基于景感生態學的生態環境物聯網框架構建

鄭淵茂,王業寧,周 強,王豪偉

1 中國科學院城市環境研究所 城市環境與健康重點實驗室, 廈門 3610212 中國科學院大學, 北京 100049

快速的城市化率需要啟動和促進城市生態環境的科學研究,來耦合城市發展和生態環境過程,實現城市可持續發展。生態環境物聯網的發展有助于城市生態環境科學研究與管理。生態環境動態監測與管理的信息化與智能化,是生態文明建設的緊要內容。生態文明是指能夠保持和改善生態系統服務,并能夠為民眾提供可持續福利的文明形態[1]。顯然,生態文明是一種走向可持續發展的文明形態。景感生態學理論涉及表征自然、經濟、社會、心理、預期、過程與風險等方面[2-3]。因此,基于景感生態學理論,完善生態環境動態監測與評估體系,運用監測和評估結果,可為生態文明建設提供科學依據和技術支撐。

生態環境是國家生態文明和美麗中國建設的重要組成部分,隨著社會經濟的蓬勃發展,人口的不斷增加,人類面臨的生態環境問題越來越嚴峻,土地退化、水資源短缺、空氣污染、生態風險增加、全球氣候變化等嚴重問題,不利于和諧社會的可持續發展[4- 6]。同時,目前城市化快速發展,城市生態環境破壞狀況頻發,導致了大氣、水質、土壤等環境質量下降,造成生態環境結構和功能退化等嚴重問題[7-8]。生態環境與人類的生存和發展息息相關,涉及氣候變化、生態演變、人類活動影響等重大科學問題,關乎社會、經濟與城市的可持續發展,受到了國際社會的高度關注[9-10]。隨著生態環境問題的日益突出,生態環境監測越來越受到廣泛的重視[11- 13]。因此,亟需推進生態環境的監測與管理。隨著衛星對地觀測技術的發展,尤其是高分辨率衛星遙感數據的不斷出現,遙感技術與遙感數據已成為生態環境監測重要手段之一[14- 16]。近年來,衛星遙感技術在生態環境監測領域的作用明顯,通過衛星遙感進行高時空分辨率的生態環境監測評估,可迅速得到較大尺度上的生態環境破壞的空間范圍[17-18]。

生態環境監測是掌握生態環境質量狀況和發展趨勢的重要手段,對于生態環境管理與污染快速處置具有重要意義。目前,衛星遙感技術可快速、大面積獲取生態環境監測要素的內容,但也存在遙感數據與生態環境監測要素的數據尺度不匹配、不能滿足小尺度研究對反演精度的要求[14]。隨著物聯網和信息科學的發展,傳感器和通信領域技術的進步,為生態環境監測與管理提供了新的理論和方法,可以更完整、全方位地進行生態環境監測,使得生態環境動態監測具備實用性、有效性與快捷性。目前,國內外學者對物聯網開展了一定的研究,比如,Zhao 等[2-3]創新性地提出景感生態學,并通過構建廈門LUEORS對我國城市生態環境進行實地研究,提出“物靈網(ZeroIoT)”的概念以輔助建設可持續發展的智慧城市；同時,Zhao 等[19]提出用于中國的“Town Villages”生態管理系統。Wang 等[20]闡明環境物聯網的整體框架與主要內容。Dong 等[21-22]提出物聯網噪聲監測系統的域模型,構建物聯網在噪聲監測領域的方法,為物聯網應用推廣提供新思路。Wang 等[23]和Gao 等[24]基于環境物聯網分別對水環境、濕地及土壤環境進行詳細監測。Li 等[25-26]利用環境物聯網將公眾參與納入聲景觀評價體系,為可持續城市生態環境管理服務。劉鑫[27]建成了多個生態環境物聯網子系統,構建北運河香河段生態環境物聯網環境管理體系框架。張娜等[28]設計并實現基于物聯網的水質監測系統,提高了監測精度。Saravanan 等[29]提出一種與物聯網技術相結合的監測控制與數據采集(SCADA)系統,用于實時監測水質,結果表明該系統性能優于現有系統,取得了較好的效果。Dhingra 等[30]提出了一種三相空氣污染監測系統,包含氣體傳感器、集成開發環境(IDE)和Wi-Fi模塊,用戶可從云端訪問空氣質量數據,并可預測未來空氣質量。這些研究均已獲得了良好的成果,但主要涉及在環境領域且主要是監測水質或空氣的單要素,尚少有關于集成水質、土壤、綜合氣象、大氣環境及污染物等多要素、全維度一體化監測的報道。基于此,本文提出的生態環境物聯網可進行生態環境領域多要素、全方位與全天候的監測與管理,對生態文明建設的生態環境質量實時監測預警、模擬和管理方面具有重要的潛在應用與意義。

