基于物联网技术的大气污染环境监测及其治理研究

李宇佳

(北京市通州区生态环境局，北京 101101)

随着科学技术和工业技术的高速发展，大气环境的污染问题越来越严重，并且污染的类型也从单一的城市型污染缓慢变换成以地域污染以及煤烟污染等构成的混合型污染[1-2]。大气环境的日益恶化，造成部分地区的灰霾天气常常出现，严重影响生态环境和人们生活[3-4]。因此，环境污染成为世界学者的一个研究热点，亟待对大气环境的监测方法进行研究。近年来，大气环境的治理不断深入，对大气环境的质量监测、污染物控制等方面均提出更为严格的要求[5]。目前常用的监测手段有利用植物对大气环境进行监测[6-8]，通过对比不同植物在一段时间内出现的变化，进而判断该地区存在的污染物，该方法在监测环境的同时还能美化环境，受到广泛关注，然而该方法存在受地区限制和监测时间长等不足。此外，还有利用Web的远程监控系统对工厂企业的废水以及废气进行规范化管理，有效降低污染物的排放[9-10]；利用地理信息系统建立相关监测系统，观测大气污染区域及扩散范围[11-12]。目前的研究存在监测效率低、覆盖面小和数据反馈延迟的问题[13]，需要研究一种有效的环境污染监测方法，进而提高对大气环境的监测效率。射频识别的物联网技术能够有效提高数据采集以及之间的交互[14-15]。本文基于该技术建立大气污染环境监测系统，实现对空气质量数据的有效分析。首先分析基于射频识别的物联网技术，并建立大气污染监测系统。通过所建立系统和传统监测进行对比实验，验证所建立系统的有效性。此外，根据研究结果对造成环境污染的主要原因及其治理方法进行分析讨论，结果具有一定的工程实际意义。

1 大气污染监测系统总构架设计

1.1 物联网技术基本工作原理

1.1.1 物联网基本构架

世界各地的人民通过互联网将彼此紧密地联系在一起，而物品则可以通过采用射频自动识别技术RFID(Radio Frequency Identification)的网络进行相互联系，利用彼此的交互构成全球性质的实际物品互相关联的网络，即物联网。物联网主要由3个模块构成，分别为射频自动识别RFID系统、Savant System、Internet System，具体结构[16]如图1所示。

图1 物联网基本结构Fig.1 Basic structure of Internet of Things

其中，射频自动识别RFID系统主要承担对电子标签信息展开识别与解码，并传递至专家系统，利用对象名解析服务器ONS(Object Name Service)和PML服务器进行进一步的处理和分析，最终将处理结果传输至网络系统，将所处理的信息进行有效的存储和管理。

1.1.2 射频识别技术构架及原理

物联网系统中的RFID系统能够有效实现非接触的双工数据通信，进而对物品展开有效识别。因所使用的环境不同，RFID系统的构成也将不一致，然而该系统的基础结构都是由电子标签识别、阅读器读取以及数据交互管理3个模块构成。RFID系统的电子标签主要有芯片以及天线2大部分，并且各个芯片均有独立的电子信息。RFID系统的主要运行方式如图2所示。此系统主要是利用无线电接收装置以及传感器接收装置实现数据信息的相互传输。该射频自动识别系统首先通过阅读器将固定频率射频信号利用天线进行传输，天线中会产生一定的感应电流，进而让电子标签激活并将自己的信息数据传输至阅读器。当阅读器获得该电子标签信息数据后进行解析，再利用数据交互管理模块进行进一步处理。

图2 RFID系统的运行方式Fig.2 Operation mode of RFID

1.2 大气污染监测系统总构架设计

为了更好地对大气污染情况进行有效监测，建立基于射频识别物联网技术的大气污染环境监测系统，该系统主要由感应系统、网络传输系统、实际应用系统以及PCR干扰模块系统组成，其系统主要结构框架如图3所示。该监测系统通过4个子系统的互相配合实现对大气污染信息的收集以及信息数据处理，进而对环境污染情况展开有效分析。感应子系统是通过设置在各地方的大气污染检测传感器对大气环境的实时状态进行有效监测。传感器主要利用微型气体检测方法以及有害气体检测方法，并结合全球定位系统技术实现对大气环境中存在的不同气体含量以及有害气体含量数据信息进行有效获取。所获取的气体含量数据信息通过网络传输子系统的无线通信方式传输至中央服务器中进行分析。

