CN110081930B

CN110081930B - 一种陆海空一体化生态环境监测系统

Info

Publication number: CN110081930B
Application number: CN201910333395.XA
Authority: CN
Inventors: 王豪伟; 郑渊茂; 王业宁; 周强
Original assignee: Institute of Urban Environment of CAS
Current assignee: Institute of Urban Environment of CAS
Priority date: 2019-04-24
Filing date: 2019-04-24
Publication date: 2021-06-11
Anticipated expiration: 2039-04-24
Also published as: CN110081930A

Abstract

本发明涉及一种陆海空一体化生态环境监测系统，包括：数据采集模块、数据传输模块和数据处理模块，所述数据采集模块包括地面数据采集单元、空中数据采集单元和海洋数据采集单元，分别用于采集地面、空中和海洋的生态环境数据，所述数据采集模块将采集的生态环境数据通过数据传输模块传输至数据处理模块；所述数据处理模块包括数据采集控制单元、智能数据采集单元、数据监控单元和数据存储单元；所述数据采集控制单元和智能数据采集单元用于根据接收的生态环境数据对数据采集模块进行控制；所述数据监控单元根据接收的生态环境数据进行数据分析和预警；本发明实现了生态环境全方位、全天候、多维度的远程监测以及智能预警预报，提高了监测效益。

Description

一种陆海空一体化生态环境监测系统

技术领域

本发明涉及环境监测技术领域，尤其涉及一种陆海空一体化生态环境监测系统。

背景技术

生态环境监测中，传统采用人工野外调查方法，存在监测区域小，采集效率低、精度差，还存在人员安全等方面的缺陷；而且监测内容不够全面，缺乏时效性，监测结果受人为因素影响大。而如今，采用的大部分传感器进行生态环境监测也存在传感器单一，监测要素少，不能实现远程同步监测与预警的功能，也不能进行远程实时数据查询与接收预警信息。因此，现有的监测方法和体系不能形成完整的生态环境实时监测与预警的系统。

发明内容

为了解决生态环境监测中传统采用人工野外调查方法，存在采集效率低、精度差，监测内容不全面，缺乏时效性等不足；以及如今大部分采用传感器进行环境监测存在传感器单一，监测要素少，不能实现远程同步监测与预警的功能的不足，本发明旨在提供一种陆海空一体化生态环境监测系统，可实现生态环境全方位、全天候、多维度的远程控制监测以及智能预警预报，大大提高生态环境监测的效率与效益。

具体方案如下：

一种陆海空一体化生态环境监测系统，包括：数据采集模块、数据传输模块和数据处理模块，所述数据采集模块将采集的生态环境数据通过数据传输模块传输至数据处理模块；所述数据处理模块包括数据采集控制单元、智能数据采集单元、数据监控单元和数据存储单元；所述数据采集控制单元用于控制数据采集模块的各数据采集单元是否进行数据采集；所述智能数据采集单元用于根据接收的生态环境数据判断数据采集是否需要继续进行，当需要时，发出控制指令至数据采集控制单元，数据采集控制单元控制数据采集模块进行数据采集；所述数据监控单元根据接收的生态环境数据进行数据分析，并根据预设的阈值对生态环境各参数中超过阈值的参数进行预警；所述数据存储单元用于存储采集的生态环境数据和数据监控单元的分析结果；所述数据采集模块包括地面数据采集单元、空中数据采集单元和海洋数据采集单元，分别用于采集地面、空中和海洋的生态环境数据。

进一步的，所述地面数据采集单元包括综合气象传感器和土壤传感器。

进一步的，所述空中数据采集单元包括大气气体监测仪、光谱传感器和数码相机。

进一步的，所述海洋数据采集单元包括水环境传感器、水质传感器和GPS定位组件。

进一步的，所述数据采集模块中的地面数据采集单元、空中数据采集单元和海洋数据采集单元均包括多个，且分别分布设置于地面、空中和海洋的不同位置处。

进一步的，所述数据采集模块中的各数据采集单元均分布于监测点位处，所述监测点位采用非规则网格最优法进行分布，以非规则网格法为主体，结合多目标约束法和聚类分析法，来对监测点位的分布进行优化。

进一步的，所述非规则网格最优法的步骤为：

(1)在人口布局、气象数据库和城市规划资料三者的基础上构建生态环境模型；

(2)通过对多层地理信息空间叠加分析，综合生态风险、过程、心里要素感知、经济统计和辖区管理多个因素，将目标区域划分为多个不规则格网；

(3)在环境网络设施和生态敏感区的基础上进行目标区域的确定；

(4)从人口约束、成本约束、地形约束和空间约束四个方面进行各不规则网络内的监测点位的分析，并以人口约束、成本约束、地形约束和空间约束四个约束作为约束条件，建立区域监测网络优化布点模型，根据区域监测网络优化布点模型得到各检测点位的初步优化结果；

