基于物联网技术的云端空气质量检测管理系统

刘璇 张露娟

摘 要：本文提出的空气质量检测管理系统，以云端在线的方式实现了对空气质量实时监测和管理。通过有针对性地在生产生活环境中布设傳感器，分时段、分地点采集温湿度、水质、PM2.5以及PM10特征值，设置了网络环境完成相关数据的采集模块，将传统生产生活中的孤岛数据实时传输、保存到远程云端数据库，构建了基于物联网和云端的低成本物联网空气质量监管系统。通过对数据库中数据进一步进行数据挖掘和可视化处理，为社会大气环境的监管决策提供及时的数据支持和各种便捷可靠的服务。

关键词：云端在线;物联网;数据分析

1.引言

近年来，随着经济的持续快速发展与产业结构的调整，我国很多地区的空气质量问题越来越严重，不少区域已出现较为严重的以PM2.5和臭氧为主要污染物的大气复合污染，对人们的身体健康带来极大的危害。空气质量预报是空气质量控制的重要途经，在国外空气质量预报主要是以三维空气质量模型为基础，例如美国的城市气域模型UAM、德国的EURAD、发过的CHIMERE等，美国ENVIron公司开发的CAMX在美国很多地区都有十分广泛的应用，甚至成为全球主流的空气质量检测网络模型[1]。

2.数据采集设备

本文基于环境保护主题进行云端物联网构建。经过调研之后，本文根据现实需要了解了衡量环境情况的常用指标AQI，包括“PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3”。在此基础上本文选择了温湿度传感器、PM2.5/10传感器、水质传感器作为系统的传感器方案。

为了将上述三个传感器与系统平台连接，本系统购置了塔石的无线数传设备。并将其与三个传感器装置安装在一起（如图1所示）。通过无线数传设备进行了诸如波特率、校验参数的参数配置，遵循ModBus协议的数据得以顺利传输至云端平台。

3.数据管理平台

本系统采用TASTEK-IOT平台和微信小程序平台作为云端的数据管理平台。

3.1TASTEK-IOT平台

登录塔石IOT系统之后，在系统中添加产品“监测环境”，产品类型选择“ModBus”类型，使用标准ModBus协议进行通讯。根据传感器采集的数据进行ModBus端点的添加，完成云平台的设置。

通过设备配置软件对设备启用IOT云，通过设备编号与设备密码的校验建立与云平台的连接。设备上线后可以点击“实时监控”进行在线调试。

3.2微信小程序平台

通过“草料二维码”网站为平台设备生成唯一二维码，并通过微信扫描该二维码将设备绑定至“TASTEK IOT”平台小程序。

在微信小程序“TASTEK IO平台”中扫描该码可以实现手机端对设备的监控，实时方便地获取监测数据（如图2所示）。

4.数据管理方式

4.1神经网络方式

本项目基于2019年1月1日到2020年3月31日之间的大连市每日PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3和空气质量等级数据，将前六维数据作为输入层神经元，一个隐含层，五种质量等级分类作为输出层。通过Python构建神经网络实现基于环境数据预测空气质量等级的功能[4]。

经过20000次训练，模型准确性可达87%，具有较高参考价值，可用于实际实际生产生活需要，提供必要的天气质量预测与相关活动建议。

4.2数据可视化

通过对大连市每日PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3数据进行归一化处理后，使用Python调用相关库可以绘制雷达图直观展示当日大连市的主要污染物情况（如图3所示）。除了显示某一城市当日污染物情况外，利用数据可视化可对不同城市间环境情况进行横向对比，或是对同一城市不同时段进行纵向比较。结果清晰明了，对于城市评价环保政策实施效果具有辅助作用（如图4所示）。

4.3数据分析处理

4.3.1传感器接受数据

由于传感器遵循ModBus协议进行通讯，故其传输的数据并非普遍意义上的实际数据，需要根据ModBus协议做相应的转换。具体以温湿度传感器的数据情况如表所示（读取设备地址 0x01 的温湿度值，问询帧（16 进制）如表1所示，应答帧（16 进制）：（例如读到温度为-10.1℃，湿度为 65.8%RH）如表2所示）：

4.3.2数据挖掘与数据可视化

本项目中使用最大-最小标准化法对输入数据进行归一处理。最大-最小标准化是对原始数据进行线性变换，设minA和maxA分别是属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过最大-最小标准化映射到区间[0，1]的值，则公式如下[3]：

由上述数据挖掘的处理流程可知，在绘制主要污染物分析的雷达图时，同样面临不同评价指标量纲不一的问题。该问题会导致雷达图在某一维度的数据尤为突出，使得图像不够清晰。同样，对输入数据需要进行最大-最小标准化法归一 [5]。

5.系统整体部署

5.1数据云端在线管理

通过塔石无线数传设备，将采集到的监测数据上传至塔石IOT平台。在设备上线后，用户仅需要登录该平台即可实现指定数据的查询。避免了传统监测需要工作人员亲临设备布点现场进行人工登记的麻烦，一个账号可以实现随时、随地的数据管理。

通过拓展该平台，将设备与微信小程序绑定，用户甚至不需要PC端登录IOT平台，仅仅需要一部手机即可完成读数据、写数据的操作。真正实现云端在线物联网管理。

5.2 大气质量智能预测

通过对大连市每日PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3数据进行归一化处理后，使用Python调用相关库可以绘制雷达图直观展示当日大连市的主要污染物情况。

除了显示某一城市当日污染物情况外，利用数据可视化可对不同城市间环境情况进行横向对比，或是对同一城市不同时段进行纵向比较。结果清晰明了，对于城市评价环保政策实施效果具有辅助作用。

6 总结

本项目针对生活场景，布设传感器并设置网络环境完成了温湿度、PM2.5、PM10、水质数据的采集，构建基于云端的物联网空气环境监管系统。在传感器设备成功链接到塔石IOT平台后，我们通过该设备对大连市一年内多时段、多地点的空气质量进行了数据采集模拟，对此平台上的实时数据进行监测，并由此对基于大气质量的生产生活活动进行决策管理。通过神经网络和数据可视化的辅助作用，根据人民生产生活活动对温湿度、PM2.5、PM10、一氧化碳等环境参数的具体要求，及时对不符合规定的环境质量进行评估和调查，确保云端管理在实际应用中能够真实有效地反映大气环境质量环境并做出及时有效地管理。

参考文献

[1] 陈梦娇. 基于云平台的远程环保在线监测系统研究及实现[D].北方工业大学，2018.

[2] 吴贵华. 数据挖掘技术在环境保护综合管理系统中的应用[D].华南理工大学，2011.

[3] 李观松. 城市环境空气质量数据挖掘与可视化的研究[D].山东大学，2007.