大氣環境監測中大數據解析技術應用研究

于文健

（廣東省清遠生態環境監測站，廣東 清遠 511515）

借助現代信息技術有效監測大氣環境，確保環境保護與經濟發展之間的協調。本文介紹了大數據技術在大氣環境監測中應用的意義和原理、技術優勢和具體應用。

1 在大氣環境監測中應用大數據解析技術的意義

在大氣環境監測過程中，工作人員要收集大量的數據。在對這些數據進行評估和分析時，可以有效地提高數據分析的效率和評估結果的準確性，它是環境監測的重要組成部分。

2 大氣環境監測中大數據解析技術運用的好處

2.1 提高大氣環境預警能力

大數據分析技術可以實現對大量數據的快速及準確分析，并能從這些海量數據中挖掘出有價值、有效的信息。可對當前區域大氣環境作出更準確地判斷和評價，為人們提供可靠的大氣環境信息，以便人們采取相應的措施[1]。

2.2 提高科學決策水平

通過利用大數據分析技術對相關數據信息進行分析，結果可以直接呈現給用戶，包括研究人員和政府決策人員。建立大數據模型還可以模擬環境治理方案，評價環境治理的可行性，從不同治理方案中選擇環境效益好、成本效益高的方案，避免因決策失誤而增加環境工程成本。

2.3 提升服務水平

在使用大數據進行環境監測時，人們可以建立云分析平臺，為生態問題及時提供反饋。也可以把大數據和網絡結合起來，直接在網上發布聚合結果，實時查看監測結果[2-3]。

3 在環境監測中使用大數據分析的要點

篩選相關數據，選取數據特征量，用數學分析方法分析數據特征量及其相關關系。環境監測涉及大量的基礎數據，需要運用大數據分析技術進行收集和處理。除了獲取基本數據和特定數據類別外，還完成了特征的選擇[4]。

4 大數據解析技術在大氣環境監測中具體運用

4.1 實現可視化操作

利用大數據分析技術可以分析出各區域特定的大氣環境，分析結果通過互聯網迅速發送到有關的氣象平臺，直觀地顯示當前的大氣環境，讓人們實時了解大氣環境。圖1：大氣環境監測分析結果。通過采樣系統收集和分析各項監測指標，然后把監測分站的數據信息發送到中心站，再通過中心站計算機將結果發送到監測平臺上，也可以通過繪圖儀和打印機打印出來，以便直接、隨時監測大氣環境質量，然后依據氣象預警，制定相應的防治措施[5-6]。

圖1 大氣環境監測過程分析

4.2 挖掘和整理大氣環境數據

環境監測不僅收集和記錄大氣環境監測數據，還可基于大數據技術組織和挖掘大量數據。利用大數據分析技術對各種數據進行收集整理、檔案保存，加快工作效率的同時還可以確保數據收集和記錄的準確性[7]。

4.3 對大氣環境數據進行預測

相關人員需要結合大氣環境的變化的特征，對數據進行匯總和分析，并進行有效預測。大氣環境監測應用大數據分析技術的過程中，系統會對數據進行進一步整理和挖掘，并對獲得的結果信息進行匯總和解析，得出外部環境因素和最終的與大氣環境質量相關的規律。具體如圖2所示。

圖2 主要運行方式

4.4 建立空氣質量預警平臺

大數據分析技術的應用，不但可以很大程度上改變傳統的大氣環境監測的方法，而且有助于我們更好地了解大氣環境。若評估結果與相關要求不符合，則在評估結果符合相關要求的情況下，才可以發出警報，進行實地調查、實施計劃，再進行抽樣、樣本保存、預處理、定性測試、定量分析以及數據處理[8]。

4.5 空間分類器

SC中包含的特征量對目標函數的影響是一個多層多節點的傳遞過程，傳遞路徑是線性的，傳遞過程在節點處的輸出可以是線性的，也可以是非線性的。因此，SC具有靜態神經網絡結構的特點。神經網絡方法本身是模擬復雜系統和分析大數據的非常有用的工具。因此，選擇由輸入生成（Ig）和人工神經網絡（ANN）組成的SC進行仿真預測當地電網中PM2.5的濃度。

IG的作用是用各類空間特征量構建 ANN 的輸入值。從建有大氣自動監測站的網格中隨機選取兩個局地坐標為l1和l2的網格，每個網格中包含二個特征量和污染物濃度值，分別用f、f、f、f和c1、c2表示；x代表某一待預測的網格，其局地坐標用lx表示，x 網格中二個特征量和待估污染物濃度用f、f和cx表示。由IG構成的對ANN的輸入數據生成流程見圖3。

圖3 空間分類器IG數據生成流程

ANN是在接受輸入數據后，通過神經網絡節點和傳遞，最終產生對目標值的影響。為理解神經網絡的傳遞過程，神經網絡某節點的傳遞過程見圖4。圖4表示神經網絡一個節點輸入輸出關系。f1x、f2x表示該節點的兩個輸入；f'x表示該節點的輸出；w1x、w2x表示兩個輸入權重；bx表示該節點輸入輸出的偏移，即神經感知偏移;φ表示輸出為非線性輸出的變換函數。

圖4 神經網絡節點輸入輸出流程

5 結語

大數據分析可以用于環境監測，提高監測的質量和效率，減少監測人員的工作量。