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摘要：通过分析空气检测异常数据的产生原因，对这些数据的使用进行研究，为今后的空气环境检测工作做准备，提供一些数据为空气环境检测工作做参考。在现实工作中，不能只依据这些数据，还要结合大数据解析技术来进行分析处理。
关键词：环境监测；数据分析；空气质量；大数据解析技术
引言
在空气环境监测过程中，人们需要收集大量的数据，包括气象条件、污染物浓度、污染物成分以及其他相关数据。这些数据本身的类型并不相同，关系较为复杂，在对这些数据进行评估和分析时，借助大数据解析技术可以有效提升数据分析效率和评估效果的准确性。将大数据解析技术运用于空气环境监测中，可以提高数据信息采集、统计计算、系统模拟与参数识别等分析工作的效率，为空气环境监测提供有力技术支撑。
1环境监测数据的重要性
随着城市化建设水平的不断提升，城市工业发展越来越快，同时城市人口数量不断增加，环境污染问题日渐严重，人们对于环境质量监测和治理的要求较高。因此，必须加强空气环境监测，保证监测数据的科学性和准确性。
在获得空气环境监测的原始数据后，还需要对所有数据进行整理和分类处理，便于后期对监测数据进行分析。对此，首先需要确定标准的记录表格，然后填入空气环境监测所得数据，在数据填入过程中，必须严格依据相关规范，保证数据记录的规范性和准确性。在原始数据填入表格后，还需要对各个数据进行逐一检查和确认，选择并去除无法反应真实的监测情况的数据。由于空气环境监测数据的数量比较多，对此，在数据整理过程中，必须有条不紊地进行，提升数据整理水平，进而保证空气环境监测质量。
2环境监测数据分析方法
（1）统计规律的分析
在统计规律分析过程中，需要充分应用空气环境监测数据的统计特征，采用数学统计分析方式以及物理分析方式，对空气环境监测所得数据进行比较和分析，从大量的数据中找出数据之间的关联性以及普遍规律。
（2）合理性分析
在对监测数据进行合理分析时，需要将理论与实际进行有效结合，判断空气环境监测所得数据是否符合实际情况。通常情况下，如果监测数据比较稳定，则各个数据之间可能有一定的关联，或者存在相互影响的关系，对此，需要采用科学的分析方式，找出数据之间的关联性，并得出分析结论，判断监测所得数据的合理性。
（3）可比性分析
在可比性分析过程中，需要对空气环境监测所得数据进行比较分析，在各个数据之间不仅具有关联性，而且还有一定的差异，对此，可采用对比分析的方式，找出各个数据之间的差异并比较。另外，还可以结合实际要求，对影响数据的变量进行调整，保证数据的全面性。
（4）大数据解析技术
大数据解析技术是一项综合性的技术，涵盖了数据采集、系统模拟、参数分析、神经网络分析、统计计算以及系统智能自学等多项技术，可以实现对巨量信息的分析。而这对于空气环境监测而言无疑是最佳的选择，大数据解析技术的统计计算、数据采集功能、随机过程分析、系统模拟与参数识别等功能，即通过解析多元、非线性数据类之间的关系来掌握目标函数的变化规律，可以为控制空气环境污染提供重要助力。
在空气环境监测中运用大数据解析技术时，首先要明确研究对象和研究内容，譬如可以选择某一个城市的某一块区域作为研究对象，以这一区域内的空气污染物平均浓度作为研究内容。
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3大数据解析技术的优势
（1）提升预警能力
大数据解析技术可以实现对大量数据的快速准确分析，并且可以从这些巨量数据中挖掘出具有利用价值的有效信息，这样就可以对当前区域内空气环境做出更加精确的判断和评估，从而可以为人们提供可靠性较高的空气环境信息，以便人们采取相应的措施。此外，大数据解析技术在处理和分析信息方面速度极为快捷，因此可以及时判断出空气环境中的污染情况，对于一些污染事件可以及时给出预警，便于人们及时采取有效措施，从而控制污染的扩大。此外，在空气环境监测中，大数据解析技术还可以与互联网相结合，从而实现线下与线上的及时沟通和交流，其在空气环境监测中发挥的作用是传统监测技术远远无法媲美的。
（2）提升科学决策的水平
在空气环境监测中运用大数据解析技术，可以对空气环境监测系统所收集到的各项监测指标数据进行高效的分析，并且可以将分析和评估的结果实时呈现。这样可以让人们了解当前的空气环境状况，还可以为环境部门做出相关治理决策提供有力的依据，从而提升决策的科学性。此外，还可以对大数据解析技术加以利用，构建空气环境监测数据分析的数字模型，从而为相关治理提供可靠的参考，提升治理效果，降低治理成本。
4大数据解析技术的应用
（1）收集和记录空气环境监测数据
在空气环境监测过程中，需要将每天的各项监测数据进行收集和记录，建立空气环境监测档案。这些档案信息要便于调阅，以便气象专家调阅相关数据资料，对同期空气环境监测的各项数据进行对比研究，进而了解本地区空气环境各个阶段的变化规律。空气环境监测需要收集的数据量极其庞大，而利用大数据解析技术收集和整理各项数据，并形成档案进行保存，可以极大地提升工作效率，同时还能确保数据收集和记录的准确性。这样不仅极大地降低了工作人员的工作量，同时调阅相关数据资料也极为便捷。在空气环境监测过程中，数据收集和记录是最为烦琐的工作，却也是最为重要的工作，只有采用准确的数据，才能分析出具有价值的信息。
（2）整理和挖掘空气环境监测数据
空气环境监测的主要目的是通过对空气环境各个阶段各项参数变化的分析，找出空气环境变化规律，以指导政府部门采取针对性的空气环境治理措施，服务人们的生产和生活。因此，需要对空气环境监测过程中收集的各项数据进行挖掘和整理，分析各项数据之间的联系和规律，判断和预测下一阶段空气环境的变化规律。由于所处区域的不同，空气环境的变化规律也往往不同，为了确保空气环境预测的准确性，人们需要考虑地区因素，这就导致监测人员的工作量大大增加。运用大数据解析技术，可以按照相应的标准对监测数据进行挖掘和整理，同时将空气环境监测系统与大数据解析系统进行连接，可以实现对不同时间段和不同区域内的空气环境监测数据的整理和挖掘。在大数据解析系统中加入各种气象方程，人们就可以有效分析和发掘监测数据，从而实现对空气环境的预测。
（3）建立空气质量预警平台
在空气环境监测中，人们可以运用大数据解析技术，实现对本区域空气环境的实时监测和分析。基于此，可以将大数据解析技术和空气环境监测系统有机结合，构建空气质量预警平台，实时发布空气环境状态，对异常情况及时预警。要想构建空气质量预警平台，人们需要将大数据解析技术与信息发布系统连接起来，通过大数据系统对数据进行收集和处理，将各种结果进行发布、记录。为了保证该系统的智能性和准确性，在结果分析和预测完成后，需要对预测结果进行检验，并根据检验结果进行系统调整。
结语
随着科学技术和经济的发展和进步，环境现状日益严峻。大量工业废气、燃煤废气等给环境带来了巨大压力。为了改善这种状况，人们应运用大数据解析技术对不同时间段和不同区域空气进行环境监测数据的收集、整理以及分析，为专家分析空气环境变化的规律和特征提供了有力的依据。
参考文献
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论文作者:田亚文
论文发表刊物:《基层建设》2019年第18期
论文发表时间:2019/10/16
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