王仕超 許海泉 肖易恒 楊偉 龐曉晨 周增春 張云川



第一作者簡介:王仕超(1984-),男,碩士,工程師。研究方向為生態環境信息化建設及管理。
*通信作者:周增春(1976-),男,正高級工程師。研究方向為生態環境保護。
DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.15.039
摘? 要:云南邊境城市近年春夏季污染天氣頻發,空氣質量形勢嚴峻,降低當地生態環境形象及生產生活質量,給當地產業和經濟發展帶來負面影響。以西雙版納州為例,借助物聯網、AI視聯網、衛星遙感、時空地理數據服務、移動互聯網、大數據挖掘和云端一體化業務協同等先進技術,構建集數據采集、信息提取、智能分析、決策生成和統一指揮為一體的城市大氣污染防治一體化平臺。通過介紹平臺系統架構和功能特點,以及闡述平臺在2023年春季大氣污染防治中的運用成效,為邊境城市構建大氣污染防治一體化平臺,實現區域大氣環境質量精細化管控提供良好的借鑒。
關鍵詞:大氣污染防治;一體化平臺;邊境城市;資源整合;精細化管控
中圖分類號:X51? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? ? ?文章編號:2095-2945(2024)15-0171-06
Abstract: In recent years, the pollution weather in Yunnan border cities has occurred frequently in spring and summer, and the air quality situation is grim, which reduces the image of the local ecological environment and the quality of production and life, and has a negative impact on the local industry and economic development. Taking Xishuangbanna as an example, with the help of advanced technologies such as Internet of Things, AI networking, satellite remote sensing, spatio-temporal geographic data services, mobile Internet, big data mining and cloud integration business collaboration, an integrated platform for urban air pollution prevention and control is constructed, which integrates data collection, information extraction, intelligent analysis, decision generation and unified command. By introducing the system architecture and functional features of the platform, and expounding the application effectiveness of the platform in the prevention and control of air pollution in the spring of 2023, it provides a good reference for border cities to build an integrated platform for air pollution prevention and control, to achieve fine management and control of regional atmospheric environmental quality.
Keywords: air pollution prevention and control; integrated platform; border cities; resource integration; fine management and control
