智慧海绵城市具有高度智能化和可持续性的城市规划理念，主要解决城市水资源管理、环境治理和风险防范等问题。在环境治理中智慧海绵城市可以提高城市空气质量，保证城市居民健康。其中城市空气质量是环境治理的重点，在空气质量治理中空气污染物的监测为治理提供数据依据，比如空气中的PM2 .5浓度监测，但是在实际监测过程中，传感器 监测不稳定等原因使得监测数据存在异常，所以对于所监测的原始数据需要进行数据清洗。

   为了解决现有方法在对PM2 .5监测数据进行异常检测时存在的检测结果不准确的问题，我们通过获取待监测城市不同采集时刻的温度、风向、车道的车流量以及待监测城市不同监测点在不同采集时刻的PM2.5浓度，对待监测城市中每个监测点在每个采集时刻的异常程度进行了分析，考虑了监测点与传播源之间的位置关系引起的监测点监测数据之间的差异情况，同时结合风向反映监测点之间PM2 .5浓度关系，确定了每个监测点在每个采集时刻的第一异常程度；又考虑到了城市高层建筑影响气流方向以及温度对PM2.5颗粒传播的影响，分析了PM2.5颗粒在监测点之间的传播关系，确定了每个监测点在每个采集时刻的第二异常程度，提高了数据异常情况的评价精度；结合第一异常程度和第二异常程度对获取的PM2 .5浓度数据进行了筛选，获取了异常PM2.5浓度数据，提高了PM2.5浓度数据异常检测结果的准确性。