隨著社會經濟的發展，環境監測行業已經進入大數據時代。要想在環境監測管理的過程中應用大數據，首先就要對環境監測的數據特點進行分析與研究。由于區域的環境監測系統具有一定的穩定性、連續性以及分布性，其具體的空氣環境質量會受到地形、氣候條件以及污染源熱分布等影響，因此在審核環境監測數據的過程中，要利用當地的環境數據來建立科學的智能分析系統，充分挖掘數據間的規律，并進行智能審核，最終得到準確度較高的審核結果。在智能審核的過程中，人們應該做到以下幾點。

1.自動剔除可預知異常數據

由于環境監測設備在日常的重啟、校準、停電以及維護的各個環節中會經常出現數據異常的情況，預設相關條件能夠輔助系統進行自動剔除。

2.若出現數據異常的現象就要及時反應

通過對獲取到的環境監測數據進行分析，人們可以準確地預設出異常數據出現的根本原因。在數據異常的情況下，環境監測系統就可以把預設原因、圖形以及提醒方式立刻傳送給相關環境監測人員，這不僅可以讓環境監測人員簡單明了地掌握數據異常的原因，也有助于及時解決故障。如果出現連續3個以上相同的PM2.5監測數據，就代表要對紙袋進行檢查，若PM2.5與PM10出現倒掛情況就要立刻維修加熱系統。

3.合理挖掘與應用氣象因素

天氣系統能夠在一定程度上影響到環境監測數據的正確性，因此有必要將氣象因素引入審核智能化系統的建設過程中。例如，在靜穩天氣下，系統控制的臨近監測站點，PM2.5數據十分相近；在風速比較小的情況下，城市下風向監測點的污染情況會加重；在風速比較大的情況下，同一監測站點的PM10可能會上升，PM2.5可能會下降。因此，氣象條件的記錄有利于提高異常監測數據的判斷準確率，并促進人們及時做出正確處理。

3.合理利用相關性對異常數據進行判別

根據整個區域內不同監測站點的同一監測因子之間、同一監測站點不同監測時間以及監測因子之間的相關性進行分析，環境監測人員可以根據當地的地形特征以及污染源來整合環境監測數據的相關性。在審核期間出現關聯特性變化與離群數據時，就要再次分析與判斷異常數據。