環境質量數據精細化管理與可視化分析平臺設計與實現

歐 松，易 丹

環境質量數據精細化管理與可視化分析平臺設計與實現

歐 松，易 丹

（深圳職業技術學院 機電工程學院，廣東 深圳 518055）

文章構建了一個大型環境質量監測系統，用于環境質量數據精細化管理與可視化分析．監測和管理的數據為5個大類，系統基于用戶數據源內容和需求可選項接入：大氣[一般污染指標、氣象、油煙、和企業排污數據等]、水[地表水、地下水、海水、工業廢水、市政（居民）污水和水文數據等]、噪聲[工業源、運輸源、建工源等]、輻射源和固廢等．系統定義為基于物聯網的數據采集+大數據+人工智能的集成，具有數據采集、存儲、數據分析和展示等功能，為一個覆蓋全、范圍廣的水體、空氣、土壤生態環境監測網絡，為環境管理與治理以及有需求用戶提供數據支撐，形成生態資產清單，推進環境污染治理與服務．系統已經實現和應用．

環境監測；物聯網；大數據；環境污染

2017年7月，國務院印發的“新一代人工智能發展規劃”中要求建設安全便捷的智能社會，推進社會治理智能化，提出智能環保的概念或理念[1]：智能環保．建立涵蓋大氣、水、土壤等環境領域的智能監控大數據平臺體系，建成陸海統籌、天地一體、上下協同、信息共享的智能環境監測網絡和服務平臺．該規劃同時還要求構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系．大力推動智能化信息基礎設施建設，提升傳統基礎設施的智能化水平，形成適應智能經濟、智能社會和國防建設需要的基礎設施體系．加快推動以信息傳輸為核心的數字化、網絡化信息基礎設施，向集融合感知、傳輸、存儲、計算、處理于一體的智能化信息基礎設施轉變．2018年11月25日，由國家發展改革委和中國經濟體制改革研究會主辦的“中國改革論壇”上，提出了關于全面深化經濟改革的十條政策建議．其中第九條“以空氣、水體、土壤等環境治理為出發點，推進生態文明體制建設”中建議[2]：盡快建成覆蓋全、范圍廣的水體、空氣、土壤生態環境監測網絡，強化體制機制建設數據支撐，形成生態資產清單，推進環境污染治理．國內大規模的環境和大氣監測系統建設近年也有很大的進展[3,4]．

我們設計和實施的環境監測系統平臺是按該規劃的智能化理念為目標而做的項目．設計的系統方案集物聯網和大數據為一體的解決方案，也是一網絡基礎設施，布局實時協同人工智能的技術應用，建設面向協同人工智能的智能感知物聯網核心技術和設施建設，建設一體化信息網絡，推進未來互聯網或物聯網與通信網的融合．該系統也是大數據基礎設施，依托國家數據共享交換平臺、數據開放平臺等公共基礎設施，建設政府治理和公共服務大數據基礎信息數據庫，支撐國家治理大數據應用．

1 系統功能需求

1.1 主要功能描述和特點

系統設計的目標能夠實時采集和監控各類環境和污染數據，并為管理部門提供監管和管理服務，以及數據的分析處理等．要求：1）各類環境污染源和氣象水文數據模塊搭建圖文一體化的環境污染源數據系統；2）以地理信息系統（GIS）電子地圖形式展示各類環境污染源[散亂污企業分布展示，各類環境污染風險源和類型]分布，自動對采集的數據進行歸集、整理和檢索；3）提供多條件組合查詢，并具用戶自定義查詢條件功能．

1.2 在線和離線功能

接入各類環境監測和調查數據．在線監測數據管理和污染預警基于各類不同的數據源．例如，大氣環境的數據源包括不限于如下數據源：空氣監測站點、揚塵污染在線監控、工業廢氣在線監控、餐飲油煙在線監控、環境空氣微型監測站點、移動式環境空氣監測車及多功能抑塵車等數據源．

在大氣環境管理領域，平臺系統對接收的污染物和氣象監測數據進行整理、統計和趨勢分析，并能形成報表輸出，同時可與大氣污染模擬軟件兼容結合，對環境空氣污染狀況、變化趨勢以及氣象條件影響因素進行深度分析．

1.3 日常巡查管理功能

1）多個平臺集成：平臺系統包括但不限于同時可實現對抑塵車、大氣環境移動監測車等設備行駛軌跡跟蹤查詢、作業調度管理等功能．

2）日常巡查：為日常巡查人員提供辦事的流程和事項的管理，包括信息核對、更新、錄入；發現事項上報、處理、反饋等情況，各巡查人員還可即時上傳每天的巡查情況，如遇到處理不了的情形可通過該系統逐級上報，各級再進行分流處理．

