动静结合模式下空气质量检测技术的实施路径研究

摘要：重点利用 SWOT 分析方法对动静结合模式下空气检测技术从4个维度进行较为全面的分析，结合项目特点和分析结果，提出一列较为可行的实施建议与策略，为扩大空气质量检测的范围，提高采集数据的准确性提供一定的基础和保障，同时也为项目实施以后应用阶段的长期发展提供了一定的方向和建议。

关键词：SWOT分析法;动静结合;空气质量检测

中图分类号：TP315.69        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）01-0136-02

1引言

空气质量检测技术泛指利用新一代信息技术，借助自动化检测终端设备对某区域内的空气质量情况进行自动化检测的一种手段，同时也包括对该区域空气质量数据进行分析的相关方法等。一般情况下检测内容包括SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10、温湿度等。

随着物联网技术的快速发展，目前某些地区的空气质量检测采用动静结合的检测技术，即构建一部分测量精度高同时成本也较高的静态检测站点，同时结合一部分成本低的动态检测终端来动态检测静态站点检测不到的区域，以达到空气质量检测的低成本和高覆盖要求[1]。文章重点用SWOT方法分析这种模式下空气质量检测技术的实施路径。

2物联网背景下空气检测技术发展趋势

新一轮科技革命和产业变革正在兴起，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异。在新的时代背景下，将新技术应用于新一代智能环保检测设备成了当今各行业主流。

在20世纪70年代我国的空气检测工作仍主要依靠手工的检测方法，当时检测指标也主要是二氧化硫和氮氧化物等。直到20世纪80年代中后期，我国一些经济条件较好的一线城市才开始引进国外的空气质量自动检测技术，但此时手工检测依然处在主导地位。在进入21世纪后，我國的空气质量自动检测技术和自动检测系统取得了较大的发展与进步，也逐渐取代手工检测技术成为空气质量检测领域的主导力量。

到2010年左右，我国已建立了针对113个环境保护重点城市的空气质量自动检测体系，从而实现了全天候不间断的空气质量检测，但此时的检测方式以在固定位置设置检测站点的静态检测手段为主，此时已经开始利用“互联网”技术建立一些空气检测方面的网络平台，探索“物联网”技术在空气检测方面的应用路径[2]。十九大以来党中央设定了构建美丽中国的生态建设目标，提出打赢蓝天保卫战的战略目标。各地积极响应党中央的决策部署，陆续出台了一系列政策措施，完善相关法律法规，同时也加大对环境检测领域相关技术研发的投资力度。针对二氧化硫（S化）、二氧化氮（N化）、可吸入颗粒物（PM10）、细颗粒物（PM2.5）、臭氧（O3）和一氧化碳（CO）等检测指标进行检测，并逐步建立有规模的检测点和数据管理，截至2015年底我国已实现所有地级及以上城市的空气质量检测和信息发布[3]。

2020年上海市开始在部分区域运用“互联网”技术和“物联网”技术，采用动态监测设备探索动态检测空气质量的一些方法和措施的试点，取得了较好的效果[4]。这些做法丰富了国内的空气检测的方式方法，为课题研究及后续的实施积累了较为丰富的实践经验。因此将“互联网”与“物联网”充分融合，最大限度地发挥它们相互之间的优势进行互补，构建基于“互联网+物联网”技术的空气质量检测体系是目前阶段空气质量检测技术的整体发展趋势。

3  动静结合模式下空气检测技术的SWOT分析

SWOT 分析法通过分析与研究对象密切相关的优势（Strengths）、劣势 （Weaknesses）、机会（Opportunities）和挑战（Threats）4类因素对问题进行比较分析和识别评价。一般来讲优势和劣势属于影响事物发展的内部或自身影响因素，而机会和挑战则为其外界环境的干扰因素。本节将利用 SWOT 分析方法， 对论文提出的动静结合模式下空气检测技术进行较为全面的分析，主要评价其优势和劣势，以及面临的机会和挑战。

