城市生態(tài)環(huán)境中污染源自動監(jiān)測技術(shù)研究與性能評估

摘要：深入探討現(xiàn)有城市生態(tài)環(huán)境中污染源監(jiān)測系統(tǒng)的不足，提出基于物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的新型方案，采用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對大氣、水體、土壤等污染源的實時精準(zhǔn)監(jiān)測，有望將監(jiān)測精度提高15%，響應(yīng)時間縮短30%。同時，提出優(yōu)化監(jiān)測點位布局、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量控制等策略，為城市生態(tài)環(huán)境監(jiān)管提供技術(shù)支撐和決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：污染源監(jiān)測；自動監(jiān)測技術(shù)；多源數(shù)據(jù)融合；機器學(xué)習(xí)；監(jiān)測策略

城市生態(tài)環(huán)境中的污染源監(jiān)測是環(huán)境管理的重要基礎(chǔ)。傳統(tǒng)監(jiān)測方法存在人工成本高、監(jiān)測頻率低、數(shù)據(jù)延遲等問題，難以滿足現(xiàn)代城市環(huán)境治理的需求。本研究旨在探索先進的自動監(jiān)測技術(shù)，提高監(jiān)測效率和精度，為城市生態(tài)環(huán)境管理提供及時、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

1 污染源自動監(jiān)測技術(shù)分析

1.1 傳感器技術(shù)

開發(fā)新型復(fù)合納米材料傳感器，集成碳納米管和金屬氧化物，提高多種污染物檢測靈敏度，目標(biāo)為將PM2.5 檢測限降至0.1 μg/m3，較傳統(tǒng)傳感器提升50%。提出自適應(yīng)校準(zhǔn)算法，動態(tài)調(diào)整傳感器響應(yīng)曲線，將穩(wěn)定性提高35%，將6 個月內(nèi)漂移控制在3% 以內(nèi)。設(shè)計微型化多參數(shù)水質(zhì)傳感器，集成溶解氧、pH、電導(dǎo)率等測量單元，尺寸目標(biāo)為傳統(tǒng)傳感器的1/3，功耗降低40%。采用微流控技術(shù)實現(xiàn)樣品自動前處理，減少生物污染，延長使用壽命，將維護周期從每周1 次延長至每月1 次。

1.2 數(shù)據(jù)傳輸與存儲技術(shù)

探討利用5G 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)實時傳輸，同時提出邊緣計算節(jié)點設(shè)計，將預(yù)處理和簡單分析任務(wù)下放到現(xiàn)場，減少60% 的數(shù)據(jù)傳輸量，將延遲從300 ms 降至50 ms。提出基于區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)加密傳輸協(xié)議，防止篡改和泄露。設(shè)計分布式時序數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，采用列式存儲和壓縮算法，將存儲效率提高至傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的3 倍。提出數(shù)據(jù)多副本存儲和自動故障恢復(fù)機制[1]，系統(tǒng)設(shè)計目標(biāo)為同時處理1000 個監(jiān)測點實時數(shù)據(jù)寫入，查詢響應(yīng)時間控制在100 ms 內(nèi)。

1.3 數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)

提出基于深度學(xué)習(xí)的多源數(shù)據(jù)融合算法，結(jié)合CNN 與LSTM，同時處理圖像、時序和空間數(shù)據(jù)，將污染源識別準(zhǔn)確率提高至90%以上。提出基于自編碼器的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于實時異常檢測，并識別99% 以上人為干擾和設(shè)備故障，將誤報率控制在1% 以下。設(shè)計分布式計算框架，將復(fù)雜分析任務(wù)分解到多個計算節(jié)點，性能目標(biāo)為在處理100 個監(jiān)測站點實時數(shù)據(jù)時，將分析延遲從10 min 縮短至1 min 內(nèi)，滿足實時決策需求。

