CN108318630B - 一种城市空气质量实时监测系统和预警方法 - Google Patents

一种城市空气质量实时监测系统和预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种城市空气质量实时监测系统和预警方法。城市环境空气质量预警系统，包括城市空气质量在线监测网络、监控终端。城市空气质量在线监测网络的各个监测微站实时采集空气中各污染物浓度，并传输至监控终端；计算单元对数据进行计算分析，对各个监测微站的各项检测数据归一化处理；单项预警，实现对某项污染物的预警；综合预警，实现对微站监测区域综合空气质量预警。基于低成本城市空气质量监测网络，实现城市范围内各区域的局部预警，该预警方法有别于传统的限值预警，而是综合考虑全城区的各监测点位的差异性，如某个或某几个点位污染程度高于城区普遍水平时才会发生预警。

Description

一种城市空气质量实时监测系统和预警方法
技术领域
本发明属于城市环境空气质量监测技术领域，尤其涉及一种城市空气质量实时监测系统和预警方法。
背景技术
国内工业化城镇化带来持续严重的环境污染，环境质量也逐渐由粗放式管理方式向精细化管理方式的转变，网格化环境监管成为环境改善的重要手段。自2012年起河南、山西、山东、江苏、福建、浙江、湖北、重庆、辽宁等省份针对各类城市问题陆续开展网格化监管体系的建设。大气污染防治网格化管理作为网格化环境监管的重要组成部分按照属地管理、分级负责，条块结合、无缝对接的原则，构建责任到位、监管到位、落实到位、督导到位的常态化管理体系；以区县、街道、乡镇、社区(村)为单位，分级划定大气污染防治管理网格，在区域网格内设立网格员、网格长等构建全民参与的大气污染防治网格化管理体系。
虽然各地网格监控取得了较大成效，同时也存在诸多急需改善之处：
1)监测站点往往覆盖范围狭小；
2)缺乏精准的数据分析，庞大的历史监测数据没有得到充分的分析利用；
3)监测与监管结合不紧密，执法效率低下，对突发性污染事件很难做出快速响应和提前预判，难以满足大气污染治理需求。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提出了一种城市空气质量实时监测系统和预警方法，可以基于低成本城市空气质量监测网络，实现城市范围内各区域的局部预警。
本发明采用如下技术方案：
一种城市环境空气质量预警系统，包括城市空气质量在线监测网络、监控终端。
城市空气质量在线监测网络包括城市范围内各个监测微站，监测微站包括控制模块、传感器模块、无线传输模块、电源模块、存储模块，控制模块分别与传感器模块、无线传输模块、电源模块、存储模块相连；
控制模块，获取传感器模块数据并存储和传输；传感器模块，用于检测空气中各污染物浓度；无线传输模块，用于将各监测微站数据传送至监控终端，且传输频率可调；电源模块，转化太阳能并存储于蓄电池，用以对控制模块供电，且可在太阳能供电和市电之间任意切换。
监控终端包括相互连接的数据接收单元、计算单元、可视化单元，数据接收单元，用于接收城市各监测微站所传输的实时监测数据；计算单元，用于实时处理监测数据，运行预警算法，确定预警设备和区域；可视化单元，以电子地图的方式直观展示设备分布位置，并展现实时或历史时段的各设备预警情况。
进一步地，所述传感器模块包括PM10传感器、PM2.5传感器、SO2传感器、NO2传感器、CO传感器、O3传感器；PM10传感器，用于检测空气中PM10颗粒浓度；PM2.5传感器，用于检测空气中PM2.5颗粒浓度；SO2传感器，用于检测空气中SO2气体浓度；NO2传感器，用于检测空气中NO2气体浓度；CO传感器，用于检测空气中CO气体浓度；O3传感器，用于检测空气中 O3气体浓度。
一种城市环境空气质量预警方法，包括如下步骤：
(1)所述城市空气质量在线监测网络的各个监测微站实时采集空气中各污染物浓度，并传输至监控终端；
(1)计算单元对数据进行计算分析，对各个监测微站的各项检测数据归一化处理；
(2)单项预警，实现对某项污染物的预警；
(3)综合预警，实现对微站监测区域综合空气质量预警。
所述步骤(1)中监测微站实时采集空气中各污染物浓度包括PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度。
所述步骤(2)中对各个监测微站的各项检测数据归一化处理包括：
