城市生態環境中污染源自動監測技術研究與性能評估

摘要：深入探討現有城市生態環境中污染源監測系統的不足，提出基于物聯網與人工智能的新型方案，采用多源數據融合技術和機器學習算法，實現對大氣、水體、土壤等污染源的實時精準監測，有望將監測精度提高15%，響應時間縮短30%。同時，提出優化監測點位布局、提升數據質量控制等策略，為城市生態環境監管提供技術支撐和決策依據。

關鍵詞：污染源監測；自動監測技術；多源數據融合；機器學習；監測策略

城市生態環境中的污染源監測是環境管理的重要基礎。傳統監測方法存在人工成本高、監測頻率低、數據延遲等問題，難以滿足現代城市環境治理的需求。本研究旨在探索先進的自動監測技術，提高監測效率和精度，為城市生態環境管理提供及時、準確的數據支持。

1 污染源自動監測技術分析

1.1 傳感器技術

開發新型復合納米材料傳感器，集成碳納米管和金屬氧化物，提高多種污染物檢測靈敏度，目標為將PM2.5 檢測限降至0.1 μg/m3，較傳統傳感器提升50%。提出自適應校準算法，動態調整傳感器響應曲線，將穩定性提高35%，將6 個月內漂移控制在3% 以內。設計微型化多參數水質傳感器，集成溶解氧、pH、電導率等測量單元，尺寸目標為傳統傳感器的1/3，功耗降低40%。采用微流控技術實現樣品自動前處理，減少生物污染，延長使用壽命，將維護周期從每周1 次延長至每月1 次。

1.2 數據傳輸與存儲技術

探討利用5G 網絡實現監測數據實時傳輸，同時提出邊緣計算節點設計，將預處理和簡單分析任務下放到現場，減少60% 的數據傳輸量，將延遲從300 ms 降至50 ms。提出基于區塊鏈的數據加密傳輸協議，防止篡改和泄露。設計分布式時序數據庫系統，采用列式存儲和壓縮算法，將存儲效率提高至傳統數據庫的3 倍。提出數據多副本存儲和自動故障恢復機制[1]，系統設計目標為同時處理1000 個監測點實時數據寫入，查詢響應時間控制在100 ms 內。

1.3 數據分析與處理技術

提出基于深度學習的多源數據融合算法，結合CNN 與LSTM，同時處理圖像、時序和空間數據，將污染源識別準確率提高至90%以上。提出基于自編碼器的無監督學習方法，用于實時異常檢測，并識別99% 以上人為干擾和設備故障，將誤報率控制在1% 以下。設計分布式計算框架，將復雜分析任務分解到多個計算節點，性能目標為在處理100 個監測站點實時數據時，將分析延遲從10 min 縮短至1 min 內，滿足實時決策需求。

2 自動監測系統設計與實現

2.1 系統架構設計

自動監測系統采用感知層、網絡層、應用層3 層架構設計。其中，感知層由分布式傳感器節點組成，負責數據采集和初步處理；網絡層采用混合拓撲結構，結合星型與網狀網絡的優勢，提高數據傳輸效率和可靠性；應用層包括數據處理中心、決策支持系統和用戶接口。采用模塊化設計，各功能模塊間通過標準化接口通信，以提高系統的可擴展性和維護性。另外，為應對大規模數據處理需求，采用微服務架構，將復雜功能拆分為獨立服務，通過容器技術實現靈活部署和動態擴容。除此之外，整合邊緣計算節點，在數據源頭進行預處理和簡單分析，以減輕中心服務器負擔，提高實時性。

2.2 硬件選型與集成

硬件選型以低功耗、高可靠性和強環境適應性為原則。選用SHT31 溫濕度傳感器（精度±2%RH）、Alphasense 的OPC-N3 顆粒物傳感器（檢測范圍0.35～40 μm）、Nova PM傳感器（精度±10 μg/m3）。數據采集和傳輸采用基于ARM Cortex-M4 內核的STM32L476微控制器，支持低功耗模式，待機電流低至120 nA。通信模塊選用SIM7000E 4G/NB-IoT模塊， 支持多種通信協議。采用TI 的TPD4E05U06ESD 保護器件和ADI 的ADP196 隔離開關[2]，以提高系統抗干擾能力。電源管理采用TPS62840 DC-DC 轉換器，效率高達95%。同時，所有硬件模塊通過定制PCB 集成，采用模塊化設計，便于維護和升級。

