本公开一般涉及环境监测领域，具体涉及一种基于空天地一体化的大气环境智能化管理系统。
背景技术
当前我国大气污染形势较为严峻，呈现复合化发展趋势，总体存在成因复杂、追踪难度大、预报精度不高、精准治理程度不够等问题。传统的监测方法主要采用地面组网方式开展监测，从2010年开始，我国逐步建立了覆盖县级区域的大气环境地面监测网体系，近年来又逐步发展卫星遥感、激光雷达、移动走航等新型监测技术，服务大气污染治理，取得了一定效果。
目前的大气污染监测及治理解决方案主要有以下几种方式：
1.地面监测方式。通过国家、区域、省、市四个层次，以规范化的地面选点方式，建立各类包含城市站、边界站、区域站、农村站、路边站等不同功能地面监测站点，并开展联网监测，是我国大气污染监测及治理的基础解决方案。这类监测方式的特点是精度高、时效快，但无法获取污染物的大尺度连续观测信息和垂直廓线信息，同时由于其站点呈随机离散分布状态，难以对污染源信息进行有效把控。
2.卫星遥感监测方式。利用modis、nppviirs、omi、hj-1、airs、fy-3(葵花-8)、calipso等一系列环境监测卫星数据，开展大气污染物数据的大尺度、高时空分辨的面状及柱深度信息提取。这类大气污染解决方案具有尺度大、时空分辨高的优点，有利于把握污染物的大尺度空间分布信息，开展来源、去向评估，但也存在精度不高、时效性不够等问题。
3.激光雷达监测方式。目前的大气环境监测激光雷达主要以颗粒物激光雷达、臭氧激光雷达、风廓线激光雷达、温廓线激光雷达为主。可获取颗粒物、臭氧等大气污染物在水平、垂直方向上随时间变化的廓线信息。这种解决方案具有精度高、时效快的特点，但由于采用单站点固定监测方式，无法得到污染物面状信息，也难以获取污染物的时空演变规律。
4.移动走航监测方式。多采用移动监测车搭载不同传感器的方式开展监测，对突发性环境污染事件、重大活动保障及重点监测对象开展针对性监测，具有灵活度高、时效快、精度高的优点。但由于成本高、受道路交通及监测条件等限制，只能对特定区域开展小范围短时监测。
5.综合监测方式。针对上述监测方式的各种优缺点，近年来逐步发展了基于地面监测、卫星遥感、激光雷达以及走航监测为基础的综合立体监测方法。
但目前的综合立体监测方法，主要存在以下问题：
(1)地面监测站点呈随机分布，不利于对污染来源开展实时快速追踪。
(2)集成度不高，目前的立体监测方法虽然在一定程度上发挥了各种监测方式的优势，但监测系统之间封闭、孤立、自洽的问题仍未有效解决，各种监测数据仍未实现高度同化，缺乏有效的统一管理和整体规划。
(3)智能化程度不够。当前的综合管理系统，仍未实现基于事件驱动的数据智能化分发管理，针对重污染事件各监测系统缺乏联合调度、动态协同与信息共享能力，数据利用效率相对低下。
技术实现要素：
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种涉及包含地面站点、卫星遥感、激光雷达、无人机及移动走航监测等在内的多手段、立体化、智能化大气污染监测与管理技术。
本申请提供一种基于空天地一体化的大气环境智能网格化管理系统，包括若干离散地面空气质量自动监测站、若干环境监测卫星和用于接收并处理环境监测卫星发射数据的地面卫星站、根据污染传输特征组网布置的激光雷达传感器组、以密网格分布在重点污染区域以及以疏网格分布在次重点污染区域的空气质量传感监测仪、根据重污染事件组织的移动走航监测车和无人机监测传感器；将所述地面空气质量自动监测站、地面卫星站、激光雷达传感器组、空气质量传感监测仪、移动走航监测车和无人机监测传感器的监测数据进行汇总处理形成污染布局图的总服务系统；所述地面空气质量自动监测站和所述地面卫星站通过环境监测卫星检测的数据均采用有线方式传输至所述总服务系统；所述激光雷达传感器组、网格化的空气质量传感监测仪、移动走航监测车和无人机监测传感器检测的环境数据均采用无线方式传输至所述总服务系统。
根据本申请实施例提供的技术方案,所述密网格小于等于3km*3km；所述疏网格大于等于9km*9km。