传统大气微型监测站依托云端集中算力完成数据解析、污染溯源作业，存在数据传输时延高、链路带宽负荷大、异常数据响应滞后、局地污染源定位时效性不足等短板，契合分布式监测终端运维需求，搭建基于边缘计算的本地化数据处理架构，可重构大气微型监测站数据流转、研判、溯源全链路体系。边缘计算架构下沉核心算力至监测站本地边缘节点，剥离云端集中运算压力，实现监测原始数据就地清洗、特征提取、异常研判，缩减跨网络数据传输体量，规避远距离数据传输带来的信号失真、时延叠加、链路损耗问题。 边缘端分层搭建预处理、特征研判、溯源建模三级数据处理模块，前置完成传感器原始数据降噪、异常野值剔除、时序基线校正、多源数据归一化整合，替代云端粗放式数据筛选模式，提升有效监测数据基底质量。依托边缘节点轻量化空间研判算法，联动多站点网格化布设拓扑关系，解构污染物时序扩散趋势、空间迁移方向、浓度梯度演化特征，依托区域大气扩散基础规律，完成污染源头空间反向推演，实现污染源就地实时定位。
架构同步搭载数据分级调度机制，常规稳态监测数据按需异步上传云端，污染异动、溯源预警核心数据本地优先研判、即时输出预警指令，平衡云端数据归档需求与边缘端实时研判需求。相较于云端算力模式，该架构可降低全域监测网络运维带宽压力，提升网络工况下监测系统运行稳定性，压缩污染源定位响应时长，适配城市网格化大气微型监测站点集群常态化管控需求，兼顾设备运维成本与污染应急处置业务需求。
