漂移检测（云端批量分析）
Drift Detection — Cloud Batch Analysis
识别读数的缓慢单向变化，区分真实趋势与传感器老化/污染漂移。
01
定义
识别读数的缓慢单向变化，区分真实趋势与传感器老化/污染漂移。
02
公式与计算
对去季节项后的残差做线性回归斜率检验：
|x| = a + b·t，检验 b 的显著性（t 检验）与幅度
03
适用时机
长期布放的电化学气体、pH、浊度、DO 等易漂移传感器。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
回归窗口长度、显著性水平、允许的漂移速率（%/月）；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界漂移只能通过定期标定/比对识别，纯数据方法只能给出"可疑"提示。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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