(5)在初步优化结果的基础上，对各个监测点位进行分类的统计分析，将相似的监测点位聚为一类；

(6)以气象数据库、地形数据库、人口布局区和目标敏感区为基础构建生态环境监测点位模型，并进行各个相似监测点位的聚类求解，得到空间点位布局的最优解。

进一步的，所述系统包括分布设置的多个数据处理模块，每个数据处理模块均与一个数据存储模块和多个数据采集模块通信连接，所述系统还包括远程监测平台，每个数据处理模块均通信连接于所述远程监测平台，所述数据处理模块的数据监控单元将分析和预警结果发送至远程监测平台，远程监测平台对接收到的所有数据分析和预警结果进行统一整合显示和预警。

进一步的，所述空中数据采集单元设置于无人机上，所述海洋数据采集单元设置于无人船上。

本发明采用如上技术方案，并具有有益效果：

1、体现了多维度、多层次、多要素的生态环境监测体系，可全方位、实时地进行生态环境的各类要素监测、动态预报预警以及实时综合分析，实现生态环境环境质量、污染源、生态状况监测全覆盖，并提升监测网的立体化、自动化、智能化水平。

2、通过构建“陆海空一体化、信息实时共享”的生态环境物联网监测网络，为生态环境承载力提供支撑平台，提升可持续发展潜力，切实增强生态环境安全，同时可满足人类日益增长的优美生态环境的需要。

3、具有全方位、多维度、完整性地获取监测数据的优势，以及远程控制生态环境监测与预报预警的功能。

4、解决了传统人工野外调查的不足及存在的危险性，以及单一传感器的局限性，具有非常好的效益性。

附图说明

图1所示为本发明实施例的结构示意图。

图2所示为该实施例中包含远程监测平台的结构示意图。

图3所示为该实施例中数据采集单元的载体的示意图。

图4所示为该实施例中系统监测的各生态环境要素。

图5所示为该实施例中非规则网格最优法的示意图。

图6所示为该实施例中远程监测平台的示意图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

参考图1所示，本发明实施例提供了一种陆海空一体化生态环境监测系统，包括：数据采集模块、数据传输模块和数据处理模块，所述数据采集模块将采集的生态环境数据通过数据传输模块传输至数据处理模块进行处理。

下面对各个模块进行分别介绍：

一、数据采集模块

如图3所示，所述数据采集模块包括地面数据采集单元、空中数据采集单元和海洋数据采集单元，分别用于采集地面、空中和海洋的生态环境数据。

所述地面数据采集单元在该实施例中为设置于地面上的固定监测站，具体包括综合气象传感器和土壤传感器。通过采用多要素监测集成的综合气象传感器可以实时、全天候的采集近地表的雨量、气温、风速、风向及湿度等综合气象，以及通过土壤传感器可以监测地表土壤的水分、土壤湿度以及土壤PH值的生态环境各要素的状况。此外，还可以设计移动式传感器来辅助陆地地面各要素信息的获取接收。在其他的实施例中，也可以采用其他类型的传感器作为地面数据采集单元。

所述海洋数据采集单元在实施例中为无人船搭载的数据采集单元，其主要包括水环境传感器和水质传感器，通过水环境传感器可监测水体温度、水浑浊度及水污染状况，通过水质传感器可监测水体总磷和水体质量，且无人船上安装有GPS定位系统，可精确定位水环境严重污染重点区域的空间位置和范围，以实时、准确了解水域的生态环境状况。

所述空中数据采集单元在该实施例中为基于空中无人机上搭载的数据采集单元，其主要包括大气气体监测仪，多光谱传感器或高光谱传感器，以及数码相机。无人机可在野外高寒及高热等高危环境的监测人员难以到达的地方进行数据的采集监测。通过大气气体监测传感器可快速、实时获取不同区域的不同高度的CO₂，SO₂、PM_1.5、PM_2.5、NO、O₃等气体的大气环境状况以及粒子溶度及污染物的扩散状况；通过多光谱传感器或高光谱传感器可进行流域水环境的水质以及地表植物病虫害状况的遥感监测；通过无人机搭载的数码相机获取的影像数据可进行地表上地貌及地物的生态环境状况的快速监测，尤其对污染面域的准确及时的响应监测及分析。陆海空一体化的生态环境监测系统中的监测的各要素，如图4所示。