图3 大气污染监测系统总构架Fig.3 General framework of air pollution monitoring system

中央服务器系统主要用于数据信息的筛选、剔除无效数据、提取有效数据并分类存储有效数据信息。同时该服务器系统中的RFID物联网技术能够对所存储的数据信息进行特性解析，进而获得大气环境污染信息的光谱频率结果，进一步分析大气污染程度，达到实时监测的目的。

实际应用子系统主要作用是利用人机交互方式将获取的中央服务器系统的分析结果更为直观和有效地呈现给用户，让用户能够及时采取有效地治理措施。

PCR干扰子系统主要作用是加强整个大气污染监测系统的数据监测以及解析能力。该系统利用数据融合滤镜方法得到数据信息中的受干扰数据，对其进行进一步分析，实现对全系统的数据信息监测以及解析。

2 大气污染监测系统实现

设计基于射频识别物联网技术的大气污染环境监测系统主要有系统硬件设计以及系统软件设计2个方面。

系统硬件设计主要包括了双片机、大气环境传感器、无线USB接口以及人工智能芯片。其中双片机采用高性能、低损耗的微型控制器，并设置有在系统中能编程的储存器。大气环境传感器主要采用了音频、赫兹以及电磁场传感器，实现对不同气体含量的有效检测。并利用无线USB接口对数据进行有效传输，该接口采用双驱500 Hz以及五驱1 kHz相结合的方法，通过ISQ通信方式完成不同模块间相互的数据信息传递。人工智能芯片作为双片机的核心控制芯片，其主要参数见表1。

表1 人工智能芯片主要参数Tab.1 Main parameters of artificial intelligence chip

系统软件设计主要采用了射频识别物联网技术。此系统在各个大气污染检测传感器中均配置CDP通信模块，并利用无线通信技术将其与中央服务器系统连接，进而建立覆盖面广、性能稳定的大气污染监测网状互联网，结构如图4所示。

图4 大气污染监测系统网状结构Fig.4 Network structure of air pollution monitoring system

此外，系统有效利用了GPS信息系统构建空间信息，结合设置传感器所获取的数据信息，利用中央服务器处理后，呈现出直观的污染分布情况，进而分析污染源可能所处的区域。

3 应用效果分析

3.1 监测效果对比

为了对所建立的基于物联网技术的大气污染环境监测系统的有效性进行验证，设计在现实的大气环境中，利用所建立的系统与传统监测系统对大气环境污染气体进行监测，并对比其效果。有关参数设定：将网络传输系统与实际应用系统的交互侧接口设置为0，各类大气传感器控制命令的概率设置为5，充电下游端口的使用电压为0.3～2.5 V。

通过实验所获得的实验结果如图5所示。从图5中可以看出，所建立的基于物联网技术的大气污染环境监测系统在相同时间内能够监测出更多的大气污染源。当监测时长达到10 min时，所建立的监测系统监测出大气环境可能存在9个污染源，但是传统的监测结果仅得到3个污染源；当监测时长达到20 min时，所建立的监测系统监测出大气环境可能存在20个污染源，但是传统的监测结果仅得到6个污染源；当监测时长达到60 min时，所建立的监测系统监测出大气环境可能存在70个污染源，但是传统的监测结果仅得到25个污染源。通过结果分析表明，所建立的基于物联网技术的大气污染环境监测系统具有更高的监测效率，监测大气污染源能力更强且更准确。

图5 2种方法监测实验结果对比Fig.5 Comparison of two methods of monitoring experimental results