Figure BDA0001571268120000021
其中，pi＝(xi1,xi2,…,xi6)为第i个监测设备的监测数据；
xi1,xi2,…,xi6分别为该监测微站的PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度监测数据；
pmax＝(xmax1,xmax2,…,xmax6)、pmin＝(xmin1,xmin2,…,xmin6)分别为归一化之前的监测数据、最大监测值、最小监测值；
Figure BDA0001571268120000022
为归一化结果。
所述步骤(3)中单项预警包括如下步骤：
(31)选定预警污染项；
(32)计算当前时刻各监测微站选定预警污染项监测数据的均方差：
Figure BDA0001571268120000023
式中σ为选定预警污染项监测数据的均方差；
n为该城市监测微站总数；
xi1为第i个监测微站的选定预警污染项监测数据；
Figure BDA0001571268120000031
为选定预警污染项监测数据的平均值；
(33)判断设备是否故障、是否预警及预警级别：
如xi1-3·σ≥S1，则选定预警污染项一级预警(红色预警)；
如xi1-3·σ≥S2，则选定预警污染项二级预警(黄色预警)；
其中，S1、S2为设定的限值，且S1>S2，本方法中S1＝3,S2＝1.5。
所述步骤(4)中综合预警具体步骤如下：
(41)计算各监测微站的局部离群因子LOF(pi)；
(42)计算各监测点质心
Figure BDA0001571268120000032
分别为该监测微站的PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度监测数据的平均值；
(43)判断设备是否故障、是否预警及预警级别：
如
Figure BDA0001571268120000033
则一级预警(红色预警)；
如
Figure BDA0001571268120000034
则二级预警(黄色预警)；
其中，S11、S21为设定的限值，且S11>S21，本方法中S11＝3,S21＝2。
所述步骤(41)中各监测微站的局部离群因子LOF(pi)的计算过程如下：
(411)计算点pi第k距离dk(pi)，k<n为给定数值：
dk(pi)＝d(pi,o)，
其中，
Figure BDA0001571268120000035
pi≠o，o为不包括pi在内的其他点，
且满足：
a)在集合中至少有不包括pi在内的k个点
Figure BDA0001571268120000036
满足
Figure BDA0001571268120000037
b)在集合中最多有不包括pi在内的k-1个点
Figure BDA0001571268120000041
满足
Figure BDA0001571268120000042
(412)点pi的局部可达密度：
Figure BDA0001571268120000043
其中rdk(pi,o)＝max{dk(o),d(pi,o)}为点o到点pi的第k可达距离；
Nk(pi)为点pi的第k距离领域；
(413)点pi的局部离群因子：
Figure BDA0001571268120000044
即得到局部离群因子LOF(pi)。
采用如上技术方案取得的有益技术效果为：
城市空气质量实时监测系统和预警方法，可以基于低成本城市空气质量监测网络，实现城市范围内各区域的局部预警，该预警方法有别于传统的限值预警，而是综合考虑全城区的各监测点位的差异性，如某个或某几个点位污染程度高于城区普遍水平时才会发生预警。
如有偷排、火灾等突发环境事件，则附近监测微站将会发生预警；如遇沙尘等恶劣天气，全城市范围内各监测微站普遍污染严重，反而不会发生预警。因此该预警系统及方法可以指导政府的环境空气质量网格化监控治理工作，从而保证执法效率。
附图说明
图1为城市空气质量实时监测系统结构示意图。
图2为城市空气质量实时监测方法示意图。
图3为城市空气质量单项预警效果说明图。
图4为城市空气质量综合预警效果说明图。
图中，1、城市空气质量在线监测网络，11、监测微站，111、控制模块，112、传感器模块，113、无线传输模块，114、电源模块，115、存储模块，2、监控终端，21、数据接收单元，22、计算单元，23、可视化单元。