所述数据采集模块中的地面数据采集单元、空中数据采集单元和海洋数据采集单元可以都只有一个，可以均包括多个，且分别分布设置于地面、空中和海洋的不同位置处，数量可以相等，也可以不相等，如图2所示。当包括多个时，所述数据采集模块的各数据采集单元均分布于监测点位处，而目前的生态环境监测系统中的监测点位采用规则格网划分，其存在获取数据不够完整、代表性不足等问题，为了解决该问题，本实施例中提出了生态环境监测的非规则网格最优法，监测点位采用非规则网格最优法进行分布，以非规则网格法为主体，结合多目标约束法和聚类分析法，来对监测点位的分布进行优化。生态环境监测的非规则网格最优法，具体方案如图5所示。

本实施例中的非规则网格最优法采用以下步骤：

a、在气象数据库、人口布局和城市规划资料等统计的基础上构建生态环境模型；

b、在ArcGIS10.2软件中，在生态风险、过程感知、心理感知、经济统计和辖区管理等方面，通过对多层地理信息空间叠加分析及综合研判，将生态系统监测区域初步划分为多个不规则格网；

c、在环境网络设施和初步划分的生态敏感区的基础上进行目标区域的确定；

d、在ArcGIS10.2软件支撑下，主要从人口约束、成本约束、地形约束及空间约束等四个方面来进行监测网络点位的分析，并以人口约束、成本约束、地形约束及空间约束等限制因素为约束条件，建立区域监测网络优化布点模型，并优化求解，得出生态环境监测网络的各个监测点位的初步优化点位的结果；

e、在求解的生态环境各个监测点位初步优化结果的基础上，根据物以类聚的远离，对各个指标进行分类的统计分析方法，着重将多个相似的点位聚为一类；

f、基于ArcGIS10.2软件的空间分析功能，以气象数据库、地形数据库、人口布局区和目标敏感区等统计的基础上构建生态环境监测点位模型并进行各个相似监测点位的聚类求解，得到的空间点位布局最优化且空间点位适宜的最优化。

非规则网格最优法是基于非规则网格法并结合多目标约束法和聚类分析法。非规则网格法是非规则网格最优法的核心部分，主要从生态风险、过程感知、心理感知、经济统计和辖区管理共五个方面的内在本质感知数据来确定布置研究区域的生态环境监测点位的布置。多目标约束法主要从人口约束、成本约束、地形约束及空间约束等限制因素为约束条件，建立研究区域生态环境监测网络的优化布点模型，可得生态环境各监测点位的初步确定结果。聚类分析法以气象数据库、地形数据库、人口布局区及目标敏感区等统计的基础上构建生态环境监测点位模型并进行各个相似监测点位的聚类求解，可得到的空间点位布局优化求解。

本实施例中提出的非规则网格最优法以非规则网格法为主体，结合多目标约束法和聚类分析法，来对监测点位的分布进行优化。多目标约束法和聚类分析法主要从地理空间、气象地形及人口等目标对象的外在空间数据对生态环境监测点位进行约束优化。本实施例在此基础上提出的非规则法是从过程感知、心理感知、经济统计、生态风险及管理等目标对象的内在本质感知数据进行求解生态环境监测点位模型的最优化。因此，本实施例中以非规则网格法为主体，结合多目标约束法和聚类分析法，可从目标物体的内在本质与外在空间数据构建的全属性进行生态环境监测点位的最优化求解，与单一的目标约束法和聚类分析法主要从目标对象的外在空间属性进行优化相比；本实施例构建的非规则网络最优法，具有考虑目标对象的全属性、内外一体特征，可从目标对象的内在本质感知和外在空间数据结合一体化来进行生态环境监测点位的全方位的约束计算求解，最终可计算出生态环境监测点位的最优化的方案。

总之，通过本实施例构建的非规则网格最优法可计算求解得研究目标区域的生态环境监测点位数量的最优解；同时也使得生态环境监测空间点位的空间位置的布局方式与点位数量的确定达到最优化。

二、数据传输模块

数据传输模块用于数据采集模块和数据处理模块之间的数据传输，根据数据传输的环境，主要分为有线传输和无线传输，设置于地面的数据采集模块由于布线方便，可以采用有线方式传输(如有线网络)，也可以采用无线方式传输(如无线网络)，设置于海洋和空中的数据采集模块由于布线不方便，一般采用无线方式传输。即针对设置于地面的各传感器实时测量采集的生态环境各要素的数据，通过有线网络或无线网络的方式将数据传输到数据处理模块，针对无人机和无人船搭载的传感器采集的数据，采用无线网络的实时传输到地面监控站。