近年來,受全球氣候變化影響,云南省的邊境州市(如德宏、普洱、西雙版納、保山等)頻繁發生不同程度的空氣污染,造成大氣環境質量大幅惡化,對該地區居民的生產、生活及旅游活動造成極大影響[1]。但目前現有大氣環境監測與應急處置技術手段落后,人力物力耗費大,時效性較低,難以適應目前復雜條件下大氣環境質量精細化控制的需求[2]。隨著智能傳感器和物聯網的迅速發展,以及大數據技術的普及,將自動監測和大數據分析有機結合起來的區域空氣污染防控系統已經在各個地方被廣泛應用[3]。
為深入推進云南省西雙版納州大氣污染防治工作,實現精準科學治理,提高對大氣環境的綜合分析能力,充分利用物聯網、AI視網、衛星遙感、時空地理數據服務、移動互聯網、大數據挖掘[4]和云計算集成業務協作[5]等前沿技術,將多個跨層級、跨部門的視頻資源類系統進行集成,建立一個集數據采集、信息抽取、智能分析、決策生成、統一指揮與調度于一體的城市空氣污染防治一體化平臺,以實現對西雙版納州空氣環境質量的精細化管理。該平臺為大氣污染防控工作的開展提供科學的決策支持,并為其他邊境城市大氣污染防控綜合平臺的構建提供可借鑒的經驗與樣板。
1? 建設目標
全面提高邊境西雙版納州大氣環境監控監測以及監管能力,加強對“市-鄉-村”大氣污染點源、線源及面源的監控監測能力,實現區域超標預警及污染源快速定位;以監測、監控數據為治污科學依據,形成統一領導、多部門聯防聯控的精準治污高效機制,推動大氣污染防治工作由經驗型向科技型、粗放型向精準型的轉變;強化多種大氣污染物協同控制和區域協同治理,提高大氣污染源快速發現、預警及處置能力,實現全方位大氣污染溯源、預警和精準治理。
2? 平臺構建
2.1? 平臺總體架構
信息化技術如物聯網、移動互聯網、云計算和人工智能等的快速發展,為構建智慧化的生態大數據管理和服務平臺提供了新穎的技術手段,也使生態環境的動態監測變得更加實用、有效和快捷[6]。西雙版納州大氣污染防治一體化平臺的整體設計包括4個層次和2個支撐體系。4個層次分別為感知層、網絡層、數據匯集和處理層、應用層,感知層通過獲取相關信息交給網絡層進行傳輸,數據匯集和處理層負責整合和分析,最后由應用層轉化為實際可操作的解決方案。2個支撐體系分別是標準規范體系和安全保障運維體系。標準規范體系為整個平臺提供指導,安全保障運維體系則保障平臺的有效性和可靠性。如圖1所示。
通過使用配備傳感器的在線監測監控設備以及衛星遙感等設備構建的感知層,可以感知、識別范圍內大氣污染物的濃度、溫度、濕度、風速、風向、實時影像和遙感數據等信息的信號。這些傳感器具備對城市大氣環境要素的物質屬性、環境狀態和行為態勢進行分布式狀態辨識和信息采集的能力。
網絡層則利用無線或有線網絡的通信技術和通信協議來編碼、認證、路由和控制感知層的數字信息。而覆蓋廣泛的有線無線通信網絡和ZigBee/NB-IoT技術能夠為環境空氣質量數據的實時和連續傳輸提供可靠的網絡支持。
數據匯集和處理層則依靠物聯網、數據庫、人工智能、大數據挖掘和地理信息等技術,對感知層采集到的各類大氣環境數據進行匯總、清洗、整合、處理、分析和共享,為應用層提供數據支持。
應用層是整個平臺的核心組成部分,并承擔信息出口的作用,利用了大氣環境質量、氣象監測、衛星遙感、煙火監控和統計分析等模塊,提供了大氣環境污染預測預警、處置考核、綜合研判和統計分析匯總等功能。通過多維度的大數據支持,應用層構建了大氣污染“事前-事中-事后”全流程監管體系,以便城市環境管理者能夠使用專業、實用和高效的環境空氣質量精細化管控工具來應對大氣污染應急處置和進行深度分析污染事件。
2.2? 平臺關鍵技術
2.2.1? 大氣網格化監測系統
實時準確的環境空氣質量監測是評估區域大氣污染現狀的基本前提及科學基礎[7]。為了實現對區域環境空氣質量的精細管理的目標,大氣網格化監測系統孕育而生。該系統通過根據現場環境特點和監測需求,將研究區域劃分為不同尺寸的網格,并在每個網格內部布置各類微型智能傳感器進行采樣,通過使用物理化學檢測技術,便可全面地監測和掌握大氣環境數據,從而有助于更好地管理和改善大氣質量[8]。
