空氣監測數據處理是保障數據準確性、可用性與決策價值的核心環節，需遵循 **“數據預處理→統計分析→質量驗證→可視化與應用”** 的全流程規范，具體方法如下：

一、數據預處理：消除噪聲與異常，統一數據格式

1. 原始數據核查與篩選

完整性校驗

剔除缺失值占比＞10% 的監測時段數據（如傳感器斷電、通信故障導致的空白數據）；

對短時缺失（＜1 小時）數據，采用線性插值法填補；對長時缺失（＞12 小時）數據，標注為 “無效數據”，不參與統計。

格式標準化

統一數據單位（如顆粒物濃度換算為 μg/m3，氣態污染物換算為 mg/m3 或 μmol/mol）；

校準時間戳（統一為北京時間，精確到分鐘 / 小時，消除不同設備的時間偏差）；

關聯元數據（如監測點位、儀器型號、校準時間、氣象參數），確保數據可溯源。

2. 異常值識別與處理

異常值指偏離正常數據分布的極端值（如傳感器故障、突發干擾導致的異常高 / 低值），需通過以下方法識別并處理：

識別方法 適用場景 處理原則

3σ 準則 正態分布的常規污染物數據 超出均值 ±3 倍標準差的數據判定為異常，用相鄰時段均值替換

箱線圖法 非正態分布的離散監測數據 剔除四分位距（IQR）1.5 倍以外的異常值，保留疑似突發污染的極端值（單獨標注）

趨勢對比法 多點位同步監測數據 某點位數據與周邊點位趨勢偏差＞50% 時，判定為設備異常，剔除該時段數據

邏輯校驗法 有明確物理限值的污染物 如 O?濃度不可能＜0μg/m3、CO 濃度不可能＞100mg/m3，超出物理限值直接剔除

特殊情況處理：突發污染事件（如工廠泄漏）導致的極端值，需結合現場工況標注為 “有效異常值”，不納入常規統計，但需用于應急分析。