前沿信息技術在環境監測中的應用前景展望*

佘 昱 吳中杰 侯亞琴

(1.生態環境部輻射環境監測技術中心，國家環境保護輻射環境監測重點實驗室，浙江 杭州 310012；2.國網山東省電力公司電力科學研究院，山東 濟南 250002)

環境監測為污染治理和環境管理提供數據保障，是環保工作開展的基礎。環境監測數據不僅可幫助生態環境部門及時掌握相關信息，也可為當地公眾了解環境污染情況提供相關信息，使環境問題能得到社會的監督和關注[1]。及時準確地監測數據和可多層面分析污染物排放情況的監控系統也給生態環境執法人員提供了執法的證據[2-3]。特殊環境區域的監測，如核設施周圍放射性物質連續監測系統更是為中國核安全監管提供了有力保障[4-6]。隨著中國生態文明戰略的深入推進，環保工作日益嚴峻，新形勢下對環境監測的要求也隨之提高[7]：一方面是環境監測結果的準確性和時效性[8]，監測過程中要保證監測數據能及時準確反饋到環境監督和執法人員手中；另一方面是監測的系統性和便捷性[9]，要求全面系統掌握某區域某時間段內的監測數據和環境質量[10]，并有簡便的數據獲得途徑，如便捷的移動終端等。

前沿信息技術是指以5G、物聯網、區塊鏈、人工智能(核心算法)等為代表，具有前瞻性、先導性和探索性等深刻內涵，具有未來高技術更新換代和新興產業發展重要支撐作用，具有代表國家創新能力等重大意義的信息技術[11]。環境監測數據的獲取、傳輸與統計處理的主要技術支持為信息技術，前沿信息技術的不斷發展能有效推動環境監測技術的發展[12-14]。目前，前沿信息技術在環境監測領域的應用并未出現在頂層設計方案中，大規模應用方面的研究基本為空白。傳統信息技術雖廣泛應用于環境監測領域，但以4G/3G、2G為無線傳輸網絡，基于SQL Server、ORCLE等數據庫軟件打造的數據管理系統往往僅有簡單的數據管理功能，且存在數據傳輸速率慢、時延高、數據處理效率低、數據深度挖掘欠缺等缺點，越來越難以滿足日益增長且要求更高的監測業務需求。本研究將結合應用實例，探討前沿信息技術在環境監測領域應用的可行性，以期利用前沿信息技術所帶來的巨大優勢，更好發揮環境監測在環保工作中“眼睛”和“基礎”的作用，助力全面打贏污染防治攻堅戰，推動美麗中國建設。

1 環境監測的重點和難點

環境監測的重點和難點在于如何及時準確獲得數據和如何科學系統地處理數據。獲得準確數據需將環境監測信息化，最根本的就是要布局大量的監測點位，投入相應的監測儀器設備和硬件系統，拓寬環境監測數據獲取方式，提升環境監測數據傳輸速度，獲取全面的數據?？茖W處理數據需開發復雜的智能數據處理系統和智能算法，一方面用于統計篩選數據，確保環境監測數據真實性和有效性，倒逼環境監測源頭數據質量的提高；另一方面用于深度挖掘數據，提升數據的價值，為環保各項工作開展提供基礎和支撐。

2 前沿信息技術在相關領域的研究應用和啟示

當前前沿信息技術在農業、林業、金融等領域的應用取得了一定成效。林佳福[15]通過設施蔬菜高效栽培物聯網系統，利用監測設備感知墑情氣象、基地環境數據等，并傳回控制平臺，實現水肥一體化滴灌控制和質量安全追溯，提高了生產質量和管理效率。曾祥久[16]利用物聯網技術收集、獲取和判斷分析林業信息，有效促進林業的建設發展。周杰等[17]重點研究了物聯網技術在精準農業領域的應用，以提高農業生產效率，進一步培養農業工程專業物聯網、智能算法分析及設計方面的高層次人才，并提高農產品質量。閆巍[18]通過把區塊鏈技術的分布式賬本、加密技術和智能合約引入供應鏈金融各環節，有效克服供應鏈金融存在的問題，為中小微企業融資創造良好生態。梁月婷[19]介紹了智慧城市及區塊鏈技術的相關內容，并從制定規劃、服務對象、提升技術3個方面提出以區塊鏈為基礎打造智慧城市大數據基礎平臺的建議。

因此，可以預測隨著前沿信息技術的發展和在環境監測領域的應用，環境監測將呈現出直觀化、智能化、系統化的發展趨勢，環境監測的覆蓋范圍、監測精度、管理水平將得到提高，前沿信息技術也將隨之共同進步。