因此,本文基于景感生態學理論,完善生態環境動態監測體系,開展了生態環境物聯網的監測網絡設計與監測平臺構建,并論述其完整的框架。通過生態環境物聯網的應用,對提升我國生態環境監測的信息化水平,具有重要社會意義[31]。本文提出的物聯網監測框架方法可實現生態文明建設中生態環境全要素、立體化的實時感知、數據管理與綜合分析,為生態環境動態監測和智能管理服務。

1 理論

1.1 景感生態學

景感生態學是以可持續發展為目標,基于生態學的基本原理,從自然要素、物理感知、心理感知、社會經濟、過程與風險等相關方面,研究土地利用規劃、建設與管理的科學[2-3]。自然要素包括光、熱、水、土、地磁、放射性與地形地貌等,物理感知包括人們的視覺、嗅覺、聽覺、味覺、光覺、觸覺(風速、風向、溫度、濕度等),心理感知包括宗教、文化、愿景、隱喻、安全、社區關系與福利等[2-3]。景感生態學涉及到多要素的研究,其中一些要素從屬自然要素、物理感知或心理感知等多重屬性；顯然,這些要素的出現與否和不同組合會導致不同的利用效果[2]。

景感生態學的內涵表明,它的應用將直接或間接地涉及表征自然、經濟、社會、心理、預期、過程與風險等方面的數據。城市在自然環境和人文環境各要素間相互作用中形成了特色的地理環境,其產生的“迷碼”數據量巨大,環境物聯網、3S技術等技術提升了該類數據的獲取能力,這些新的數據形式奠定了生態環境動態監測的重要基礎,有助于推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合。

“迷碼”數據包括“混合”數據和“行進”數據這兩類數據。“混合”數據是指通過不同途徑、不同來源、不同時空尺度等各種形式獲得的具有相同或不同性質的各類數據；“行進”數據是指工作程序實施過程中出現的數據[2]。本文構建的物聯網獲取的生態環境各要素的實時數據即包含了“混合”數據和“行進”數據。

1.2 環境物聯網

環境物聯網是一種具有環境感知與管理功能的綜合系統,包括感知環境系統和智慧管理系統,基于環境大數據中心平臺,通過對環境各要素的實時感知、數據傳輸、綜合分析及深度挖掘環境問題,整體把握環境變化趨勢,為環境監測提供信息管理與決策的技術支持[32-33]。環境物聯網有三個主要特征[34],第一是全傳感,即傳感器被用于隨時隨地檢測信息；第二是可靠傳送,因為信息是通過各種網絡信號和Internet的綜合傳送；三是智能處理,利用云計算、模糊識別等計算技術對海量數據分析處理,對事物進行智能控制。因此,通常認為物聯網由3個層次組成：收集數據的感知層、傳輸數據的網絡層和處理分析數據的應用層。總之,物聯網是集信息采集、傳輸與處理等分布式技術為一體的網絡信息系統,具有低成本、小型化、低功耗、靈活的網絡和對移動目標適應性。

景感生態學的理論研究和實際應用需對生態及相關動態過程進行長期的、實時的、原位的觀測,包括客觀的“感”和人們主觀的“感”等方面。這類觀測只有通過環境物聯網的途徑才有可能獲得,通過其他途徑是很難或無法獲得的[2]。