2 自動監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

自動監(jiān)測系統(tǒng)采用感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層3 層架構(gòu)設(shè)計。其中，感知層由分布式傳感器節(jié)點組成，負責(zé)數(shù)據(jù)采集和初步處理；網(wǎng)絡(luò)層采用混合拓撲結(jié)構(gòu)，結(jié)合星型與網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，提高數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性；應(yīng)用層包括數(shù)據(jù)處理中心、決策支持系統(tǒng)和用戶接口。采用模塊化設(shè)計，各功能模塊間通過標(biāo)準(zhǔn)化接口通信，以提高系統(tǒng)的可擴展性和維護性。另外，為應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求，采用微服務(wù)架構(gòu)，將復(fù)雜功能拆分為獨立服務(wù)，通過容器技術(shù)實現(xiàn)靈活部署和動態(tài)擴容。除此之外，整合邊緣計算節(jié)點，在數(shù)據(jù)源頭進行預(yù)處理和簡單分析，以減輕中心服務(wù)器負擔(dān)，提高實時性。

2.2 硬件選型與集成

硬件選型以低功耗、高可靠性和強環(huán)境適應(yīng)性為原則。選用SHT31 溫濕度傳感器（精度±2%RH）、Alphasense 的OPC-N3 顆粒物傳感器（檢測范圍0.35～40 μm）、Nova PM傳感器（精度±10 μg/m3）。數(shù)據(jù)采集和傳輸采用基于ARM Cortex-M4 內(nèi)核的STM32L476微控制器，支持低功耗模式，待機電流低至120 nA。通信模塊選用SIM7000E 4G/NB-IoT模塊， 支持多種通信協(xié)議。采用TI 的TPD4E05U06ESD 保護器件和ADI 的ADP196 隔離開關(guān)[2]，以提高系統(tǒng)抗干擾能力。電源管理采用TPS62840 DC-DC 轉(zhuǎn)換器，效率高達95%。同時，所有硬件模塊通過定制PCB 集成，采用模塊化設(shè)計，便于維護和升級。

2.3 軟件平臺開發(fā)

軟件平臺基于微服務(wù)架構(gòu)，采用Docker容器化技術(shù)實現(xiàn)服務(wù)隔離和快速部署。后端使用Spring Boot 框架，提供RESTful API 接口。數(shù)據(jù)存儲采用時序數(shù)據(jù)庫InfluxDB，針對時間序列數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，支持高并發(fā)寫入和快速查詢。消息隊列使用Kafka，以提高系統(tǒng)吞吐量和可靠性。前端采用Vue.js 框架，結(jié)合ECharts 實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。系統(tǒng)核心算法， 一是基于LSTM 的時序預(yù)測模型，用于污染趨勢分析；二是基于隨機森林的異常檢測算法，準(zhǔn)確率達95%；三是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別模塊，用于視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)分析。另外，平臺還集成了GIS組件，實現(xiàn)污染源空間分布展示和分析。

2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制模塊

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制模塊采用多層次策略，以確保監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。在傳感器級別，實施硬件自檢和定期校準(zhǔn)機制，設(shè)置閾值報警。在數(shù)據(jù)傳輸層面，采用CRC 校驗和TCP 重傳機制，保證數(shù)據(jù)完整性。數(shù)據(jù)處理中心，一是基于移動中位數(shù)的異常值檢測，可識別95%的離群點；二是采用卡爾曼濾波算法，用于數(shù)據(jù)平滑和噪聲去除；三是基于時間序列分解的趨勢分析，識別數(shù)據(jù)突變和長期變化。

3 監(jiān)測策略優(yōu)化

3.1 優(yōu)化監(jiān)測點位布局

監(jiān)測點位布局的優(yōu)化包括7 個關(guān)鍵步驟。①采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，綜合考慮污染源分布、人口密度、地形特征和氣象條件等因素；②利用GIS 構(gòu)建城市三維模型，結(jié)合歷史污染數(shù)據(jù)，生成污染擴散熱力圖；③應(yīng)用改進的最大覆蓋模型（MCM）確定初始監(jiān)測點位；④ MCM 的目標(biāo)函數(shù)為最大化監(jiān)測覆蓋率，約束條件包括預(yù)算限制和最小點位間距；⑤引入遺傳算法（GA），通過交叉和變異操作生成新的點位方案，迭代優(yōu)化直至收斂；⑥為提高算法效率，采用并行計算技術(shù)，將計算任務(wù)分配到多個處理器核心；⑦利用Monte Carlo 模擬評估不同監(jiān)測點位方案的有效性，選擇最優(yōu)解。結(jié)果顯示，與均勻分布相比，優(yōu)化后的監(jiān)測點位布局可提高約25% 的監(jiān)測覆蓋率，同時減少15% 的所需監(jiān)測點位數(shù)量[3]。

