[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

摘要

本发明实施例提供一种空气污染监测数据的时间序列增长分析方法及系统。所述方法包括：获取第一预设时间段内监测站点的观测数据序列；若判断获知多个观测数据对应的持续时间大于第一预设阈值，且线性拟合系数大于第二预设阈值，且拟合直线的斜率大于0，则将多个观测数据作为目标观测数据序列；获取目标观测数据序列的持续时间、线性拟合系数和斜率，对目标观测数据序列进行分析。所述系统用于执行所述方法。本发明实施例通过获取持续时间大于第一预设阈值，且线性拟合系数大于第二预设阈值，且拟合直线的斜率大于0的多个持续增长的观测数据，对观测数据进行分析，实现了针对空气污染数据的动态变化特征的分析，获得了更加精准细致的分析结果。

主权项

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：/n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；/n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；/n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。/n