[發明專利]基于大數據的空氣監測系統及方法

在審

• 申請號: 202210344734.6
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114757404A
• 公開（公告）日: 2022-07-15
• 發明（設計）人: 趙巖
• 申請（專利權）人: 南京時代大數據網絡安全技術與發展戰略研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/10;G06Q50/26;G06F16/25
• 代理公司: 合肥東信智谷知識產權代理事務所(普通合伙) 34143
• 代理人: 王燕

本發明提供了基于大數據的空氣監測系統及方法，所述系統包括，數據應用層在Spring環境下完成開發，數據服務層作為系統的數據過渡層，輸出接口面向數據應用層服務器的API接口，數據感知層為系統的采樣層，數據感知層采集多項數據用于數據應用層服務器的數據流中間件的構建中，數據服務層處理流式特征數據，并且面向未來實際部署中數據流大的特征。本發明通過面向數據感知層、數據服務層、數據應用層三層架構系統開發，并通過百度地圖AIP實現了細顆粒物空間、時間維度變化態勢的在線準確預測和細顆粒物多污染源的在線高效準確動態回溯。

技術領域

本發明涉及空氣監測系統技術領域，尤其涉及基于大數據的空氣監測系統及方法。

背景技術

空氣監測指對存在于空氣中的污染物質進行定點、連續或定時的采樣和測量，為了對空氣進行監測，一般在一個城市設立若干個空氣監測點，安裝自動監測的儀器作連續自動監測，將監測結果派人定期取回，加以分析并得到相關的數據，空氣監測的項目主要包括二氧化硫、一氧化氮、碳氫化合物、浮塵等，空氣監測是大氣質量控制和對大氣質量進行合理評價的基礎。

現有技術存在以下不足：現有監測系統的過程回歸模型協方差函數的超參數準確度底，使感知層不能有效對細顆粒物的空間和時間維度復雜變化臺式準確跟蹤，從而導致系統給的收斂效率低，不能夠準確預測和吸力顆粒物多污染源的動態回溯。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提供了基于大數據的空氣監測系統及方法。

本發明通過以下技術手段實現解決上述技術問題的：基于大數據的空氣監測系統，所述系統包括，

數據應用層：在Spring環境下完成開發；

數據服務層：作為系統的數據過渡層，輸出接口面向數據應用層服務器的API接口；

數據感知層；為系統的采樣層，數據感知層采集多項數據用于數據應用層服務器的數據流中間件的構建中，數據服務層處理流式特征數據，并且面向未來實際部署中數據流大的特征。

優選的，所述數據應用層的框架設計為SSM，分別對應Spring、SpringMVC和MyBatis，數據庫，應用Redis與MySQL實現對應用層的數據庫支撐。

優選的，所述數據應用層包括細顆粒物的數據監測、數據溯源分析、數據預測分析、歷史數據統計、節點數據比較以及環境因子影響。

優選的，所述數據預測分析包括高斯羽流擴散模型或社區多尺度空氣質量模型。

優選的，上層應用從MongoDB數據庫讀取數據，經過數據預處理模塊(信號重構)的數據流用于對高斯過程回歸模型的訓練和預測，模型輸出的空間和時間維度預測值，存入MySQL數據庫相應的數據表中，并通過Redis緩存與MySQL數據庫合作完成對系統相應功能模塊前端熱力圖的動態渲染。

優選的，MongoDB數據庫中歷史統計數據樣本完成對模型的訓練，通過訓練后模型預測未來系統設定短時間內某些時間節點的數值，通過把每個節點的訓練數值輸入到空間維度分布情況預測模型中，獲取到未來時間細顆粒物空間分布情況，用于渲染百度地圖上層熱力圖。

優選的，MongoDB數據庫讀取原始監測數據接入后端數據接口，獲得http渲染前端界面，包括細顆粒物數據、PM1數據、PM10數據和溫度濕度。

本發明還提供一種基于大數據的空氣監測系統的監測方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：

(1)通過細顆粒物預測模塊對其空間維度分布情況進行預測，獲取到整個監測環境下細顆粒物在此時刻的分布情況；

(2)獲取到此幀數據的局部、全局最優解，并標記為本幀數據的目標源；