基于大数据架构的环境污染精准监测与决策平台的建设

孟宪明

摘要：在大数据时代背景下，利用大数据技术构建环境污染监测系统的优势在于可以将大量的数据源整合在一起，通过分析这些数据，实现更加准确、及时地进行环境污染监测和管理，从而为环境保护工作提供了有力的支持。基于此，文章重点研究基于大数据架构的环境污染精准监测与决策平台的建设，旨在促进企业绿色生产，保护生态环境。

关键词：大数据架构；环境污染；精准监测；决策平台；建设

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.04.014

中图分类号：TP 393.08，X 84          文献标志码：A           文章编码：1672-7274（2024）04-00-03

Construction of a Precise Monitoring and Decision-Making Platform for Environmental Pollution Based on Big Data Architecture

MENG Xianming

（Anhui Wantong Technology Co.， Ltd.， Hefei 230000， China）

Abstract： In the context of the big data era， the advantage of using big data technology to build an environmental pollution monitoring system is that a large number of data sources can be integrated together. By analyzing these data， more accurate and timely monitoring and management of environmental pollution can be achieved， providing strong support for environmental protection work. Based on this， this article focuses on the construction of a precise monitoring and decision-making platform for environmental pollution based on big data architecture， aiming to promote enterprises to carry out green production and protect the ecological environment.

Keywords： big data architecture; environmental pollution; accurate monitoring; decision making platform; build

1   環境污染精准监测与决策平台的建设意义

在当今社会，环境保护已经成为全球关注的重要议题之一。随着工业化和城市化的不断发展，各种污染物质排放量也在不断地增加，这对人类健康和社会可持续发展造成了严重的影响。因此，如何有效地监控和管理环境污染成为一个迫切需要解决的问题[1]。传统的环境污染监测方法主要通过现场检测来获取数据，但这种方式存在很多问题：一是难以覆盖全局范围，二是存在误差较大的情况，三是无法及时响应突发事件。因此，为了更好地实现环境污染的实时监测和预警，可以采用大数据分析技术，它是一种利用计算机处理海量的数据的技术手段，可以对大量的数据进行快速分析和挖掘，从而发现隐藏在其中的规律性和趋势性信息，并为环保部门提供更加科学有效的决策支持。

2   基于大数据架构的环境污染精准监测技术

2.1 大气污染监测技术

大气污染物主要包括二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等。这些污染物主要来源于工业生产、交通运输、燃煤等多种人类活动，同时也受到自然因素的影响。大气污染物对人体健康、生态环境等方面都具有严重的危害。例如，大气中的二氧化硫会导致呼吸系统疾病加重或诱发哮喘发作；氮氧化物则会加剧气候变化并导致酸雨等问题；而颗粒物则是一种长期暴露于空气中的致癌物质之一。因此，准确地监测大气污染物浓度是非常重要的。目前常用的大气污染物监测方法包括气相色谱法、离子液体共振光谱仪（ILRS）法、光度计法等。其中，气相色谱法是一种高效、快速、高灵敏度的方法，可以同时检测多种气体成分。ILRS法是基于离子液体在紫外线下的荧光特性进行分析的一种方法，其优点是可以实现连续在线监测。光度计法则主要通过测量光线穿过样品时的变化来确定样品中所含物质的含量[2]。当前，大气污染物监测技术已经取得了长足进步。一些先进的监测设备能够实时监测大气污染物浓度，并且可以通过数据处理软件将监测结果转化为可视化图表形式。此外，一些监测设备还具备远程监控功能，可以远距离实时获取监测数据。这些监测设备的应用范围非常广泛，可以用于城市空气质量监测、工厂排放监测以及气象预报等领域。

2.2 水污染监测技术

在现代社会中，随着工业化和城市化的不断发展，水污染问题日益突出，因此，对水污染的准确测量和分析变得越来越重要。目前，水污染监测技术已经取得了长足的发展，其中，水质检测是一项重要的技术手段。水质检测主要包括化学指标测定和微生物学检查两种方法。化学指标测定主要通过测试水中溶解氧、氨氮、硝酸盐、总磷、总氮等多种物质的变化情况，来判断水体的质量是否符合标准。而微生物学检查则是通过检测水中细菌数量和种类，以及其代谢产物含量等因素，来评估水体的健康状况。此外，还有一种新兴的技术——生物传感器技术，它是利用生物材料制成的传感器，能够实时地感知环境中的各种污染物质浓度变化，并自动进行数据采集和处理。这种技术具有灵敏度高、响应快、操作简便等优点，被广泛应用于水污染监测领域。

