基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究*

新疆石河子市环境监测站 张兴瑶，吴冬梅

随着时间的推移，国内的社会经济得到了很好的发展，与此同时，社会发展和社会大众对于大气环境也提出了崭新且更高的要求，近年以来，在大气监测工作方面，国内不同地区都采取一定的措施，但是其改善速度和具体的大气环境情况与国际的先进水平还存在着一定的差距，这也代表着国内的大气环境监测工作还具有很大的提升空间，其中基于大数据分析的大气网格化监测质控技术就能够取得很好的效果，也能够满足精细化管理的切实需求，但是部分地区在运用这项技术的过程中还存在着一定的问题，所以，在接下来的文章中就将针对这项技术现存的问题进行系统的研究和分析，并且提出相对应的针对性的意见或者是对策，促进大气监测水平的提升。

一、大气网格化监测工作和设计原则概述

大气网格化监测工作，顾名思义，就是运用大量的传感器技术，使得传统的大气测量工作中的点位之上的限制得到打破，建立并且融合环境质量网格、重点污染监控网格等等，实现层次化的大气监测，也有利于后续开展针对性的大气环境治理[1]。

通过大气网格化的监测工作，能够将整个城市的诸多空气质量情况和变化趋势展现出来，并且是高时间分辨率和高空间分辨率的多参数实时动态性的监测，得到的大气相关的信息和数据具有高强的时效性，具有很好的价值和作用。譬如实现大气网格化监测工作之后，可以针对区域内的重点污染区域进行监控，针对固定污染源、工业园区、道路交通等等方面的污染排放情况都能够进行监测，这是传统大气监测工作所难以做到的。目前国内的大气网格化监测工作已经相对成熟，在污染事件方面具有全流程跟踪功能，并且在信息技术和设备的加持之下，可以通过手机APP、微信公众号等等方式及时发布预警[2]，真正实现早发现、早预警和早处理。无论是各个领域的发展工作还是社会大众，对于大气环境质量的要求都具有明显的提升，在这一前提之下，在后续的发展工作中需要重视大气网格化监测方式的运用，这对于提升大气环境质量具有积极作用和效果。

二、大气网格化监测技术方面的要求

大气网格化监测技术是在传统大气监测工作和技术之上发展起来的，并且对传统的大气监测工作做到的有效的补充，在大气网格化监测技术的实际应用过程中，需要满足以下几方面的技术要求：

（一）要求监测参数比较全面

大气成分并非是一成不变的，其中不同的成分和所占比例比较复杂，为了提升大气监测工作的具体成效，需要确保监测参数具有全面性的特点，与大气组成成分互相适应。按照《GB 3095—2016环境空气质量标准》[3]，大气网格化监测技术需要可以针对大气中的PM10、PM2.5、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、臭氧等等成分进行监测，在一些特殊的大气污染地区，大气网格化监测还需要针对硫化氢等等特殊的污染物进行监测，因此大气网格化监测技术需要确保监测参数相对比较全面。

（二）不同环境下的监测数据准确性

对于大气环境监测工作来说，最重要的一点就是相关监测数据的准确性，传统的大气监测工作就是因为数据准确性方面无法满足当代大气环境治理和监测方面的要求，才逐渐淡出历史舞台的。大气网格化监测技术的运用，能够实现区域内的全覆盖监测，其中居民区、商业区、道路等等区域都可以进行监测。大气网格化监测技术需要保障在不同的应用场景下，其测量结果保持良好的准确性，这对于后续的大气环境治理工作的开展也是极为重要的。

（三）保持良好的时间分辨率

大气环境处于一个时刻都在变化的环境和状态当中，如果大气监测技术具有良好的时间分辨率，就代表着可以捕捉更多、更精细的空气质量和数据。在实际的大气网格化监测技术应用过程中，其时间分辨率方面需要地域15min，与常规的大气监测技术相比，其时间分辨率方面具有大致四倍以上的提升[4]。

（四）稳定的数据传输要求

大气环境处于一个动态变化过程当中，因此在实际的大气环境监测工作中，需要保障监测得到的数据具有良好的时效性。因此，在大气网格化监测技术应用过程中，应该采取实时连续监测的工作方式，以此来保障监测数据传输的稳定性，并且得到的数据需要实时汇集传输到数据中心进行处理，其中实时数据传输的最大延迟时间方面不能超过30s，否则监测得到的大气环境数据和信息的时效性就会大大降低。