其次,物聯網為生態環境監測提供了可行的途徑,進而為生態環境的規劃、建設、管理與調控等提供了有效的保障[2]。視覺、聽覺、嗅覺、味覺與觸覺等物理感知功能作為一個系統且常常是相互影響的。生態環境作為一個整體也是不可拆分的,在生態環境監測中既要分別研究各種物理感知,也要把各種物理感知作為一個系統進行研究。因此,物聯網是景感生態學不可或缺的有效工具,同時景感生態學為物聯網的發展提供方向和思路[2]。

2 監測點位網絡的設計

2.1 監測要素與點位分析

本文構建的城市生態環境監測是基于景感生態學理論的自然要素和物理感知這兩方面開展城市生態環境的要素監測。具體地,主要從自然要素中的光、熱、水質、土壤、綜合氣象(雨量、氣壓等)；以及物理感知的視覺(環境狀況)、嗅覺(大氣污染物等)、聽覺(噪聲等)、觸覺(風速、風向、溫度、濕度等)進行全方位、持續地監測,來完整地表征生態環境的時空狀況；同時,加強監測數據的綜合分析,全面、精確、及時地掌握監測要素對象的現狀、動態變化、發展趨勢及相互影響,為城市生態環境動態監測與管理規劃等提供數據支撐。

其次,生態環境監測網絡是根據一定的監測目的和功能屬性,組成統一規則運行的系統。生態環境監測是生態文明建設的重要支撐,而監測點位的網絡布設是監測工作中的一個重要問題[35-36]。因此,生態環境監測網絡是實施生態環境監測與管理的重要措施。基于此,對城市生態環境監測點位網絡的選取,需結合生態環境監測區域的空間布局、城市規劃、歷史綜合氣象資料、以及在生態敏感特征與污染物濃度空間分布特征調查的基礎上,并經過綜合分析來確定監測網絡點位的數量和布局,使其達到足夠的空間代表性和經濟適宜性。

2.2 非規則網格最優法

針對目前生態環境監測網絡的監測點位采用規則格網劃分,其存在獲取數據代表性不夠完整、經濟不夠適宜性等問題。本文基于景感生態學理論的心理感知、社會經濟、過程與風險等相關方面,提出非規則網格最優法進行監測點位的布設。非規則網格最優法以非規則網格法為主體,結合多目標約束和聚類分析約束條件,對監測網絡點位的分布布局進行優化。具體方法內容如圖1所示,非規則網格最優法的步驟如下：

(1)在城市空間布局和城市規劃資料等統計基礎上,通過生態環境網絡設施和生態敏感特征調查,確定生態環境監測目標區。構建的非規則網格法是基于景感生態學理論的生態風險、過程感知、心理感知、社會經濟和轄區管理等方面計算監測區數據,通過對多層地理信息空間疊加分析及綜合研判,將生態環境監測目標區初步劃分為多個不規則網格。

(2)從人口約束、成本約束、空間約束及地形約束等方面為多目標約束條件,對非規則網格的監測點位進行分析,建立區域監測網絡布點模型并優化求解,得出生態環境監測網的初步優化結果。

(3)以氣象分析、地形分析、功能布局分析與目標敏感分析等為聚類分析約束條件；基于地理空間分析,在求解監測網初步優化結果的基礎上,根據物以類聚對各指標進行分類與統計分析,著重將多個相似監測點位聚為一類；最終,得到生態環境監測網的點位空間布局和經濟適宜性的最優化。

圖1 非規則網格最優法Fig.1 Irregular grid optimization method

因此,本文構建的非規則網格最優法是基于景感生態學理論,從目標物體的內在本質與外在空間數據約束構建全屬性進行生態環境監測點位模型的最優化求解。與單一的目標約束和聚類分析約束主要從目標對象的外在空間屬性進行優化相比；非規則網格最優法具有考慮目標對象的全屬性、內外一體特征,可從目標對象內在本質的感知和外在空間數據約束結合一體化來進行監測點位全方位的約束計算求解,最終可計算出監測點位的最優化方案。總之,通過本文提出的非規則網格最優法可計算生態環境監測點位數量的最優解,同時也使得生態環境監測點位的空間布局與經濟適宜性達到最優化。