2.3 固体废物污染监测技术

固体废物是指在生产、生活或运输过程中产生的各种固态废弃物质，如建筑垃圾、工业废料、医疗废物等。这些废物不仅占用了大量的土地资源，还对生态环境造成了严重的影响。其中，建筑垃圾是固体废物中最为常见的一种，其数量庞大且难以处理，容易引发土壤污染、水源污染等问题。因此，对于固体废物污染的监测具有重要的意义。目前，针对固体废物污染的监测主要采用以下几种方法。

（1）物理测量法。该方法主要利用仪器设备进行测量，例如，用激光雷达探测固体废物堆积量，使用声波传感器检测固体废物厚度等。这种方法可以快速准确地获取大量数据，但需要投入较大的人力和财力成本。

（2）化学分析法。主要包括气相色谱-质谱联用法、离子液体层析法、高效液相色谱法等多种方法。这些方法能够精确测定固体废物中有害成分含量，但是需要耗费较长时间，并且需要专业的实验操作人员来完成。

（3）生物监测法。生物监测法是指通过培养微生物的方法来检测环境中存在的有害物质。这种方法相对简单易行，而且不需要昂贵的仪器设备，但是在实际应用时需要注意微生物的选择和培养条件等因素的影响，固体废物污染监测技术的发展离不开多种技术手段的支持，只有综合运用不同的技术手段才能够实现更加全面可靠的数据采集和分析。

3   基于大数据架构的决策平台设计方法

3.1 总体框架

基于大数据架构的环境污染监测与决策平台，旨在通过对大量数据进行分析和处理，为环境保护提供有力支持。具体而言，设计方案包括以下几个方面。第一，需要建立一个完整的数据库系统来存储大量的环境数据。这些数据可以来自于各种监测站，如大气质量监测站、水体监测站等[3]。为了保证数据的质量和可靠性，应采用一系列的技术手段加以处理，如数据清洗、校准、标准化等。同时，建立一套高效的數据传输机制，以确保数据能够及时地被上传到数据库中。第二，需要构建一个强大的计算引擎来实现大规模数据的分析和处理。在这个过程中，使用一些先进的技术，如机器学习算法、深度神经网络模型等。这些技术不仅可以更好地揭示数据的本质规律，还能够帮助发现环境中潜在的问题并提出解决方案。第三，需要开发一个体验友好的用户界面来呈现结果。这个界面应该具有易于操作性和直观性，以便用户可以在短时间内了解数据的量值和变化趋势。第四，提供多种可视化方式，如图表、地图、时间轴图等，让用户更加方便地理解数据背后的信息。

3.2 数据库设计

在构建基于大数据架构的环境污染监测与决策平台时，数据库是其中不可或缺的一部分。第一，需要确定数据存储的形式。目前市场上主流的数据库类型包括MySQL、Oracle、MongoDB等。在这些数据库中，MySQL是最常用的一种，因为它具有高效性、稳定性以及易于维护的特点。因此，在设计方案中可选择MySQL作为存储数据库选择。第二，需要对数据库进行规划和优化。为了提高系统的性能，采用了分区表的方式来组织数据。具体来说，将整个数据库分为多个子目录，每个子目录只包含特定类型的数据。这样可以减少读写操作的时间和资源消耗，从而提高系统运行效率。此外，数据库应支持备份和恢复功能。通过定期备份数据，可以保证数据的安全性和完整性。第三，在出现故障或者损坏的情况下，可以通过恢复备份数据方式使数据库快速恢复到正常状态。第四，需要考虑如何实现数据的查询和分析[3]。针对不同的需求，提供了多种查询方式，如SQL语句、API接口等。这些查询方式能够满足不同用户的需求，并提供更加灵活和方便的数据访问方式。

3.3 数据采集模块设计

基于大数据架构的环境污染监测和决策平台中，数据采集是不可或缺的一部分。一般来说，可以通过各种传感器来获取不同类型的数据，如空气质量、水质、噪声等。这些数据可以帮助用户更好地了解环境状况并做出相应的决策。目前市场上有很多种传感器可供选择，包括气体分析仪、水样检测仪器、声学测量设备等。不同的传感器适用于不同的场景，因此在选择时要充分考虑实际情况。此外，还需要考虑数据传输方式以及存储方式等问题。为了保证数据的真实性和准确性，需要采取一系列措施进行数据处理和校验。这可能涉及一些复杂的算法和技术，但是对于建立一个可靠的数据采集模块来说是非常必要的。