具体实施方式
结合附图1至3对本发明的具体实施方式做进一步说明：
一种城市环境空气质量预警系统，包括城市空气质量在线监测网络1、监控终端2。城市空气质量在线监测网络1和监控终端2基于GPRS和LoRa通信连接。
城市空气质量在线监测网络1包括城市范围内各个监测微站11，监测微站11包括控制模块111、传感器模块112、无线传输模块113、电源模块114、存储模块115，控制模块111分别与传感器模块112、无线传输模块113、电源模块114、存储模块115相连。
控制模块，获取传感器模块数据并存储和传输；传感器模块，用于检测空气中各污染物浓度；无线传输模块，用于将各监测微站数据传送至监控终端，且传输频率可调；电源模块，转化太阳能并存储于蓄电池，用以对控制模块供电，且可在太阳能供电和市电之间任意切换。
监控终端2包括相互连接的数据接收单元21、计算单元22、可视化单元23，数据接收单元，用于接收城市空气质量在线监测网络1中各监测微站11所传输的实时监测数据；计算单元，用于实时处理监测数据，运行预警算法，确定预警设备和区域；可视化单元，以电子地图的方式直观展示设备分布位置，并展现实时或历史时段的各设备预警情况。
传感器模块112包括PM10传感器、PM2.5传感器、SO2传感器、NO2传感器、CO传感器、O3传感器；PM10传感器，用于检测空气中PM10颗粒浓度；PM2.5传感器，用于检测空气中PM2.5 颗粒浓度；SO2传感器，用于检测空气中SO2气体浓度；NO2传感器，用于检测空气中NO2气体浓度；CO传感器，用于检测空气中CO气体浓度；O3传感器，用于检测空气中O3气体浓度。
一种城市环境空气质量预警方法，基于上述城市环境空气质量预警系统，包括如下步骤：
(1)所述城市空气质量在线监测网络的各个监测微站实时采集空气中各污染物浓度，并传输至监控终端；
(1)计算单元对数据进行计算分析，对各个监测微站的各项检测数据归一化处理；
(2)单项预警，实现对某项污染物的预警；
(3)综合预警，实现对微站监测区域综合空气质量预警。
所述步骤(1)中监测微站实时采集空气中各污染物浓度包括PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度。
所述步骤(2)中对各个监测微站的各项检测数据归一化处理包括：
Figure BDA0001571268120000051
其中，pi＝(xi1,xi2,…,xi6)为第i个监测设备的监测数据；
xi1,xi2,…,xi6分别为该监测微站的PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度监测数据；
pmax＝(xmax1,xmax2,…,xmax6)、pmin＝(xmin1,xmin2,…,xmin6)分别为归一化之前的监测数据、最大监测值、最小监测值；
Figure BDA0001571268120000061
为归一化结果。
所述步骤(3)中单项预警包括如下步骤：
(31)选定预警污染项；
(32)计算当前时刻各监测微站选定预警污染项监测数据的均方差：
Figure BDA0001571268120000062
式中σ为选定预警污染项监测数据的均方差；
n为该城市监测微站总数；
xi1为第i个监测微站的选定预警污染项监测数据；
Figure BDA0001571268120000063
为选定预警污染项监测数据的平均值；
(33)判断设备是否故障、是否预警及预警级别：
如xi1-3·σ≥S1，则选定预警污染项一级预警(红色预警)；
如xi1-3·σ≥S2，则选定预警污染项二级预警(黄色预警)；
其中，S1、S2为设定的限值，且S1>S2，本方法中S1＝3,S2＝1.5。
图3为城市空气质量单项预警效果说明图，选取25台设备(编号1至25)同一时刻数据，红色点即为红色预警设备，黄色点即为黄色预警设备。
所述步骤(4)中综合预警具体步骤如下：
(41)计算各监测微站的局部离群因子LOF(pi)；
(42)计算各监测点质心
Figure BDA0001571268120000064
分别为该监测微站的PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度监测数据的平均值；
(43)判断设备是否预警及预警级别：
如
Figure BDA0001571268120000065