3.1优势分析

随着物联网技术的快速发展，多功能、智能化、小型化的微观站检测设备得到广泛使用。微型动态检测站点成本投入低，设备维修维护便利，适合大范围、高密度布点，可以采集到全面、精细的污染数据[5]。动态微观检测终端具有以下优势：

1）动态检测终端成本低、功耗小、部署灵活。终端的生产成本、部署成本等均大幅度降低，可以满足高密度、大范围部署的需求。终端可安装到出租车和公交车上安装检测设备，利用出租车和公交车数量多、运行时间长、 运行覆盖区域广的特点，实现对环境质量的移动检测，弥补了固定点检测的盲区。“动静结合”有力提高了环境空气检测的空间分布精度。

2）动态数据和静态数据综合利用，检测精度高。静态检测数据的精度高，稳定性强，动态数据可以实时捕获一些突发的空气质量事件，如新工地的扬尘、工厂临时排放的污染气体等，平台可以较好地对两类检测数据进行有效融合，在保证检测精度的前提下，提高空气质量检测的实时性。

3）实时获取数据并进行云存储，检测实时性强。利用互联网等相关技术进行数据传输，可用远程网络控制，实时了解检测区域的运行情况、数据质量情况，出现异常报警。

3.2劣势分析

1）动态检测终端数量庞大，维护难度大。为了扩大检测范围和检测密度，需要部署大量的动态监测终端，虽然终端的稳定性和使用寿命均已做了较好的优化，但当终端数量增大到一定程度后，终端维护工作的难度也将逐渐加大。

2）数据来源复杂，数据融合难度大。不同空气污染物的检测设备、不同批次安装的动态检测终端、不同车速获得的检测数据准确性等可能均有一定差异，加上需要与现有的静态检测数据进行科学有效的融合，对检测位置进行较为准确的映射，因此，对数据的融合处理具有一定的复杂性，难度系数较大。

3）平台产生的数据量巨大，数据维护难度大。一方面为保持数据获取的实时性，要求终端检测设备的刷新频率保证一定的速度，加之终端数量庞大，因此产生的数据量将会较大;另一方面为保证静态终端的检测精度，单个数据单元的数据量也会有所增加。因此，当平台的应用规模增加到一定程度时，对数据的存储和管理将会成为系统维护的瓶颈。

3.3机遇分析

1）智慧城市快速发展，基础设置逐步完善。近年来，智慧城市的基础设施基本完善，如遍布城市各个角落的有线、无线网络，强大的智慧交通平台等，一方面积累了大量的智慧应用实施经验，另一方面为后期项目的顺利快速实施提供了基础保障。

2）顺应国家发展战略，政策支持力度大。习近平总书记在十九大报告中提出生态文明建设是关系中华民族永续发展的根本大计，这是对我国生态文明建设提出的战略要求，也是生态文明工作的开展机遇。未来几年，无论是从国家层面还是从省政府层面，都会对环境保护工作有一定的政策倾斜和金融便利。平台的实施对城市空气质量检测的水平有一定的提高，为环保工作贡献一定的力量，是顺应国家发展战略的基础设施建设，将迎来较好的发展机遇。

3）平台数据丰富，后续利用空间巨大。平台不仅实时获取当前的城市空气质量检测数据，同时也将存储大量的历史检测数据，数据属性丰富，可以对数据进行时间维度、区域维度、空气污染成分维度等多维度、多视角地分析和解读，数据背后深层次的信息量巨大，具有非常广泛的利用空间，为政府决策提供一定的支持和方向。例如分析某区域的空气质量贡献率，对优秀企业或基层组织予以奖励，再如分析某阶段内城市的重点污染源和区域，分析产生污染的企业，及时进行约谈等。

3.4挑战分析

1）在大规模应用的情况下，动态检测终端的生产成本略高。需要进行关键部件的技术攻关，改进或创新终端的检测工艺和检测技术，实现生产成本有较大幅度的降低。

2）平台发挥价值需要一定时间，数据分析人员水平有限。平台的价值主要在实施后期有一定规模的数据量以后才能较明显地发挥出来，且需要较为专业的环境数据分析师进行科学分析。目前大部分智慧应用普遍容易停留在部署的初级阶段，对数据价值的深度挖掘较为匮乏，平台的建设与实施也容易落入这个怪圈。

