现在空气质量实时监测的应用非常多，相信在实践中中很多人遇到过数据异常的问题，首先大家要明白的是，空气质量监测确实有几率遇到数据异常的问题。一般来说，异常数据有以下4种。

1.预知异常数据

由于空气中的颗粒种类繁多，再加上空气监测设备自身不够完善，在空气质量实时监测中很可能出现异常数据问题。其中，可知异常数据主要因素是不正常断电，由于断电问题造成监测设备、系统的不稳定性，而因此类问题所呈现出的监测数据即是预知异常数据。

2.零值数据

在空气质量实时监测过程中，如果空气污染物数量急剧飙升到一定数值时，会导致空气监测系统数据在零附近徘徊。由于污染物超过设备监测上限，这时就不能完全依赖系统数据，而是通过观察周边环境（数据联动）或自然现象来作出分析。

3.负值数据

空气质量实时监测出现负值数据现象的原因主要有两点：一是设备损坏，无法展开精准监测，监测数据无效，不给予应用；二是由于空气质量较好，空气中的污染物浓度极低（接近于零），这时会因为监测设备在零点漂移而产生负值。

4.突发性异常数据

如果空气质量实时监测的监测环境发生急剧变化，会造成突发性数据异常状况。数据异常主要是由突发性空气污染造成的，即空气中某种污染物浓度急速上升。这时，工作人员不能完全依赖监测数据，而是根据工作经验与环境情况展开分析，对监测数据进行取舍，提炼有效数据。

预知异常数据、零值数据、负值数据以及突发性异常数据都是空气质量实时监测有几率出现的异常数据，大家应该认真对待，积极处理，具体方法可以参考这篇文章。