【技术实现步骤摘要】
本公开涉及环境监测数据处理，具体涉及一种浓度变化高值阈值和污染物高值浓度阈值动态确定方法。
技术介绍
1、由于采样环境、仪器状态、运维操作和数据传输干扰等因素的影响，环境空气质量连续监测数据可能存在异常数据。为给后续环境质量分析提供合理的基础数据，需要剔除监测数据中不真实、不具有代表性的异常数据。实际应用中，典型的异常数据为异常高值数据。
2、传统的环境空气质量监测数据质量控制依赖人工审核，成本高、时效性低，而且依赖于审核人员的经验。随着站点数量的增加，依赖算法的自动化数据质控成为迫切需求。其中，高值阈值法是一种基本但有效的数据质控方法，其利用设定的“高值阈值”剔除异常高的浓度值。利用高值阈值法进行数据质控的核心是高值阈值的确定。但高值阈值的确定方法业内尚无统一标准规范，目前主要采用静态阈值。
3、但是由于实际环境空气质量常规污染物浓度的时空分布波动较大，而且是非平稳的时间序列，兼具日变化（如臭氧白天高夜晚低）、季节性（如秋冬季pm2.5浓度比夏季高）及长期变化特征（如随着污染治理的持续深入，污染物平均浓度可能总体呈下降趋势），同时受短时间源排放的影响，采用静态阈值无法体现不同时间的空气质量常规污染物浓度的差异性。相应的，基于静态阈值的高值阈值法无法反应常规污染物浓度的精细化变化特征，在识别无效高值时存在识别精准性不足、针对性不强的缺点。
技术实现思路
1、本公开实施例提供一种浓度变化高值阈值和污染物高值浓度阈值动态确定方法。其中浓度变化高值阈值确定方法用于
2、第一方面，本公开实施提供一种浓度变化高值阈值确定方法，包括：
3、对目标时节的历史污染物浓度序列进行相邻污染物浓度的差分处理，得到差分浓度序列，并提取所述差分浓度序列中对应所述目标时节中各天相同目标时段的时段差分浓度序列；
4、对各个相同目标时段的时段差分浓度序列中的差分浓度进行数学统计处理，确定目标时段统计均值和目标时段统计标准差；
5、基于所述目标时段统计均值和目标时段统计标准差确定第一浓度变化高值阈值；
6、基于第一浓度变化高值阈值确定所述相同目标时段的采信浓度变化高值阈值。
7、可选的，所述方法还包括：对全量的差分浓度序列中的差分浓度进行数学统计处理，确定所述目标时节的时节统计均值和时节统计标准差；
8、基于时节统计均值和时节统计标准差确定第二浓度变化高值阈值；
9、所述基于第一浓度变化高值阈值确定所述相同目标时段的采信浓度变化高值阈值，包括：
10、选择选择所述第一浓度变化高值阈值和所述第二浓度变化高值阈值中的较大值，作为所述相同目标时段的采信浓度变化高值阈值。
11、可选的，所述基于第一浓度变化高值阈值确定所述相同目标时段的浓度变化高值阈值，包括：
12、将所述第一浓度变化高值阈值作为所述相同目标时段的采信浓度变化高值阈值。
13、可选的，在对目标时节的历史污染物浓度序列进行相邻差分处理之前，所述方法还包括：
14、对所述目标时节的历史污染物浓度序列中的污染物浓度进行大小顺序排序得到排序序列，并确定其中的第一位次数值和第二位次数值，其中所述第二位次数值大于所述第一位次数值；
15、基于第一位次数值和第二位次数值计算分位数内距；
16、基于所述第二位次数值、所述分位数内距和预先设定的经验系数确定浓度高值阈值；
17、在保持所述历史污染物浓度序列时序顺序不变的前提下，剔除所述历史污染物浓度序列中高于所述浓度高值阈值的污染物浓度数值。
18、可选的，所述确定其中的第一位次数值和第二位次数值，包括：
19、确定所述排序序列中的1/4分位数和3/4分位数，并将1/4分位数和3/4分位数中的较小数值作为所述第一位次数值，将较大数值作为所述第二位次数值。
20、可选的，在对所述目标时节的历史污染物浓度序列中的污染物浓度进行大小顺序排序得到排序序列之前，所述方法还包括：
21、确定对应历史污染物浓度序列中各个时段的气象状态；
22、在某个时段的气象特征为降雨状态的情况下，在保持所述历史污染物浓度序列时序顺序的前提下，删除对应污染物浓度。
23、可选的，在对所述目标时节的历史污染物浓度序列中的污染物浓度进行大小顺序排序得到排序序列之前，所述方法还包括：
24、剔除所述历史污染物浓度序列中的无效数据，所述无效数据为零值数据、负值数据和超量程数据。
25、可选的，在对目标时节的历史污染物浓度序列进行相邻差分处理之前，所述方法还包括：
26、对至少一个整年的历史污染物浓度序列中的污染物浓度进行大小顺序排序得到排序序列，并确定其中的第一位次数值和第二位次数值，其中所述第二位次数值大于所述第一位次数值；
27、基于第一位次数值和第二位次数值计算分位数内距；
