云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測中的協(xié)同優(yōu)化策略

摘要：隨著環(huán)境問題日益嚴(yán)峻，環(huán)境監(jiān)測工作的重要性與日俱增，云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為環(huán)境監(jiān)測帶來了新的契機(jī)。本文通過介紹環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，以及分析云計算和物聯(lián)網(wǎng)在環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用現(xiàn)狀，指出了現(xiàn)有應(yīng)用中存在的問題，提出了云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測中的協(xié)同優(yōu)化策略，以提高環(huán)境監(jiān)測的時效性、可靠性和智能化水平，推動建設(shè)綠色智慧城市、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：環(huán)境監(jiān)測；云計算；物聯(lián)網(wǎng)

引言

當(dāng)前，環(huán)境污染、生態(tài)破壞等問題已經(jīng)成為制約經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的重要因素，加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)測，及時掌握環(huán)境質(zhì)量動態(tài)，是改善環(huán)境質(zhì)量、維護(hù)生態(tài)平衡的前提和基礎(chǔ)[1]。目前，云計算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用已取得一定成效，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。本文將在兩者應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的協(xié)同優(yōu)化策略，以期提升環(huán)境監(jiān)測的智能化、時效性和可靠性，為建設(shè)綠色智慧城市、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。

1. 環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)概述

環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)是一種利用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)手段對環(huán)境中的各種參數(shù)進(jìn)行持續(xù)或定期監(jiān)測的技術(shù)，主要包括空氣、水質(zhì)、土壤、噪聲等環(huán)境要素的監(jiān)測。這類技術(shù)的核心目的是及時獲取環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)，分析環(huán)境趨勢，評估環(huán)保政策的效果，并為環(huán)境管理和決策提供科學(xué)依據(jù)。

高精度的監(jiān)測設(shè)備和傳感器技術(shù)是環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)的基石，這些設(shè)備和傳感器能夠在各種環(huán)境條件下穩(wěn)定運(yùn)行，對環(huán)境中的污染物質(zhì)或關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行精確測量[2]。例如，在空氣質(zhì)量監(jiān)測中，常用的設(shè)備包括顆粒物監(jiān)測儀、氣體分析儀和光化學(xué)傳感器等，可以實(shí)時監(jiān)測PM2.5、PM10、SO2、NOX等多種污染物的濃度。在水質(zhì)監(jiān)測中，pH計、溶解氧儀、重金屬檢測儀等用于檢測水體的酸堿度、溶解氧水平和重金屬含量，這些高端設(shè)備通常具備遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸功能，可以將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時發(fā)送到監(jiān)測中心，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的即時更新和處理。同時，現(xiàn)代傳感器技術(shù)的發(fā)展也使得這些設(shè)備越來越小型化、智能化，能夠在不干擾自然狀態(tài)的情況下進(jìn)行長期穩(wěn)定的環(huán)境監(jiān)測。

數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)是環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的另一個關(guān)鍵組成部分。隨著信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理和分析變得更加高效和深入。數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)的收集、存儲、清洗和整合，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性[3]。數(shù)據(jù)分析技術(shù)則進(jìn)一步挖掘數(shù)據(jù)背后的信息，通過統(tǒng)計分析、趨勢預(yù)測、模式識別等方法評估環(huán)境質(zhì)量的變化趨勢和潛在風(fēng)險。例如，使用地理信息系統(tǒng)（GIS）和遙感技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對大范圍區(qū)域的環(huán)境狀況進(jìn)行動態(tài)監(jiān)控和空間分析，而人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)則可以用于預(yù)測未來的環(huán)境變化和制定相應(yīng)的應(yīng)對策略。高級的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)不僅提高了環(huán)境監(jiān)測的效率，也極大地增強(qiáng)了監(jiān)測數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，為環(huán)境管理和保護(hù)決策提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

2. 環(huán)境監(jiān)測中云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

環(huán)境監(jiān)測作為維護(hù)生態(tài)安全、保障人民群眾身體健康的重要手段，備受重視。云計算強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲和處理能力與物聯(lián)網(wǎng)感知和數(shù)據(jù)采集能力完美結(jié)合，正在推動環(huán)境監(jiān)測向智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。目前，云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用已取得一定進(jìn)展，但也面臨一些技術(shù)瓶頸制約，亟須加強(qiáng)優(yōu)化創(chuàng)新。

