基于監管一體化的天地人車環境監測管理系統的研究與應用

山東新凌志檢測技術有限公司 高有磊，李 斌

近年來，隨著我國機動車保有量的快速增加，部分城市空氣開始呈現出煤煙和機動車尾氣復合污染的特點，且有逐年高發趨勢，直接影響群眾健康，這無疑對各級環保部門長期以來靠“節能減排”手段實現環境保護的預期帶來新的挑戰。2019年，全國機動車排放污染物初步核算為1 603.8萬t。另外，大氣細顆粒物（PM2.5）源解析結果顯示，在很多大型城市，機動車尾氣已成為大氣污染的首要污染源。因此立足社會發展實際開展機動車尾氣方面的治理工作，綜合利用大數據、人工智能、5G、圖像識別、物聯網（IoT）等新興技術實現環境監管常態化、科技化，對切實鞏固藍天保衛戰取得的成果具有重要意義。

1 傳統信息化手段面臨諸多難題

1.1 運維管理復雜，管理混亂

目前各級生態環境部門在用的信息化系統繁多，各種運維平臺錯綜復雜，用戶接入點無法統一，需頻繁登錄多個系統進行繁瑣切換，用戶名及密碼無法做到同步維護，甚至時常會有忘記用戶名及密碼的情況出現。管理維護工作量巨大，權限管理錯綜復雜，安全性無法保障，易用性無從談起。各個系統界面整合困難，風格不統一，操作復雜，系統之間數據難以有效集成。

1.2 數據孤島

原有的單點式系統架構管理的都是同種數據，由于數據安全、架構設計等原因，數據之間缺乏關聯和相互印證，無法做到數據端到端的閉環。數據使用效率低下，坐擁數據寶山而不得用，無法發揮數據應有的價值。

1.3 系統穩定性差

原有面向服務架構（SOA）的單體架構模式，缺乏冗余備份，容易出現單點故障，并且架構無法做到線性無感知快速擴容，擴容往往只能通過停止業務服務器進行升級。系統問題頻發，中斷業務更是經常出現，嚴重影響用戶體驗和業務開展。在新基建的時代背景之下，已經開始和時代潮流脫節。

1.4 產品迭代緩慢

隨著業務高速發展，原有的單體架構對于產品的迭代力不從心，無法快速響應用戶需求。特別是跨多個系統需求，從需求提出到實現往往需要數月時間，嚴重影響業務開展。

1.5 資源資金使用浪費

由于系統的部署、運維都需要軟件和硬件環境，甚至開發、運維團隊，無法形成集約型體系架構，造成資源資金使用浪費。無法打通各個系統之間的聯系，使得各個團隊協同高效運作更是困難重重。

1.6 安全性差

系統分散，安全治理繁瑣，安全標準不統一，存在跨系統攻擊可能性，且容易遭到木馬病毒的攻擊。

2 天地人車環境監測管理系統的一體化解決方案

為了針對性解決以上問題，需要將傳統檢測、遙感檢測、非道路實時監控、路檢路查、重柴車載終端遠程排放監控、機動車排放檢測維護等系統進行數據集成、數據挖掘及數據分析，建立一套智能、先進、全面的綜合環境監管系統（圖1，天地人車環境監測管理系統），為生態環境部門提供更加全面、準確、高效的監管。

圖1 天地人車環境監測管理系統的主界面（截屏）

圖2所示為天地人車環境監測管理系統的技術架構，通過采用Sqoop（數據導入導出工具）、Kafka（分布式日志處理系統）、Flume（日志采集工具）采集其他常用的數據源，以實現快速數據接入。支持定制開發，適配專用接口，擁有千萬級車輛及其相關數據的接入能力。根據不同數據源的特點，采用HDFS（分布式文件系統）、HBase（分布式存儲系統）、MySQL（關系型數據庫管理系統）、IoTDB（物聯網數據庫）、Redis（遠程字典服務）、MongoDB（非關系型數據庫）等多種存儲方式實現對數據的高效存儲，并通過最新的數據湖技術，實現每天TB（太字節，計算機存儲容量單位）級別的數據增量下的可靠性。采用Flink（分布式流數據流引擎）作為實時數據分析引擎，實現了高吞吐、低延遲、高性能處理實時數據流，實時數據處理延時不超過10 s。采用MR（一種編程模型）、Hive（數據倉庫工具）、ES（搜索引擎）等工具，實現海量非實時數據的批處理，進行海量數據的數據挖掘與多維分析。

圖2 天地人車環境監測管理系統的技術架構

2.1 系統入口統一，簡化運維

用戶只需登錄天地人車環境監測管理系統中的一個子系統，就可實現查看自己權限的所有數據，不需要頻繁切換系統。同時只需要一個用戶名及密碼，完成所有操作，各個功能風格統一，操作方便。管理員只需要維護一個系統，不存在數據不同步的情況，大大簡化運維強度，并提高數據安全性。