1.4 實時監管和執法管理

1.4.1 動態反映現場實際情況

污染源數據庫動態管理功能可以隨時隨地查詢工作人員所在地周邊污染源的情況，例如揚塵、工業VOCs、餐飲油煙、鍋爐廢氣等，即時采集并上傳新的排放源的坐標、名稱、企業圖片、污染狀況照片等信息．

1.4.2 監管人員現場數據采集

隨時隨地查詢監管人員所在地周邊環境污染源的情況，便于環保監管部門即時發現和處理環境污染情況，實現區域內各類污染源數據的動態更新．

(1)政府應不斷增強稅收和財政支持力度。以全域旅游發展為基點，落實稅收優惠政策，加大財政投入、加大轉移支付力度，建立各項具體的建設資金項目，如交通、環保、水利等方面。州政府每年從本級財政拿出1 500萬元支持旅游產業發展，創建國家4A、5A級景區，分別可獲得20萬元、100萬元獎勵，創建四星級、五星級賓館，分別可獲得20萬元、50萬元獎勵等，政府還可以積極引入各大國企的資金，如鄂旅投、省交投等省屬國有企業“十三五”時期對恩施州旅游領域投資將超過600億元，為企業拓寬融資渠道。

2 數據采集范圍與物聯網

數據采集為實時采集，同時可以對歷史數據溯源．溯源涵蓋區域歷史污染數據溯源和區域環境風險源分布等．

2.1 監測數據分類

監測數據為5個大類．基于環境數據項目分類，系統基于用戶數據源內容和需求可選項接入：1）大氣[一般污染指標、氣象、油煙、和企業排污數據等]；2）水[地表水、地下水、海水、工業廢水、市政（居民）污水和水文數據等]；3）噪聲[工業源、運輸源、建工源等]；4）輻射源[電磁輻射、放射性污染等]；5）固廢[餐飲、居民、工業、建筑、醫院等]．

另外，基于數據的采集、歷史數據區域污染源和數據歷史溯源，系統可以生成區域環境風險源分布[環境風險較高企業分布和風險等級、危險物品存儲分布和風險等級]．

2.2 大氣數據項分類和指標

大氣環境數據模塊：1）空氣質量監測因子[PM2.5、PM10、TSP、SO2、NO、CO、O3]；2）環境氣象監測因子[風速、風向、氣壓、降雨量、溫度、濕度]；3）油煙[油煙濃度、顆粒物濃度、VOC等]；4）企業排污[酸堿廢氣、含氰廢氣、粉塵、焊煙]；5）其它[甲醛]．

2.3 水污染數據分類和指標

水環境數據模塊：1）地表水、污染源[總氮、總磷、氨氮、總鉻、CODmn、硫化物、總砷、總鉛]；2）地下水[pH、濁度、水溫、溶解氧、電導率、水位]；3）水文[河流流量、水位、流速、降雨量和蒸發量等]；4）海水[周邊海域]；5）工業廢水[污水處理廠、排污管道]；6）市政（居民）污水；7）其它．

2.4 噪聲數據項分類和指標

噪聲模塊：1）工業源[聲強{分貝}；2）運輸源[聲強{分貝}]；3）建工源[聲強{分貝}]；4）其它[聲強{分貝}]．內容含不同噪聲源分布和強度．

2.5 輻射源數據分類和指標

環境輻射監測模塊．

2.6 固廢數據分類和指標

固廢模塊：餐飲；居民；工業；建筑；醫院；其它．

3 系統設計

設計與實施的系統總體考慮為物聯網[IoT，Internet of Things]，大數據[Big data]和AI的集成，為環境監測或環境質量數據精細化管理體系．

系統應用物聯網[IoT]構建了一個環境數據獲取的網絡系統；數據的量級達到了大數據的定義，也具有大數據[big data]的屬性；在之基礎上，建立數據分析和評估系統的可視化平臺，對環境質量可以多視角監測[monitor]，數據獲取，存儲和智能分析與決策等．

環境監測網絡實質作用是構建物聯網并獲取數據．圖1為系統結構，監測點為數據采集模塊，將采集的數據上傳至云服務器．該系統結構為物聯網的體系結構．圖2為系統數據采集，存儲、處理和展示的系統架構．

