1.空气质量数据的异常值监测方法，其特征在于，包括：获取空气质量数据，并将空气质量数据进行特征化分值；

将特征化分值后的空气质量数据带入监测模型，并获取溢出数据，并将溢出数据标记为异常数据；

将空气质量数据对应的全部异常数据进行汇编，得到异常值监测数据表；

根据异常值监测数据表以形成对应的若干个的数据分析图，其中，任意的数据分析图均与预设空气质量数据相对应；

监测模型包括：

第一监测模型、第二监测模型和收集池，其中，第一监测模型套设于第二监测模型的外侧，收集池套设于第一监测模型的外侧；

第一监测模型用于存储溢出第二监测模型的官方溢出数据，收集池用于存储溢出第一监测模型的超标溢出数据和溢出第二监测模型的官方溢出数据；

其中，超标溢出数据和官方溢出数据共同组成溢出数据；

第二监测模型包括：

预设监测数据项、预设要求值、预设月份值；

其中，预设监测数据项之间依次连接，且预设监测数据项之间首尾相连；

构建数据阻隔线，其中，获取预设要求值内数值最大的值，并标记为标准值；

获取最大的值对应的预设监测数据项，并构建数据阻隔线，其中，数据阻隔线的长度与标准值相同；

将数据阻隔线的一端与预设监测数据项重合，数据阻隔线的另一端向同向垂直延伸，并将预设监测数据项对应的预设要求值平均分配到数据阻隔线上；

其中，每个预设月份值均对应一个第二监测模型；

第一监测模型包括：

预设监测数据项、月份历史最大值、预设月份值；

其中，预设监测数据项之间依次连接，且预设监测数据项之间首尾相连；

构建数据阻隔线，其中，获取月份历史最大值内数值最大的值，并标记为基准值；

获取最大的值对应的预设监测数据项，并构建数据阻隔线，其中，数据阻隔线的长度与基准值相同；

将数据阻隔线的一端与预设监测数据项重合，数据阻隔线的另一端向同向垂直延伸，并将预设监测数据项对应的月份历史最大值平均分配到数据阻隔线上；

其中，每个预设月份值均对应一个第一监测模型；

将空气质量数据进行特征化分值包括：

获取第一监测模型和第二监测模型内预设监测数据项，并将空气质量数据内预设监测数据项进行剔除，标记为预选数据；

将预选数据对应的数值标记为采集值；

将空气质量数据对应的月份标记为采集月份；

将特征化分值后的空气质量数据带入监测模型，并获取溢出数据包括：获取采集月份对应的预设月份值；

读取预设月份值对应的第一监测模型和第二监测模型，并将采集值代入第一监测模型和第二监测模型，当采集值大于预设要求值或月份历史最大值则将采集值标记为溢出数据。

2.根据权利要求1所述的空气质量数据的异常值监测方法，其特征在于，收集池包括：数值感应区、数据分类区、数据关联区、数据发送区及数据注入区；

其中，数据分类区将溢出数据拆分为预设监测数据项、溢出值、预设月份值；

数据关联区将溢出数据内预设监测数据项、溢出值、预设月份值之间相互关联；

数值感应区将溢出值转化为相互关联的预设监测数据项的通用数据；

数据发送区将通用数据发送至人工处理平台；

数据注入区接收人工处理平台反馈的注入指令，其中，注入指令包括通用数据对应的溢出值和相互关联的预设监测数据项和预设月份值。

3.根据权利要求2所述的空气质量数据的异常值监测方法，其特征在于，溢出值包括：超标溢出数据和官方溢出数据，其中，当溢出值为超标溢出数据时，注入指令内通用数据对应的溢出值用于替换相互关联的预设月份值和预设监测数据项对应的月份历史最大值；

当溢出值为官方溢出数据时，注入指令内通用数据对应的溢出值不用于替换相互关联的预设月份值和预设监测数据项对应的预设要求值。

4.空气质量数据的异常值监测系统，其特征在于，包括：特征化分模块，特征化分模块获取空气质量数据，并将空气质量数据进行特征化分值；

溢出数据模块，溢出数据模块将特征化分值后的空气质量数据带入监测模型，并获取溢出数据；

异常标记模块，异常标记模块将溢出数据标记为异常数据，将空气质量数据对应的全部异常数据进行汇编，得到异常值监测数据表；

图像匹配模块，图像匹配模块根据异常值监测数据表以形成对应的若干个的数据分析图，其中，任意的数据分析图均与预设空气质量数据相对应。

5.空气质量数据的异常值监测报警终端设备，其特征在于，包括：存储器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至3中任一种方法的计算机程序；

处理器，处理器用于处理如权利要求1至3中任一种方法的逻辑程序；

执行器，执行器用于获取处理器的处理结果，并生成执行指令。