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数据融合技术在环境监测网络中的应用研究①

2020-01-07兰秀娟

科技创新导报 2020年31期
关键词:子系统站点环境监测

兰秀娟

(内蒙古自治区包头生态环境监测站 内蒙古包头 014000)

工业是国民经济的立足之本,工业的发展与国家的发展相辅相成,但是随着工业全面发展给我国居民生活带来诸多便利的同时,它的弊端也逐渐显现,工业发展带来的环境污染现象不容忽视。环境与居民的休养生息密切关联,如何减少工业对环境的污染,建立一个高效、精准的环境监测网络,是亟待解决的问题。本文探讨了数据融合技术与环境保护相结合的环境质量检测机制,它可以通过数据的形式实现对环境质量的监测,并通过数据的变化对环境的污染状况进行综合评定,方便决策者对数据的结果进行分析,并作出相应的决策,为人们拥有环保健康的生活环境提供技术支持。

1 数据融合技术的基本论述

1.1 数据融合技术的定义

数据融合技术,是一个综合性的概念,它包含数据信息的采集、分析和处理的过程,数据融合的根本目的是通过对数据的处理对决策者决策提供相应的数据支撑。数据化技术早前主要应用于军事领域,军事领域的精准打击离不开数据的支撑,而随着智能技术的普及,数据技术和智能化技术互相结合,成为数据融合技术发展的基础。在实际运用中,数据融合技术通过各种智能化设备例如传感器等对信息数据进行采集,借助信息系统进行处理,将不同类型的数据以互联网支持的波形状态呈现,方便人们直观地看到数据信息,快速处理数据,提升数据的利用效率,节约工作时间。

1.2 数据融合的基本原理

通俗意义上的数据融合分为两个步骤,一是数据的预处理,二是数据融合。数据预处理阶段会对环境监测数据进行处理,纠正遥感图像、大气等数据参数,并将对应的立体空间与参数进行匹配。遥感影像空间是一种独特的数据呈现形式,数据融合时通过数据的特征、空间等进行有机匹配,借助智能化的算法找出不同数据图像中最特别最突出的特征,并将这个特征与数据结合起来,找出不同数据之间的内在逻辑,借助不同的映射方式构建不同的影响,减少数据误差。而在数据融合阶段,环境监测人员全方位收纳不同传感器中的数据源,对数据进行分析融合,在分析和融合中提高位置信息和环境数据的精度。在数据分析过程中,环境监测人员以结果为导向,根据最终目标进一步计算数据,保证数据的精准度,给后续环保工作的开展提供数据的支撑,有效保证环境监测质量的顺利进行[1]。

2 环境监测系统的弊端和主要需求

2.1 环境监测系统的弊端

环境监测系统一般分为三个版块,分别是数据通信子系统、应用子系统和数据采集子系统。数据采集子系统是环境监测系统的基础和数据来源,它是由各个检测站点组成,检测站点运用大量硬件设备进行数据采集,主要采集大气、水质、土壤中对环境因素有影响的物质含量,数据采集子系统中的硬件采集数据存储到当地的数据库,在不同的数据库之间进行传输,如果遇到网络断连无法传输的情况下,数据采集子系统会采取相应的数据补送措施,等网络恢复正常后继续上传文件,保证数据的准确性,有效减少漏传,数据缺失的情况。环境监测系统站点数据采集的类型众多,数据上传速度快,因此,这就要求监测系统具备对数据大量处理、存储、分析、计算的能力,监测系统需要具备对数据文件进行处理的能力。然后,一般情况下,部分数据监测系统对数据运用效率不够,导致数据利用效率低下,严重的会出现数据丢失的情况,这样会极大影响对环境监测的结果,因此,环境监测系统一定要不断进行技术更新,改善系统对数据的处理方法,升级对数据的分类和存储技术,保证环境监测系统有效率稳定地进行。

2.2 数据融合技术在环境监测系统应用主要需求

传统的环境监测系统对数据的运用存在不足,而数据融合技术的引入进一步完善了传统的环境监测系统,环境监测系统在信息化的时代有更多的需求,综合来看,主要分为3点,数据采集通信系统、数据融合分析系统、数据应用模块。数据采集系统的要求是可以全方面地监测环境影响因素的精确数值,例如,大气监测中可吸入颗粒物、二氧化氮、二氧化硫、pH值等,并可以随时存储数据,及时将信息上传到通信模块。数据通信模块是数据进行交互和处理的模块,它需要具备分布式处理数据的能力,提升数据传输质量和速度,保证数据传输的完整性,通信服务器到分布式文件系统的加载过程配备齐全,保证数据传输过程的完整统一。数据应用模块的主要需求体现在数据应用子系统的提升上,数据应用子系统需要具备显示和分析数据的功能,它可以高效展示环境数据,具备环境指标展示、数据查询、环境变化预警等基本功能。保证环境数据监测系统高效递进,顺利进行。

3 数据融合技术在环境监测网络中的主要应用

3.1 数据采集通信子系统的应用

数据融合在环境监测系统中的数据采集主要是通过不同站点进行数据采集和存储,不同的站点数据存储习惯、存储时间不同,相应的生成的存储文件也不相同,这样给数据查找和筛选提出了难题。因此,为了统一管理不同站点的数据存储信息,可以用数据困的IP地址作为标志点,通过计算机编程和线程池实现数据通信,IP地址的记录方便对不同站点的数据进行定位、监测站点,便于核实数据。

3.2 数据应用子系统的应用

环境的考核指标有很多,是从不同维度展现的,例如温度、风速,不同的环境指标如何精准有效多维度地展现,是数据融合结果的集中体现。举个例子,温度、湿度、风速是环境考核的三大标准,监测人员对数据融合结果进行概率计算时需要同时参考当前环境这三个维度的数据,综合数据分析当前环境的状态。由此,监测人员可以建立相应的数据模型,对规定时间内监测数据的内在运行规律进行统计汇总,保证不同监测点的起始观察时间一致,在这个模型内,对环境监测体系内的一个或多个污染物进行研究,借助之前建立的模型,对环境监测的整体趋势进行预测,从而建立和完善环境监测预警机制[2]。

4 结语

数据融合是新型技术,它是智能技术和数据化技术的有机融合,大数据技术是数据融合的基础,在环境监测中,运用数据融合技术,针对不同数据的特性,制定相应的融合标准,保证环境监测的数据可以及时准确地展现。

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