环境质量数据精细化管理与可视化分析平台设计与实现

欧 松，易 丹

环境质量数据精细化管理与可视化分析平台设计与实现

欧 松，易 丹

（深圳职业技术学院 机电工程学院，广东 深圳 518055）

文章构建了一个大型环境质量监测系统，用于环境质量数据精细化管理与可视化分析．监测和管理的数据为5个大类，系统基于用户数据源内容和需求可选项接入：大气[一般污染指标、气象、油烟、和企业排污数据等]、水[地表水、地下水、海水、工业废水、市政（居民）污水和水文数据等]、噪声[工业源、运输源、建工源等]、辐射源和固废等．系统定义为基于物联网的数据采集+大数据+人工智能的集成，具有数据采集、存储、数据分析和展示等功能，为一个覆盖全、范围广的水体、空气、土壤生态环境监测网络，为环境管理与治理以及有需求用户提供数据支撑，形成生态资产清单，推进环境污染治理与服务．系统已经实现和应用．

环境监测；物联网；大数据；环境污染

2017年7月，国务院印发的“新一代人工智能发展规划”中要求建设安全便捷的智能社会，推进社会治理智能化，提出智能环保的概念或理念[1]：智能环保．建立涵盖大气、水、土壤等环境领域的智能监控大数据平台体系，建成陆海统筹、天地一体、上下协同、信息共享的智能环境监测网络和服务平台．该规划同时还要求构建泛在安全高效的智能化基础设施体系．大力推动智能化信息基础设施建设，提升传统基础设施的智能化水平，形成适应智能经济、智能社会和国防建设需要的基础设施体系．加快推动以信息传输为核心的数字化、网络化信息基础设施，向集融合感知、传输、存储、计算、处理于一体的智能化信息基础设施转变．2018年11月25日，由国家发展改革委和中国经济体制改革研究会主办的“中国改革论坛”上，提出了关于全面深化经济改革的十条政策建议．其中第九条“以空气、水体、土壤等环境治理为出发点，推进生态文明体制建设”中建议[2]：尽快建成覆盖全、范围广的水体、空气、土壤生态环境监测网络，强化体制机制建设数据支撑，形成生态资产清单，推进环境污染治理．国内大规模的环境和大气监测系统建设近年也有很大的进展[3,4]．

我们设计和实施的环境监测系统平台是按该规划的智能化理念为目标而做的项目．设计的系统方案集物联网和大数据为一体的解决方案，也是一网络基础设施，布局实时协同人工智能的技术应用，建设面向协同人工智能的智能感知物联网核心技术和设施建设，建设一体化信息网络，推进未来互联网或物联网与通信网的融合．该系统也是大数据基础设施，依托国家数据共享交换平台、数据开放平台等公共基础设施，建设政府治理和公共服务大数据基础信息数据库，支撑国家治理大数据应用．

1 系统功能需求

1.1 主要功能描述和特点

系统设计的目标能够实时采集和监控各类环境和污染数据，并为管理部门提供监管和管理服务，以及数据的分析处理等．要求：1）各类环境污染源和气象水文数据模块搭建图文一体化的环境污染源数据系统；2）以地理信息系统（GIS）电子地图形式展示各类环境污染源[散乱污企业分布展示，各类环境污染风险源和类型]分布，自动对采集的数据进行归集、整理和检索；3）提供多条件组合查询，并具用户自定义查询条件功能．

1.2 在线和离线功能

接入各类环境监测和调查数据．在线监测数据管理和污染预警基于各类不同的数据源．例如，大气环境的数据源包括不限于如下数据源：空气监测站点、扬尘污染在线监控、工业废气在线监控、餐饮油烟在线监控、环境空气微型监测站点、移动式环境空气监测车及多功能抑尘车等数据源．

在大气环境管理领域，平台系统对接收的污染物和气象监测数据进行整理、统计和趋势分析，并能形成报表输出，同时可与大气污染模拟软件兼容结合，对环境空气污染状况、变化趋势以及气象条件影响因素进行深度分析．