3.4 数据处理模块设计

为了实现对环境污染物质浓度的实时监测和分析，需要对大量的数据进行处理和整合。因此，数据处理模块的设计至关重要。首先，采用分布式存储技术来解决大规模的数据存储问题。通过将数据分散到多个服务器上，可以提高系统的稳定性和可靠性，同时减少单点故障带来的风险。此外，使用异构数据库技术，实现了不同类型的数据之间的集成和共享，提高数据的可视性和灵活性。其次，针对不同的数据类型采用相应的处理方法。对于时间序列数据，采用传统的时序统计算法对其进行处理；对于空间数据，则使用地理编码技术将其转化为二维坐标系下对应的数据集，以便于后续的空间分析操作。另外，需为数据的清洗和预处理提供一些工具和方法，以保证最终结果的准确度。最后，利用机器学习技术对处理后的数据进行建模和预测。具体来说，可以运用各种分类、回归、聚类等模型，对环境污染物浓度的变化趋势进行分析和预测。这些预测结果不仅可以用于预警和预防措施的制定，还可以帮助政府部门更好地管理和监督环境保护工作，数据处理模块能够有效地满足大规模的数据采集和处理需求，并为其他模块提供可靠的支持。

4   环境污染精准监测与决策平台的建设措施

4.1 污染源在线监测数据可视化

在基于大数据框架的环境污染监测与决策平台中，污染源在线监测数据是其中的重要组成部分。通过对污染源实时监测数据进行可视化的展示和分析，可以更好地反映污染物排放情况，协助用户及时发现问题并采取相应的措施来减少或消除污染。将监测数据存储到数据库中，然后使用Web GIS技术将其显示为地图形式，以便于用户直观地查看污染源分布情况[4]。同时，使用交互式图表工具，如Tableau等，以方便用户快速浏览和筛选数据。此外，设计了多种指标和参数的可视化工具，如趋势线图、柱状图等，用于更加深入的数据分析和解读。为了提高可视化效果和用户体验，还加入了一些互动功能，比如鼠标滚动、点击事件触发等。这些功能使得用户可以通过简单的操作获得更丰富的信息，同时也提高了系统的可用性和易用性。

4.2 污染源在线监测数据预警

污染源在线监测是指利用传感器设备将环境中的污染物浓度实时云端的数据，并将其存储于数据库中。这种方法可以大大提高环境监测的质量和效率，同时也能及时发现潜在的问题点，从而采取相应的措施来减少或消除污染源的影响。在应用中，采用了多种技术手段来实现污染源在线监测数据预警的功能。首先，使用机器学习算法对大量历史数据进行建模和训练，以识别出不同类型的污染源及其对应的特征值。然后，在监测过程中不断更新模型参数，以便更好地适应新的环境变化情况。采用云计算技术搭建大规模的计算资源池，实现对海量数据的快速处理和分析。通过以上步骤，可以准确地检测到各种不同的污染源，并在第一时间内发出警报或者通知相关部门进行应对。此外，系统还具有可视化功能，可以通过图形化的方式呈现监测结果，方便用户理解和操作[5]。

5   结束语

基于大数据架构的环境污染精准监测与决策平台为人们提供了一种强大的工具，它可帮助人们深入了解环境污染问题并预测未来趋势。通过数据收集与预处理，可以获取可靠的数据，发现潜在模式与趋势，而构建与验证环境污染预测模型，则可为环境保护决策提供科学依据。总之，这些成果将推动环境保护工作进程，确保地球更加清洁和美丽，人类社会可持续发展。

参考文献

[1] 田川，胡艳红，向浩．浅议生态环境监测在生态环境保护中的作用[J]．广东化工，2021（15）：174，167.

[2] 韩周洋，许纯领，孙丹，等．宿迁市大气污染防治监控监管系统建设浅析[J]．广东化工，2020（13）：127-128，119.

[3] 吴寅．简述大数据在环境保护中的作用[J]．广州化工，2020（4）：94-95，118.

[4] 徐磊，郑颖，邓世明．基于数据挖掘技术的工业废水污染特征分析与预测[J]．环境工程学报，2020（8）：4192-4199.

[5] 刘洪兵，宋晓东，赵彬．基于数据挖掘的环境污染源辨识方法研究进展[J]．环境科学与技术，2020（12）：158-166.