3 物聯網監測平臺的構建

本文構建的物聯網監測平臺設施主要由：生態環境各要素傳感器、數據采集裝置、數據傳輸網絡、數據處理與控制裝置,以及遠程監控平臺等部分構成。根據生態環境監測的要求,首先,安裝土壤、水質與大氣傳感器,以及降水、風速、風向、溫度與氣壓等綜合氣象要素傳感器；其次,構建有線和無線數據傳輸網絡硬件,并設計開發一套遠程監控管理軟件平臺,建立一個基于物聯網的生態環境遠程實時監測系統。此外,本文構建物聯網監測平臺的數據獲取是基于地面的固定監測站、基于海洋的無人船搭載的傳感器,以及基于空中的無人機搭載的傳感器集成的陸海空一體化監測采集終端,并通過地面監控站遠程控制的生態環境實時監測與預報預警。構建物聯網監測平臺的具體方案,如圖2所示。

圖2 物聯網監測平臺方案Fig.2 Platform solution for Internet of Things monitoring

3.1 陸海空一體化數據獲取

首先,本文的數據獲取主要是對生態環境的各要素進行監測,通過基于地面、海洋、空中的數據采集終端構建陸海空一體化進行生態環境各要素監測。其中,在陸海空一體化生態環境監測設備中,地面是固定監測站,海洋是無人船搭載傳感器,空中是無人機搭載傳感器。

地面數據采集是通過固定監測站構建綜合氣象和土壤傳感器。通過構建多要素監測集成的綜合氣象傳感器可實時、全天候采集地表自然要素的光照、熱量、雨量、氣壓,以及物理感知要素的風速、風向溫度、濕度與噪聲等；通過土壤傳感器可監測地表自然要素的土壤水分、濕度以及土壤PH值的土壤環境各要素的狀況。此外,可設計移動式傳感器來輔助地面各要素信息的采集獲取,還可采用其他類型的傳感器作為地面數據監測站進行數據的感知獲取。

海洋數據采集是通過無人船搭載水環境和水質傳感器等。通過水環境傳感器可監測物理感知要素的水體溫度、水渾濁度及水污染狀況；通過水質傳感器可監測物理感知要素的水體環境和水體質量；且無人船上安裝有GPS定位系統,可精確定位水環境嚴重污染重點區域的空間位置和范圍,來實時、準確了解水域的生態環境狀況。

空中數據采集是通過無人機搭載大氣氣體監測儀、多/高光譜傳感器以及數碼相機等。無人機可在野外高寒及高熱等高危環境的監測人員難以到達地方進行數據采集監測。通過大氣氣體監測傳感器可快速、實時地獲取不同區域與不同高度中物理感知要素的CO2、SO2、PM1.5、PM2.5、NO、O3等氣體的大氣環境狀況以及粒子溶度與污染物擴散狀況；通過多/高光譜傳感器可進行物理感知視覺要素的水環境、水質與地表植物病蟲害狀況的遙感監測；通過無人機搭載數碼相機獲取的影像數據可進行視覺要素的地表地貌與地物的生態環境狀況快速監測,尤其對污染面域準確及時地響應監測與分析。陸海空一體化的生態環境監測的各要素,如圖3所示。

圖3 陸海空一體化的生態環境監測要素Fig.3 Ecological environment monitoring elements based on land, sea and air integration

3.2 數據傳輸模塊

數據傳輸模塊用于數據采集模塊和數據處理模塊之間的數據傳輸。根據數據傳輸環境,數據傳輸主要分為有線局域網傳輸和無線局域網傳輸,在地面的數據采集模塊由于布線方便,可采用有線局域網傳輸或無線局域網傳輸；在海洋和空中的數據采集模塊由于布線不方便,采用無線局域網傳輸。即對于地面各傳感器獲取的數據,可通過有線網絡或無線局域網將數據傳輸到數據處理模塊,而對無人船和無人機搭載的傳感器數據采用無線局域網的傳輸方式。