1.3 日常巡查管理功能

1）多个平台集成：平台系统包括但不限于同时可实现对抑尘车、大气环境移动监测车等设备行驶轨迹跟踪查询、作业调度管理等功能．

2）日常巡查：为日常巡查人员提供办事的流程和事项的管理，包括信息核对、更新、录入；发现事项上报、处理、反馈等情况，各巡查人员还可即时上传每天的巡查情况，如遇到处理不了的情形可通过该系统逐级上报，各级再进行分流处理．

1.4 实时监管和执法管理

1.4.1 动态反映现场实际情况

污染源数据库动态管理功能可以随时随地查询工作人员所在地周边污染源的情况，例如扬尘、工业VOCs、餐饮油烟、锅炉废气等，即时采集并上传新的排放源的坐标、名称、企业图片、污染状况照片等信息．

1.4.2 监管人员现场数据采集

随时随地查询监管人员所在地周边环境污染源的情况，便于环保监管部门即时发现和处理环境污染情况，实现区域内各类污染源数据的动态更新．

(1)政府应不断增强税收和财政支持力度。以全域旅游发展为基点，落实税收优惠政策，加大财政投入、加大转移支付力度，建立各项具体的建设资金项目，如交通、环保、水利等方面。州政府每年从本级财政拿出1 500万元支持旅游产业发展，创建国家4A、5A级景区，分别可获得20万元、100万元奖励，创建四星级、五星级宾馆，分别可获得20万元、50万元奖励等，政府还可以积极引入各大国企的资金，如鄂旅投、省交投等省属国有企业“十三五”时期对恩施州旅游领域投资将超过600亿元，为企业拓宽融资渠道。

2 数据采集范围与物联网

数据采集为实时采集，同时可以对历史数据溯源．溯源涵盖区域历史污染数据溯源和区域环境风险源分布等．

2.1 监测数据分类

监测数据为5个大类．基于环境数据项目分类，系统基于用户数据源内容和需求可选项接入：1）大气[一般污染指标、气象、油烟、和企业排污数据等]；2）水[地表水、地下水、海水、工业废水、市政（居民）污水和水文数据等]；3）噪声[工业源、运输源、建工源等]；4）辐射源[电磁辐射、放射性污染等]；5）固废[餐饮、居民、工业、建筑、医院等]．

另外，基于数据的采集、历史数据区域污染源和数据历史溯源，系统可以生成区域环境风险源分布[环境风险较高企业分布和风险等级、危险物品存储分布和风险等级]．

2.2 大气数据项分类和指标

大气环境数据模块：1）空气质量监测因子[PM2.5、PM10、TSP、SO2、NO、CO、O3]；2）环境气象监测因子[风速、风向、气压、降雨量、温度、湿度]；3）油烟[油烟浓度、颗粒物浓度、VOC等]；4）企业排污[酸碱废气、含氰废气、粉尘、焊烟]；5）其它[甲醛]．

2.3 水污染数据分类和指标

水环境数据模块：1）地表水、污染源[总氮、总磷、氨氮、总铬、CODmn、硫化物、总砷、总铅]；2）地下水[pH、浊度、水温、溶解氧、电导率、水位]；3）水文[河流流量、水位、流速、降雨量和蒸发量等]；4）海水[周边海域]；5）工业废水[污水处理厂、排污管道]；6）市政（居民）污水；7）其它．

2.4 噪声数据项分类和指标

噪声模块：1）工业源[声强{分贝}；2）运输源[声强{分贝}]；3）建工源[声强{分贝}]；4）其它[声强{分贝}]．内容含不同噪声源分布和强度．

2.5 辐射源数据分类和指标

环境辐射监测模块．

2.6 固废数据分类和指标

固废模块：餐饮；居民；工业；建筑；医院；其它．

3 系统设计

设计与实施的系统总体考虑为物联网[IoT，Internet of Things]，大数据[Big data]和AI的集成，为环境监测或环境质量数据精细化管理体系．