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内设有位置信息数据库，用于存储所述地面空气质量自动监测站、环境监测卫星、激光雷达传感器组、空气质量传感监测仪、移动走航监测车和无人机监测传感器的型号信息、空间位置信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内还设有卫星环境数据库，所述卫星环境数据库内存储有环境监测卫星监测的颗粒物水平及垂直浓度分布信息、气态污染物柱浓度分布信息、温室气体柱浓度分布信息、沙尘污染分布信息、秸秆焚烧火点分布信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内还设有地面站点环境数据库，所述地面站点环境数据库内存储有地面空气质量自动监测站和空气质量传感监测仪监测的pm2.5/pm10颗粒物浓度信息、气态污染物浓度信息、颗粒物前体物及组成成分信息、气象信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内还设有激光雷达环境数据库，所述激光雷达环境数据库内设有激光雷达传感器组监测的颗粒物浓度垂直分布信息、臭氧浓度垂直分布信息、边界层高度信息和颗粒物形态信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内还设有临时监测环境数据库，所述临时环境数据库内包含移动走航监测车和无人机监测传感器的型号信息以及所述动走航监测车和无人机监测传感器所检测的pm2.5/pm10颗粒物浓度信息、气态污染物浓度站点信息、颗粒物前体物及组成成分信息、气象信息、颗粒物浓度垂直分布信息、边界层高度信息和颗粒物形态信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内设有污染源定位模块，所述污染源定位模块通过从位置信息数据库内提取设定区域内的激光雷达传感器的位置信息，并从激光雷达环境数据库中提取与激光雷达传感器的位置信息对应的激光雷达环境数据以确定核心污染源的位置信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内还设置有污染趋势分析模块，所述污染趋势分析模块通过提取气态污染物浓度信息、颗粒物前体物及组成成分、颗粒物浓度垂直分布信息、臭氧浓度垂直分布信息、边界层高度信息、颗粒物形态信息、边界层高度信息和颗粒物浓度信息，模拟计算得到污染物来源信息、污染物扩散条件信息、污染物影响区域信息和污染影响时间信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统内还设置有数据数据智能化管理模块；所述数据智能化管理模块包括数据资源描述单元、事件机制划分单元、事件特征自动提取单元、数据查询与自动匹配单元、污染事件智能分析单元、多源传感器最优观测模型建立单元、多元传感器智能调度单元、数据智能分发单元以及大气污染治理决策措施单元；
所述数据资源描述单元、事件机制划分单元、事件特征自动提取单元、数据查询与自动匹配单元分别将处理后的数据传输至所述污染事件智能分析单元内；
所述多源传感器最优观测模型建立单元根据污染事件智能分析单元的输入数据建立最优观测模型后将最优观测模型数据传送给多源传感器智能调度单元；
所述数据智能分发单元接受并处理所述多源传感器智能调度单元处理的调度结果信息后将数据发送给所述大气污染治理决策措施单元，由所述大气污染治理决策措施单元做出智能决策。本申请采用现有地面监测网结合网络化监测方式，进一步完善了传统地面监测网随机分布的不足。在现有地面监测网基础上，通过大密度网格化布点，对大气污染敏感区域、重点工业企业和建筑工地、道路交通等多种环境监测对象开展实时监控和大数据分析，可把握区域内主要污染物动态变化，对污染源进行快速捕捉，为精准治霾提供数据支撑。
本申请采用先进的空天地一体化协同观测数据同化方法，实现多源异质数据的集成与信息协同处理。对不同监测传感器系统在观测模式、数据格式、处理方式的差异，采用系统论、控制论、本体论和服务论相结合的方式，建立地面监测、卫星遥感、激光雷达、移动走航综合监测体系，实现多平台相互关联、传感器联合调度、资源优化组织和协同处理。
采用智能化数据管理技术，开展基于事件导向、需求服务的数据智能化数据存储、分发管理。针对不同大气污染事件，建立事件检测与应急智能感知机制，为大气污染监测及治理提供智能化解决方案，实现真正意义上的精准治霾、科学治霾。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请的原理框图；
图2是本申请的网格站点的分布示例图；
图3是本申请的系统架构图；
图4是本申请中数据智能化管理模块的原理框图。
图中标号：