西雙版納州為解決區域內每年春夏季顆粒物污染和近地面O3污染等突出大氣污染問題,通過采用網格化監管區域環境空氣質量的理念,利用現有4個環境空氣質量標準監測站,建設了53個空氣質量自動監測微站、1個機動車尾氣遙感監測點位和5個黑煙車監測點位,構建了西雙版納州大氣網格化監測系統,實現了全州范圍3個縣(市)、33個鄉鎮和2個國家級一類陸路口岸的環境空氣質量實時監測全覆蓋。
2.2.2? 衛星遙感
衛星遙感技術是一種具有廣泛空間覆蓋和高度一致數據特點的監測手段,其采用統一的反演算法和光譜來源,可獲取大氣污染物大范圍、長時間連續觀測數據。該技術已廣泛應用于霧霾監測、顆粒物監測、沙塵預警預測和秸稈焚燒等領域,能夠有效解決如污染源精準定位、區域傳輸量化評估、污染事件監測與溯源等大氣污染防治工作中的實際難題[9]。
西雙版納州利用氣象遙感衛星和MODIS數據,通過對西雙版納州及東南亞五國(老撾、緬甸、泰國、柬埔寨和越南)的火點分布數據、火災強度數據、近地面PM2.5濃度數據、O3濃度數據和氣象遙感數據等的匯總、統計和分析,研究了氣象環境和境外火點對西雙版納州環境空氣質量的影響,基本掌握了西雙版納州環境空氣質量的變化規律和發展趨勢,并就此開展了環境空氣質量預測、預警和統計分析[10]。
2.2.3? AI視聯網
AI視聯網是一項利用云計算、圖形圖像、視頻識別、人工智能、算法模型和信息處理等技術的創新,其能夠通過空間定位、三維注冊、多種傳感、無線傳輸和視頻監控等方式,將虛擬對象與真實環境精確地結合在一起,不僅可實現顯示終端與云計算中心之間的信息交流和通信,還能為用戶呈現與應用環境、氣候、場景相關的三維感官效果和直觀實時的新環境,其特點是綜合了虛實結合、實時交互、多維顯示等創新功能,形成了一種全新的大規模視頻網絡[11]。AI視聯網技術的應用范圍非常廣泛,包括城市規劃、智慧交通、智慧旅游、智慧醫療和智慧教育等領域。該技術可以幫助人們更加直觀地了解環境信息,提高信息的準確性和時效性,同時也為城市管理和公共服務帶來了新的思路和方法。
西雙版納州通過整合鐵塔公司為林草、住建、自然資源及城管等部門建設的智慧林業(森林防火系統)、智慧工地、智慧城管、智慧國土和智能視聯等智能視頻監控類業務系統和500多個高清視頻資源,采集海量生態環境違規樣本,對平臺算法進行訓練,已建立了露天煙火、路面揚塵、垃圾堆放等污染事件算法識別模型庫,構建了大氣污染防治一體化平臺視聯網系統。通過該系統,已初步實現了“市-鄉-村”的大氣污染事件高清智能視頻監控覆蓋,為西雙版納州的大氣污染防治提供了高效的統一指揮調度平臺。
2.2.4? 時空地理大數據整合和共享技術
作為城市生態環境大數據的一個重要組成部分,時空地理大數據具有“大容量”“多維”“高價值”“快速度”等“4V”特性,并具有“多負荷”“多尺度”“多時間”“多要素”等“四多”特性。要想充分發揮這些數據資源,還需要借助遙感、地理信息、WebGIS等技術來融合時空地理大數據,向下覆蓋時空地理大數據的復雜異質性,向上提供時空地理信息的基礎底座,來賦能開放多元化的業務應用,從而實現跨部門、跨層級、跨地域的高效共享[12]。
大氣污染防治一體化平臺利用地理信息處理工具對遙感影像進行投影變換、圖像拼接、空間分析和專題制圖等處理,將各類環境空氣質量監測類數據、遙感監測數據、視頻監控、圖像識別數據等按照自身空間位置進行空間化處理,并在GIS系統中進行分類展示;各類數據按照數據庫設計范式進行整理、匯總,根據數據所屬行政區或地理分區邊界進行關聯,最終形成以遙感數據和基礎地理數據為基底的西雙版納州大氣環境質量管理“一張圖”核心數據體系。
2.2.5? 云端一體化業務協同
基于大氣環境數據庫,大氣污染防治一體化平臺構建了“一云多端”的“一張圖”應用體系,以實現跨部門異構數據的匯集、整合、展示、查詢、處理和共享。該平臺以大氣環境質量管理“一張圖”為核心,通過云端計算資源實現了數據的互聯互通和業務的協同處理,同時也提供了差異化的數據服務和系統功能,包括Web、APP和微信小程序等多種方式,以滿足各級、各部門人員的需求。該平臺有效實現了“數據互聯互通、業務協同處理、信息及時共享”的目標。
3? 平臺主要功能和應用
3.1? 實時監測和監控
基于大氣網格化監測系統,大氣污染防治一體化平臺能夠24小時不間斷地監測和收集區域內環境空氣中PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO的實時濃度數據,并及時、準確地反映區域環境空氣質量狀況及變化規律。同時,該平臺利用AI視聯網技術,結合可見光視頻監控場景運動捕捉技術和熱成像煙火識別技術,并融合AI算法,實現了區域覆蓋范圍連續、實時的視頻監控。這使得平臺具備了自動發現、識別和告警區域大氣污染事件的功能,例如煙火、秸稈焚燒、施工、道路揚塵和露天燒烤等[13],并可自動下發污染事件工單,實現閉環管理。
