基于物联网云平台的大气环境预警系统设计

董天天 沙晶晶 周洋

摘 要 为了实现信息的高速获取和交换，使人类生产和生活具有更高的智能化的目的;提出了一种基于物联网云平台的大气环境监测系统设计，整个系统包括气象要素：温度（AM2320）、湿度（AM2320）、气压（BMP180）、风速、风向、雨量六种模块传感器和树莓派网关控制器、存储卡、物联网云平台（oneNet）。采用六种环境传感器对大气环境进行数据采集，通过TensorFlow数据流将数据及气象数据集预训练模型输入卷积神经网络，然后输出预测值发布预警信息，最后经网关控制器进行HTTP协议远程发送到物联网云平台上实时数据显示及预警信息，为气象部门进行数据分析提供保障。

关键词 气象要素;多传感器融合;数据处理;物联网;气象监测

随着社会经济的发展，以及人类活动的加剧，导致自然界环境遭到破坏，人类自身生存的环境也遭到破坏，环境不断恶化。为进一步做好全国环境保护污染自动监测控体系建设，提高环境监测数据质量，增强环境监测数据的可比性，准确性和可靠性，根据《污染源自动监控管理办法》的有关要求，借助先进的物联网技术，云平臺技术，网络技术建立全国性的环保监测信息系统。

引言

智能环境利用各种传感器技术[1]，移动计算，信息融合等技术对空气环境、海洋环境、生态环境、城市环境质量进行全面有效地监控。通过网关连接到物联网云平台，实现数据的共享，输出预测值发布预警信息等领域的研究。

1系统总体方案设计

一种基于物联网云平台的大气环境监测系统，其特征在于：包括温度（AM2320）、湿度（AM2320）、气压（BMP180）、风速、风向、雨量六种模块传感器、网关控制器（ARM）、存储卡（SD卡）、物联网云平台（oneNet）。其中，温度和湿度传感器（AM2320）采用单总线方式与网关控制器（ARM）通信，其作用是探测大气环境的温湿度信息;气压传感器（BMP180）

采用IIC接口与网关控制器通信（ARM），其作用是探测大气环境的大气气压;风速风向传感器通过网关控制器（ARM）的AD口读取风速风向数据;雨量传感器采用485接口与网关控制器（ARM）通信，其作用是监测大气环境的降雨量信息;SD存储卡主要是用来保存六要素数据的信息;物联网云平台（oneNet）将远程访问、实时显示数据信息及预警信息，为气象部门的实验分析做好准备[2]。

2系统工作原理

采用六种环境传感器对大气环境进行数据采集，通过Tensor Flow数据流将数据及气象数据集预训练模型输入卷积神经网络，然后输出预测值发布预警信息，最后经网关控制器进行HTTP协议远程发送到物联网云平台上实时数据显示及预警信息，为环境部门进行数据分析提供了保障。该发明的基于物联网云平台的大气环境监测系统集多种传感器于一身的微型环境监测系统[3]，并结合深度学习AI技术，克服了传统的气象探测系统数据共享、智能化低等缺点，并可灵活地实现数据存储、数据共享及预警信息，同时结构简单，使用的便捷性好，智能化高等优势[4]。

3数据测量及处理

3.1 数据处理

采集的原始数据经数据处理后，将通过一种轻量级的数据交换格式（JSON）进行数据格式的转换，转换到理想的数据格式后，再通过Requests.post（）函数发送请求，通过HTTP协议将数据上传到物联网云平台，实现数据的实时显示、远程访问及数据共享等功能[5]。

3.2 数据保存

采用Python语言开发设计，首先，通过open（）函数新建文本文件，再以‘a追加模式打开文本文件，然后调用write（）函数向文本文件中写入大气环境探测的数据，最后经close（）函数关闭文本文件，同时保存文件的数据，实现数据的保存功能。

4系统测试

数据处理后，要进行六要素气象数据质量控制参数的设置[6]。其中，除了风向气象要素仅需要设置风向上下限数值外，气温、相对湿度、气压、风速和雨量均需要设置三项参数的上、下限值，即“传感器界限”、“气候极值”和“气候学界限”。其中“传感器界限”根据传感器本身测量范围进行设置。“气候极值”则是根据当地有记录以来的气候极大值和极小值。气候学界限是根据气候学界的各气象参数的极大值和极小值。超过警戒值时，系统发出“滴滴”的报警声，此设置主要是剔除接收的气象数据中明显错误的数据，同时，也便于对气象要素数据的进一步优化和处理。设置完成后点击“保存更改”按钮即可完成设置。

5结束语

基于物联网云平台的大气环境预警系统设计的方案选择与整体系统设计，通过数据处理和系统测试，可以完成气象要素数据的采集和传输，系统功能得以实现。在处理大气环境数据时，实现了数据上传云平台实时查看的便捷性和数据共享的有效性，增强了智能化设计，但还需要注意气象要素采集的数据精度问题。

参考文献

[1] 李莉，袁婧，吴伟超.空气监测网络中气象传感器的应用[J].绿色科技，2020（6）：171-173.

[2] 张军.空气污染天气过程与气象要素之间的关联性分析[J].环境与发展，2020，32（4）：185-186.

[3] 韩琛晔.基于STM32嵌入式微处理器的农业气象物联网数据采集系统设计[J].现代电子技术，2020，43（5）：10-13，18.

[4] 孙宁，张颖超，毛伟民，等.基于云服务器的自动气象站设计[J].现代电子技术，2020，43（15）：148-151.

[5] 王俊波.传感器综合实训系统的设计与实现[J].物联网技术，2020，10（8）：114-115，118.

[6] 王新华，陈东，罗林，等.基于ARM架构的嵌入式系统在自动气象监测系统的应用：以NVST气象站为例[ED/OL]. http：//ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/23477，2020-8-26.

作者简介

董天天，男;学历：硕士研究生，职称：教师，现就职单位：江苏信息职业技术学院，电子信息工程学院，研究方向：模式识别与智能系统。