數據傳輸模塊中,野外地面基站主要配置無線網橋、網絡交換機以及監控計算機等設備。其中無線網橋是接收傳輸模塊中無線數據采集器發送生態環境監測的光照、熱量、土壤環境、水環境、大氣與綜合氣象等各類要素的實時數據,再通過網絡交換機發送給遠程監控計算機。監控計算機中安裝定制開發的監控管理平臺系統,實現對監測數據的連續采集、查詢與傳輸。

其次,構建有線和無線數據傳輸網絡硬件,設計基于互聯網的遠程實時生態環境數據傳輸管理平臺系統。該系統是利用交叉學科優勢對生態環境的各要素進行實時監測,對數據傳輸在時空范圍內進行拓展和探索,克服傳統原位采樣和測試方法帶來的滯后和誤差,提高了獲取數據的效率和準確性。最后,將野外地面基站收集的數據統一儲存在數據服務器進行管理分析。具體流程如圖2中的數據傳輸模塊。

3.3 數據處理模塊

在野外地面基站將生態環境地面、海洋和空中的各類采集數據傳輸到數據存儲服務器,可進行各類數據信息的存儲、分析與處理。對于數據存儲服務器收集到生態環境各要素、全方位的地面數據、海洋數據與空中數據,按照統一布局將各類數據信息完整地進行分類儲存與分類處理,便于后續對數據綜合分析,本部分如圖2中的數據處理模塊所示。

3.4 數據控制模塊

在數據控制模塊中,本文設計全方位傳感器接口布置、智能管理接口系統、智能監測控制終端系統與野外基地監控站共4個部分進行數據控制。本模塊主要是通過在野外基地監控站建立一個遠程監控數據中心,利用VPN(虛擬專用網)技術,通過智能管理接口系統和智能監測控制終端系統,可實現遠程控制各類生態環境傳感器接口監測數據的實時采集與傳輸。通過此模塊,在互聯網可遠程監控各類傳感中的所有歷史和實時數據,大大提高了監測實時性和準確性。由于采用VPN技術,可保證數據安全性同時有效地降低系統成本。本部分如圖2中的數據控制模塊所示。

3.5 遠程監控平臺模塊

遠程監控平臺模塊主要是遠程監控各類傳感器的數據采集,可實時獲取生態環境各要素的數據信息及生態環境狀況。遠程監控平臺模型主要包括實時監測、預報預警、綜合分析和平臺管理共四個方面。

在實時監測方面,主要包含數據接收、數據解析和數據存儲。通過監控平臺可實現對監測數據的遠程實時查看、轉換導出和存儲分析,同時對野外傳感器硬件設備的運行狀況進行在線管理和智能控制。該技術不受地域時空限制,對生態環境各要素實時監測控制,大大增強了獲取數據的精確度和效率。通過收集綜合氣象、土壤環境、水環境與大氣環境等自然要素和感知要素數據,進行遠程監控和管理,為生態環境的科學評估與預測提供基礎數據及技術支撐、提高生態環境的管理和綜合效益。

在預報預警方面,主要包含動態信息、智能預報和智能預警。通過監測平臺可實時獲取生態環境各類監測要素的狀態,獲取各類要素實時動態信息。同時對每類要素設定閾值,當監測的數據值超過該閾值時,監測平臺自動預警該環境要素超標,并在遠程監控平臺上進行預報預警顯示。總之,該遠程監控平臺可對生態環境各要素實時監測,并對監測要素超標造成的環境影響區進行智能預報與預警。

在綜合分析方面,主要包含污染狀況、污染源分析和環境評價。在監測平臺可對監測的生態環境各要素進行綜合分析,尤其對污染物狀況重點分析,通過在線繪制污染物區域圖及擴散圖,及時顯示污染物區域；并根據污染狀況進行污染源分析,對污染物周圍進行環境評價。通過生態環境長時間的監測,獲取各要素的時空數據,還可由監測平臺的綜合分析,得到生態環境各要素動態變化的規律與機制,進一步探討生態環境恢復及演變機理,并驗證本文提出的方法在生態環境監測應用的準確性和可靠性。