则一级预警(红色预警)；
如
Figure BDA0001571268120000071
则二级预警(黄色预警)；
其中，S11、S21为设定的限值，且S11>S21，本方法中S11＝3,S21＝2。
选定预警污染项，例如PM10；
计算当前时刻各设备PM10监测数据的均方差：
Figure BDA0001571268120000072
式中σ为PM10监测数据的均方差；
n为该城市监测微站总数；
xi1为第i个监测设备的PM10监测数据；
Figure BDA0001571268120000073
为PM10监测数据的平均值。
判断设备是否故障、是否预警及预警级别
如xi1-3·σ≥S1，则PM10一级预警(红色预警)；
如xi1-3·σ≥S2，则PM10二级预警(黄色预警)；
其中，S1、S2为设定的限值，且S1>S2。
所述步骤(41)中各监测微站的局部离群因子LOF(pi)的计算过程如下：
(411)计算点pi第k距离dk(pi)，k<n为给定数值：
dk(pi)＝d(pi,o)，
其中，
Figure BDA0001571268120000074
pi≠o，o为不包括pi在内的其他点，
且满足：
a)在集合中至少有不包括pi在内的k个点
Figure BDA0001571268120000075
满足
Figure BDA0001571268120000076
b)在集合中最多有不包括pi在内的k-1个点
Figure BDA0001571268120000077
满足
Figure BDA0001571268120000078
(412)点pi的局部可达密度：
Figure BDA0001571268120000079
其中rdk(pi,o)＝max{dk(o),d(pi,o)}为点o到点pi的第k可达距离；
Nk(pi)为点pi的第k距离领域；
(413)点pi的局部离群因子：
Figure BDA0001571268120000081
即得到局部离群因子LOF(pi)。
图4为城市空气质量综合预警效果说明图，同样选取25台设备(编号1至25)同一时刻数据，红色点即为红色预警设备，黄色点即为黄色预警设备，综合预警考虑该设备六项污染物的综合情况实施预警。
一种城市空气质量实时监测系统和预警方法，可以基于低成本城市空气质量监测网络，实现城市范围内各区域的局部预警，该预警方法有别于传统的限值预警，而是综合考虑全城区的各监测点位的差异性，如某几个点位污染程度高于城区普遍水平时才会发生预警。
如遇沙尘等恶劣天气，全城市范围内各监测微站普遍污染严重，反而不会发生预警。因此该预警系统及方法可以指导政府的环境空气质量网格化监控治理工作，从而保证执法效率。
当然，以上说明仅仅为本发明的较佳实施例，本发明并不限于列举上述实施例，应当说明的是，任何熟悉本领域的技术人员在本说明书的指导下，所做出的所有等同替代、明显变形形式，均落在本说明书的实质范围之内，理应受到本发明的保护。

Claims (6)

1.一种城市环境空气质量预警方法，包括城市空气质量在线监测网络(1)、监控终端(2)，
城市空气质量在线监测网络(1)包括城市范围内各个监测微站(11)，监测微站(11)包括控制模块(111)、传感器模块(112)、无线传输模块(113)、电源模块(114)、存储模块(115)，控制模块(111)分别与传感器模块(112)、无线传输模块(113)、电源模块(114)、存储模块(115)相连；
控制模块(111)，获取传感器模块(112)数据并存储和传输；传感器模块(112)，用于检测空气中各污染物浓度；无线传输模块(113)，用于将各监测微站(11)数据传送至监控终端，且传输频率可调；电源模块(114)，转化太阳能并存储于蓄电池，用以对控制模块供电，且可在太阳能供电和市电之间任意切换；
监控终端(2)包括相互连接的数据接收单元(21)、计算单元(22)、可视化单元(23)，数据接收单元(21)，用于接收城市空气质量在线监测网络(1)中各监测微站(11)所传输的实时监测数据；计算单元(22)，用于实时处理监测数据，运行预警算法，确定预警设备和区域；可视化单元(23)，以电子地图的方式直观展示设备分布位置，并展现实时或历史时段的各设备预警情况，其特征在于，所述的方法包括如下步骤：
(1)所述城市空气质量在线监测网络的各个监测微站实时采集空气中各污染物浓度，并传输至监控终端；
