大气环境监测体系中，移动走航监测与固定站点监测分属两类核心监测架构，二者数据维度、采集模式、时空覆盖特性存在本质差异，单一数据源无法兼顾全域覆盖精度与定点时序稳定性，开展两类数据时空融合分析，是优化区域大气环境研判体系、补齐监测短板的核心技术路径。固定站点监测具备时序连续性强、长期基线数据稳定、定点监测维度完整的优势，可实现点位尺度污染物时序演化规律持续捕捉，但空间布设密度受限，存在区域监测盲区，难以适配局地污染物异动、碎片化污染片区溯源需求。移动走航监测依托载体动态巡游特性，空间覆盖灵活、局地空间分辨率优异，可填补固定站点空间空白，但其监测时序离散、数据基线波动大，缺乏长期连续时序支撑，数据独立性与对标性不足。 时空融合分析核心围绕空间维度配准、时序维度耦合、数据偏差校正三层核心技术逻辑搭建体系。空间层面依托地理网格剖分完成两类监测点位空间坐标统一，消解监测网格尺度、空间投影体系差异带来的空间错位问题，依托空间插值与关联映射算法，完成走航离散空间数据与固定站点网格化数据匹配，统一全域空间数据基准。时序层面拆解两类数据采样周期、时间粒度、时段偏移特征，剥离设备时序误差、环境瞬时扰动带来的时序错配问题，构建时序对齐模型，同步匹配昼夜、季节环境时序变化特征，统一全域数据时间基准。
融合过程需区分数据源固有误差特征，依托双向偏差修正机制弱化固定站点空间局限性、移动走航监测时序波动性缺陷，构建分层融合研判模型，区分背景基底数据、异动污染数据完成数据分层重构。该融合方法可兼顾监测数据时序可靠性与空间完整性，优化区域大气污染时空分布研判精度，为区域环境态势研判、污染成因解析提供标准化数据支撑，适配常态化大气环境全域监测业务落地应用。