三、数据处理模块

所述数据处理模块包括数据采集控制单元、智能数据采集单元、数据存储单元和数据监控单元。

所述数据采集控制单元用于控制数据采集模块的各数据采集单元是否进行数据采集，即控制每个传感器的开关；所述智能数据采集单元用于根据接收的生态环境数据判断数据采集是否需要继续进行，当需要时，发出控制指令至数据采集控制单元，数据采集控制单元控制数据采集模块进行数据采集；所述数据监控单元根据接收的生态环境数据进行数据分析，并根据预设的阈值对生态环境各参数中超过阈值的参数进行预警；所述数据存储单元用于存储采集的生态环境数据和数据监控单元的分析结果。

当数据采集模块中包含的地面、空中和海洋三类数据采集单元数据较少时，此时的数据处理模块可以只包括一个，该数据处理模块与所有的数据采集单元相连；当数据采集模块中包含的地面、空中和海洋三类数据采集单元数据较多时，即该系统为较大区域的生态环境检测系统，每类数据采集单元均包括几百个甚至上千个，且分布区域较广、距离较远，此时，当只用一个数据处理模块来接收处理所有的数据采集单元采集的生态环境数据时，可能由于距离的原因影响数据接收的实时性和准确性，因此，较佳的，将整个监测区域划分为多个子区域，然后分子区域设置多个数据处理模块，每个子区域中的数据处理模块负责接收该子区域内的各类数据采集单元采集的生态环境数据，另外，设置一个连接所有数据处理模块的远程监测平台，用于对所有数据处理模块的数据分析和预警结果进行统一整合显示和预警。

在上述的设置中，所述多个数据处理模块可以分别设置于野外基地监控站中，进一步的，在野外基地监控站中可以建立一个远程监控数据中心，利用虚拟专用网(VPN)技术，通过智能管理接口系统和智能监测控制终端系统，可实现远程监控各类生态环境传感器接口的数据采集与传输，来达到对监测数据进行采集与传输的控制。通过该设置，在互联网上即可远程监控数据处理模块的数据存储单元中存储的所有历史和实时数据，可大大提高了监控的实时性和准确性。由于采用了虚拟专用网技术，在保证数据的安全性的同时，能够有效降低系统成本。

该实施例中，远程监测平台的功能主要包括实时监测、预报预警、综合分析和平台管理共四个方面。

在实时监测方面，主要包含数据的接收、数据解析和数据存储内容。通过远程监测平台，可实现对监测数据的远程查看、转换导出和存储分析，可以不受地域时空限制，对各生态环境要素进行实时监测控制，获得数据的精确度和效率都大大提高。通过收集综合气象、土壤环境、水环境及大气环境等要素的数据，并进行远程监控和管理，可为生态环境的科学评估与预测提供基础数据以及技术支撑、并提高生态环境的保护和综合效益。

在预报预警方面，主要包含动态信息，智能预报和智能预警内容。通过远程监测平台，可实时获取生态环境各类监测要素的状态，获取各类要素的动态信息。同时对每类要素设定阈值，当监测的数据值超过该阈值时，监测平台自动提醒预报该环境要素超标，并在远程监测平台上进行预报预警显示。总之，该远程监测平台可对监测数据进行实时监测，并对监测要素超标的环境污染的区域进行智能预报预警功能。

在综合分析方面，主要包含污染状况，污染源分析和环境评价内容。在监测平台中，可对监测的生态环境各要素进行综合分析，尤其是对污染物的状况进行重点分析，可通过在线绘制污染物区域图及扩散图，及时显示污染物的区域；并根据污染的状况进行污染源分析，以及对污染物周围进行环境评价。通过生态环境长时间的监测，并获取各要素的时空数据，还可由监测平台的综合分析，可得到生态环境各要素动态变化的响应机制。

在平台管理方面，主要包含可视化管理、数据库维护和平台维护。远程监测平台的可视化管理具有多种功能，可对生态环境各要素进行实时监控、统计报表、历史曲线显示、实时曲线显示、智能预报报警以及综合分析的图表等，具有良好的人机可视化界面，而且易于操作，以实现远程控制，远程数据采集、数据分析、指令控制等功能。在平台管理中，还配置强大的实时数据库管理，科储存所采集的数据，如定时存储、变化存储等，保证数据可靠性，也减少对存储空间的要求；同时也对综合分析的数据进行储存管理。最后，在平台管理中，还可对平台进行维护，定期检查，对有问题的可计算修复，确保远程监测平台能保持稳定、持续地进行生态环境全方位、全天候的监测工作。远程监测平台模块如图6所示。

