1.一种生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：获取设定地域范围的全年逐日生态环境监测数据；

对所述生态环境监测数据进行数据源筛选和数据预处理；

基于所述数据预处理结果，从数据源中抽取多维度大数据；

对所述多维度大数据进行数据筛选；

对筛选后的多维度大数据进行数据融合降维；

对降维后的数据进行动态监控；

基于所述动态监控结果，对筛选数据进行质量评分；

将所述质量评分结果输出到数据质量趋势面板和数据质量结果面板；

所述数据融合降维步骤包括以下子步骤：拓扑特征提取；

基于所述拓扑特征进行谱图嵌入；

对所述谱图嵌入结果进行群论降维；

对所述群论降维结果进行超越函数映射；

基于所述超越函数映射结果进行代数几何优化。

2.根据权利要求1所述的生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，所述拓扑特征提取子步骤基于持续同调理论实现，具体包括：构建多尺度拓扑特征提取算法，该算法的数学表达式为：；

其中，为原始数据集，为距离函数，为尺度参数，为阶边界算子，为阶持续同调群，为阶贝蒂数，为输出的拓扑特征向量。

3.根据权利要求2所述的生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，所述谱图嵌入子步骤利用拓扑特征构建谱图嵌入算法，该算法的数学表达式为：；

其中，为拓扑特征提取步骤的输出，为相似度矩阵元素，为核参数，为拉普拉斯矩阵，为度矩阵，为对应第小非零特征值的特征向量，为输出的谱嵌入特征。

4.根据权利要求3所述的生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，所述群论降维子步骤基于置换群理论设计，该算法的数学表达式为：是的置换；

；

；

；

其中，为谱图嵌入步骤的输出，为置换群，为群的阶，为群不变量，为群轨道，为轨道的代表元，为输出的群论降维特征。

5.根据权利要求4所述的生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，所述超越函数映射子步骤利用特殊函数理论设计，该算法的数学表达式为：；

其中，为群论降维步骤的输出，和分别为第一类和第二类贝塞尔函数，为阶数，为映射函数，为映射结果，为能量积分，为输出的超越函数特征。

6.根据权利要求5所述的生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，所述代数几何优化子步骤基于代数簇理论设计，该算法的数学表达式为：；

,其中由生成

Gr；

MinGen(Gr；

其中，为超越函数映射步骤的输出，为代数簇，为多项式理想，为由生成的多项式，Gr为Gröbner基，为多项式的首项，MinGen为最小生成元算子，为输出的最终优化特征。

7.根据权利要求1所述的生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，所述方法还包括将筛选后的多维度大数据输出到多维度监控面板和数据评估面板的步骤。

8.根据权利要求1所述的生态环境监测大数据质量评价方法，其特征在于，所述数据预处理步骤包括数据清洗、数据转换和数据标准化。

9.执行权利要求1-8任一项所述方法的一种生态环境监测大数据质量评价系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取设定地域范围的全年逐日生态环境监测数据；

数据筛选模块，用于对所述生态环境监测数据进行数据源筛选、数据预处理、多维度大数据抽取和数据筛选；

数据评估模块，用于对筛选后的多维度大数据进行数据融合降维、动态监控和质量评分；

显示模块，用于将筛选后的多维度大数据输出到多维度监控面板和数据评估面板，并将质量评分结果输出到数据质量趋势面板和数据质量结果面板；

其中，所述数据评估模块包括拓扑特征提取单元、谱图嵌入单元、群论降维单元、超越函数映射单元和代数几何优化单元。