一种基于通信塔群的区域环境高精度监测系统

本发明涉及环境监测，尤其是涉及一种基于通信塔群的区域环境高精度监测系统。

背景技术：

1、随着环境保护意识的增强，对大气、水质、噪声等环境因素的监测需求日益增长。传统环境监测站通常设置于具有代表性的地点，比如城市中心、工业区、居民区、自然保护区等，以确保能够全面地反映不同区域的环境质量状况，且需要分别设置不同的监测设备或仪器来测量空气、水质、土壤等多种环境要素，可以看出，这些环境监测站分布稀疏，监测的数据单一且有局限性，且传统环境监测站的建设及维护成本高昂。因此，如何设计一款能够全方位对环境参数进行监测的系统是目前亟待解决的问题。本发明利用城市中广泛分布的通信塔，通过其高度和覆盖优势，集成环境监测功能，实现对大范围区域环境参数的连续、实时、高精度监测。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于通信塔群的区域环境高精度监测系统，旨在利用现有通信塔基础设施，利用高精度传感器与智能分析方法，实现对环境参数的连续、实时、高精度监测。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于通信塔群的区域环境高精度监测系统，部署于待监测区域内的通信塔上，包括：

3、环境监测模块，用于通过多个传感器实时监测环境参数数据；

4、数据传输模块，用于将监测到的环境参数数据在区域内的多个通信塔之间进行传输，并将环境参数数据传送到数据中心；

5、数据中心，用于收集并存储数据传输模块传送来的环境监测数据；

6、数据分析与预警平台，用于根据实际需求从数据中心中获取相应的数据进行数据分析，并将分析结果、预警信息反馈回数据中心存储，同时将预警信息发送到相关管理人员；

7、用户端，包括web端和移动app，用于向用户提供web页面和移动端友好的可视化界面，可视化展示监测点分布、实时环境数据查询、历史数据分析对比，并提供上报环境事件接口，用于公众通过app上报环境事件。

8、进一步地，所述环境监测模块包括：

9、空气质量监测单元，用于通过第一传感器组实时监测空气中的主要污染物浓度；

10、气象参数监测单元，用于通过第二传感器组实时监测气温、湿度、风力风向及气压；

11、噪声污染监测单元，用于通过声电传感器采集当前环境噪声数据，并根据噪声标准得到噪声污染的级别；

12、特殊环境因子监测单元，用于通过选配的第三传感器组监测辐射剂量、水质、空气污染、土壤质量、噪声水平、生物多样性以及一些特定的污染物。

13、进一步地，所述第一传感器组包括pm2.5/pm10颗粒物传感器、二氧化硫气体传感器、二氧化氮气体传感器、一氧化碳气体传感器和臭氧气体传感器；

14、第二传感器组包括湿度传感器、风速风向仪、气压计；

15、第三传感器组包括辐射剂量计、水质监测探头。

16、进一步地，所述数据传输模块包括：

17、无线传输单元，用于将环境监测模块监测的环境参数据通过低功率广域网络传输到数据中心；

18、数据加密单元，用于对原始环境参数据进行aes加密传输。

19、进一步地，所述数据中心包括：

20、分布式存储数据库，用于对收集到的数据进行存储和检索；

21、弹性计算模块，用于利用云服务商提供的弹性计算服务，确定本监测系统正常及高峰负载数据，所述负载数据包括cpu使用率、内存需求、存储空间和网络带宽。

22、进一步地，所述数据分析与预警平台包括：

23、高级数据分析模块，用于基于当前的环境数据和历史数据，识别环境参数的异常波动；

24、实时预警与响应模块，用于根据异常检测单元的检测结果进行报警，并向操作用户发送响应建议。

25、进一步地，所述高级数据分析模块包括：

26、环境变化模型构建单元，用于构建环境变化模型，通过环境变化模型向异常检测单元提供预测数据，辅助异常检测单元分析数据趋势；

27、异常检测单元，基于历史和实时监测的环境数据，先采用统计学方法快速筛选出明显的异常值，然后通过深度学习算法识别环境参数的异常波动，并将异常数据反馈给环境变化模型，更新模型参数。

28、进一步地，所述实时预警与响应模块包括：

29、阈值设定单元，用于依据国家环境标准和地方规定，设定各项环境指标的警戒和警告阈值；

30、预警单元，用于向操作用户发送告警信息；

31、响应建议单元，用于根据异常事件类型，生成初步的应急响应建议。

32、进一步地，所述环境变化模型的构建步骤包括：

33、步骤1：根据待监测的环境变化类型收集历史和当前的环境数据，并对收集到的环境数据进行预处理；

34、步骤2：根据实际需求在高级数据分析模块中选择合适的模型类型，设定模型参数和变量因子并将步骤1预处理后的数据输入到所选模型中，对模型进行训练和优化；

35、步骤3：利用优化后的模型对未来环境变化进行模拟，根据设定的不同的场景，生成预测结果，并进行不确定性分析；

36、步骤4：将预测结果与实际情况或后续观测数据进行对比，对模型进行评估，并根据评估结果调整模型参数，直至模型满足预设误差阈值，输出构建好的环境变化模型。

37、进一步地，异常检测单元采用统计学方法筛选环境参数的异常值的具体步骤包括：

38、步骤1：获取历史和实时监测的环境数据；

39、步骤2：通过箱线图分析对数据进行统计分析，得到异常值；

40、步骤2.1.1：绘制箱线图，对于每个环境参数，分别绘制箱线图；

41、步骤2.1.2：确定四分位数，计算第一四分位数q1、第三四分位数q3以及四分位距iqr＝q3-q1；

42、步骤2.1.3：根据箱线图规则，将任何小于q1-1.5*iqr或大于q3+1.5*iqr的数据点视为异常值；

43、步骤2.1.4：记录并标记出所有异常值；

44、步骤3：基于步骤2得到的结果，利用z-score方法对环境数据进行分析，得到标准化后的数据；

45、步骤3.1.1：计算均值和标准差：对于每个环境参数，计算其历史数据的均值μ和标准差σ；

46、步骤3.1.2：将z-score绝对值大于3的数据点记为异常值；

47、步骤3.1.3：将所有的数据点转换为z-score，得到标准化后的数据集；

48、步骤4：将标准化后的数据进行数据清洗，得到干净的环境数据集；

49、步骤4.1.1：处理异常值；

50、具体地，删除异常值或使用插值法修正异常值，并记录所有被删除的异常值及异常原因；

51、步骤4.1.2：使用滑动窗口平均来减少噪声；

52、步骤4.1.3：验证处理后的数据，输出最终的历史和实时环境数据集。

53、因此，本发明采用上述一种基于通信塔群的区域环境高精度监测系统，具有以下有益效果：

54、第一，本发明通过对现有通信塔基础设施上集成高精度传感器，能够实现空气质量、气象参数、噪声污染等环境参数的实时监测，并利用通信塔将采集到的数据进行传输；

55、第二，本发明设置了数据分析与预警平台，能够利用机器学习模型对环境参数进行分析、模拟，检测到异常数据后，进行实时报警。

56、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。