大数据解析技术在大气环境监测中的应用探讨

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  摘 要:本文对大气环境监测进行分析,探究解析技术在监测工作中的应用意义,并通过实例阐述该技术的应用原理与方法,通过大气数据的采集、整理与分析,使解析技术的作用与优势得到充分发挥,环境监测打破时间地点的限制,还可将监测信息发布到网络,使监测水平与数据利用率得到显著提升。
  关键词:大数据解析技术;环境监测;应用方法
  引言:
  在社会经济飞速发展之下,环境问题日益显著,已经成为世界性问题受到各国的广泛关注。为了保护大气环境免受破坏,加强环境监测力度显得十分必要。大数据解析技术具有较强的先进性、高效性,将其应用到环境监测中可采集更多数据信息,提高空气质量预警水平,使大气环境质量得到有效改善。
  1大气环境监测中解析技术的应用意义
  1.1提高决策科学性
  在大气监测系统中包含着大量监测指标数据,解析技术的应用可对各项数据进行高效分析,并将评估与分析的结果完整的展现出来,使人们全方位的了解大气环境,有的放矢的采取治理措施,为环境部门的科学决策提供强有力的依据。此外,在解析技术的支持下还可构建数据分析模型,提高环境治理水平,降低治理成本。
  1.2增强预警能力
  解析技术的应用可使数据信息得到精准的分析,并从数据中挖掘出有意义、有价值的信息,对区域内大气环境进行全面评估,及时发掘异常情况,给人们发出预警。此外,解析技术的应用还可提高信息分析处理的速度,针对污染事件及时发出预警,避免污染扩大。在大气监测过程中,解析技术还可与网络技术相联合,实现线上线下交流互动,达到事半功倍的效果。
  1.3提高服务能力
  在大数据技术背景下,可构建云分析平台,使各类生态问题得到及时的反馈与处理,为气象专家把握大气环境变化规律提供极大助力。同时,还可借助网络渠道,将各项监测结果在网上公布,人们通过各类移动设备可随时了解当前大气情况,这样做不但能够提高服务能力,还可邀请广大群众共同参与到环境监测工作中[1]。
  2大气环境监测中解析技术的实际应用
  2.1应用原理
  近年来,我国出现大范围的PM2.5污染问题,大气环境破坏加剧,对人们的生产生活带来诸多不利。对此,监测人员应积极引入大数据解析技术,对环境控制方法进行优化,通过数据分析解决当前面临的环境问题,应用原理如下。
  (1)在解析技术应用中,应明确研究对象与内容,例如,将某地区作为研究对象,以当地PM2.5平均浓度为研究内容,对污染浓度进行计算;
  (2)将选定城市按照特定标准划分为多个单元格,如1×1km;用G表示研究对象,范围为g1,g2……gn,每个gi均代表着1km2的地点;用C表示研究内容,范围为c1,c2……cn,其中cgi代表的是gi网格中的污染浓度,由此可构建目标函数:J(Gj);
  (3)根据环境监测的实际情况,将目标函数划分为两个类型,一种为自动监测网格,另一种为解析技术应用目标值,通过上述操作,可起到事半功倍的效果。
  2.2控制要点
  大气环境监测工作涉及范围较广、内容较多、工作量较大,需要对大气中的多种污染物进行实时监测,如粉尘、PM2.5、二氧化硫等等。在监测过程中,还应对采集的数据进行记录和分析,利用解析技术将数据信息以图像的形式展示出来,使研究者能够直观的看到大气变化情况,为变化规律的摸索提供便利。通过解析技术的应用,人们可对各个区域的大气环境进行掌握,并在互联网中反馈出来,使人们能够根据大气状况调整活动。以S地区为例,针对该区域的大气环境开展监测活动,为了更好的掌握监测网络大气情况,解析人员进而选择与目标函数相关的数据类,如网格PM2.5浓度数据、空气污染情况、气象条件等等。对以上数据类进行分析,分析其对目标函数产生的影响,这将要求对数据类中的特征量进行明确。例如,针对已知网格中PM2.5浓度值来说,可将以往每小时的平均浓度作为特征量,如气压、风速、气温等等。在明确特征量之后,可通过公式计算对目标函数产生的影响,也就是对数据进行归一化处理,公式如下:
  式中,xk代表的是归一化之前的特征量;k代表的是第k个特征量;n代表的是数据个数。在对空间分类器进行选择时,特征量与时间之间无显著联系,属于静态过程。分类器中的特征量受目标函数的影响,属于动态传递过程,且传输路线具有线性特点,在节点输出方面可为非线性,因此分类器具有静态神经结构特点。神经网络可对复杂系统进行模拟和解析,包括输入、人造神经网络等内容,利用其对局部网络进行模拟,可为解析数据应用提供强有力的技术支持[2]。
  2.3应用方法
  (1)在数据采集方面,应每日做好各类数据的收集与记录工作,制定专门的监测档案,便于工作人员对档案信息进行调查审阅。将同一时期的大气监测数据进行对比,掌握当地各个时期大气的变化情况。大气监测数据众多,应采用解析数据进行收集和整理,以电子档案的形式保存,提高数据采集与记录的准确性,降低人员工作强度,为环境监测与保护提供更多有价值的信息。
  (2)在数据挖掘整理方面,通过对不同时期各项参数变化情况进行分析,探索环境变化趋势与规律。对于不同的区域来说,环境变化也不尽相同。为了提高环境监测准确性,应对地区内的各项因素综合考虑,可引入解析技术进行数据挖掘与整理,并将监测系统与解析系统相连接,由此可打破时间与地域的限制,对监测数据进行大范围、全时段的挖掘,再将各类气象方程加入其中,便可挖掘出更多有效的数据,实现对大气环境的精准预测。
  (3)在数据预测方面,通过数据挖掘与整理,可分析总结各项数据之间的联系,进而对未来一段时间内的环境状态进行预测。在解析技术开发中,应合理变成,确保计算结果的科学严谨,再对以往同一时期的数据信息、生态环境、气象因素等进行参考,由此达到精准预测的目标。
  (4)在空气质量预警平台构建方面,可利用解析技术对当地大气环境进行监测,建立质量预警平台,实时发布大气状态,针对异常情况及时响起警报。在平台构建时,可将解析技术与信息发布系统连接起来,利用数据系统进行收集处理,将结果实时发布。为了提高智能性与准确性,还应在监测结果出来后进行检验,并根据检验结果进行调整。在网络时代背景下,各类网站与APP不断涌现,预警平台可以与手机APP相结合,以此增强服务功能,为人们了解大气环境信息提供更多便利[3]。
  结论:
  综上所述,在网络时代背景下,大数据技术不断成熟发展,在大气环境监测中得到广泛应用。在实际应用中,该技术有助于环境数据的收集、整理和分析,为气象专家把握大气环境变化规律提供极大助力。在未来的发展中,该项技术的作用势必得到更大发挥,为大气环境的监测与保护贡献更多力量。
  参考文献:
  [1]袁雪,姜杰.研究大气环境监测中大数据解析技术的应用[J].低碳世界,2019,000(028):4-5.
  [2]涂江重.探讨大气环境监测中大数据解析技术的运用[J].低碳世界,2019,009(008):1-2.
  [3]王春迎,潘本峰,吴修祥,等.基于大數据分析的大气网格化监测质控技术研究[J].中国环境监测,2018(6):1-6,共6页.
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