3.2 污染物浓度变化

应用所建立的基于物联网技术的大气污染环境监测系统对中国北方某城市进行四季主要污染物的监测，包括对PM2.5(表示在大气中当量直径不超过2.5 μm的颗粒物)、PM10(表示在大气中的可吸入颗粒物)、NO2以及SO2等，其实验结果如图6所示。从图6可以看出，该城市的大气环境受季节的影响效果较为显著，其中在夏季所有污染物的浓度均为全年最低水平，在春季所有污染物的浓度处于中等水平，在冬季PM2.5、NO2以及SO2污染物的浓度均高于秋季。因在秋季气温大幅度降低，空气沉积在地表，造成污染物难以扩散，且冬季存在雨雪天气，在一定程度上对空气有一定净化作用，也造成其污染物浓度低于秋季；然而在秋季PM10污染物的浓度均高于冬季，可能由于在秋季对落叶枯枝焚烧量增大造成。在冬季因为气温的降低，不仅造成大气层产生逆温效应，导致空气中污染物难以扩散；生活中供暖增加，造成燃煤量大大上升，进而产生大量的污染物，这些原因共同导致冬季污染物浓度增加，大气污染加重。

此外，在该城市中PM2.5以及PM10在空气质量最佳的夏季其浓度也存在超标现象，且在全年中大气污染物占比最大的污染源成为该城市大气污染的主要源头。NO2以及SO2污染物的浓度在春天和夏天仍处于较低的水平，但在冬天和夏天其浓度大幅度上升，造成大气污染大大加重。

4 讨论

4.1 空气污染主要原因

一个地方的空气污染主要是由自然环境和人为作用引起的。其中，自然环境因素中受到季节、地形的影响较为严重。文中所涉及的城市地处北方，在冬天环境温度低，大气产生逆温现象，造成污染物沉积在地面附近，较难扩散，并且随着在冬天供暖需求的增加，产生了大量的污染物，进而共同造成该城市冬天污染严重。在夏天温度上升、空气流通大且雨水充足，因此对大气环境有一定的净化作用。此外，由于该地处于黄河冲积平原，其土地存在大量的细砂以及粉细砂，在天气比较干燥的春天和秋天中，该粉尘容易飘散在大气中，进而在一定程度上加剧了空气污染的程度。

随着人们科技生活水平的持续提高，人为因素对环境污染的影响也越来越大。城市建设的脚步越来越快，城市中拆迁、施工、建设等行为频繁，引起大气环境的颗粒物大大增加。同时，因建筑物越来越密集，高度也越来越高，也造成城市空气流动大大下降。此外，由于工厂以及车辆的持续增加，其废气排放也成为加重大气污染程度的重要因素。

4.2 大气污染治理方法

随着社会的持续发展，国民生活水平和经济收入持续提高，同时也对大气环境造成了一定破坏。

针对该城市所存在的主要污染物PM2.5以及PM10，应对建设工地进行有效的管理。例如对工地堆放的石头、沙子等工地用料进行遮盖，防止尘土随风飘扬；在工地周边通过喷洒水的方式降低尘土的扩散。此外，应合理规划城市的现代化建设，减少大拆大建，合理安排拆迁和建设，有效降低空气污染以及资源浪费。

针对大量汽车尾气的排放，应严格执行超标机动车的报废，倡导鼓励用户购买符合新环保标准的汽车，禁止污染严重的机动车上路。随着科学技术的不断进步，新能源汽车也逐渐发展，应进一步大力推广新能源汽车的使用。通过优化产业结构，减少污染产业，大力发展环保产业。大力发展电子商务产业，并把该产业和传统的行业相结合，大力提高不同产业之间的配合，构建跨领域的新兴环保产业链。

加强环境保护，优化产业结构，能够加快科技进步，驱动行业升级，提高行业竞争力，实现社会经济以及环境保护的可持续性发展。

5 结论

本文主要研究了基于物联网技术的大气污染环境监测系统。首先对基于射频识别的物联网技术工作原理进行了分析，并建立由感应系统、网络传输系统、实际应用系统以及PCR干扰模块系统构成的大气污染监测系统。并在现实的大气环境中，利用所建立的基于物联网技术大气污染环境监测系统和传统监测系统对大气环境污染气体进行监测，其结果表明所提系统能够在更短的时间内监测出更多的污染物，具有更高的监测效率，监测大气污染源能力更强且更准确。此外，利用该方法对北方某城市进行分析得出，该城市大气污染受到季节变化的影响显著，呈现出夏季空气质量好、冬季较差的结果。根据空气环境污染的主要影响因素，提出相应的优化产业结构、提倡使用新能源汽车等治理方法，加强环境保护，实现社会经济以及环境的可持续性发展。