污染源自动监测异常数据识别规则及处理方法探索

来源：环境监测管理与技术杂志2022年第2期北京时间：

作者：魏艳；平安数字信息科技（深圳）有限公司；；深圳衡伟环境技术有限公司；赖静娴；周启龙；彭雨林；姜继平；

单位：平安数字信息科技（深圳）有限公司；；深圳衡伟环境技术有限公司；深圳衡伟环境技术有限公司；深圳衡伟环境技术有限公司；深圳市生态环境局坪山管理局；南方科技大学环境科学与工程学院；

摘要：基于大量污染源自动监测数据的特征分析与异常原因解析，探索建立针对自动监测异常数据的识别规则与标志处理方法，并通过模型训练实现了异常数据的自动标志。经实例验证，该方法可识别异常偏高、异常偏低、异常为0、迟滞不变、逻辑错误等5种类型的异常数据，按照数据有效性及异常原因进行标志处理，可以为后续数据分析及各类模型训练提供数据基础和保障。

关键词：污染源,自动监测,异常数据,识别规则,自动标志,模型训练,

基金资助：国家自然科学面上基金资助项目（51979136）；广东省普通高校特色创新（自然科学类）基金资助项目（2018KTSCX201）；深圳市科创委技术攻关基金资助项目（JSGG20180508151852303）