圖1 系統結構

圖2 系統數據架構

所涉及的系統功能：

1）該系統構建了一個環境數據獲取、分析和評估系統的可視化平臺，對環境質量可以多視角監測[monitor]；也具有大數據[big data]的屬性；

2）環境監測系統是一類典型的物聯網系統，在一區域范圍內，設計一類大氣、土壤、水域、海洋和樓宇的實時監測網絡，通過通訊系統，將數據存儲在云端；

3）對一區域的環境數據實時動態管理，實現智能化和精細化管理與決策．

4 系統實現與大數據分析處理

4.1 數據采集點布局

數據來源的位置展示，圖3為一大氣采集點布局，圖4為土壤監測數據采集點布局．平臺內置的地圖應用可實時展示數據來源的地理信息．數據源信息可維護：

1）平臺可以實時添加現場信息設備；

2）平臺的監測設備信息管理及展示功能，可以通過最后易用易懂的方式來管理數據來源．

圖4展示了利用地圖海量點技術，可以將上萬個地理信息展示在大屏幕上．

系統所獲取的數據量具有大數據居的特征[5][數據量大（high-volume），變化快（high- velocity），變量維數大（high-variety）]，系統數據處理與計算流程應用大數據的計算視圖（圖5）．

4.2 數據展示與發布

4.2.1 數據展示

系統可同時展示多個數據檢測項目展示及時間段變化趨勢．圖6顯示數據點的大氣污染數據和噪聲數據．同時顯示超標信息，平臺可設置國家標準的檢測閾值，實時數據與閾值進行比較并標注顯示．可將實時設備傳遞的異常數據檢測并提示為無效信息．

4.2.2 Web發布

系統也采用移動端的方式發布數據和應用，以方便不同的應用需求（如圖7所示）．

4.3 環境大數據應用

采集的數據應用云方式作數據存儲，以方便多種途徑的實時數據和歷史數據的有效利用．數據分析采用建模和推斷的方式，并輔以人工智能．環境所有監管和決策都需要數據分析．重要的是要知道數據和環境問題的關聯，并探索數據分析如何輔助解決這些問題，例如污染的成因分析．

系統也具有高級分析與決策能力，數據的分析工作是為提高決策能力．監管通過可衡量的指標的分析與決策，可以大幅度提過信息獲取和準確決策的能力．

圖3 大氣數據采集深圳南山區布局[局部]

圖4 土壤數據采集點深圳地區分布

圖5 大數據的計算視圖

圖7 Web移動端數據展示

5 結 語

本文給出的系統設計和實施，對建設生態環境監測提供了一個有益的方案，并且得到了有效的應用．由于系統所獲取的數據量具有大數據居的特征，對其應用大數據技術方法、采用挖掘和人工智能等作進行進一步的相關分析，如污染的成因分析，對污染治理有著十分重要的意義．

[1] 國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知，國發〔2017〕35號[EB/OL]．[2017-07-08]．http:// www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm．

[2] 彭森．關于全面深化經濟改革的十條政策建議[EB/OL]．[2018-11-25]．http://www.aisixiang.com/data/113657.html．

[3] 湯莉莉，刀谞，秦瑋，等．大氣超級站網建設及在江蘇區域的集成應用實踐[J]．中國環境監測，2017，33（5）：15-20．

[4] 王 蓮，林鵬飛，王李偉，等．基于 SCADA 的物聯網大氣環境監測系統設計[J]．吉林大學學報（信息科學版），2018，36（2）：178-183．

[5] Victor Mayer-Schongerger．大數據時代[M]．杭州：浙江人民出版社，2013．

Fine Management and Visual Analysis Platform Design and Implementation of Environmental Quality Data

OU Song, Yi Dan

（）

This article describes a large environmental quality monitoring system with5large categories of monitoring data. Based on user data source content and requirements, the system has several access options, such asatmosphere(general pollution indicators, weather, fumes, and corporate sewage data, etc.), water( surface water, groundwater, seawater, industrial wastewater, municipal (residential) sewage and hydrological data, etc.),noise(industrial sources, transportation sources, construction sources, etc.),radiation sources, solid waste, and so on. The system is defined as the integration of data acquisition based on the Internet of Things, big data and artificial intelligence, with functions such as data acquisition, storage, data analysis and presentation. The system provides a comprehensive and wide-ranging monitoring network of water, air and soil ecological environment. It has been implemented and applied to provide data support for environmental management and needy users, form a list of ecological assets, and to promote environmental pollution control.

environmental monitoring; Internet of Things; big data; environmental pollution

2019-06-25

歐松，男，湖南人，博士，高級工程師．主要研究方向自動控制．

TP311.52；X831

A

1672-0318（2020）01-0016-07

10.13899/j.cnki.szptxb.2020.01.003