本实施例中提出了一种陆海空一体化的生态环境数据采集系统，构建基于陆地的固定传感器的监测站，基于海洋的无人船搭载的传感器采集端，以及基于空中的无人机搭载的传感器采集终端，具有全方位、多维度、全天候地获取生态环境各要素的数据信息。

本实施例能够监测的生态环境的要素多。陆地设置的固定监测站，可实时、全天候采集近地表的雨量、气温、风速、风向及湿度等综合气象，以及监测地表土壤的水分、湿度以及PH值。在海域搭载于无人船的传感器对水体温度、水体总磷，水质量、水浑浊度及水体富营养化状况等要素。通过无人机上搭载的传感器可监测CO₂，SO₂、PM_1.5、PM_2.5、NO、O₃等气体，以及地表植物病虫害状况因素的监测。

本实施例针对目前生态环境监测点位采用规则格网划分存在的获取数据不够完整、代表性不足等问题，提出生态环境监测的非规则网格最优法是以非规则网格法为主体，结合多目标约束法和聚类分析法，并最终优化监测点位。

本实施例采用数据信息的协同传输。在陆地的固定监测站可采用有线或无线网络将数据传输到地面基站，对无人机和无人船传感器的数据采用无线网络的实时传输到地面监控站。同时将地面监控站的数据统一存储和统一进行管理分析。

本实施例创建了远程监测平台，对生态环境各要素进行实时监测与预报预警。该远程监测平台主要包含对生态环境进行实时监测，对监测要素超标的区域进行智能预报预警，并进行污染状况的综合分析，以及远程监控平台的安全维护与管理。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims

1.一种陆海空一体化生态环境监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据传输模块和数据处理模块，所述数据采集模块将采集的生态环境数据通过数据传输模块传输至数据处理模块；

所述数据处理模块包括数据采集控制单元、智能数据采集单元、数据监控单元和数据存储单元；

所述数据采集控制单元用于控制数据采集模块的各数据采集单元是否进行数据采集；

所述智能数据采集单元用于根据接收的生态环境数据判断数据采集是否需要继续进行，当需要时，发出控制指令至数据采集控制单元，数据采集控制单元控制数据采集模块进行数据采集；

所述数据监控单元根据接收的生态环境数据进行数据分析，并根据预设的阈值对生态环境各参数中超过阈值的参数进行预警；

所述数据存储单元用于存储采集的生态环境数据和数据监控单元的分析结果；

所述数据采集模块包括地面数据采集单元、空中数据采集单元和海洋数据采集单元，分别用于采集地面、空中和海洋的生态环境数据；

所述数据采集模块中的各数据采集单元均分布于监测点位处，所述监测点位采用非规则网格最优法进行分布，以非规则网格法为主体，结合多目标约束法和聚类分析法，来对监测点位的分布进行优化；

所述非规则网格最优法的步骤为：

(2)通过对多层地理信息空间叠加分析，综合生态风险、过程感知、心理要素感知、经济统计和辖区管理多个因素，将目标区域划分为多个不规则格网；

(4)从人口约束、成本约束、地形约束和空间约束四个方面进行各不规则网络内的监测点位的分析，并以人口约束、成本约束、地形约束和空间约束四个约束作为约束条件，建立区域监测网络优化布点模型，根据区域监测网络优化布点模型得到各监测点位的初步优化结果；

2.根据权利要求1所述的陆海空一体化生态环境监测系统，其特征在于：所述地面数据采集单元包括综合气象传感器和土壤传感器。

3.根据权利要求1所述的陆海空一体化生态环境监测系统，其特征在于：所述空中数据采集单元包括大气气体监测仪、光谱传感器和数码相机。

4.根据权利要求1所述的陆海空一体化生态环境监测系统，其特征在于：所述海洋数据采集单元包括水环境传感器、水质传感器和GPS定位组件。

5.根据权利要求1所述的陆海空一体化生态环境监测系统，其特征在于：所述数据采集模块中的地面数据采集单元、空中数据采集单元和海洋数据采集单元均包括多个，且分别分布设置于地面、空中和海洋的不同位置处。

6.根据权利要求5所述的陆海空一体化生态环境监测系统，其特征在于：系统包括多个数据处理模块，每个数据处理模块均与多个数据采集模块电性连接，系统还包括远程监测平台，每个数据处理模块均电性连接于远程监测平台，数据处理模块的数据监控单元将分析和预警结果发送至远程监测平台，远程监测平台用于对接收到的所有数据分析和预警结果进行统一整合显示和预警。

7.根据权利要求1所述的陆海空一体化生态环境监测系统，其特征在于：所述空中数据采集单元设置于无人机上，所述海洋数据采集单元设置于无人船上。