3.2 優(yōu)化監(jiān)測頻率與采樣策略

監(jiān)測頻率與采樣策略的優(yōu)化包括6 個關(guān)鍵步驟。①采用自適應(yīng)采樣方法，根據(jù)污染物濃度變化動態(tài)調(diào)整采樣頻率；②利用ARIMA 模型預(yù)測短期污染趨勢，當(dāng)預(yù)測值超過預(yù)設(shè)閾值時，系統(tǒng)自動提高采樣頻率，反之則降低采樣頻率；③引入Random Forest 算法，考慮多因素對污染水平的影響，進一步優(yōu)化采樣決策；④設(shè)計觸發(fā)式采樣機制，當(dāng)某些指標(biāo)快速上升率超過閾值時，立即啟動高頻采樣；⑤在數(shù)據(jù)傳輸方面采用差分編碼技術(shù)，僅傳輸數(shù)據(jù)變化量，顯著減少數(shù)據(jù)流量；⑥利用壓縮感知理論，在保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的前提下，進一步降低采樣率。策略實施后，預(yù)計可減少50% 的數(shù)據(jù)存儲需求，以及保持95% 以上的數(shù)據(jù)精度。另外，系統(tǒng)還包含基于孤立森林的智能異常檢測模塊，能夠識別設(shè)備故障或異常環(huán)境條件，確保數(shù)據(jù)的可靠性，采用該模塊后，可將異常檢測準(zhǔn)確率提高至97%，假陽性率降低至3%以下。

3.3 優(yōu)化應(yīng)急監(jiān)測響應(yīng)機制

應(yīng)急監(jiān)測響應(yīng)機制設(shè)計以快速反應(yīng)和精準(zhǔn)定位為核心，其優(yōu)化包括6 個關(guān)鍵步驟。①建立多級預(yù)警系統(tǒng)，基于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)測模型，將污染事件分為4 個等級，且每個等級對應(yīng)不同的響應(yīng)策略，如監(jiān)測頻率調(diào)整、人員調(diào)度、設(shè)備部署；②開發(fā)智能調(diào)度算法，采用A* 搜索方法，考慮設(shè)備可用性、交通狀況和響應(yīng)時間等因素，快速生成可行解；③設(shè)計基于三角測量原理的污染源定位算法，結(jié)合多點監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象信息，實現(xiàn)污染源的精確定位；④在通信方面采用ad-hoc 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)應(yīng)急監(jiān)測設(shè)備的快速組網(wǎng)和數(shù)據(jù)傳輸；⑤開發(fā)移動監(jiān)測平臺，包括UAV 和車載設(shè)備，能夠?qū)﹄y以到達的監(jiān)測區(qū)域進行靈活部署；⑥集成基于案例及推理的決策支持模塊，利用歷史應(yīng)急事件數(shù)據(jù)，為管理人員提供處置建議[4]。模擬測試顯示，機制優(yōu)化后能在30 min 內(nèi)完成監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的重組和部署，污染源定位精度達到100 m范圍內(nèi)，相較于傳統(tǒng)方法響應(yīng)時間縮短40%、定位精度提高35%。

4 實驗驗證與性能評估

4.1 實驗設(shè)計

實驗?zāi)康臑轵炞C自動監(jiān)測系統(tǒng)的有效性。實驗在某典型城市進行，選取包括工業(yè)園區(qū)、居民區(qū)、商業(yè)區(qū)、生態(tài)保護區(qū)等在內(nèi)的10 個不同類型區(qū)域。在每個區(qū)域部署了5 個監(jiān)測點位，共計部署50 個監(jiān)測點位。監(jiān)測項目包括PM2.5、PM10、SO2、NOx、O3 和VOCs 等常見污染物，監(jiān)測周期為6 個月，覆蓋了不同季節(jié)和天氣條件。為評估系統(tǒng)性能，設(shè)計了傳統(tǒng)固定監(jiān)測站、移動監(jiān)測車和新型自動監(jiān)測系統(tǒng)3 組對照實驗。采用正交試驗法，考慮了不同因素的影響，如傳感器類型、數(shù)據(jù)傳輸方式、分析算法等，模擬了突發(fā)污染事件，以測試系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力。實驗過程中，1h 記錄1 次數(shù)據(jù)，并與國家標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測站數(shù)據(jù)進行比對。實驗主要參數(shù)設(shè)置如表1 所示。