三、基于大数据分析的大气网格化监测质控技术实施策略

本文主要介绍一种“大数据融合联动修正”技术，这是一种传感器技术、国标法技术和大数据联合的监测质控技术[5]，能够解决实际的大气网格化监测技术运用过程中产生的多方面问题，包含零点漂移、温度漂移等等，可以提升大气网格化监测技术的数据准确性和长期运行稳定性，从而提升大气监测工作的有效性，对于国内环保事业和可持续发展战略的实施都具有积极作用：

（一）标物校准和驯化校准

首先，针对基于大数据分析的大气网格化监测质控技术的具体实施，需要在实验室对气体传感器进行标准物质校准，简单来说，就是将多种标准气体进行混合处理，后续在不同的混合比例、不同浓度、不同的环境条件之下，针对气体传感器进行标定，然后再使用基因算法，针对气体传感器交叉干扰进环境条件进行修正，其主要目的在于，使得大气网格化监测的气体传感器再量程范围内的线性特征得到有效的保障[6]；其次，大气网格化监测中的气体传感器还需要在室外利用空气自动站，针对气体传感器进行驯化校准，同样，后续也需要通过基因算法，自动适应环境的变化，确保气体传感器即便处于不同的环境条件下，其监测得到的数据和信息的质量都能够得到保障，通俗一点来说，驯化校准能够提升气体传感器的稳定性，集中表现在相关的监测数据方面。

（二）大数据分析的实时校准

基于大数据分析的大气网格化监测质控技术当中，大数据技术是非常重要的一个组成部分，这项技术的运用，能够很大程度上提升大气网格化监测技术得到数据的时效性。

在实际的大气监测工作当中，气体传感器容易受到空气成分和环境条件的影响，我国整体疆域辽阔，不同地区的环境条件和空气成分的区别都比较大，气体传感器在某一个地区完成校准之后，通常情况下只可以在同一个地点进行使用，不适用于其他的地区。为了解决这一问题，就可以应用大数据技术，在大数据平台的帮助之下，可以使用国家标准方法仪器的监测数据，实时对地区内的大气环境进行动态监测，可以时刻监测传感器的数据漂移情况，一旦具有设备异常情况，能够第一时间发现并且进行处理，依据实践应用也可以发现，大数据技术、平台的运用，可以避免网格化大气监测过程中出现环境问题、时间漂移等等数据不准的问题，并且进行长期、稳定的运行，确保监测数据和信息具有高强的有效性和准确性，这对于大气监测工作具有重要意义。除此之外，采取国标法设备针对污染源区域进行大气网格化监测[7]，相关的数据和信息具有很强的法律效益，做到了大气监测工作的有法可循、有法可依，可以直接在环境执法过程中进行运用。

（三）传递方面的校准

实际的大气监测过程中，除却一系列标准的监测工作以外，还需要保存相关的数据和信息，进行传递，以便进行后续更加具有针对性的处理，可以为大气环境治理提供相对应的依据，然而，在这一数据、信息传递过程中，也有可能受到其他因素的影响，进而出现数据不准确等等问题，因此基于大数据分析的大气网格化监测质控技术需要贯彻落实到传递过程，相关的工作单位可以依据实际的情况，采用装有国家标准方法仪器的移动校准车，进行定期的质控和校准，这样便可以确保监测数据和信息具有相当的准确性和可靠性。同时还需要利用大数据管理平台，针对偏离较大的传感器设备及时报警[8]，避免出现数据偏差比较大的情况，目前这种传递校准方式已经得到了普遍的运用，在化工园区、企业、特殊地区中都具有运用，并且可以避免数据信息偏差现象，以此来保障系统长期的稳定性和可靠性。

四、结论

综上所述，就是目前为止针对基于大数据分析的大气网格化监测质控技术的相关研究和分析了，从文中阐述内容中不难看出，虽然大气网格化监测技术具有很好的效果，但是也容易受到诸多不同类型因素的影响，在这种情况下，就需要重视基于大数据分析的大气网格化监测质控技术的运用，将其落实到检测技术应用的全过程当中，切实提升大气监测工作的有效性，这对于国内后续大气环境治理工作具有十分重要的作用，同时，还需要注重质控技术的研发，使得大气网格化监测工作实现良性可持续性发展。