3.2? 大氣污染溯源
大氣污染防治一體化平臺基于大氣網格化監測系統和AI視聯網,利用地理信息和WebGIS技術,通過對每個空氣自動監測站的實時數據進行智能分析,結合氣象數據、衛星遙感數據和AI視聯網的告警信息,實現了大氣污染事件的精準溯源。該平臺采用污染內因和外因相結合的方式,對污染產生的區域、成因、受影響因素等進行深入研究,快速找出真正的污染物來源,提高了大氣污染溯源的效率和精度,為大氣污染精準治理提供了有效的數據支撐。
3.3? 綜合分析研判
大氣污染防治一體化平臺采用開放式設計,集成空氣質量實時監測數據、氣象數據、遙感監測數據、火點數據(境外)、地理信息數據和環境質量模型,利用AI建模方式關聯分析數據關系,探索數據聯系,可實現實時數據展示、污染源解析、綜合指揮調度和空氣質量預報預警等各種環境監測業務及管理應用,為大氣環境精準研判和空氣質量治理優化打下基礎,提升了西雙版納州大氣環境質量管理和決策的科學化水平,平臺操作分析界面如圖2所示。
3.4? 大氣污染事件處置
影響西雙版納州空氣質量的主要污染物是PM2.5、PM10和O3[14],而每年春夏季該區域的大氣污染主要由東南亞國家生物質焚燒產生的細顆粒物等污染物向境內傳輸導致。因此,內源管控則成為西雙版納州大氣污染應急處置的首要工作。大氣污染防治一體化平臺通過大氣網格化監測系統實現區域空氣質量的全天候、連續、在線自動監測,準確地收集、處理監測數據,能及時、準確地反映區域環境空氣質量狀況及變化規律;結合AI視聯網與空氣監測站點實現監測、監控聯動,可實現大氣污染事件的智能分析及抓拍取證,例如包括工業大氣排放、異常煙火、秸稈焚燒及施工揚塵等,并通過Web、APP和微信小程序等方式向各級各部門工作人員下發污染事件具體信息、收集處置信息,實現從區域內污染事件的主動發現、溯源、取證及派單到污染事件分析、處置、執法、歸檔的全流程閉環管理。
3.5? 平臺應用案例
3.5.1? 跨境大氣污染事件動態感知
2023年4月1日至2日,西雙版納州景洪市出現一次PM2.5污染氣團從西南方向跨境輸入所引起的大氣污染事件。在此之前,通過大氣污染防治一體化平臺觀測到3月21日至4月1日緬甸境內日均火點數量達1.36萬個以上,老撾境內日均火點數量達1.2萬個以上,泰國境內日均火點數量達0.78萬個以上,均維持在近期高位水平。4月1日,緬甸東部勐平、景棟、孟洋一帶及老撾北部瑯南塔一帶,火點較為密集。
根據平臺衛星遙感影像顯示結果,以上地區已經聚集形成高濃度PM2.5污染氣團。
根據平臺風場數據,緬甸勐平、景棟和孟洋一帶的污染氣團受西南風影響向景洪勐龍鎮進行傳輸;老撾西北部的瑯南塔一帶的污染氣團受南風影響向勐臘地區傳輸。
4月1日17時,景洪市西南端的中緬邊境鄉鎮勐龍的空氣質量微站發出告警,PM2.5濃度達到86 μg·m-3;20時景洪中南部的景哈、勐罕鄉鎮空氣質量微站相繼發出告警,PM2.5濃度分別達到92、94 μg·m-3,景洪江南站(國控站)PM2.5濃度達到77 μg·m-3,此時該PM2.5污染氣團已進入景洪市主城區。4月2日,12時勐龍鎮PM2.5濃度回落至66 μg·m-3,13時勐罕鎮PM2.5濃度迅速回落至55 μg·m-3,14時景哈鄉PM2.5濃度回落至31 μg·m-3,景洪江南站(國控站)PM2.5濃度回落至53 μg·m-3,至此該PM2.5污染氣團已過境景洪市主城區,如圖3所示。
3.5.2? 綜合研判、調度指揮
2023年3月至4月期間,大氣污染防治一體化平臺通過衛星遙感監測發現3月24日至26日、4月5日至12日單個境外國家火點數量超過2萬個(如圖4所示),結合空氣質量監測變化趨勢,發出了多次大氣污染告警信息。
根據周邊國家火點數量、密集程度、風場數據及當前城市AQI數據,結合往年境外PM2.5污染氣團來源、傳輸路徑及延時效應[15],專家組(包括生態環境、氣象、應急等領域的專家)利用平臺分析研判工具經會商后,促使西雙版納州三縣(市)提前啟動了不同等級污染天氣應對措施共計7次。并根據空氣質量變化趨勢,適時啟動縣級重污染天氣Ⅲ級(黃色)應急響應2次,并采取了限產限排、錯峰建設、清洗降塵、車輛疏導、人工增雨和禁燃禁燒等各項措施全力控內源、削峰值。