系统应用物联网[IoT]构建了一个环境数据获取的网络系统；数据的量级达到了大数据的定义，也具有大数据[big data]的属性；在之基础上，建立数据分析和评估系统的可视化平台，对环境质量可以多视角监测[monitor]，数据获取，存储和智能分析与决策等．

环境监测网络实质作用是构建物联网并获取数据．图1为系统结构，监测点为数据采集模块，将采集的数据上传至云服务器．该系统结构为物联网的体系结构．图2为系统数据采集，存储、处理和展示的系统架构．

图1 系统结构

图2 系统数据架构

所涉及的系统功能：

1）该系统构建了一个环境数据获取、分析和评估系统的可视化平台，对环境质量可以多视角监测[monitor]；也具有大数据[big data]的属性；

2）环境监测系统是一类典型的物联网系统，在一区域范围内，设计一类大气、土壤、水域、海洋和楼宇的实时监测网络，通过通讯系统，将数据存储在云端；

3）对一区域的环境数据实时动态管理，实现智能化和精细化管理与决策．

4 系统实现与大数据分析处理

4.1 数据采集点布局

数据来源的位置展示，图3为一大气采集点布局，图4为土壤监测数据采集点布局．平台内置的地图应用可实时展示数据来源的地理信息．数据源信息可维护：

1）平台可以实时添加现场信息设备；

2）平台的监测设备信息管理及展示功能，可以通过最后易用易懂的方式来管理数据来源．

图4展示了利用地图海量点技术，可以将上万个地理信息展示在大屏幕上．

系统所获取的数据量具有大数据居的特征[5][数据量大（high-volume），变化快（high- velocity），变量维数大（high-variety）]，系统数据处理与计算流程应用大数据的计算视图（图5）．

4.2 数据展示与发布

4.2.1 数据展示

系统可同时展示多个数据检测项目展示及时间段变化趋势．图6显示数据点的大气污染数据和噪声数据．同时显示超标信息，平台可设置国家标准的检测阈值，实时数据与阈值进行比较并标注显示．可将实时设备传递的异常数据检测并提示为无效信息．

4.2.2 Web发布

系统也采用移动端的方式发布数据和应用，以方便不同的应用需求（如图7所示）．

4.3 环境大数据应用

采集的数据应用云方式作数据存储，以方便多种途径的实时数据和历史数据的有效利用．数据分析采用建模和推断的方式，并辅以人工智能．环境所有监管和决策都需要数据分析．重要的是要知道数据和环境问题的关联，并探索数据分析如何辅助解决这些问题，例如污染的成因分析．

系统也具有高级分析与决策能力，数据的分析工作是为提高决策能力．监管通过可衡量的指标的分析与决策，可以大幅度提过信息获取和准确决策的能力．

图3 大气数据采集深圳南山区布局[局部]

图4 土壤数据采集点深圳地区分布

图5 大数据的计算视图

图7 Web移动端数据展示

5 结 语

本文给出的系统设计和实施，对建设生态环境监测提供了一个有益的方案，并且得到了有效的应用．由于系统所获取的数据量具有大数据居的特征，对其应用大数据技术方法、采用挖掘和人工智能等作进行进一步的相关分析，如污染的成因分析，对污染治理有着十分重要的意义．

[1] 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知，国发〔2017〕35号[EB/OL]．[2017-07-08]．http:// www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm．

[2] 彭森．关于全面深化经济改革的十条政策建议[EB/OL]．[2018-11-25]．http://www.aisixiang.com/data/113657.html．

[3] 汤莉莉，刀谞，秦玮，等．大气超级站网建设及在江苏区域的集成应用实践[J]．中国环境监测，2017，33（5）：15-20．

[4] 王 莲，林鹏飞，王李伟，等．基于 SCADA 的物联网大气环境监测系统设计[J]．吉林大学学报（信息科学版），2018，36（2）：178-183．

[5] Victor Mayer-Schongerger．大数据时代[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

欧松，男，湖南人，博士，高级工程师．主要研究方向自动控制．

TP311.52；X831

A

1672-0318（2020）01-0016-07

10.13899/j.cnki.szptxb.2020.01.003