李祥芹

（山東省臨沂生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心，山東 臨沂 276000）

0 引言

大氣環(huán)境監(jiān)測涉及的內(nèi)容復(fù)雜且數(shù)量眾多，人類活動行為、空氣污染和氣象條件等因素的變化，會給大氣環(huán)境數(shù)據(jù)造成一定的影響。因此，為了深入地了解大氣現(xiàn)狀，加快實現(xiàn)大氣環(huán)境檢測目標，必須利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)對原有的監(jiān)測技術(shù)進行優(yōu)化，進而通過數(shù)據(jù)分析研究目標的變化規(guī)律，為環(huán)境保護提供更加全面且嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)。

1 現(xiàn)狀分析與選題論據(jù)

1.1 大氣環(huán)境監(jiān)測現(xiàn)狀

我國大氣環(huán)境監(jiān)測工作起步較晚，使用的手段與設(shè)備存在一定的滯后性，最常應(yīng)用的方法有光化學(xué)分析法、化學(xué)計量法以及電化學(xué)測量法等方法。隨著大氣環(huán)境中成分復(fù)雜、處理困難的污染物質(zhì)數(shù)量的增多，傳統(tǒng)的監(jiān)測方法與手段已經(jīng)無法準確地反映出環(huán)境質(zhì)量與變化趨勢。環(huán)境部門獲得的污染源排放數(shù)據(jù)、調(diào)研信息、科研資料與氣象、水利、海洋、交通、衛(wèi)生等部門的工作息息相關(guān)。由于不同類型的數(shù)據(jù)間呈現(xiàn)多元、非線性的關(guān)系，在大氣環(huán)境監(jiān)測中具有復(fù)雜性、多樣性等特點，對研究人員認識、分析、研究環(huán)境污染問題帶來了一定的困難。因此，為了能夠?qū)M2.5、PM10和粉塵等進行有效監(jiān)控，需要利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)來找出各參數(shù)之間的非線性關(guān)系，并借助這種非線性關(guān)系建立起的模型，為大氣環(huán)境監(jiān)測從業(yè)人員提供能夠掌握變化規(guī)律的方法，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理精度、速度的全面提升，充分發(fā)揮出大數(shù)據(jù)解析技術(shù)在儲存、運算、處理數(shù)據(jù)過程中的作用與功能。

1.2 選題論據(jù)

近年來，中國各地區(qū)、各省市頻繁地出現(xiàn)PM2.5污染問題，引起了國家、社會與人民的高度關(guān)注，并且已經(jīng)成為大氣環(huán)境監(jiān)測工作中的重點內(nèi)容與突出問題。為了進一步解決PM2.5污染問題以及其他污染物排放超標問題，需要從根本上把握污染物質(zhì)的變化規(guī)律，明確所在地污染物質(zhì)的濃度。面對數(shù)量巨大、類型豐富的大氣環(huán)境污染數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)能夠找出數(shù)據(jù)類與類之間的關(guān)系，結(jié)合統(tǒng)計計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和隨機過程分析等算法，能夠?qū)Χ嗑S度的數(shù)據(jù)進行更深層次的研究，進而分析出研究目標函數(shù)的變化規(guī)律，對大氣環(huán)境監(jiān)測從業(yè)人員環(huán)境管理、環(huán)境決策發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。因此，在大氣環(huán)境監(jiān)測實際應(yīng)用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的過程中，應(yīng)該注意選擇適宜數(shù)據(jù)分析方法，應(yīng)用單位也要根據(jù)大氣環(huán)境自動監(jiān)測站工作開展需求，制定相關(guān)的檢測標準，以此提升大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的應(yīng)用效果，提高數(shù)據(jù)分析的準確性與效率。由于大氣環(huán)境自動監(jiān)測站耗資巨大，會在很大程度上消耗1個城市的人力資源與物力資源，并且1個大氣環(huán)境自動監(jiān)測站無法滿足監(jiān)測需求，亟需大數(shù)據(jù)解析技術(shù)對相關(guān)數(shù)據(jù)與資料進行補充。在北京市，大約100 km2建設(shè)1個大氣環(huán)境自動監(jiān)測站，監(jiān)測站獲得的數(shù)據(jù)可以作為評估PM2.5濃度的依據(jù)，并且不同的自動監(jiān)測站能夠代表某局部點的污染物質(zhì)濃度。因此，研究并計算局部地區(qū)的PM2.5以及其他污染物質(zhì)濃度，對解決環(huán)境污染問題具有十分重要的現(xiàn)實意義。