10、地面空气质量自动监测站；30环境监测卫星；40地面卫星站；20激光雷达传感器组；91重点污染区域；92次重点污染区域；80空气质量传感监测仪；60移动走航监测车；70无人机监测传感器；50总服务系统；51、位置信息数据库；52、卫星环境数据库；53、地面站点环境数据库；54、激光雷达环境数据库；55、临时监测环境数据库；56、污染源定位模块；57污染趋势分析模块；101数据资源描述单元；102、事件机制划分单元；103、事件特征自动提取单元；104、数据查询与自动匹配单元；105、污染事件智能分析单元；106、多源传感器最优观测模型建立单元；107、多元传感器智能调度单元；108、数据智能分发单元；109大气污染治理决策措施单元。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
请参考图1为本申请一种基于空天地一体化的大气环境智能化管理系统的原理框图，包括若干离散地面空气质量自动监测站10、若干环境监测卫星30和用于接收并处理环境监测卫星30发射数据的地面卫星站40、根据污染传输特征组网布置的激光雷达传感器组20(污染传输特征例如为监测目标区域的气象信息、地形地貌信息、污染源分布信息等)、以密网格分布在重点污染区域91以及以疏网格分布在次重点污染区域92的空气质量传感监测仪80、根据重污染事件(一般为国家公布的小时空气质量指数超过150以上的等污染事件例如秸秆焚烧、沙尘等污染事件及其他突发性污染事件例如工厂爆炸、有毒有害气体泄露等灾害事件)组织的移动走航监测车60和无人机监测传感器70；将所述地面空气质量自动监测站10、地面卫星站40、激光雷达传感器组20、空气质量传感监测仪80、移动走航监测车60和无人机监测传感器70的监测数据进行汇总处理形成污染布局图的总服务系统50；所述地面空气质量自动监测站10和所述地面卫星站40通过环境监测卫星30检测的数据均采用有线方式传输至所述总服务系统50；所述激光雷达传感器组20、网格化的空气质量传感监测仪80、移动走航监测车60和无人机监测传感器70检测的环境数据均采用无线方式传输至所述总服务系统50。
上述疏网格也可以是3km*3km的其他倍数大小；上述网格大小的设计，与现有的污染源清单系统、空气质量数值预报模式系统的格网相匹配，便于后期数据同化方面的无缝衔接，提高数据同化精度和预报精度。
如图3所示,所述总服务系统50包括基础支撑层、数据资源层、数据支撑层和业务应用层；所述基础支撑层包括硬件基础：应用服务器、数据服务器、网络服务器和用于各个服务器之间以及服务器与地面卫星站40、激光雷达传感器组20、地面空气质量自动监测站10、空气质量传感监测仪80、移动走航监测车60以及无人机监测传感器70之间的数据传输与交互的交换机；基础软件包括：操作系统、地理信息系统、数据库系统和遥感处理系统。
数据资源层包括设置在数据服务器内的位置信息数据库51、卫星环境数据库52、地面网格站点环境数据库、激光雷达环境数据库54和临时监测环境数据库55；还可以包括元数据库和地面离散站点环境数据库；
优选的，所述总服务系统50内设的位置信息数据库51，用于存储所述地面空气质量自动监测站80、环境监测卫星30、激光雷达传感器组20、空气质量传感监测仪80、移动走航监测车60和无人机监测传感器70的型号信息、空间位置信息。
优选的，所述卫星环境数据库52内存储有环境监测卫星监测的颗粒物水平及垂直浓度分布信息，二氧化氮、二氧化硫、臭氧等气态污染物柱浓度分布信息，二氧化碳、甲烷等温室气体柱浓度分布信息、沙尘污染分布信息、秸秆焚烧火点分布信息。
优选的，所述地面站点环境数据库53内存储有地面空气质量自动监测站和空气质量传感监测仪监测的pm2.5/pm10颗粒物浓度信息，二氧化氮、二氧化硫、臭氧、一氧化碳等气态污染物浓度信息，vocs、重金属、阴阳离子等颗粒物前体物及组成成分信息，温度、湿度、气压、风向风速等气象信息。
优选的，所述激光雷达环境数据库54内设有激光雷达传感器组监测的颗粒物浓度垂直分布信息、臭氧浓度垂直分布信息、边界层高度信息和颗粒物形态信息。
根据本申请实施例提供的技术方案，所述总服务系统50内还设有临时监测环境数据库55，所述临时环境数据库内包含移动走航监测车和无人机监测传感器的型号信息以及所述动走航监测车和无人机监测传感器所检测的：pm2.5/pm10颗粒物浓度信息，二氧化氮、二氧化硫、臭氧、一氧化碳等气态污染物浓度站点信息，vocs、重金属、阴阳离子等颗粒物前体物及组成成分信息，温度、湿度、气压、风向、风速等气象信息，颗粒物浓度垂直分布信息，边界层高度信息和颗粒物形态信息。
优选地，所述密网格小于3km*3km；所述疏网格大于等于9km*9km。