在平臺管理方面,主要包含可視化管理、數據庫維護和平臺維護。遠程監控平臺的可視化管理具有多種功能,可對生態環境各要素進行實時監測、統計報表、歷史數據展示、實時數據展示、智能預報報警與顯示綜合分析的圖表等,具有良好的人機可視化界面且易于操作,是實現遠程控制、遠程數據采集、數據分析與指令控制等功能的綜合管理平臺。在平臺管理中,配置強大的實時數據庫管理來儲存所采集數據,如定時存儲與變化存儲等,保證數據可靠性,也減少對存儲空間的要求；同時也對綜合分析的數據進行儲存管理。最后,在平臺管理中,對平臺進行維護與定期檢查,可修復存在的問題,確保遠程監控平臺能保持穩定、持續地進行生態環境全方位、全天候的實時在線監測工作。遠程監控平臺模塊如圖4所示。

圖4 遠程監控平臺模型Fig.4 Platform model for long-distance monitoring

總之,本文提出基于景感生態學的生態環境物聯網框架構建。第一是感知層,首先進行空間布局和城市規劃等歷史資料的收集,了解生態環境監測要素狀況與特征分析,基于景感生態學理論來確定自然要素和物理感知方面的生態環境監測要素；其次,基于景感生態學的心理感知、社會經濟、過程與風險等相關方面,提出非規則網格最優法進行監測點位的布設。第二是網絡層,包括數據傳輸網絡、數據處理服務器和數據控制系統。第三是平臺層,包含實時監測、預報預警、綜合分析與平臺管理共四個部分。最后是應用層,將平臺層得到的生態環境的時空監測結果與綜合評估,可為生態文明建設效益評價與管理系統提供準確、可靠的數據源；也為生態環境監測智能預警與綜合平臺提供技術支撐,提高了城市生態環境動態監控和智能管理的效益。本文構建基于景感生態學的生態環境物聯網總體框架,如圖5所示。

4 結論

生態環境物聯網的發展有助于生態環境科學研究和生態環境管理。本文提出了非規則網格最優法增強了生態環境監測網絡點位布設的效益；其次,構建陸海空一體化的生態環境多要素數據感知獲取,可全方位、立體化、全天候與多維度地獲取生態環境要素的光照、熱量、土壤環境、水質環境、空氣環境、降水、風速、風向、溫度與氣壓等綜合氣象要素等,并進行實時遠程監測與智能預警預報,增強了城市生態環境安全,提高了城市生態環境監測與管理的效益,滿足人類日益增長對優美生態環境的需求。此外,由于非城市地區的人類社會經濟活動較少,生態環境存在的嚴重問題也較少。因此,在非城市地區主要側重于光照、熱量、水質、土壤、地形地貌與綜合氣象等自然要素的監測；對于非城市地區也是采用非規則網格最優法進行監測點位的網絡布設,以及基于本文構建的生態環境監測平臺進行自然要素的數據實時獲取與綜合分析等。

基于景感生態學構建的生態環境物聯網監測平臺,可不受地域時空限制,對各生態環境要素進行實時監測控制,且獲得數據的精確度和效率都大大提高,為城市生態環境監測提供科學依據與手段。此外,該物聯網平臺還可為城市管理者、科學研究者、公眾提供科學準確的數據來源,提高了生態環境信息獲取的效率與知情權,為促進生態環境建設、社會和經濟的可持續發展具有重要意義。綜上所述,本文構建的生態環境物聯網框架,提高了城市生態環境動態監測和智能管理的效益,還可為全球各區域的城市生態環境監測提供科學依據與技術支撐。

圖5 基于景感生態學的生態環境物聯網框架Fig.5 Framework for ecological environment Internet of things based on Landsenses ecology