2 大數(shù)據(jù)解析技術(shù)在大氣環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用

2.1 研究對象

大氣環(huán)境監(jiān)測中應(yīng)用的大數(shù)據(jù)解析技術(shù)包括了十分復(fù)雜的數(shù)據(jù)，應(yīng)在遵循數(shù)據(jù)分析原理的前提下，靈活選擇有利于解決不同問題的監(jiān)測數(shù)據(jù)。因此，研究內(nèi)容與研究對象的確定需要結(jié)合解決問題的實際需求，例如，將城市局部地區(qū)作為大氣環(huán)境監(jiān)測對象，面向該區(qū)域?qū)嶋H污染情況應(yīng)用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)。按照規(guī)范標準將研究對象劃分為若干個研究單元，每個單元對應(yīng)1個研究內(nèi)容，進而深入挖掘大氣環(huán)境污染數(shù)據(jù)。從數(shù)學(xué)角度來看，大數(shù)據(jù)解析技術(shù)運用中的研究內(nèi)容可以看作是目標函數(shù)，并且該研究內(nèi)容中未設(shè)置自動監(jiān)測網(wǎng)區(qū)域內(nèi)的未知數(shù)據(jù)，是需要解析的主要目標。

2.2 數(shù)據(jù)特征量的選擇

為了進一步提高分析未知數(shù)據(jù)的精準性，需要選擇更多與未知數(shù)據(jù)相關(guān)的城市大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行解析。在選擇大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的過程中，需要對選擇的數(shù)據(jù)類進行相關(guān)性分析，以此增強監(jiān)測數(shù)據(jù)可分析性。相關(guān)性的強弱與目標函數(shù)關(guān)系在大氣環(huán)境研究領(lǐng)域中，大多呈現(xiàn)非線性的復(fù)雜關(guān)系，需要依據(jù)環(huán)境科學(xué)專業(yè)知識來優(yōu)化數(shù)據(jù)解析基本條件。以分析城市局部區(qū)域PM2.5濃度為例，為了解決大氣環(huán)境污染問題，選擇的數(shù)據(jù)包括氣象條件數(shù)據(jù)、自動監(jiān)測網(wǎng)格內(nèi)PM2.5濃度、網(wǎng)格道路狀況數(shù)據(jù)、人類活動行為數(shù)據(jù)、網(wǎng)格坐標等各類數(shù)據(jù)特征量確定情況如下：1） 選取自動監(jiān)測網(wǎng)區(qū)域內(nèi)歷史上的PM2.5小時平均濃度作為特征量。2） 取研究區(qū)域內(nèi)的風速、氣溫、相對濕度等作為特征量。3） 取研究區(qū)域內(nèi)交通情況、車輛數(shù)、平均車速等作為特征量。4） 將研究區(qū)域內(nèi)人員活動情況作為特征量。5） 將自動監(jiān)測網(wǎng)格內(nèi)工廠、餐飲業(yè)、車站等場所產(chǎn)生的空氣污染數(shù)據(jù)作為特征量。利用歸一化處理方式計算各特征量對目標函數(shù)的影響情況。具體公式如公式（1）所示[1]。

式中：xik為規(guī)劃處理前的特征量數(shù)據(jù)；為第k各特征量的平均值；為第k個特征量的歸一化處理后的第i個數(shù)據(jù)；Sk為第k個特征量的標準差；n為第k個特征量的數(shù)據(jù)個數(shù)；i為第k個特征量的第i個數(shù)值。