4.2 數(shù)據(jù)收集與分析

數(shù)據(jù)收集采用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合技術(shù)，整合了自動監(jiān)測系統(tǒng)、氣象站和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。由于原始數(shù)據(jù)預(yù)處理包括去噪、異常值檢測和缺失值插補，因而采用小波變換方法對數(shù)據(jù)進行去噪，使用修正的Z-score 算法識別異常值，針對缺失數(shù)據(jù)則應(yīng)用多重插補法。

數(shù)據(jù)分析階段先進行描述性統(tǒng)計，計算各污染物的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值，再應(yīng)用時間序列分析方法，如自回歸積分滑動平均（ARIMA）模型，分析污染物濃度的變化趨勢和周期性特征。同時，使用主成分分析（PCA）和偏最小二乘回歸（PLSR）方法[5]，探索不同污染物之間的關(guān)系。另外，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法，如隨機森林和支持向量機，建立污染預(yù)測模型。主要污染物統(tǒng)計數(shù)據(jù)與分析結(jié)果如表2 所示。

4.3 系統(tǒng)性能評估

系統(tǒng)性能評估主要從監(jiān)測精度、響應(yīng)時間、數(shù)據(jù)傳輸效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性4 個方面進行。其中，監(jiān)測精度評估采用均方根誤差（RMSE）和相關(guān)系數(shù)（R 2）來衡量自動監(jiān)測系統(tǒng)與國家標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測站的數(shù)據(jù)一致性；響應(yīng)時間測試通過模擬突發(fā)污染事件，記錄從污染發(fā)生到系統(tǒng)報警的時間間隔；數(shù)據(jù)傳輸效率評估包括傳輸成功率、平均傳輸延遲和數(shù)據(jù)丟失率；系統(tǒng)穩(wěn)定性測試持續(xù)進行6 個月，記錄系統(tǒng)故障次數(shù)、平均故障間隔時間（MTBF）和平均修復(fù)時間（MTTR）。除此之外，還評估了系統(tǒng)的功耗和維護成本。系統(tǒng)性能評估的主要指標(biāo)如表3所示，新型自動監(jiān)測系統(tǒng)在多個方面都優(yōu)于傳統(tǒng)監(jiān)測方法，特別是在響應(yīng)時間和數(shù)據(jù)傳輸效率方面表現(xiàn)突出。

5 結(jié)束語

綜上所述，通過整合先進的傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)傳輸與存儲技術(shù)，以及智能數(shù)據(jù)分析方法，提出高效、精準(zhǔn)的城市生態(tài)環(huán)境污染源自動監(jiān)測方案，同時通過優(yōu)化監(jiān)測策略進一步提升自動監(jiān)測系統(tǒng)的整體性能。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化的自動監(jiān)測方案在提高監(jiān)測精度和縮短響應(yīng)時間方面具有顯著優(yōu)勢，不僅可為城市生態(tài)環(huán)境管理提供強有力的支持，還能推動環(huán)境監(jiān)測向智能化、精細化方向發(fā)展。未來，應(yīng)繼續(xù)關(guān)注新型傳感技術(shù)的開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用，以及監(jiān)測系統(tǒng)與城市管理系統(tǒng)的深度集成，為構(gòu)建智慧城市和改善城市生態(tài)環(huán)境做出更大貢獻。

參考文獻

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作者簡介

張翠菊（1973—），女，漢族，山東鄄城人，高級工程師，大學(xué)本科，研究方向為環(huán)境監(jiān)測。

李偉（1983—），女，漢族，山東曹縣人，高級工程師，碩士，研究方向為環(huán)境監(jiān)測。

加工編輯：王玥

收稿日期：2024-08-01