2.3 軟件平臺開發

軟件平臺基于微服務架構，采用Docker容器化技術實現服務隔離和快速部署。后端使用Spring Boot 框架，提供RESTful API 接口。數據存儲采用時序數據庫InfluxDB，針對時間序列數據進行優化，支持高并發寫入和快速查詢。消息隊列使用Kafka，以提高系統吞吐量和可靠性。前端采用Vue.js 框架，結合ECharts 實現數據可視化。系統核心算法， 一是基于LSTM 的時序預測模型，用于污染趨勢分析；二是基于隨機森林的異常檢測算法，準確率達95%；三是基于卷積神經網絡的圖像識別模塊，用于視頻監控數據分析。另外，平臺還集成了GIS組件，實現污染源空間分布展示和分析。

2.4 數據質量控制模塊

數據質量控制模塊采用多層次策略，以確保監測數據的準確性和可靠性。在傳感器級別，實施硬件自檢和定期校準機制，設置閾值報警。在數據傳輸層面，采用CRC 校驗和TCP 重傳機制，保證數據完整性。數據處理中心，一是基于移動中位數的異常值檢測，可識別95%的離群點；二是采用卡爾曼濾波算法，用于數據平滑和噪聲去除；三是基于時間序列分解的趨勢分析，識別數據突變和長期變化。

3 監測策略優化

3.1 優化監測點位布局

監測點位布局的優化包括7 個關鍵步驟。①采用多目標優化算法，綜合考慮污染源分布、人口密度、地形特征和氣象條件等因素；②利用GIS 構建城市三維模型，結合歷史污染數據，生成污染擴散熱力圖；③應用改進的最大覆蓋模型（MCM）確定初始監測點位；④ MCM 的目標函數為最大化監測覆蓋率，約束條件包括預算限制和最小點位間距；⑤引入遺傳算法（GA），通過交叉和變異操作生成新的點位方案，迭代優化直至收斂；⑥為提高算法效率，采用并行計算技術，將計算任務分配到多個處理器核心；⑦利用Monte Carlo 模擬評估不同監測點位方案的有效性，選擇最優解。結果顯示，與均勻分布相比，優化后的監測點位布局可提高約25% 的監測覆蓋率，同時減少15% 的所需監測點位數量[3]。

3.2 優化監測頻率與采樣策略

監測頻率與采樣策略的優化包括6 個關鍵步驟。①采用自適應采樣方法，根據污染物濃度變化動態調整采樣頻率；②利用ARIMA 模型預測短期污染趨勢，當預測值超過預設閾值時，系統自動提高采樣頻率，反之則降低采樣頻率；③引入Random Forest 算法，考慮多因素對污染水平的影響，進一步優化采樣決策；④設計觸發式采樣機制，當某些指標快速上升率超過閾值時，立即啟動高頻采樣；⑤在數據傳輸方面采用差分編碼技術，僅傳輸數據變化量，顯著減少數據流量；⑥利用壓縮感知理論，在保證數據質量的前提下，進一步降低采樣率。策略實施后，預計可減少50% 的數據存儲需求，以及保持95% 以上的數據精度。另外，系統還包含基于孤立森林的智能異常檢測模塊，能夠識別設備故障或異常環境條件，確保數據的可靠性，采用該模塊后，可將異常檢測準確率提高至97%，假陽性率降低至3%以下。

3.3 優化應急監測響應機制

應急監測響應機制設計以快速反應和精準定位為核心，其優化包括6 個關鍵步驟。①建立多級預警系統，基于實時監測數據和預測模型，將污染事件分為4 個等級，且每個等級對應不同的響應策略，如監測頻率調整、人員調度、設備部署；②開發智能調度算法，采用A* 搜索方法，考慮設備可用性、交通狀況和響應時間等因素，快速生成可行解；③設計基于三角測量原理的污染源定位算法，結合多點監測數據和氣象信息，實現污染源的精確定位；④在通信方面采用ad-hoc 網絡技術，實現應急監測設備的快速組網和數據傳輸；⑤開發移動監測平臺，包括UAV 和車載設備，能夠對難以到達的監測區域進行靈活部署；⑥集成基于案例及推理的決策支持模塊，利用歷史應急事件數據，為管理人員提供處置建議[4]。模擬測試顯示，機制優化后能在30 min 內完成監測網絡的重組和部署，污染源定位精度達到100 m范圍內，相較于傳統方法響應時間縮短40%、定位精度提高35%。