2.3 系統(tǒng)程序設(shè)計

2.3.1 空間分類器（SC）

應(yīng)用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的大氣環(huán)境監(jiān)測區(qū)域，其包括的特征量會隨著時間變化而呈現(xiàn)出不同趨勢。研究目標受到數(shù)據(jù)集包括的特征量的影響，會呈現(xiàn)出多層多節(jié)點傳遞現(xiàn)象，傳遞中節(jié)點的輸出可以是線性，也可以是非線性，但是傳遞路線呈現(xiàn)線性變化趨勢。由于數(shù)據(jù)集的變化過程是1個靜態(tài)過程，可以選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法作為解析大數(shù)據(jù)的工具，大數(shù)據(jù)解析方法運用部分主要為輸入部分、人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分、數(shù)據(jù)集模擬預(yù)測部分。其中，輸入部分是構(gòu)建各數(shù)據(jù)空間特征量的關(guān)鍵，也是人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分數(shù)據(jù)輸入的重要保障。首先，在大氣環(huán)境自動監(jiān)測網(wǎng)格中選取與局部區(qū)域地理位置坐標網(wǎng)對應(yīng)的特征量、污染物濃度值。其次，選擇能夠代表局部區(qū)域坐標的特征量與污染物濃度值，由此來表示需要預(yù)測的網(wǎng)格。最后，運用預(yù)測網(wǎng)格中的特征量與需要估計的污染物濃度，進行大數(shù)據(jù)分析。由于人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)輸入的數(shù)據(jù)能夠通過神經(jīng)向目標值傳遞。在此基礎(chǔ)上，采用反演法解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中感應(yīng)層、節(jié)點權(quán)重以及非線性函數(shù)變換等問題。主要是將輸入特征量各權(quán)重運用最小二乘法對模擬模型參數(shù)進行推演，然后在模型上加1個比例系數(shù)，再將大氣環(huán)境污染自動監(jiān)測網(wǎng)格中的數(shù)據(jù)進行反復(fù)訓(xùn)練與學(xué)習，使殘差值設(shè)定值無限接近。

2.3.2 時間分類器（TC）

在利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的過程中，主要是根據(jù)大氣污染度分析以及預(yù)測情況，對隨時間變化的特征量進行解析，需要解析的數(shù)據(jù)包括氣象條件數(shù)據(jù)以及交通狀況數(shù)據(jù)、人員活動情況等，每一網(wǎng)格中數(shù)據(jù)產(chǎn)生的特征量可運用X={x1，x2，…，xn}集合來表示。將局部地區(qū)內(nèi)隨時間變化的污染物濃度對應(yīng)的特征量記錄在網(wǎng)格內(nèi)，由此代表某一時刻大氣環(huán)境污染物濃度的變化情況，在給定特征量序列之后，估計預(yù)測值會被定義為正態(tài)分布函數(shù)，根據(jù)概率理論可知，不同事件相交產(chǎn)生的概率相乘，則估計值出現(xiàn)的概率也呈現(xiàn)正態(tài)分布[2]。由于大數(shù)據(jù)集中的特征值需要進行進一步的解析與推演，還應(yīng)對空間分類器與時間分類器的研究內(nèi)容進行優(yōu)化，從而得到與大氣環(huán)境監(jiān)測問題解決需求相符的空間分類器、時間分類器。

2.4 客戶端的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)解析技術(shù)在客戶端層面的應(yīng)用，主要是面向大氣環(huán)境監(jiān)測客戶進行程序設(shè)計，以此保證大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r展示在用戶面前，幫助大氣環(huán)境監(jiān)測人員做出科學(xué)合理的決策。大數(shù)據(jù)解析技術(shù)在客戶端最大的應(yīng)用特點就是能夠滿足用戶的個性化需求，具體分為數(shù)據(jù)傳輸、用戶控制與數(shù)據(jù)處理3個模塊。其中，數(shù)據(jù)傳輸具體分為數(shù)據(jù)請求與數(shù)據(jù)接收2個部分，用于收集大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)；用戶控制則是根據(jù)用戶需求，響應(yīng)數(shù)據(jù)接收或請求功能；數(shù)據(jù)處理則是對采集到的數(shù)據(jù)進行分析與處理，并使用圖形或數(shù)值將結(jié)果直觀地展示在用戶面前，對提高大氣環(huán)境監(jiān)測的科學(xué)性與真實性具有十分重要的現(xiàn)實意義。大數(shù)據(jù)解析技術(shù)在客戶端模塊應(yīng)用結(jié)構(gòu)如圖1所示。

