用于智能化环保监控平台的数据处理方法与流程

本申请涉及数据处理，且更为具体地，涉及一种用于智能化环保监控平台的数据处理方法。

背景技术：

1、为了有效应对这一挑战，各级环境管理部门和相关企业纷纷部署了大量的环境监测点位，形成了覆盖广泛的环保监控网络。然而，仅仅收集海量数据远不足以实现有效的环境监管，如何对环保监控数据进行深入分析和处理，为污染预警、溯源和决策支持提供科学依据，是当前智能化环保监控平台建设所面临的核心议题。

2、在现有的技术实践中，环保监控平台的数据处理方法大多较为初级，主要采用固定阈值法来判断污染事件，即预设一个或多个固定的污染物浓度限值，一旦实时监测数据超过该限值，便触发警报。然而，此类方案虽能实现基础超标预警，但未能充分考虑污染物浓度在不同季节、不同时段（如早晚高峰）存在的自然周期性波动规律，也忽略了不同区域环境背景值的差异，从而导致在实际应用中误报率和漏报率较高，难以准确识别真正的异常污染事件。此外，当监测到浓度超标时，大多平台仅能提供是否超标的二元判断，而无法深入分析超标事件的成因，难以区分该超标是由本地新增污染源排放导致，还是由不利气象条件下的污染物累积，或是仅仅为传感器自身产生的瞬时波动误报，从而使得管理部门难以制定针对性的处置策略，常因响应滞后或措施失当造成资源浪费或污染扩散。

3、因此，期待一种优化的用于智能化环保监控平台的数据处理方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其利用气体传感器实时监测空气污染物浓度，并通过引入与当前监测时段相对应的历史正常污染物浓度数据作为动态参照系，从而基于其统计特征构建动态变化的判断阈值，有效滤除正常的周期性污染物浓度波动，识别出区别于正常背景的异常空气污染物浓度峰值。进而，在确认存在异常污染物浓度峰值后，通过对相应时段内的污染物浓度数据和实时气象数据进行深度时序相关性分析，以此来综合判断该污染物浓度异常峰值的成因。该方法能够准确地识别出污染物浓度超标事件，并揭示其背后的成因，如传感器瞬时误差、静稳天气下的污染物累积或突发的污染事件，从而为后续的差异化管控策略提供有力支撑。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其包括：

3、通过部署于关键环境监测点位的气体传感器采集实时空气污染物浓度数据；

4、基于所述实时空气污染物浓度数据的时间戳，对其进行基于相同时段历史正常污染物浓度数据动态统计特征的阈值比较，以确定是否存在异常空气污染物浓度峰值；

5、响应于存在异常空气污染物浓度峰值，获取所述关键环境监测点位在包含当前时间点的预设时间窗口内的实时空气污染物浓度数据的时间序列以及实时气象数据的时间序列；

6、对所述实时空气污染物浓度数据的时间序列和所述实时气象数据的时间序列进行相关性分析，以确定空气污染物浓度超标原因的诊断结果，所述空气污染物浓度超标原因包括瞬时波动误报、气象条件导致的污染物扩散不畅和额外污染事件。

7、与现有技术相比，本申请提供的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其利用气体传感器实时监测空气污染物浓度，并通过引入与当前监测时段相对应的历史正常污染物浓度数据作为动态参照系，从而基于其统计特征构建动态变化的判断阈值，有效滤除正常的周期性污染物浓度波动，识别出区别于正常背景的异常空气污染物浓度峰值。进而，在确认存在异常污染物浓度峰值后，通过对相应时段内的污染物浓度数据和实时气象数据进行深度时序相关性分析，以此来综合判断该污染物浓度异常峰值的成因。该方法能够准确地识别出污染物浓度超标事件，并揭示其背后的成因，如传感器瞬时误差、静稳天气下的污染物累积或突发的污染事件，从而为后续的差异化管控策略提供有力支撑。

1.一种用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，所述实时气象数据包括风速、风向、温度、湿度和气压。

3.根据权利要求1所述的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，对所述实时空气污染物浓度数据的时间序列和所述实时气象数据的时间序列进行相关性分析，以确定空气污染物浓度超标原因的诊断结果，包括：

4.根据权利要求3所述的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，对实时空气污染物浓度数据的时间序列和实时气象数据的时间序列进行多维时序特征提取以得到瞬时突变特征值和气象扩散能力指数，包括：

5.根据权利要求3所述的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，对实时空气污染物浓度数据的时间序列和实时气象数据的时间序列进行污染-气象时序相关性度量以得到时序相关性系数，包括：

6.根据权利要求3所述的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，基于瞬时突变特征值、气象扩散能力指数和时序相关性系数进行超标原因分类判定以得到空气污染物浓度超标原因的诊断结果，包括：

7.根据权利要求5所述的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，对实时气象数据的时间序列进行多维气象子序列提取与时滞候选集构建以得到风速时滞候选序列集合和气压时滞候选序列集合，包括：

8.根据权利要求5所述的用于智能化环保监控平台的数据处理方法，其特征在于，对实时空气污染物浓度数据的时间序列、风速时滞候选序列集合和气压时滞候选序列集合进行自适应最优时滞搜索与分维相关性峰值锁定以得到风速维度最优时滞相关系数和气压维度最优时滞相关系数，包括：