4 實驗驗證與性能評估

4.1 實驗設計

實驗目的為驗證自動監測系統的有效性。實驗在某典型城市進行，選取包括工業園區、居民區、商業區、生態保護區等在內的10 個不同類型區域。在每個區域部署了5 個監測點位，共計部署50 個監測點位。監測項目包括PM2.5、PM10、SO2、NOx、O3 和VOCs 等常見污染物，監測周期為6 個月，覆蓋了不同季節和天氣條件。為評估系統性能，設計了傳統固定監測站、移動監測車和新型自動監測系統3 組對照實驗。采用正交試驗法，考慮了不同因素的影響，如傳感器類型、數據傳輸方式、分析算法等，模擬了突發污染事件，以測試系統的應急響應能力。實驗過程中，1h 記錄1 次數據，并與國家標準監測站數據進行比對。實驗主要參數設置如表1 所示。

4.2 數據收集與分析

數據收集采用多源異構數據融合技術，整合了自動監測系統、氣象站和衛星遙感數據。由于原始數據預處理包括去噪、異常值檢測和缺失值插補，因而采用小波變換方法對數據進行去噪，使用修正的Z-score 算法識別異常值，針對缺失數據則應用多重插補法。

數據分析階段先進行描述性統計，計算各污染物的平均值、標準差、最大值和最小值，再應用時間序列分析方法，如自回歸積分滑動平均（ARIMA）模型，分析污染物濃度的變化趨勢和周期性特征。同時，使用主成分分析（PCA）和偏最小二乘回歸（PLSR）方法[5]，探索不同污染物之間的關系。另外，應用機器學習算法，如隨機森林和支持向量機，建立污染預測模型。主要污染物統計數據與分析結果如表2 所示。

4.3 系統性能評估

系統性能評估主要從監測精度、響應時間、數據傳輸效率和系統穩定性4 個方面進行。其中，監測精度評估采用均方根誤差（RMSE）和相關系數（R 2）來衡量自動監測系統與國家標準監測站的數據一致性；響應時間測試通過模擬突發污染事件，記錄從污染發生到系統報警的時間間隔；數據傳輸效率評估包括傳輸成功率、平均傳輸延遲和數據丟失率；系統穩定性測試持續進行6 個月，記錄系統故障次數、平均故障間隔時間（MTBF）和平均修復時間（MTTR）。除此之外，還評估了系統的功耗和維護成本。系統性能評估的主要指標如表3所示，新型自動監測系統在多個方面都優于傳統監測方法，特別是在響應時間和數據傳輸效率方面表現突出。

5 結束語

綜上所述，通過整合先進的傳感器技術、數據傳輸與存儲技術，以及智能數據分析方法，提出高效、精準的城市生態環境污染源自動監測方案，同時通過優化監測策略進一步提升自動監測系統的整體性能。實驗結果表明，優化的自動監測方案在提高監測精度和縮短響應時間方面具有顯著優勢，不僅可為城市生態環境管理提供強有力的支持，還能推動環境監測向智能化、精細化方向發展。未來，應繼續關注新型傳感技術的開發、大數據分析方法的應用，以及監測系統與城市管理系統的深度集成，為構建智慧城市和改善城市生態環境做出更大貢獻。

參考文獻

[1] 閆琳琳.污染源自動監測技術在生態環保中的應用分析[J].工程建設與設計，2023（10）：88-90.

[2] 郭劍亮.污染源自動監測技術在環境保護領域中的運用[J].皮革制作與環保科技，2023，4（4）：66-68.

[3] 香樂平.環境保護中污染源自動監測技術探討[J].皮革制作與環保科技，2023，4（1）：75-77.

[4] 孟陽.環境保護中污染源自動監測技術的應用探究[J].清洗世界，2022，38（6）：120-122.

[5] 楊莉.生態環境保護中污染源自動監測技術應用研究[J].皮革制作與環保科技，2022，3（12）：155-156，162.

作者簡介

張翠菊（1973—），女，漢族，山東鄄城人，高級工程師，大學本科，研究方向為環境監測。

李偉（1983—），女，漢族，山東曹縣人，高級工程師，碩士，研究方向為環境監測。

加工編輯：王玥

收稿日期：2024-08-01