根據(jù)大數(shù)據(jù)解析技術(shù)在客戶端模塊中的應(yīng)用可知，用戶需求是系統(tǒng)功能相應(yīng)的關(guān)鍵，在發(fā)出數(shù)據(jù)請求之后，會以此開展數(shù)據(jù)分析、結(jié)果顯示和數(shù)據(jù)傳輸?shù)热蝿?wù)，實施監(jiān)測體系在快速響應(yīng)之后，會對SO2、CO、PM2.5、PM10等污染物展開實時監(jiān)測工作，同時結(jié)合大數(shù)據(jù)解析技術(shù)，了解污染物的來源，對提高大氣環(huán)境污染治理方案的科學(xué)性具有重要的意義。應(yīng)用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的客戶端模塊包括數(shù)據(jù)傳輸、用戶控制與數(shù)據(jù)處理3個部分。其中，數(shù)據(jù)傳輸分為提出請求、接收數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理分為數(shù)據(jù)分析、結(jié)果顯示、給出提示3個部分。應(yīng)用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)后的客戶端模塊結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 客戶端模塊結(jié)構(gòu)

2.5 環(huán)境預(yù)測預(yù)警平臺構(gòu)建

在應(yīng)用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)對大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析的過程中，不僅可以收集到實時的大氣環(huán)境變化數(shù)據(jù)，對城市某地區(qū)內(nèi)一段時間范圍內(nèi)大氣環(huán)境質(zhì)量變化趨勢進行有效分析，還可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)以及其他先進技術(shù)，建立空氣質(zhì)量預(yù)警系統(tǒng)，從而實現(xiàn)大氣環(huán)境污染情況的實時預(yù)警?；诖髷?shù)據(jù)解析技術(shù)的預(yù)判結(jié)果，空氣質(zhì)量預(yù)警系統(tǒng)可對此結(jié)果進行加工，然后將信息發(fā)布在開放性平臺上，不僅能夠提高數(shù)據(jù)信息采集、記錄、挖掘的針對性，還可以動員社會成員參與到保護生態(tài)環(huán)境的工作中[3]。大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的內(nèi)部變化情況與外部因素有十分密切的聯(lián)系，利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)還可以為用戶提供解讀結(jié)果的一系列可視化功能，充分發(fā)揮出空氣質(zhì)量預(yù)警的功能，對提高信息利用效率具有十分重要的現(xiàn)實意義。

3 大氣環(huán)境監(jiān)測中應(yīng)用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的建議

3.1 采集大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)

采集、記錄大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)屬于大氣環(huán)境監(jiān)測管理中的基礎(chǔ)性工作，需要針對不同的污染問題建立完善的環(huán)境檢測檔案，以此保證后續(xù)大氣環(huán)境監(jiān)測與管理工作的順利開展。因此，在將大數(shù)據(jù)解析技術(shù)應(yīng)用于大氣環(huán)境監(jiān)測的過程中，應(yīng)面向環(huán)境學(xué)專家、氣象學(xué)專家建立起完善的數(shù)據(jù)資源庫，從而為對比環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)提供有力保障，更加全面地了解大氣環(huán)境污染現(xiàn)狀與未來環(huán)境質(zhì)量變化趨勢。此外，社會活動產(chǎn)生的污染物十分復(fù)雜，且數(shù)量眾多，充分發(fā)揮出大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的優(yōu)勢與功能，可以有效降低環(huán)境監(jiān)測工業(yè)人員收集信息的難度，保證工作效率、服務(wù)質(zhì)量的提升，使數(shù)據(jù)在傳遞過程中實現(xiàn)信息共享，促使大氣環(huán)境監(jiān)測工作能夠更好地結(jié)合區(qū)域地理環(huán)境、氣象條件以及經(jīng)濟社會活動特征進行科學(xué)有效的數(shù)據(jù)分析。

3.2 挖掘大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)

