述参考站点位于同一个监测区域中；利用第一历史参考时段内所述参考站点的第一历史空气质量数据以及所述目标站点的第二历史空气质量数据，训练所述目标站点的空气质量预测模型；将待识别时段内所述参考站点的第一空气质量监测数据输入至所述空气质量预测模型中，得到所述待识别时段内所述目标站点的空气质量预测数据；依据所述空气质量预测数据以及所述待识别时段内所述目标站点的第二空气质量监测数据，识别所述目标站点是否存在空气质量监测异常。有助于提高对异常站点的识别效率和准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其是涉及到一种空气质量监测数据的异常识别方法及装置、存储介质。

背景技术

现今环境保护问题日益突出，大范围、准确的常规污染物观测数据是衡量空气质量的重要依据和相关研究的基础。国控站点是国家生态环境部部署的空气质量监测站点，包含国家、省、市、县四个层级，具有监测参数多，精度高等特点。然而，由于仪器故障、恶劣环境、以及监测方法的局限异常观测数据出现不可避免。

在实际应用过程中，通常需要人工对监测数据进行审核和质控，以剔除异常的观测数据。这种方法通常能有效剔除大气污染监测中异常数据。其主要缺点是非常繁杂，需要耗费大量人力和时间，很难快速获得大量的质控数据，制约了数据的快速应用。此外，不同人的质控标准具有一定主观性，难以完全一致，从而可能给质控数据集引入一定的偏差。

因此，有必要建立一种客观的、具有统一标准的质控技术方法，对国控站点数据异常点位进行自动化监管，有效杜绝人为造假情况以及对国控站点运维工作进行高效管理。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种空气质量监测数据的异常识别方法及装置、存储介质，有助于提高对异常站点的识别效率和准确率，同时节约人力成本。

根据本申请的一个方面，提供了一种空气质量监测数据的异常识别方法，包括：

确定目标站点以及所述目标站点的参考站点，其中，所述目标站点与所述参考站点位于同一个监测区域中；

利用第一历史参考时段内所述参考站点的第一历史空气质量数据以及所述目标站点的第二历史空气质量数据，训练所述目标站点的空气质量预测模型；

将待识别时段内所述参考站点的第一空气质量监测数据输入至所述空气质量预测模型中，得到所述待识别时段内所述目标站点的空气质量预测数据；

依据所述空气质量预测数据以及所述待识别时段内所述目标站点的第二空气质量监测数据，识别所述目标站点是否存在空气质量监测异常。

可选地，所述确定目标站点以及所述目标站点的参考站点，具体包括：

根据所述目标站点，确定与所述目标站点位于同一个监测区域的多个监测站点，其中，所述监测站点包括所述目标站点和其他监测站点；

获取第二历史参考时段内每个监测站点的历史空气质量数据，分别计算所述目标站点与每个所述其他监测站点的空气质量相似度；

根据所述空气质量相似度以及所述目标站点与每个所述其他监测站点之间的距离，在所述其他监测站点中选择N个站点作为所述参考站点，N大于2。

可选地，所述获取第二历史参考时段内每个监测站点的历史空气质量数据之前，所述方法还包括：

若所述监测站点的数量大于N+1，则执行所述获取第二历史参考时段内每个监测站点的历史空气质量数据；

若所述监测站点的数量小于或等于N+1，则将所述监测站点中全部的其他监测站点作为所述参考站点。