一种环保监测方法及系统与流程

本发明涉及环保监测，尤其涉及一种环保监测方法及系统。

背景技术：

1、环保监测是指对环境中各种污染物和环境要素进行系统、连续、定量的监测，以了解环境状况、评价环境质量，并对环境污染进行预警、控制和管理的一系列工作，环保监测的目的是保护和改善环境质量，确保人类和生态系统的可持续发展，在环保监测中，常见的环境要素包括大气、水体、土壤和噪音等，监测方法包括实地观测、定点监测、自动监测、遥感监测等多种技术手段，监测内容包括环境污染物的种类、浓度、来源和分布等。

2、在环保监测方法的实施过程中，由于对于环境的监控工作需要部署大量传感器，而现有对传感器布设流程缺乏相关管制，导致环境数据获取的全面性受到了影响，也容易造成传感器布设冗余的情况，且在数据存储方面，数据交互的完整性、安全性均有待提升，对于数据的采集面也仅能够通过部署相关设备方式获取信息，无法考虑到大众情况，导致数据传输渠道具有局限性，对于数据的监管面完整性造成了影响，整体导致现有环保监测方法监管力度、方面不够完善。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种环保监测方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种环保监测方法，包括以下步骤：

3、传感器部署，数据传输和存储阶段；

4、数据质量控制，并对数据进行处理和分析；

5、异常检测和污染源识别；

6、区块链数据管理；

7、社交媒体和众包监测，用户参与和反馈；

8、虚拟和增强现实，环境监管。

9、作为本发明的进一步方案，数据传输和存储阶段具体指使用mqtt协议进行数据传输，并选择最优的网络结构和连接方式；

10、所述数据质量控制具体指对采集的数据进行清洗、去噪和异常值检测；

11、所述对数据进行处理和分析具体指采用分布式存储和计算技术进行大数据处理，提取特征并进行数据分类、聚类和预测；

12、所述异常检测和污染源识别利用统计分析方法和机器学习算法进行异常检测，并识别污染源的位置和类型；

13、所述区块链数据管理搭建区块链平台，保障数据的安全性和不可篡改性，并实现数据的交换和共享。

14、作为本发明的进一步方案，所述社交媒体和众包监测具体指从社交媒体中获取环境相关数据，并进行分析和识别涉及的环境问题；

15、所述用户参与和反馈对用户进行分类和个性化推荐，促进用户参与环境问题的解决和反馈；

16、所述虚拟和增强现实利用环境建模算法创建虚拟环境模型；

17、所述环境监管具体指基于数据处理和分析技术进行环境监管，并促进多方协同和信息共享。

18、一种环保监测系统是由物联网数据采集模块、数据处理和分析模块、区块链数据管理模块、社交媒体和众包监测模块、虚拟和增强现实模块、环境监管模块组成；

19、所述物联网数据采集模块包括传感器部署子模块、数据传输和存储子模块、数据质量控制子模块；

20、所述数据处理和分析模块包括大数据处理子模块、数据挖掘和机器学习子模块、异常检测和污染源识别子模块；

21、所述区块链数据管理模块包括区块链平台搭建子模块、数据交换和共享子模块、智能合约和数据审计子模块；

22、所述社交媒体和众包监测模块包括社交媒体集成子模块、数据分析和处理子模块、用户反馈和参与子模块；

23、所述虚拟和增强现实模块包括环境模型和可视化子模块；

24、所述环境监管模块包括智能监管子模块、多方协同和联动子模块。

25、作为本发明的进一步方案，所述传感器部署子模块通过分析环境特征、目标覆盖范围和传感器的感知范围因素，利用dijkstra算法，确定传感器的布局和安装位置，以最大程度地实现对环境参数的全面监测和覆盖，并针对特定的环境和传感器类型，采用蚁群算法，优化传感器的布局和位置，对于多种不同类型的传感器，采用混合部署算法结合dijkstra算法和蚁群算法，确定最佳的传感器部署方案；

26、所述数据传输和存储子模块，根据系统要求和网络环境，采用mqtt协议，以满足数据传输的实时性、安全性和稳定性要求，并通过最小生成树算法，选择最优的网络结构和连接方式；

27、所述数据质量控制子模块通过标准化、去除重复数据、填充缺失数据方法，对采集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常数据，对于不同传感器的漂移、非线性特性，采用校准算法，根据已知的校准样本或模型，对传感器数据进行调整和修正，以提高数据的准确度和一致性，通过统计分析模型，对采集到的数据进行异常值检测，识别和过滤掉异常数据。

