基于大數(shù)據(jù)的大氣監(jiān)測研究

曾羽琚

摘要：該文針對在大氣環(huán)境監(jiān)測中大數(shù)據(jù)應用情況和存在的問題，分析了大數(shù)據(jù)應用的基本原理和當前現(xiàn)狀，同時提出了優(yōu)化控制的方法策略，為后續(xù)大數(shù)據(jù)應用于大氣監(jiān)測深化研究提供依據(jù)。

關鍵詞：大氣環(huán)境監(jiān)測；大數(shù)據(jù)；PM2.5

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）07-0015-02

當前我國已經(jīng)進入物聯(lián)網(wǎng)新時代，每時每刻每行每業(yè)都會不斷產(chǎn)生著海量的各類數(shù)據(jù)。無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理這些數(shù)據(jù)集合。因此，通過新處理模式研發(fā)各種大量基礎和應用軟件的，使得數(shù)據(jù)計算與數(shù)據(jù)處理更加完善和豐富，同時在數(shù)據(jù)信息的儲存、運算等功能得到加強。為了具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來處理這些海量、高增長率和多樣化的信息資源。大數(shù)據(jù)解析技術在實踐生活中的使用，能夠充分提高信息采集、數(shù)據(jù)計算、實際模擬以及各類數(shù)據(jù)識別等數(shù)據(jù)操作性工作的效率，能夠極大提高環(huán)境保護工作的質量和效率。那么根據(jù)實際工作環(huán)境監(jiān)測中應用大數(shù)據(jù)解析技術為例，來分析大數(shù)據(jù)應用的得與失[1]。

1 大數(shù)據(jù)技術在PM2.5大氣監(jiān)測中原理及現(xiàn)實情況

當前，全國性大范圍長時間的大氣PM2.5污染問題，給大眾的生活和健康帶來重大威脅?？諝獗O(jiān)測網(wǎng)不健全，覆蓋范圍不全面，密度低，追蹤預警能力低。從全國范圍來看，平時常規(guī)使用連續(xù)自動監(jiān)測法下的β射線法和震蕩天平法對PM2.5進行測量。但是，每個城市無法在多個區(qū)域建設大氣自動監(jiān)測站，以便連續(xù)穩(wěn)定獲取數(shù)據(jù)。所以在時間點上的獲取的數(shù)據(jù)就缺乏完整性和代表性。那么解決這個困境的最佳方法就是，加大對大數(shù)據(jù)解析能力的研究，找出優(yōu)化控制的方法策略[3]。常見的方法策略主要是：數(shù)據(jù)采集功能、統(tǒng)計計算、隨機過程分析、系統(tǒng)模擬與參數(shù)識別等功能。也就是通過解析多元和非線性數(shù)據(jù)類之間的關系，掌握目標函數(shù)的變化規(guī)律[4]，為控制PM2.5污染提供數(shù)據(jù)參考。

具體來說，大數(shù)據(jù)分析技術應用于PM2.5的難點主要是需要處理復雜數(shù)據(jù)類的關聯(lián)關系。同時還需要在數(shù)據(jù)分析過程中對問題進行條理化和簡化處理。因此根據(jù)以上原則，我們主要做了如下工作：

1）在應用大數(shù)據(jù)解析技術時，需要有明確科研對象與科研內容。本次研究確定研究對象為湖南省長沙市雨花區(qū)，以城市局部地區(qū)分布的PM2.5平均濃度作為研究內容。

2）將目標區(qū)域按照一定的標準進行網(wǎng)格劃分，本次研究劃分為500m×500m。因此雨花區(qū)這個研究對象可以表達為M=（m1，m2，…，mi，…，mn），其中每個mi均代表一個范圍0.25km2 的地點； 而研究內容表達為D=（Dm1，Dm2，…，Dmi，…，Dmn），其中，Dmi表示為mi網(wǎng)格的PM2.5濃度。最終研究內容，通過大數(shù)據(jù)解析技術應用控制的目標函數(shù)，即可表示為：D（Mi）。

3）可將目標函數(shù)按照PM2.5監(jiān)測的實際情況分化：一種是PM2.5自動監(jiān)測站網(wǎng)格和另外一種是非PM2.5自動監(jiān)測站網(wǎng)格，非PM2.5自動監(jiān)測站網(wǎng)格數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)解析技術需要解決的目標數(shù)據(jù)[5]。大氣環(huán)境監(jiān)測中應用的大數(shù)據(jù)解析技術，能夠將各種數(shù)據(jù)充分融合，能夠提高數(shù)據(jù)處理效率。

2 大數(shù)據(jù)技術在PM2.5大氣監(jiān)測中主要關鍵點

湖南省長沙市雨花區(qū)每日進行的大氣PM2.5監(jiān)測，首先要解決和完善的問題就是：獲取正確的數(shù)據(jù)類及選擇適應特征量。對于數(shù)據(jù)類的要求是需要獲得與目標函數(shù)一定相關性的數(shù)據(jù)類，以便更加精確掌握未設置PM2.5自動監(jiān)測站網(wǎng)絡的環(huán)境現(xiàn)狀。該數(shù)據(jù)類與目標函數(shù)的關聯(lián)性不定可以簡潔也可以復雜，同時數(shù)據(jù)類的內部的相關性即各個不同數(shù)據(jù)類之間可強也可弱。與大氣PM2.5監(jiān)測相關的數(shù)據(jù)類主要包括：歷史PM2.5濃度數(shù)據(jù)；歷史的氣壓數(shù)據(jù)；網(wǎng)格內部道路現(xiàn)狀數(shù)據(jù)；網(wǎng)格內與空氣污染有關的數(shù)據(jù)，工廠排放數(shù)據(jù)、加油站揮發(fā)數(shù)據(jù)、餐飲業(yè)排放數(shù)據(jù)、公園樹木凈化能力等數(shù)據(jù)[5]。