不同區(qū)域、不同地段、不同時間段的大氣環(huán)境污染程度存在一定差異，為有效分析各時段大氣環(huán)境發(fā)展情況，摸索污染變化規(guī)律，保證大氣環(huán)境污染治理方案的科學(xué)合理性，需要利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)深層次挖掘大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)的真實性與代表性。利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)能夠建立起共享交流的環(huán)境監(jiān)測信息，構(gòu)建出的大數(shù)據(jù)模型能夠向從業(yè)人員直觀的展示出污染變化情況，并利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)分析結(jié)果來提高環(huán)境治理的可行性，人們通過網(wǎng)上平臺、手機App等就可隨時了解到大氣環(huán)境污染治理的實時情況，充分調(diào)動社會成員參與大氣環(huán)境保護的積極性與主動性，實現(xiàn)大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)利用效率提升的目標。

3.3 分析大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)

3.3.1 空氣質(zhì)量指數(shù)

空氣質(zhì)量指數(shù)是反映大氣環(huán)境污染情況的重要指數(shù)，空氣質(zhì)量指數(shù)越大，說明大氣污染情況越嚴重。大氣環(huán)境中的污染物濃度決定了空氣質(zhì)量指數(shù)的變化情況，并且變化形象呈現(xiàn)較大的復(fù)雜性，與監(jiān)測實踐、地點等有十分密切的聯(lián)系，其中固定與移動2種類型的污染物對空氣質(zhì)量指數(shù)的影響最大，包括垃圾焚燒、工業(yè)污染和汽車尾氣排放等多種類型的污染物。隨著城市規(guī)劃密度的逐漸增大，SO2、CO、PM2.5、PM10等成為主要監(jiān)測的空氣污染物，根據(jù)這幾種指標濃度，利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)對其變化趨勢進行分析與預(yù)測，并將最大的子指標值作為某地區(qū)污染大氣環(huán)境的主要污染物。空氣質(zhì)量指數(shù)共分為0～50、51～100、101～150、151～200、201～300、＞3006項，空氣質(zhì)量指數(shù)級別、類別以及對健康影響情況也相應(yīng)地分為六級，空氣質(zhì)量指數(shù)與相關(guān)的具體信息見表1。

表1 空氣質(zhì)量指數(shù)與相關(guān)信息

3.3.2 空氣質(zhì)量分布趨勢

根據(jù)某地區(qū)一段時間內(nèi)大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，對其時空序列以及空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進行分析，能夠總結(jié)出空氣質(zhì)量分布趨勢。利用大數(shù)據(jù)解析技術(shù)對趨勢分布結(jié)果進行深層次的數(shù)據(jù)挖掘與分析，可知天氣變化會對監(jiān)測地區(qū)一定時間范圍的空氣質(zhì)量產(chǎn)生一定影響，并且空氣質(zhì)量指數(shù)會隨著氣溫的降低而出現(xiàn)下降的趨勢，PM2.5、SO2、NO2等污染物的濃度也會有所下降，說明大氣環(huán)境有所改善[4]。為了充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的優(yōu)勢，提高空氣質(zhì)量指數(shù)的利用效率，還應(yīng)充分考慮我國各領(lǐng)域生態(tài)環(huán)境與國民健康之間的關(guān)系，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)評價人體健康風險，從而更加深入地了解影響大氣環(huán)境的有害因素，真正將人體健康與大氣環(huán)境治理有機地結(jié)合在一起，從而為經(jīng)濟社會發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

4 結(jié)語

綜上所述，將大數(shù)據(jù)解析技術(shù)應(yīng)用于大氣環(huán)境監(jiān)測中，可以有效提高環(huán)境監(jiān)測工作效率與質(zhì)量。在大數(shù)據(jù)解析技術(shù)的應(yīng)用，能夠獲得全國各地區(qū)、各區(qū)域、各時間段內(nèi)大氣環(huán)境的變化情況，系統(tǒng)在算法的作用下，采集、整理、分析大氣環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，并將精準的結(jié)果直觀地展示在相關(guān)人員面前，對滿足社會發(fā)展需求具有重要意義。