(2)计算单元对数据进行计算分析，对各个监测微站的各项检测数据归一化处理；
(3)单项预警，实现对某项污染物的预警；
(4)综合预警，实现对微站监测区域综合空气质量预警；
所述步骤(3)中单项预警包括如下步骤：
(31)选定预警污染项；
(32)计算当前时刻各监测微站选定预警污染项监测数据的均方差：
Figure FDA0002745026440000011
式中σ为选定预警污染项监测数据的均方差；
n为该城市监测微站总数；
xi1为第i个监测微站的选定预警污染项监测数据；
Figure FDA0002745026440000012
为选定预警污染项监测数据的平均值；
(33)判断设备是否故障、是否预警及预警级别：
如xi1-3·σ≥S1，则选定预警污染项一级预警，为红色预警；
如xi1-3·σ≥S2，则选定预警污染项二级预警，为黄色预警；
其中，S1、S2为设定的限值，且S1＞S2；
所述步骤(4)中综合预警具体步骤如下：
(41)计算各监测微站的局部离群因子LOF(pi)；
(42)计算各监测点质心
Figure FDA0002745026440000021
分别为该监测微站的PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度监测数据的平均值；
(43)判断设备是否故障、是否预警及预警级别：
如
Figure FDA0002745026440000022
则一级预警，为红色预警；
如
Figure FDA0002745026440000023
则二级预警，为黄色预警；
其中，S11、S21为设定的限值，且S11＞S21。
2.根据权利要求1所述的一种城市环境空气质量预警方法，其特征在于，所述步骤(1)中监测微站实时采集空气中各污染物浓度包括PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度。
3.根据权利要求1所述的一种城市环境空气质量预警方法，其特征在于，所述步骤(2)中对各个监测微站的各项检测数据归一化处理包括：
Figure FDA0002745026440000024
其中，pi＝(xi1,xi2,…,xi6)为第i个监测微站的监测数据；
xi1,xi2,…,xi6分别为该监测微站的PM10颗粒浓度、PM2.5颗粒浓度、SO2气体浓度、NO2气体浓度、CO气体浓度、O3气体浓度监测数据；
pmax＝(xmax1,xmax2,…,xmax6)、pmin＝(xmin1,xmin2,…,xmin6)分别为归一化之前的监测数据最大监测值、最小监测值；
Figure FDA0002745026440000025
为归一化结果。
4.根据权利要求1所述的一种城市环境空气质量预警方法，其特征在于，所述S1、S2的设定的限值为：S1＝3,S2＝1.5。
5.根据权利要求1所述的一种城市环境空气质量预警方法，其特征在于，所述步骤(41)中各监测微站的局部离群因子LOF(pi)的计算过程如下：
(411)计算点pi第k距离dk(pi)，k＜n为给定数值：
dk(pi)＝d(pi,o)，
其中，
Figure FDA0002745026440000031
o为不包括pi在内的其他点，
且满足：
a)在集合中至少有不包括pi在内的k个点
Figure FDA0002745026440000032
满足
Figure FDA0002745026440000033
b)在集合中最多有不包括pi在内的k-1个点
Figure FDA0002745026440000034
满足
Figure FDA0002745026440000035
(412)点pi的局部可达密度：
Figure FDA0002745026440000036
其中rdk(pi,o)＝max{dk(o),d(pi,o)}为点o到点pi的第k可达距离；
Nk(pi)为点pi的第k距离领域；
(413)点pi的局部离群因子：
Figure FDA0002745026440000037
即得到局部离群因子LOF(pi)。
6.根据权利要求1所述的一种城市环境空气质量预警方法，其特征在于，所述S11、S21的设定限值：S11＝3,S21＝2。
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