28、基于所述第二位次数值、所述分位数内距和预先设定的经验系数确定浓度高值阈值；
29、在保证目标时节的历史污染物浓度序列时序顺序不变的情况下，剔除所述目标时节对应的历史污染物浓度序列中高于所述浓度高值阈值的污染物浓度数值。
30、第二方面，本公开实施例提供一种污染物高值浓度阈值动态确定方法，包括：
31、基于当前时段的时节标识和时段标识查找浓度变化阈值数据表，得到当前时段对应的采信浓度变化高值阈值；其中，所述浓度变化阈值数据表中的数据采用如前所述的浓度变化高值阈值确定方法得到；
32、将在前时段的污染物浓度和当前时段对应的采信浓度变化高值阈值相加之和，作为当前时段的污染物高值浓度阈值。
33、第三方面，本公开实施提供一种计算设备，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序；所述计算机程序在被所述处理器加载时，使所述处理器执行如前所述浓度变化高值阈值确定方法或者如前污染物高值浓度阈值动态确定方法。
34、本公开实施例提供的方案，在获取到目标时节的差分浓度序列之后，利用其中相同目标时段的时段差分浓度序列进行数学统计分析，并根据数学统计分析数值得到第一浓度变化高值阈值。采用本公开实施例方案，针对目标时节的各个目标时段，均可以得到一个对应的浓度变化高值阈值。相应的针对各个目标时段，也就可以得到对应的浓度变化高值阈值，使得针对特定时节、特定时段的浓度变化高值阈值与时节特性和时段特性匹配，也就更好的识别出对应时段内的异常高值。
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1.一种浓度变化高值阈值确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述基于第一浓度变化高值阈值确定所述相同目标时段的浓度变化高值阈值，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的确定方法，其特征在于，在对目标时节的历史污染物浓度序列进行相邻差分处理之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于：所述确定其中的第一位次数值和第二位次数值，包括：
6.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于，在对所述目标时节的历史污染物浓度序列中的污染物浓度进行大小顺序排序得到排序序列之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于，在对所述目标时节的历史污染物浓度序列中的污染物浓度进行大小顺序排序得到排序序列之前，所述方法还包括：
8.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于，在对目标时节的历史污染物浓度序列进行相邻差分处理之前，所述方法还包括：
9.一种污染物高值浓
10.一种计算设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序；所述计算机程序在被所述处理器加载时，使所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述浓度变化高值阈值确定方法或者如权利要求9所述的污染物高值浓度阈值动态确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种浓度变化高值阈值确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，所述基于第一浓度变化高值阈值确定所述相同目标时段的浓度变化高值阈值，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的确定方法，其特征在于，在对目标时节的历史污染物浓度序列进行相邻差分处理之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于：所述确定其中的第一位次数值和第二位次数值，包括：
6.根据权利要求4所述的确定方法，其特征在于，在对所述目标时节的历史污染物浓度序列中的污染物浓度进行大小顺序排序得到排...
【专利技术属性】
技术研发人员：张迪，衡健，张若楠，田相桂，唐桂刚，
申请(专利权)人：中国环境监测总站，
类型：发明
国别省市：
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