一种基于时序数据的空气质量数据质控方法

本发明提供一种基于时序数据的空气质量数据质控方法，涉及空气检测技术领域，包括获取多源大气监测站点数据，构建监测站点的空间拓扑关系网络，定义不同时空尺度下大气污染物数据的动态层级结构及其跨层级关联规则；对获取的监测数据进行异常检测与溯源分析，并进行数据校正与填补；应用时空聚类算法，结合站点拓扑关系与数据关联规则，对校正后的监测数据进行可信度评估与分级，生成时空维度的数据可信度分级结果；当检测到数据可信度异常或潜在失效风险时，采用融入大气扩散物理约束的图神经网络模型；生成可视化的大气数据质量评估与控制决策报告，并根据风险等级自动触发针对特定站点或区域的仪器校准、维护或数据复核指令。