3.5 动静结合模式下空气检测技术的SWOT矩阵

通过上述分析可以初步构建动静结合模式下空气检测技术的SWOT矩阵，然后将各要素两两互相交叉（如将内部优势与外部机遇结合），便可得到基于SWOT的实施建议与策略。

4  动静结合模式下空气检测技术的实施路径与策略

省内智慧城市建设与空气智能检测系统融合应用。在具体实施过程中，可以与智慧城市的基础设施建设进行深度融合，一方面避免资源的重复投建，另一方面也可以拓展数据产生的信息价值。例如利用公交定位系统，进行动态监测数据的二次开发利用等，降低技术成本和实施成本。再例如借助智慧城市建设中的路网监控设备等，快速定位污染源等。

合理调整动静监测点比例，实时科学动态调控。在数据的初步处理過程中，可以依据现有的城市网格管理布局和环境热点适当增减动态监测设备的部署密度，再加上固定检测点数据，通过高密度全方位布点，以实现 “动静结合”地实时检测区域内各类空气污染物的分布状态，快速捕捉异常数据，实时预警，并科学预报空气质量的发展趋势。

探索新的检测技术与创新硬件设计，降低生产成本。虽然在设计阶段已经进行多轮的选型验证，选用了性价比较高的零部件，但较大规模部署动态检测终端依然需要花费大量资金。可以鼓励企业创新检测技术与硬件设计，从根本上降低终端的生产成本。

与高校人才培养建立长效互动机制，适时弥补后继技术支持的人才缺口。为解决终端维护量大的市场需求，可以与本地市属、省属高职院校、中职院校建立良好的人才培养长效互动机制，向高校定制对口的市场紧缺人才，弥补市场需求的人才缺口。

强化数据共享理念，实现数据深度应用。为了使平台数据发挥更大的价值，需要在各行业、各部门强化数据共享理念，必要时可以采用有偿共享的方式，打通底层数据，发挥数字红利，减轻人力成本。例如当空气检测平台检测到某区域可能存在污染源时，可以调用路网平台的监控设备，进行污染企业的初步筛选和锁定，减少现场活动，减轻工作人员的负担。

城市积极参与国家生态文明相关的示范区申报，拓宽发展机遇。城市要积极申请各类国家级、省级生态文件项目的申报，提升城市知名度，拓展城市发展机遇，引入生态发展资源。

5 结束语

动静结合模式一方面可以降低系统部署成本，另一方面可以满足对部署成本的要求，是一种比较好的空气质量检测方案。但是在具体实施过程中可能会面临一些问题，文章利用SWOT分析法对这种模式下空气质量检测技术进行科学充分的分析，并在分析结果的基础上提出相应的实施路径与策略，可以较好地解决实际部署过程中的问题。

参考文献：

[1] 周毅，郝艳艳.基于NB—IoT的智能空气检测系统设计与实现[J].信息通信，2020，33（3）：220-221.

[2] 孙新丽，杜世勇，王书肖，等.大气污染防治综合决策支持技术平台典型城市应用研究[J].环境科学研究，2021，34（1）：158-171.

[3] 赵东风，赵浩楠，廉金龙，等.重污染天气期间石化企业减产或限产措施有效性研究[J].工业安全与环保，2020，46（10）：85-90.

[4] 丁波，蔡新华.布下“天罗地网”监测动静结合 开发绿色数据引擎 扬尘精细监管的上海追求[J].中国生态文明，2020（5）：30-33.

[5] 马元婧.基于深度学习的大气环境监测系统关键技术研究[D].沈阳：中国科学院大学（中国科学院沈阳计算技术研究所），2021.

【通联编辑：闻翔军】

收稿日期：2021-07-09

项目基金：2021年度河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目“基于多源数据融合的河南省大气污染动态监测技术及其时空演变特征研究”（项目编号212102310548）研究成果

作者简介：郝艳艳（1987—），女，河南郑州人，讲师，硕士研究生，主要从事大数据及计算机类课程的教学研究。

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