2.2 打破數據孤島，建立數據聯系

打破原有的數據孤島組織模式，進行大數據治理，全部數據可方便地進行印證和對比，效率成指數級別上升。深入挖掘各個數據之間的聯系。

2.3 采用分布式、高可用系統

各個服務器之間實現冗余備份，單臺服務器宕機不影響業務正常開展，不存在單點故障。系統擴容升級能夠做到用戶無感知，不會出現業務中斷的情況。

2.4 產品迭代速度快

因為數據組織的天然優勢，大大降低系統間協調成本。各種需求，特別是跨領域需求能夠得到快速實現。從原來的數月縮短到數天之內完成。

2.5 資源使用集約化

系統各個功能資源可以靈活調配，顯著減少人力和物力投入的同時，實現更高的效率。

2.6 網絡、數據安全有保障

系統采用高標準加密策略，嚴格對系統進行加密。通過用戶無感知加密系統，在大幅提高系統安全性的同時，不影響系統的易用性，在易用性的基礎上，實現系統數據無縫加密。

3 構建端到端環保應用新模式

3.1 一車一檔

根據車牌號，一個頁面集中追蹤一輛車的所有數據。只需要輸入車牌信息，在一個頁面內，集中展示該車輛所有相關信息，自動追蹤車輛的基礎數據、傳統檢測、遙感檢測、路檢路查、車載終端等相關數據。如車輛已經安裝車載終端并接入本系統，還可以查詢到車輛的實時排放、位置、軌跡等信息，讓違法排放車輛無所遁形。

3.2 車型分析

根據同種數據源，進行不同型號車輛、不同年限的排放數據對比。同時，根據不同數據源得出數據的相互印證，找出排放不合格車型，追本溯源，嚴厲打擊制造、銷售環保排放不合格車輛的企業。

3.3 檢測質量評估

可實現不同數據源之間的相互印證，對比傳統檢測及遙感檢測、車載終端的相關數據，判斷傳統檢測站的檢測可信度，對于可信度嚴重偏低、存在弄虛作假嫌疑的，保存相關數據證據鏈，嚴厲打擊在環保檢測過程中出現的弄虛作假行為。

3.4 打擊屏蔽車載終端

通過遙感檢測和車載終端的數據印證，能夠得知車輛是否上路，如果車輛當天上路，但是沒有車載終端數據上傳的，列為可疑車輛，如果這種情況多次出現，可以判定為疑似屏蔽車載終端的車輛。系統自動保存相關證據鏈，嚴厲打擊脫管重污染源。

3.5 重柴車輛免檢列表

通過大數據技術，長期監控車輛實時排放數據，判定排放長期低于界定值的車輛，給出環保免檢提示，經過人工智能判定或人工審核以后，可以免于環保檢測，并可提供對外接口，供車主和檢測機構查詢。降低車主檢測負擔，提高環保檢測效率，加快不合格車輛淘汰速度，提高社會整體效益。

3.6 重點車輛監控

對于傳統檢測、車載終端、遙感檢測等各個平臺排放數據排名，生成有針對性的高排放車輛列表，方便進行車輛的重點監控。對于數據長期不合格的，提供全部排放證據，情節嚴重的，可以直接進行環保執法，并提供相關數據發布接口，供相關檢測機構、維修站、執法機構查詢，重點監控。

3.7 油品分析

通過大數據、人工智能等技術，自動判斷車輛的加油地點，以及根據車輛加油后的排放均值情況，自動判斷加油站油品質量情況，嚴厲打擊黑加油站和低劣油品。通過大數據和人工智能的分析，精準打擊目標，在降低人力投入的情況下，提高執法效率，使得低劣油品無所遁形，維護市場正常秩序。

3.8 電子圍欄

系統支持帶時間限制的圍欄系統。根據非道路機械的高排放禁止區域、低排放限制區域，以及貨運車輛禁行、限行區域，支持限定時間、限定類型車輛禁行，在極短時間內判斷出車輛的位置是否進入高排區域，并記錄車輛行駛軌跡等執法證據鏈，嚴厲打擊環保違法行為。

3.9 道路排放熱力圖

通過地理信息技術和大數據的融合，展示道路排放熱力圖，直觀展示車輛排放信息，通過一張圖，使得車輛排放情況一目了然，為制定限行、限排區域提供第一手數據支撐，同時為道路規劃提供參考依據。

4 天地人車環境監測管理系統的價值體系

天地人車環境監測管理系統通過深度業務融合，實現一切管理流程化，一切流程數據化，一切數據業務化，賦能應用、使能數據，構建面向機動車環境監測監督管理、數據分析、決策支持的價值體系（圖3）。

圖3 天地人車環境監測管理系統的價值體系

4.1 助力新基建

通過大數據的應用，實踐人工智能、工業互聯網等先進技術，用新技術進一步提高汽車應用安全性，減少汽車使用的環境污染。打造全流程的自主可控平臺的同時，保持系統開放性，方便接入各種第三方系統，打通系統內外“雙循環”，加快推進汽車檢測行業基礎信息設施建設。

4.2 推動行業數字化轉型

當前，全球信息通信技術正進入技術架構大遷徙時代，傳統的IT架構已經不能滿足相關政府、企業和人民的需要。傳統架構正在向集中化、智能化轉型，需要以數據的自動流動化解復雜系統的不確定性，優化資源配置效率，構建國家新型競爭優勢。天地人車環境監測管理系統順應時代發展的需要，并在機動車監督管理的信息化、智能化轉型方面提供了實踐應用。

5 結束語

天地人車環境監測管理系統，打破傳統信息系統執法數據的孤島模式，融合傳統檢測、遙感檢測、非道路實時監控、路檢路查、重柴車載終端遠程排放監控及機動車排放檢測維護等系統數據，并進行更深層次的價值挖掘，讓數據說話，用數據執法，減小人力的投入，提高執法效率，挖掘出數據的最大價值，力保進一步鞏固藍天保衛戰成果。