3 環境監測數據的優化獲取與實時準確傳輸

基于前沿信息技術的環境監測數據傳輸和處理應用構架見圖1。由各類環境監測采樣設備組成的物聯網采集環境數據，通過前沿信息技術實時傳輸和處理，最終輸出到用戶終端。

3.1 環境監測數據獲取方式的全面優化

物聯網技術在環境監測中有著廣泛、深入的應用，包括污染源自動監控、環境質量在線監測和環境衛星遙感等。物聯網技術提出時間早，且關注度較高，但一直受制于基礎網絡通信落后、大數據處理速度慢、網絡安全性差等原因，導致其應用發展緩慢[20-21]。

2019年10月31日工信部副部長陳肇雄宣布中國5G商用正式啟動，隨后浙江省發布了《關于推進浙江省5G產業發展的實施意見》，5G網絡到2025年實現浙江省全面覆蓋，并全力投入打造5G產業鏈。5G所具有的高帶寬、低延時、密連接、廣覆蓋等特點，給真正實現“萬物互聯”提供了條件，也為環境監測提供了必要的信息技術支持[22-23]。

圖1 基于前沿信息技術的環境監測數據傳輸和處理應用構架

隨著5G商用時代的來臨，由物聯網獲取的海量監測數據的實時精準傳輸成為可能。基于物聯網、5G的前沿信息技術也不斷應用于環境監測系統的設計研究中。湯佳露等[24]針對室內環境的問題，建立了底層硬件的數據采集、通信設計(數據傳輸)、物聯網云層設計，實現室內溫度、濕度、CO2濃度及甲醛等復雜參數的監測和越限報警功能。李銳等[25]針對傳統建筑環境監測系統設計并實現了由無線傳感器、Sink節點、云服務、桌面端監控軟件、手機端WAP軟件組成的無線型建筑環境監測系統，用戶可通過桌面程序或手機端WAP軟件實時查看監控數據，極大減少了現場工作量，提高了用戶體驗。曹勇[26]設計了一種基于物聯網水生環境的監測裝置，使用物聯網無線終端作為遠程通訊裝置，能通過5G無線網絡實現環境監控裝置和使用者手機、監控中心的遠程數據傳輸，實現了遠程控制和監控功能。

5G、區塊鏈、物聯網等先進信息技術具有相互推動、相輔相成的特點[27]，將5G、區塊鏈等集成到物聯網后，環境監測數據獲取方式將得到全面優化?？蓪崿F將每一臺環境監測設備獲取的有效數據直接發送到數據中心，極大拓寬了數據獲取來源；通過處理分析后將環境監測數據由5G高速網絡發送至用戶終端，保證了數據的時效性；區塊鏈技術的加持則保證了數據的安全性[28]。

3.2 環境監測數據質量的提高

環境監測數據真實性至關重要。2017年，浙江某建材公司大氣污染損害賠償案中，因大氣污染物自動監測數據造假造成的直接生態環境損害評估數額高達110.41萬元。2018年，某市環保局長指使相關人員破壞空氣監測數據案件中，涉案人員通過堵塞采樣頭、向監測設備灑水等方式，對該市6個國控空氣自動監測站實施干擾近百次，導致監測數據嚴重失真達53次，該案在全國造成了極惡劣的社會影響。若結合區塊鏈技術，環境監測數據與監測時間、地點、方法、過程等具體信息均可被相關信息系統以具體環境監測數值、時間數據、全球定位系統(GPS)數據、圖片視頻等方式采集，轉化為計算機數據字段，然后通過區塊鏈技術的共識機制賦予其不可刪除、不可更改、可追溯來源等屬性，從根源上杜絕監測數據的偽造[29-30]。

環境監測數據的科學性、準確性也同樣重要。隨著5G和區塊鏈技術的不斷發展，物聯網技術也愈加成熟[31]，與環境監測結合的應用案例層出不窮，技術層面的融合日益緊密，采用前沿信息技術手段獲取的環境監測數據在質量上比人工監測獲取的數據更有保障，可排除監測人員專業水準參差不齊、敬業負責程度不一等因素的干擾，且監測數據具有連續性。鄧娜[32]設計了一種基于物聯網的CO監測系統，并采用該CO物聯網監測系統對某私家車車庫汽車排放的CO進行測量，實現了對車庫內空氣中CO的實時、準確、連續監測，有效避免人員CO中毒?？萝S前[33]設計了一種基于ESP8266模塊和HHT20J液位變送器的水位監測系統，實現對江河水位的實時連續采集和監測，且無線傳輸獲得的測量參數與現場測量參數實測值相吻合，同時系統具有功耗低、組網靈活、可擴展性強等特點。王佳麟等[34]通過物聯網的遠程信息操控和信息傳達能力，實現對湖泊水質在線連續檢測，優化了湖泊水質污染管理。