在此期間,通過平臺共發現境內異常煙火、秸稈焚燒及施工揚塵等大氣污染事件共計185條,并及時指揮調度一線工作人員800余人次進行現場核實處置。平均處置上報時效控制在2 h內,完成率達100%。
平臺集成了大氣網格化監測系統、衛星遙感、跨部門AI視聯網、時空地理大數據和云端一體化業務,為多源大氣環境異構數據的匯聚、整理、挖掘、分析提供了專業工具,為區域環境空氣質量精細化管理提供了科技支撐,平臺的主要優勢有以下幾點:①通過衛星遙感數據與高時空分辨率的大氣環境網格化監測數據的有效整合,彌補了傳統信息化平臺科學分析能力的不足,從而實現了區域內空氣質量發展變化趨勢和重污染發生發展過程的動態感知,為大氣環境污染的預測、預警提供了數據支撐。②整合了跨部門、跨平臺的視頻監控資源,提高了已有資源的復用率,避免了“視頻資源碎片化”問題,利用AI智能算法、地理信息系統和云計算平臺,實現了可視范圍的大氣污染事件的“發現—處置—回顧”的全流程閉環管理,提升了大氣污染治理效能。
平臺所采用的技術方案和建設模式,可在邊境城市的“藍天保衛戰”中推廣使用,更好服務于城市的智慧管理和綠色發展。同時,該平臺作為智慧環保建設的一部分,可與城市生態環境大數據平臺進行整合或數據共享,進而為“智慧城市大腦”的建設提供一個關于大氣環境管理的專業化信息數據服務。
4? 結束語
大氣污染防治一體化平臺以大氣網格化監測系統為基礎,利用衛星遙感、AI視聯網、時空地理大數據整合和共享技術克服了傳統大氣環境管理過程中遇到的多維數據獲取困難、跨部門跨平臺資源整合低效、綜合決策支持能力不足和統一指揮調度效能低下等問題,基于大氣污染的精準定位、精準防控、靶向治理原則,實現了區域環境空氣質量精細化管理,從而全面提升了城市大氣污染防治和決策水平。
參考文獻:
[1] 郎麗君,崔祥芬,史建武,等.云南邊境五城市空氣污染物分布特征[J].中國環境科學,2022,42(11):5008-5015.
[2] 劉心宇,黃俊,張麗麗,等.混合部署型網格化大氣質量監測系統的設計及數據分析應用[J].環境與可持續發展,2019,44(4):154-157.
[3] 王莉華,安欣欣,景寬,等.大氣網格化監測運行維護管理現狀與展望[J].中國環境監測,2021,37(2):16-22.
[4] 王靖涵.基于數據挖掘的工業城市大氣數據分析及預測平臺[D].北京:北京郵電大學,2020.
[5] 吳小波,范曉雨,劉曉敬,等.基于Google Earth Engine云平臺的成渝城市群生態環境質量時空變化[J].生態學雜志,2023,42(3):759-768.
[6] 劉國波,戒愷,唐力,等.深圳城市生態大數據智慧管理和服務平臺技術集成與應用研究[J].生態學報,2022,42(24):10051-10059.
[7] 王帥,王瑞斌,解淑艷,等.完善環境空氣質量評價方法推動大氣污染防治精細化管理[J].環境保護,2013,41(19):50-51.
[8] 尚偉,白笑晨,孫亞剛,等.大氣網格化監測系統的構建及其在區域環境空氣質量精細化管理中的應用[J].環境工程學報,2022,16(9):3081-3091.
[9] 宋鵬程,王秀麗,文燕,等.我國環境空氣自動監測體系發展及應用現狀[J].四川環境,2022,41(6):324-331.
[10] 周增春,岳存桂,李瑞濤.西南地區空氣質量變化規律和發展趨勢研究——以西雙版納州景洪市為例[J].環境生態學,2021,3(9):83-87.
[11] 高夢奎,趙騰飛.基于視聯網的智慧城市方案探討[J].信息技術與信息化,2021(2):218-220.
[12] YONG G, TING M, TAO P, et al. Progress of big geodata[J]. Science Bulletin,2022,67(17):1739-1742.
[13] 許海泉,王仕超,周增春,等.大氣污染事件監測聯動取證方法、裝置及計算機設備:CN202211083625[P].2022-12-06.
[14] 丁銀琥,周增春,李瑞濤,等.西雙版納環境空氣質量國控站點數據差異性研究[J].環境生態學,2022,4(12):67-72.
[15] 饒曉琴,張碧輝,江琪等.東南亞生物質燃燒對云南邊境污染傳輸影響[J].中國環境科學,2023,43(9):4459-4468.