浅谈空气自动监测网络数据有效性的自动化判别

单丞斌

摘 要：自动监测是一种建立在信息技术和数据支持上的新式工作方法，目前在空气监测领域已经取得了一定的实践成果。基于此，本文以空气自动监测网络数据有效性的自动化判别思路作为切入点，给予简述，再以此为基础，重点论述计算机自动判别的两大因素以及流程。以期通过分析明晰相关理论，为后续工作的具体开展提供必要支持。

关键词：空气自动监测；网络数据；判别规则

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.09.215

0 前言

空气质量监测是现代环保工作的重要组成内容，在技术持续发展的情况下，空气监测工作得到了更广阔的发展空间和技术支持，并逐步实现了自动化工作。现代空气监测可以在自动化技术支持下长期、持续进行，但自动监测也存在一定弊端，其所获网络数据的有效性为各界广泛关注，分析空气自动监测网络数据有效性的自动化判别有一定的现实意义。

1 空气自动监测网络数据有效性的自动化判别思路

自动监测的核心技术是传感器技术、数字化技术、工控机技术和短距离通信技术，人员将默认程序输入工控机进行作业，通过超过实际数据范围的数学模型进行信息筛选和处理，生成可视化（也可以是非可视化的）数据，再利用工控机的存储部分进行判别，由管理人员进行人工确认，这是空气自动监测网络数据有效性自动化判别的基本思路。如监测对象为空气中的SO2浓度，可以对当地进行为期一年的数据收集，将每个月份甚至每周监测所获数据进行汇总，了解一年里当地的空气SO2浓度情况，在此基础上进行扩展，满足动态变化下的监测要求。

在目前的监测工作中，依靠人工处理庞大的数据资料和繁琐的操作过程是不现实的，设备的智能化水平还需要进一步提升，假定当地环境空气功能区为二类区。按照环境空气质量标准（GB3095-2012），当地SO2浓度1小时平均值上限为500μg/m3。可以将监测范围设定为0-500μg/m3，并建立一个数学模型，带入“0”-“500μg/m3”之间的所有参数，存储于工控机中进行自动化工作，只要数据模型是完善的、程序设定是合理的，整体监测工作就可以在智能技术的支持下持续有效进行，网络数据的有效性也能够得到保证。

2 计算机自动判别的要素

2.1 仪表上传状态值

计算机自动判别的关键是仪表上传的状态值，现代空气监测已经初步实现自动化，监测所获数据可以在设备内部完成数字化处理，直接呈现给人员。在进行监测的过程中，如果目标对象为臭氧、一氧化碳，设备也能够在对象浓度超标的情况下及时完成信息上传，并发出警报。自动化条件下的工作流程一般为数据收集、短距离传输、识别、输出四个环节。数据收集通过传感设备进行，对空气进行自动监测的过程中，传感器不断与空气接触，也不断将所获的信息传输至设备控制端，由于此前已经设定完善的数学模型，常规情况下检测所获数据能够得到有效的判别，由工控机负责将收集所获的数据与数学模型内的参数进行对比，了解空气中对象目标的状态，之后进行数字化处理，将不可识别的信息数据加工成数字化、结构化、可识别的数据，通过显示设备呈现给人员，完成状态值上传。上述整个过程是在固定程序的操控下长期、模式化进行的，智能化特征明显，一方面可以保证工作的持续性，另一方面所获网络数据的精确性也较高，更为可信。

2.2 人工定义判别规则

人工定义判别规则，是指通过人工为整个工作设定模式、参数，使空气自动监测工作能够在固定框架下进行，网络数据也始终处于数学模型的范围内，对应的后续分析、处理工作能够在此基础上有序进行。进行判别规则的人工定义时，需要考虑的因素较多，包括采集时间、地点、对象浓度变化的敏感度等等，这些工作也依赖于现代技术的支持，以对象浓度变化的敏感度为例[1]。假定某地属于工业城市，无风环境下，PM2.5浓度较高，为求了解风力对PM2.5浓度的影响，当地相关部门决定进行空气自动监测，由于风力变化带有不确定性，且监测设备的数目有限，无法广泛分布于所有地区，这要求强化设备的敏感度，一方面人员应在程序设定上实现精度调整，提升判别的精确性，另一方面也应依托于智能化技术，确保设备能在PM2.5浓度出现变化时及时做出反应、给予记录，确保空气自动监测所获网络数据的有效性和自动化判别的质量。

3 人工确认

空气自动监测网络数据有效性的自动化判别是反复、持续、长期进行的，所获数据能够直接用于空气情况的判定，但在具体工作进行时，一些不可控因素可能导致网络数据出现异常，比如通信干扰问题。现有大部分用于空气自动监测的设备需要通过短距有线通信、无线通信进行信息传输，在传输的过程中，如果附近存在强磁场，信号很可能受到干扰、失真，导致网络数据异常。此外，设备老化、功能模块受损也都可能导致网络数据失真问题，因此在应用自动监测技术时，也要求进行必要的人工确认，保证所获数据是可靠的[2]。

如人员在A地点进行监测，发现数据存在异常，但无法快速辨别问题原因，可以参考气象数据进行分析。通常某一地区的气象条件在大体上是稳定的，如夏季空气平均湿度、冬季空气中PM2.5浓度等。此外，风速的高低影响污染物的输送和混合，沙尘对大区域影响显著，降雨对大气污染物有净化作用，逆温天气中污染物不容易扩散等，在数据出现异常时，人员可以调取往期数据进行甄别，了解网络数据的可信性，推动其自动化判别技术的发展。

4 结论

通过分析空气自动监测网络数据有效性的自动化判别，了解相关理论内容。在目前的空气自动监测工作中，网络数据有效性是一个被广泛关注的问题，为强化其实用性，通过虚拟模型进行监测判别，并通过对仪表状态值的自动处理为后续工作积累数据，以人工进行程序的设置调整，使整体工作始终能够与具体需要相融合，最后进行确认，了解并对数据进行进一步处理。应用上述理论有助于空气自动监测工作的优化和推广。

参考文献：

[1]关玉春，肖致美，毕温凯.天津市街镇级空气自动监测系统设计及应用[J].环境与可持续发展，2017，42（02）：187-189.

[2]邝俊侠，溫佐钧，裴成磊.环境空气自动监测质量智能成效审核技术研究与应用[J].分析仪器，2017（02）：88-93.