由上述環境監測實例可知，物聯網技術越來越多的應用于監測難度大、監測范圍廣的環保項目，如果未來能將5G與區塊鏈技術合理科學地應用其中，將全面提高環境監測數據的質量。

4 環境監測數據的智能分析與評估

4.1 環境監測數據智能處理系統

環境監測數據智能處理系統是指利用人工智能等先進技術開發的，將人工上報或自動監測站采集到的環境監測數據進行自動篩選、分類、分析和處理的系統[35]。該系統的主要目的是從雜亂無章的海量數據中篩選抽取對污染源調查、違規排放監管、環境影響評價等方面有價值的數據[36]?，F階段的數據平臺往往僅有數據匯總的簡單功能，數據處理嚴重依賴專業人員，環境監測工程師通過審核數據平臺上的監測數值，結合監測地區的氣象情況，對比歷史監測數值等，進行全面的綜合判斷，才能篩選出科學有效的監測數據、污染物濃度在一定空間和時間內是否正常的結論。

環境監測智能處理系統就是模仿環境監測工程師綜合判斷的過程。同時，它可綜合歷史數據、其他相關領域數據等，做出更全面和精準的判斷，也能更充分挖掘環境監測數據中的潛在價值，為中國生態環境行業指明更科學的發展方向。目前，這方面研究已初見成效，如VAHEDI[37]采用傳統模型和人工智能網絡分別對土壤碳庫進行監測對比，研究發現，人工智能的引入大大提高了監測系統效率；WU等[38]基于人工神經網絡實現了大氣污染中PM10的檢測、數據處理和有效預測；SOH等[39]利用人工智能模型對河流流域降水與蒸發量進行實時監測和分析，實現了降水和蒸發量的實時預測，為流域調控決策提供了有效參考。人工智能手段優化和替代部分人工監測，不僅提高了監測效率，還大大提高了科學性和準確性。

4.2 環境監測數據智能處理系統核心算法優化

環境監測數據智能處理系統可整合更多的信息進行綜合處理，從而得出結論，但其核心是算法[40]。

當前社會各行各業日常運行的數據存在數據量大、數據共享不足、開發利用不夠等問題，且“信息孤島”難以打破，大數據真正實現整合需要歷經各方博弈、跨部門的協調等，是一個長期的過程[41]。即使有大數據做支撐，成功開發一套真正符合實際應用且高效準確的數據智能處理系統難度也極大，其核心算法也十分復雜[42]。若處理對象的影響因素單一或問題較簡單，篩選處理某一特定方面的數據也許把幾個數學公式寫成算法就能解決問題。如果監測對象影響因素較多或十分復雜，如統計分析核設施周圍空氣吸收劑量率的監測數值曲線，若該監測區域下雨，空氣中放射性物質沉降，統計空氣吸收劑量率的監測曲線會逐漸出現明顯的波峰，監測值在某一時段可能突破限值報警。引入氣象部門數據，發現該地下雨，通過對比下雨和數據升高的時間段固然可判斷高值是因為下雨導致，但通過數學建模建立算法，比對典型歷史數據的曲線形狀和波動幅度，可簡便快捷地排除其他干擾因素，得出相同的結論。信息技術問題的核心多數是數學問題，眾多此類算法的應用不僅能滿足智能處理系統建設、大數據整合過程時期環境監測業務的實際需求，還能使其不斷升級、不斷向智能化發展。肖勇[43]以創新大數據對環境監測技術的發展為基礎，以洞庭湖流域環境監測為實際研究對象，建立了基于大數據模型的環境監測整體框架，對洞庭湖環境監測方面的數據收集、清理、集成與變換等技術問題開展了系統性研究，建立洞庭湖流域環境監測的大數據分析與可視化平臺，取得了較大的技術突破。因此，加強算法研究，并將其與環境監測技術結合，建立更清晰、直觀、完善的環境監測平臺，這將更有利于對環保事業的支撐。

5 結 語

(1) 5G、區塊鏈、物聯網等前沿信息技術對環境監測具有時代性的推動意義，但多種技術應相互結合，應投入大量人力物力，以共同推動環境監測技術的發展。

(2) 大范圍環境監測的實時進行存在較大難度，環境監測領域應加強智能化建設，實現監測難度較大、監測范圍較廣的環境監測方案，提高環境監測質量。

(3) 海量數據的甄別、傳輸、處理需要更強大的信息處理系統，建立環境監測數據智能處理系統，有效挖掘環境監測數據的潛在價值，任重而道遠。

(4) 算法是環境監測數據智能處理系統的核心，不斷開發和優化先進算法整合更多的信息進行綜合處理，將有效推動環境監測對整個環保領域的支撐發展。