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本发明公开了一种基于反向计算思维的空间插值方法，属于空间插值模型构建的技术领域。本发明基于空间物体自相关定律，反向思维地提出了构建采样点与未知格网点约束方程、以及格网点和格网点之间的约束方程，通过预处理共轭梯度法以及最小二乘原理对方程进行求解，得出格网点插值属性值。该方法综合考虑采样点对格网点和格网点之间的影响，并解决了传统经典插值方法中，在采样点较少时，单个采样点影响范围较大问题，极大程度上提高了空间插值精度。

本发明属于空气污染检测领域，涉及一种多源异构空气污染物的空间插值方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取目标地区的空气污染物监测站点的监测数据和地理数据；将目标地区分为多个目标分区，将目标分区的中心地理数据放入站点选择器中，选择出与目标分区相关的监测站点；采用云模型从所有监测站点中确定出与该目标分区的监测数据分布最相似的M个监测站点；并将M个监测站点的监测数据输入到M‑Transformer网络模型中，同时将该目标分区的监测数据作为训练时的标签值进行训练；直至将整个目标地区的空气污染物监测数据填补完毕。本发明采用站点打分机制和云模型去寻找与目标分区相似的站点，最终能够提高插值的准确性。