28、作为本发明的进一步方案，所述大数据处理子模块采用分布式存储和计算技术，基于hadoop分布式文件系统进行数据存储，对大量环境数据采用哈希函数将数据分割成多个逻辑块，并通过snappy压缩算法减少数据存储成本，引入哈希索引结构加速数据的检索和查询操作；

29、所述数据挖掘和机器学习子模块采用线性判别分析（lda）算法，从原始数据中提取最具代表性和相关性的特征，并针对环境数据的分类和聚类问题，应用k均值聚类算法，将环境数据分为不同的类别，并识别出数据中的模式和关联性，对时序性的环境数据采用长短期记忆网络（lstm）识别和预测数据中的趋势和周期性；

30、所述异常检测和污染源识别子模块利用统计分析的方法，结合z-score法进行环境数据的异常检测和识别，采用支持向量机（svm）的机器学习算法，建立异常检测模型，结合环境监测数据和污染源排放模型，利用数据融合算法，识别污染源的位置和类型。

31、作为本发明的进一步方案，所述区块链平台搭建子模块采用拜占庭容错算法作为区块链共识算法，采用哈希链表作为环境数据管理的数据结构，并通过数字签名算法保障数据安全；

32、所述数据交换和共享子模块采用非对称加密算法（rsa）保护数据在传输和存储过程的安全性，并基于智能合约和区块链的访问控制机制，限制数据的访问和使用权限，设置数据交换的协议，定义数据的格式、交换规则和合作条件，并利用智能合约技术自动化执行数据交换操作，确保数据交换的安全性和可靠性；

33、所述智能合约和数据审计子模块采用智能合约编写和部署算法，根据环境数据的需求和合作条件，编写智能合约的代码，并进行正确的部署和配置，采用审计追踪算法结合区块链，跟踪记录数据的使用、修改和交换过程。

34、作为本发明的进一步方案，所述社交媒体集成子模块采用数据抓取和api集成算法，获取用户发布带有环境监测关键词的数据，应用自然语言处理技术，从社交媒体数据中提取相关特征，并利用分类算法对数据进行分类，判断是否涉及环境问题；

35、所述数据分析和处理子模块通过关键词提取和主题建模算法，识别和归类社交媒体数据中涉及的环境问题，所述环境问题包括但不限于垃圾处理、空气质量、水污染，利用实体识别和事件检测算法，识别社交媒体数据中涉及的地理位置、组织或个人，并检测与环境问题相关的事件；

36、所述用户反馈和参与子模块采用用户特征图谱，基于参与程度、兴趣和偏好对用户进行分类，通过个性化推荐算法向用户提供相关的环境问题信息，并通过社交网络分析算法，识别影响力用户和关键意见领袖。

37、作为本发明的进一步方案，所述环境模型和可视化子模块采用包括点云处理、几何重建、纹理映射的环境建模算法，利用包括摄像头、激光扫描仪的传感器数据获取环境的几何形状、纹理、颜色信息，并将其转化为计算机可识别的虚拟模型，并基于虚拟和增强现实技术模拟环境问题及场景。

38、作为本发明的进一步方案，所述智能监管子模块应用数据处理和分析技术检测包括环境传感器获取的数据，基于历史数据和环境特征，使用包括回归、分类、时间序列分析的机器学习算法，建立预测模型，推断未来环境状态，结合监测数据分析和预测模型的结果，自动生成环境问题的报告和警报；

39、所述多方协同和联动子模块通过数据共享和整合算法将其整合至共享数据平台，基于任务分配和协同工作算法，根据基于任务的类型、紧急程度、参与方能力因素，将任务和工作分配给不同的参与方，并实现任务的协同工作，通过信息共享和沟通平台算法建立通信渠道，监管机构、企业、社会组织和公众之间的信息共享和沟通。

40、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

41、本发明中，通过物联网数据采集模块的部署和传感器布局，系统可以实现对环境参数的全面监测和覆盖，从而获得更为准确和全面的环境数据，数据质量控制子模块通过标准化、去重、填充和校准等方法，能够清洗和预处理采集的数据，提高数据的准确度和一致性，利用统计分析方法和机器学习算法检测环境数据的异常情况，并识别污染源的位置和类型，通过社交媒体和众包监测模块，获取社交媒体上用户发布与环境监测相关的数据，并通过数据分析和处理识别环境问题，利用数据处理和分析技术进行智能监管，能够建立预测模型推断未来环境状态，进行环境的预测分析工作。