重污染天和优良天的走航监测数值如何整合？

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目前环保行业流行“走航”监测，即把仪器装车上，边走边测，进而得到整个城市的污染分布状况，例如颗粒物、NO2、SO2、VOCs等；
但是分析上面临一个问题：不同时段走航的数据怎么融合在一起？
例如，我在一个城市，12天走了12套路线，每天的空气质量是不同的，早中晚的污染背景也是不一样的(数据按时间绘制散点图如下)，如果我在一个污染天在城市东北角走航，直接绘图的话东北角就污染重，而其实这只是误判罢了；
实时空气质量背景、早晨中午还是晚上，风向风速、都会影响一个位置的污染值；
依我目前的想法，实时空气质量背景和日变化都是缓慢的，而一个点出现污染是突变的，恐怕是需要进行频域分析的

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一点思路：
由于不同的走航路线之间是有重叠的部分，如果两次走航的重叠部分，分布趋势类似而值不同，则可以考虑把两次走航值拉到同一水平。
当然这属于“野路子”，
想要解决这个问题，需要补充统计知识，和建模知识，到时候再杀个回马枪，应该就迎刃而解了。