目標函數(shù)主要是受到數(shù)據(jù)類的影響，特征量與目標函數(shù)呈現(xiàn)正相關。這就需要從復雜數(shù)據(jù)類中提取有益特征量，以方便更加快速獲取數(shù)據(jù)類。例如，當需要獲取清晨5時，目標內網(wǎng)格PM2.5小時平均濃度。當前已知數(shù)據(jù)是監(jiān)測點內每兩小時的網(wǎng)格PM2.5濃度數(shù)據(jù)，所以我們需要將之前監(jiān)測點內PM2.5每兩小時平均濃度作為特征量；在明確了所需要的特征量后，通過公式結合已知數(shù)據(jù)類可以獲取目標函數(shù)的值，即目標數(shù)據(jù)類。

這里的計算公式為：

[M（f+I）j=Mfj+V（f+I）j]

[V（f+1）j=ht*Vf+bc*qd*Pdxj-Xij+bc2*rd*（MGdxj-Xfj）]

其中，j=1，2，……d；bc和bc2為加速參數(shù)，都是非負常數(shù)，本文選定為3；qd為介于[0，1]之間的隨機數(shù)；ht為慣性權重。

在公式的運用過程中有三個關聯(lián)因子，分別是：權重ht、加速參數(shù)bc、加速參數(shù)bc2。權重ht在公式中有特殊重要的作用，主要是維護微數(shù)據(jù)類本身的特性并且使其能夠趨于當前優(yōu)先位置。而加速參數(shù)bc和bc2，他們分別是在特征向量中能夠保障單個數(shù)據(jù)類向最優(yōu)和族群最優(yōu)靠近。bc保證數(shù)據(jù)類不斷地向最優(yōu)位置靠近，bc2保證微數(shù)據(jù)類粒子不斷向最優(yōu)位置靠近。

在常規(guī)情況下，所包含的特征量不會隨時間的變化而發(fā)生正相關變化，這是一個非動態(tài)的反應變化過程。特征量對目標函數(shù)的影響是主要是多節(jié)點多層次線性化傳遞路線。數(shù)據(jù)類在輸出時有時是離散狀態(tài)有時是線性狀態(tài)，但是都具備靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的基本特征。神經(jīng)網(wǎng)絡的結構由一個輸入層、若干個中間隱含層和一個輸出層組成。神經(jīng)網(wǎng)絡分析法通過不斷學習，能夠從未知模式的大量的復雜數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡方法克服了傳統(tǒng)分析過程的復雜性及選擇適當模型函數(shù)形式的困難，它是一種自然的非線性建模過程，無需分清存在何種非線性關系，給建模與分析帶來極大的方便。用來模擬預測局地網(wǎng)絡，進而為大數(shù)據(jù)解析技術應用提供重要數(shù)據(jù)支撐[6]。

通過上述公式的分析過程，發(fā)現(xiàn)在以下方面存在弱項需要解決，包括：需要解決收集、清洗和分析數(shù)據(jù)；要解決當前數(shù)據(jù)存在有不準確、片面性、間接獲取等問題；需要解決特征量的獲取，已經(jīng)相對應的各種統(tǒng)計分析方法。數(shù)據(jù)類和數(shù)據(jù)類中特征量的選取，是關鍵所在：如何選擇所需要的特征量的，對于獲得最終準確結果確是有效果[7]。

3 總結

總體而言，大數(shù)據(jù)解析技術在PM2.5大氣監(jiān)測中的應用，需要從實際出發(fā)，在針對有明確的研究對象和研究內容，可以確定數(shù)據(jù)類的特征量，從而提高數(shù)據(jù)質量，獲取完整有效的信息。今后對于PM2.5開展基于云計算的數(shù)據(jù)管理、在線分析，基于智能手機的數(shù)據(jù)采集，基于大數(shù)據(jù)的PM2.5空氣質量演化及預測模型，基于大數(shù)據(jù)的預警模型研究加強。能夠使大氣環(huán)境監(jiān)測工作的開展具有可靠性，并采取行之有效的各種控制措施，進行相關污染問題治理。

參考文獻：

[1]包權.上海市環(huán)境空氣質量自動監(jiān)測數(shù)據(jù)審核體系的構建及其應用[J].環(huán)境科學與管理，2010（12）.

[2] 寧亞東，李宏亮. 我國移動源主要大氣污染物排放量的估算[J].環(huán)境工程學報，2016（8）：4435-4444.

[3] 潘月云，李楠，鄭君瑜，等.廣東省人為源大氣污染物排放清單及特征研究[J].環(huán)境科學學報. 2015（09）： 2655-2669.

[4] 楊斌.大氣監(jiān)測布點的優(yōu)化策略[J].化工設計通訊，2017（2）.

[5] 徐杰.試論我國大氣環(huán)境監(jiān)測布點原則及方法[J].山東工業(yè)技術，2015（19）.

[6] 劉隨軍，李峰，張洪凱.星座圖法在大氣質量評價中的應用[J].中國環(huán)境管理干部學院學報， 2002（4）.

[7] 劉毓，胡文海，史忠科.一種大氣質量評價方法的改進及應用[J].環(huán)境保護科學，2001（1）.