Аңдатпа. Соңғы жылдары атмосфералық ауаның ластану проблемасы, әсіресе өнеркәсіптік аймақтар үшін өткір бола бастады. Экологиялық мониторинг деректері көлемінің тұрақты өсуі оларды жинақтауды ғана емес, сонымен қатар тиімді зияткерлік өңдеуді де талап етеді. Негізгі міндеттердің бірі-ластаушы заттардың нақты шығарындыларын да, өлшеу жүйелерінің қателіктерін де көрсете алатын қалыптан тыс мәндерді уақтылы анықтау. Бұл жұмыста статистикалық әдістер мен машиналық оқыту алгоритмдерінің үйлесіміне негізделген атмосфералық ауаны бақылау жүйесіндегі ауытқуларды анықтау алгоритмі ұсынылған. Бұл тәсіл деректердегі қарапайым шығарындыларды да, күрделі, жасырын заңдылықтарды да ескеруге мүмкіндік береді. Бастапқы сүзгілеу үшін Z-score және квартильаралық кеңею (IQR) әдістері, ал тереңірек талдау үшін көп өлшемді экологиялық уақыт қатарларымен тиімді жұмыс істей алатын isolation forest алгоритмі қолданылады. Зерттеудің жаңалығы статистикалық сүзуді, бақыланбайтын ауытқуларды анықтауды және метеорологиялық жағдайларды ескере отырып, ауаның өнеркәсіптік ластануын бақылау деректерін түсіндіруді біріктіретін гибридті шешім қабылдау процедурасында жатыр. Бұлтты технологияларды қолдана отырып жүзеге асырылатын жүйенің архитектурасын құруға ерекше назар аударылады. Бұл бақылау датчиктерінен келетін деректердің үлкен массивтерін өңдеуге, сондай-ақ оларды нақты уақытқа жақын режимде талдауға мүмкіндік береді. Алгоритмді сынақтан өткізу негізгі ластаушы заттардың шоғырлану көрсеткіштері мен метеорологиялық параметрлерді қамтитын Өскемен қаласының деректерінде орындалды. Нәтижелер ұсынылған гибридті тәсіл жеке әдістерге қарағанда жоғары өнімділікті қамтамасыз ететінін көрсетті, Precision = 0,94, Recall = 0,91 және F1-score = 0,92 көрсеткіштеріне қол жеткізді. Бұл жағдайда жүйе өнеркәсіптік шығарындыларға, ауа райы жағдайларына немесе техникалық ақауларға байланысты күрт ауытқуларды автоматты түрде тіркей алады. Жұмыстың практикалық маңыздылығы ұсынылған алгоритмді экологиялық ақпараттық жүйелерге және «ақылды қала» сыныбының шешімдеріне енгізу мүмкіндігі болып табылады. Оны қолдану мониторингтің сапасын, жедел әрекет етуді және қоршаған ортаны қорғау саласындағы басқару шешімдерінің негізділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Түйін сөздер: атмосфералық ауаны мониторингтеу, деректердегі аномалиялар, машиналық оқыту, Isolation Forest, экологиялық мониторинг, бұлттық технологиялар.