淺談空氣自動監測網絡數據有效性的自動化判別

單丞斌

摘 要：自動監測是一種建立在信息技術和數據支持上的新式工作方法，目前在空氣監測領域已經取得了一定的實踐成果?；诖?，本文以空氣自動監測網絡數據有效性的自動化判別思路作為切入點，給予簡述，再以此為基礎，重點論述計算機自動判別的兩大因素以及流程。以期通過分析明晰相關理論，為后續工作的具體開展提供必要支持。

關鍵詞：空氣自動監測；網絡數據；判別規則

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.215

0 前言

空氣質量監測是現代環保工作的重要組成內容，在技術持續發展的情況下，空氣監測工作得到了更廣闊的發展空間和技術支持，并逐步實現了自動化工作。現代空氣監測可以在自動化技術支持下長期、持續進行，但自動監測也存在一定弊端，其所獲網絡數據的有效性為各界廣泛關注，分析空氣自動監測網絡數據有效性的自動化判別有一定的現實意義。

1 空氣自動監測網絡數據有效性的自動化判別思路

自動監測的核心技術是傳感器技術、數字化技術、工控機技術和短距離通信技術，人員將默認程序輸入工控機進行作業，通過超過實際數據范圍的數學模型進行信息篩選和處理，生成可視化（也可以是非可視化的）數據，再利用工控機的存儲部分進行判別，由管理人員進行人工確認，這是空氣自動監測網絡數據有效性自動化判別的基本思路。如監測對象為空氣中的SO2濃度，可以對當地進行為期一年的數據收集，將每個月份甚至每周監測所獲數據進行匯總，了解一年里當地的空氣SO2濃度情況，在此基礎上進行擴展，滿足動態變化下的監測要求。

在目前的監測工作中，依靠人工處理龐大的數據資料和繁瑣的操作過程是不現實的，設備的智能化水平還需要進一步提升，假定當地環境空氣功能區為二類區。按照環境空氣質量標準（GB3095-2012），當地SO2濃度1小時平均值上限為500μg/m3?？梢詫⒈O測范圍設定為0-500μg/m3，并建立一個數學模型，帶入“0”-“500μg/m3”之間的所有參數，存儲于工控機中進行自動化工作，只要數據模型是完善的、程序設定是合理的，整體監測工作就可以在智能技術的支持下持續有效進行，網絡數據的有效性也能夠得到保證。

2 計算機自動判別的要素

2.1 儀表上傳狀態值

計算機自動判別的關鍵是儀表上傳的狀態值，現代空氣監測已經初步實現自動化，監測所獲數據可以在設備內部完成數字化處理，直接呈現給人員。在進行監測的過程中，如果目標對象為臭氧、一氧化碳，設備也能夠在對象濃度超標的情況下及時完成信息上傳，并發出警報。自動化條件下的工作流程一般為數據收集、短距離傳輸、識別、輸出四個環節。數據收集通過傳感設備進行，對空氣進行自動監測的過程中，傳感器不斷與空氣接觸，也不斷將所獲的信息傳輸至設備控制端，由于此前已經設定完善的數學模型，常規情況下檢測所獲數據能夠得到有效的判別，由工控機負責將收集所獲的數據與數學模型內的參數進行對比，了解空氣中對象目標的狀態，之后進行數字化處理，將不可識別的信息數據加工成數字化、結構化、可識別的數據，通過顯示設備呈現給人員，完成狀態值上傳。上述整個過程是在固定程序的操控下長期、模式化進行的，智能化特征明顯，一方面可以保證工作的持續性，另一方面所獲網絡數據的精確性也較高，更為可信。

2.2 人工定義判別規則

人工定義判別規則，是指通過人工為整個工作設定模式、參數，使空氣自動監測工作能夠在固定框架下進行，網絡數據也始終處于數學模型的范圍內，對應的后續分析、處理工作能夠在此基礎上有序進行。進行判別規則的人工定義時，需要考慮的因素較多，包括采集時間、地點、對象濃度變化的敏感度等等，這些工作也依賴于現代技術的支持，以對象濃度變化的敏感度為例[1]。假定某地屬于工業城市，無風環境下，PM2.5濃度較高，為求了解風力對PM2.5濃度的影響，當地相關部門決定進行空氣自動監測，由于風力變化帶有不確定性，且監測設備的數目有限，無法廣泛分布于所有地區，這要求強化設備的敏感度，一方面人員應在程序設定上實現精度調整，提升判別的精確性，另一方面也應依托于智能化技術，確保設備能在PM2.5濃度出現變化時及時做出反應、給予記錄，確?？諝庾詣颖O測所獲網絡數據的有效性和自動化判別的質量。

3 人工確認

空氣自動監測網絡數據有效性的自動化判別是反復、持續、長期進行的，所獲數據能夠直接用于空氣情況的判定，但在具體工作進行時，一些不可控因素可能導致網絡數據出現異常，比如通信干擾問題?，F有大部分用于空氣自動監測的設備需要通過短距有線通信、無線通信進行信息傳輸，在傳輸的過程中，如果附近存在強磁場，信號很可能受到干擾、失真，導致網絡數據異常。此外，設備老化、功能模塊受損也都可能導致網絡數據失真問題，因此在應用自動監測技術時，也要求進行必要的人工確認，保證所獲數據是可靠的[2]。

如人員在A地點進行監測，發現數據存在異常，但無法快速辨別問題原因，可以參考氣象數據進行分析。通常某一地區的氣象條件在大體上是穩定的，如夏季空氣平均濕度、冬季空氣中PM2.5濃度等。此外，風速的高低影響污染物的輸送和混合，沙塵對大區域影響顯著，降雨對大氣污染物有凈化作用，逆溫天氣中污染物不容易擴散等，在數據出現異常時，人員可以調取往期數據進行甄別，了解網絡數據的可信性，推動其自動化判別技術的發展。

4 結論

通過分析空氣自動監測網絡數據有效性的自動化判別，了解相關理論內容。在目前的空氣自動監測工作中，網絡數據有效性是一個被廣泛關注的問題，為強化其實用性，通過虛擬模型進行監測判別，并通過對儀表狀態值的自動處理為后續工作積累數據，以人工進行程序的設置調整，使整體工作始終能夠與具體需要相融合，最后進行確認，了解并對數據進行進一步處理。應用上述理論有助于空氣自動監測工作的優化和推廣。

參考文獻：

[1]關玉春，肖致美，畢溫凱.天津市街鎮級空氣自動監測系統設計及應用[J].環境與可持續發展，2017，42（02）：187-189.

[2]鄺俊俠，溫佐鈞，裴成磊.環境空氣自動監測質量智能成效審核技術研究與應用[J].分析儀器，2017（02）：88-93.