如图2所示为国内某区县的网格分布图；其重点污染区域91为重点监测区域，该区域设置密网格；其他区域为次重点污染区域92设置疏网格；布置在上述疏网格和密网格内的空气质量传感监测仪中，颗粒物采用符合振荡天平法或贝塔射线法的颗粒物测量仪进行测量，气态污染物采用符合《中华人民共和国国家环境保护标准环境空气气态污染物(so2、no2、o3、co)连续自动监测系统技术要求检测方法》(hj-654)规定要求的测量仪器进行测量，监测参数包括pm1/pm2.5/pm10/so2/o3/no2/co等颗粒物及气态污染物。
如图3，数据支撑层具有以下功能模块：数据存储与更新模块、智能化数据管理模块、数据分析服务模块、数据共享服务模块和数据应用服务模块；与数据支撑层对应的业务应用层可以包含设置在数据服务器内的数据管理模块(含地面离散数据、地面网格数据、激光雷达数据、卫星遥感数据和移动走航数据)、设置在应用服务器内的数据分析模块(含污染物组分分析单元、污染源定位单元、空气质量预警预报单元、情景模拟与费效评估单元、污染减排措施分析单元)、设置在应用服务器件的颗粒物污染专题数据单元、臭氧污染专题数据单元、卫星遥感专题数据单元、激光雷达专题数据单元和重污染案例数据库单元。
本申请采用现有地面监测网结合网络化监测方式，进一步完善了传统地面监测网随机分布的不足。在现有地面监测网基础上，通过大密度网格化布点，对大气污染敏感区域、重点工业企业和建筑工地、道路交通等多种环境监测对象开展实时监控和大数据分析，可把握区域内主要污染物动态变化，对污染源进行快速捕捉，为精准治霾提供数据支撑。
本申请采用先进的空天地一体化协同观测数据同化方法，实现多源异质数据的集成与信息协同处理。对不同监测传感器系统在观测模式、数据格式、处理方式的差异，采用系统论、控制论、本体论和服务论相结合的方式，建立地面监测、卫星遥感、激光雷达、移动走航综合监测体系，实现多平台相互关联、传感器联合调度、资源优化组织和协同处理。
优选地，所述总服务系统50内设有污染源定位模块56，所述污染源定位模块56通过从位置信息数据库内提取设定区域内的激光雷达传感器的位置信息，并从激光雷达环境数据库中提取与激光雷达传感器的位置信息对应的激光雷达环境数据以确定核心污染源的位置信息。
优选地，所述总服务系统50内还设置有污染趋势分析模块57，所述污染趋势分析模块通过提取气态污染物浓度信息、颗粒物前体物及组成成分、颗粒物浓度垂直分布信息、臭氧浓度垂直分布信息、边界层高度信息、颗粒物形态信息、边界层高度信息和颗粒物浓度信息，模拟计算得到污染物来源信息、污染物扩散条件信息、污染物影响区域信息和污染影响时间信息。
优选地，如图4所示：所述总服务系统内还设置有数据数据智能化管理模块；所述数据智能化管理模块包括数据资源描述单元101、事件机制划分单元102、事件特征自动提取单元103、数据查询与自动匹配单元104、污染事件智能分析单元105、多源传感器最优观测模型建立单元106、多元传感器智能调度单元107、数据智能分发单元108以及大气污染治理决策措施单元109；
事件机制划分102主要包括污染类型划分、污染区域划分、污染时限划分。事件特征自动提取单元103主要包括首要污染物提取、污染浓度信息提取、污染组分因子提取。数据查询与自动匹配单元104主要包括针对污染事件开展地面离散地面空气质量自动监测站10、若干环境监测卫星30、根据污染传输特征组网布置的激光雷达传感器组20、以密网格分布在重点污染区域91以及以疏网格分布在次重点污染区域92的空气质量传感监测仪80、移动走航监测车60和无人机监测传感器70等数据查询，根据查询结果自动匹配可用传感器数据编码。
污染事件智能分析单元105主要包括污染成因、来源与去向分析。多源传感器最优观测模型建立单元106主要包括传感器观测能力度量方法、多源传感器观测优化组合分析、观测模型评价。
多源传感器智能调度单元107主要包括根据多源传感器最优观测模型建立单元106得到的观测方案，开展空天地多源传器智能调度；数据智能分发单元108的输出端与大气污染决策治理措施单元109相连，大气污染决策治理措施单元109主要提供具体治理措施，改善空气质量。
所述数据资源描述单元101、事件机制划分单元102、事件特征自动提取单元103、数据查询与自动匹配单元104分别将处理后的数据传输至所述污染事件智能分析单元105内；
所述多源传感器最优观测模型建立单元106根据污染事件智能分析单元105的输入数据建立最优观测模型后将最优观测模型数据传送给多源传感器智能调度单元107；
所述数据智能分发单元108接受并处理所述多源传感器智能调度单元107处理的调度结果信息后将数据发送给所述大气污染治理决策措施单元109，由所述大气污染治理决策措施单元109做出智能决策。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。