摘要：钢结构运输时代的飞速发展在促进社会经济持续上涨的同时，也为生态环境带来巨大压力，并成为全世界共同面临的问题之一。在这一发展背景下，环境空气自动监测的重要性也日益突出。然而，受气候环境、仪器故障等多种因素影响，容易导致环境空气自动监测结果产生异常现象，为数据判断和处理带来巨大挑战。因此，本文结合环境空气自动监测异常数据的判断与处理进行分析，希望能够为专业人士提供参考借鉴，为提高环境空气监测水平奠定良好基础。 关键词：环境空气；自动监测；异常数据；判断处理
干果礼品盒引言：
环境空气质量是一个动态发展过程，几乎无时无刻都在发生变化。在传统环境空气质量监测过程中，大多采用人工监测方式，这种方式不仅费时费力，而且监测结果缺乏准确性和时效性，导致人工监测方式一度面临淘汰，自动监测系统取而代之，不仅有效提高了环境空气质量监测效率和质量，还能够减少人力、物力和财力的支出折叠水杯[1]。然而，由于环境空气在监测过
程中存在诸多不稳定因素，容易受环境、气候、人员操作等多方面因素影响引发监测数据异常。而如何对异常数据作出正确的判断和科学的处理，成为相关部门深入研究和探索。
1.
环境空气自动监测系统概念
随着科学技术不断发展，环境空气监测系统也逐渐向自动化趋势迈进，并广泛普及到各城市地区。结合自动化环境空气监测系统应用情况来看，相对于传统人工监测方式而言，不仅有效提高了监测效率和监测水平，还能够动态反映城市各级别行政范围的空气质量变化情况。
近年来，我国坚持贯彻和落实可持续发展理念，环境保护理念已经深入人心，环境空气质量监测的重要性也日益突出，促进自动站建设规模逐渐扩大，其监测数据的准确性、时效性和科学性直接影响了环境保护相关工作的落实情况，如果自动化监测数据产生错误，将会对数据使用部门或决策人员造成严重误导。由此可见，正确判断和处理异常数据，是环境空气质量监测中的重要任务之一。
二、环境空气自动监测异常数据的判断
异常数据主要是指环境空气自动化监测系统在运行过程中，对周围空气进行动态监测，其监测结果在某一时间或较长时间中产生离状态。如果数据异常情况出现在自动化监测系统较为密集的街道，由于系统与系统之间距离较近，所监测的污染物浓度具有一致性特点，则判断和处理异常监测数据也相对容易，其引发原因大致可以归为三个方面，分别为：监测设备故障、周围环境变化以及设备运维不当，具体从以下几点分析：
1.
监测设备故障
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船舶智能焊接技术监测设备故障是引发环境空气自动监测数据产生异常现象的根本原因之一，例如：气态仪器采样泵在长期运行过程中出现故障，导致采样系统循环异常，使得环境空气监测数据在某一时间内无任何变化[2]。另外，受光源故障影响，环境空气自动监测数据会产生大幅度波动现象，这类故障判断比较容易，可以采取针对性措施进行处理和解决，使采样系统恢复正常。
1.
周围环境变化
监测环境发生变化也会导致环境空气监测数据出现异常现象，一旦存在异常现象，首先需要对监测设备进行全面排查，确定其是否运行正常。与此同时，需要将周边街道的监测数据进行调取，并根据风向判断是否空气中的污染物产生移动现象。如果结果显示污染物随风向移动，则可以大致确定该地区存在非固定污染因素。另外，气象变化也属于周围环境变化的一种表现形式。例如：现阶段各地区应用较为广泛的微颗粒物自动监测仪器，如果在大风天气运行，空气质量监测结果也会迅速好转，甚至会产生数据负值现象，而在实际生活中，几乎不会产生微颗粒物负值现象。此时，可以基本判断为受监测仪器原理影响产生数据异常现象，需要相关人员对该时间段内产生的异常数据进行判断，从而确定其为无效或修约[3]。与此同时，空气质量自动化监测系统中的采样系统受电压影响，也会导致监测数据波动异常，在对这类数据进行判断时，需要相关人员站在全局角度，秉持客观性原则分析和处理问题。
1.
运维不当影响
空气质量自动监测系统在长期运行过程中，受运行环境、天气条件等诸多客观因素影响，会导致其性能逐渐下降，为避免这一问题，需要运维人员定期做好设备维护管理工作。然而，结合实际情况来看，由于部分单位存在重建设、轻管理问题，只重视空气质量自动化监测系统建设水平，导致相关仪器设备得不到良好维护，使得仪器设备在长期运行过程中产生内在隐患，严重影响了监测数据的准确性和可靠性，导致数据出现异常现象。即使部分单位认识到了监测系统运维管理的重要性，但是由于运维人员技术不过关，在操作过程中没能严格按照相关规范和标准维护管理，导致空气质量自动监测系统在运行过程中产生异常现象，严重呀影响了监测结果的准确性和科学性。
三、环境空气自动监测异常数据的处理
一旦发现环境空气自动监测数据出现异常现象，需要根据上文情况，分析问题产生的根本原因。如果确定数据异常情况因设备仪器维护管理不当引起，则需要审核人员在数据处理过程中将数据信息作废，视为无效。如果判定为因周围环境变化影响，则确定数据为有效信息。
在异常数据判断过程中，除了因环境突变引发的数据异常现象无法提前预知，其他因素几乎都可以提前采取控制措施。具体来说，为避免因监测仪器设备故障导致数据异常，需要相关部门在例行维护外，以年为单位对仪器设备进行预防性检修，及时更新仪器设备中的配件或耗材，并将更换的零件进行统一回收管理。针对人员操作不当这一问题，需要相关部门做好培训工作，通过开展座谈会、讲座等方式，面向全体操作人员灌输先进设备仪器维护方法和操作技术，有效提高工作人员的专业能够力和综合水平。另外，在环境空气自动监测系统卫华管理过程中，应做好维护管理记录工作，保证记录内容真实、详细。其中包括：设备运维时间、校准情况、配件更换、故障维修等内容，一方面有利于为机械设备稳定运行奠定良好基础，从根源上避免其出现数据异常情况[4]。另一方面能够节约工作人员判断和处理异常数据的时间，从而保证数据处理科学、合理，为相关部门和决策人员提供有利依据。
结束语：
综上所述，环境空气质量不仅与人类日常生活息息相关，还能够直接影响整个生态系统的可持续发展。尤其近年来，城市工业、制造业发展规模逐渐扩大，城市环境污染问题日益
恶化，受到了社会众以及政府部门高度关注，环境空气监测工作的重要性也随之突出，传统以人力劳动为主的监测工作因缺乏时效性和准确性，无法充分满足社会现代化发展需求。在这一背景下，自动化环境空气质量监测系统应运而生，有效提高了监测结果的准确性和科学性，然而，受环境、机械故障，维护管理不到位等因素影响，导致自动化监测系统时常产生数据异常现象。因此，本文结合异常数据判断和处理进行分析，希望能够为环境质量研究和决策提供有利依据。
参考文献：
sent协议[1]王辉.环境空气监测数据分析及处理方法[J].节能,2019,38(05):109-110.
[2]白宇,郭瑞,刘文秀,李媛,刘彬,李丹.环境空气自动监测异常数据的判断与处理[J].农民致富之友,2018,12(15):240.
[3]邓梁娟.环境空气监测数据分析及处理措施[J].现代物业(中旬刊),2018,11(05):254.
[4]管擎宇.环境空气自动监测数据审核中异常数据判断和处理[J].环境监控与预警,2016,8(05):59-63.
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