2.1 物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)廣泛部署

在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，其核心優(yōu)勢在于能夠?qū)崟r、連續(xù)地收集和傳輸環(huán)境數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)對環(huán)境狀況的精準(zhǔn)監(jiān)控和管理。物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)不僅能夠提供全面的環(huán)境監(jiān)控數(shù)據(jù)，還能通過先進(jìn)的分析技術(shù)提供預(yù)警和決策支持，極大地提高了環(huán)境管理的效率和科學(xué)性。

智能傳感網(wǎng)絡(luò)由大量分布在各個監(jiān)測點(diǎn)的傳感器組成，能夠?qū)諝赓|(zhì)量、水質(zhì)、土壤狀況、噪聲水平等多種環(huán)境參數(shù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，這些傳感器小巧、耗電低，易于大規(guī)模部署，可以覆蓋廣闊的地理區(qū)域[4]。例如，在城市監(jiān)測空氣質(zhì)量的應(yīng)用中，可以在不同的城市區(qū)域安裝PM2.5和PM10粒子監(jiān)測傳感器，這些傳感器能夠每幾分鐘就自動發(fā)送數(shù)據(jù)到中心服務(wù)器。此外，現(xiàn)代傳感器還具備一定的自適應(yīng)能力，能夠根據(jù)環(huán)境條件自動調(diào)整采樣頻率，從而更高效地利用能源并延長設(shè)備的使用壽命。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過部署土壤濕度和溫度傳感器，農(nóng)民可以獲取實(shí)時數(shù)據(jù)，更精確地控制灌溉系統(tǒng)，不僅提高了水資源的利用效率，也有助于提升作物產(chǎn)量。

隨著傳感器數(shù)量的增加，收集到的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，如何有效地處理和分析這些大數(shù)據(jù)成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。云計算技術(shù)在這里發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，其提供了必要的計算資源和數(shù)據(jù)存儲空間，支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析算法運(yùn)行。例如，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)可以對收集到的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析和模式識別，預(yù)測未來的環(huán)境變化，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，從而為政策制定者和管理者提供科學(xué)的決策支持。云平臺還支持?jǐn)?shù)據(jù)的可視化展示，使得環(huán)境監(jiān)測結(jié)果更加直觀易懂，公眾和決策者可以通過網(wǎng)頁或移動應(yīng)用實(shí)時查看環(huán)境狀況，增強(qiáng)了公眾的環(huán)境意識和參與度。

2.2 云計算平臺應(yīng)用于環(huán)境大數(shù)據(jù)存儲與處理

云計算平臺在數(shù)據(jù)存儲與管理方面展現(xiàn)了巨大的優(yōu)勢。環(huán)境監(jiān)測通常涉及大量的傳感器和設(shè)備，這些設(shè)備持續(xù)不斷地生成大量的數(shù)據(jù)。例如，全國各地的空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)每天都會產(chǎn)生數(shù)以億計的數(shù)據(jù)點(diǎn)，涵蓋了溫度、濕度、各種污染物濃度等信息，這些數(shù)據(jù)的存儲需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的處理能力。云計算平臺提供的是可擴(kuò)展、靈活和成本效率高的數(shù)據(jù)存儲解決方案。利用云服務(wù)，環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)可以被安全地存儲在遠(yuǎn)程服務(wù)器上，且可以根據(jù)需求動態(tài)調(diào)整存儲空間的大小。云平臺的多租戶特性使得多個部門和機(jī)構(gòu)可以在同一個平臺上操作和管理數(shù)據(jù)，而無須關(guān)心物理存儲的細(xì)節(jié)，這樣不僅可以減少數(shù)據(jù)孤島的問題，還可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，因?yàn)楝F(xiàn)代云服務(wù)提供商通常都遵循嚴(yán)格的安全標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議。

云平臺上的高性能計算資源使得其可以運(yùn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理算法和模型，如機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法，這些技術(shù)可以用來分析環(huán)境數(shù)據(jù)，識別模式和趨勢，預(yù)測未來的環(huán)境變化。例如，通過分析歷史和實(shí)時的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，研究人員可以建立預(yù)測模型，預(yù)測未來幾小時或幾天內(nèi)某個區(qū)域的空氣質(zhì)量狀況。云平臺還可以支持實(shí)時數(shù)據(jù)處理，這在快速響應(yīng)環(huán)境突發(fā)事件時非常關(guān)鍵。例如，當(dāng)監(jiān)測到某個區(qū)域的污染物濃度突然升高時，系統(tǒng)可以立即分析數(shù)據(jù)，迅速找出污染源，并通知相關(guān)部門和公眾采取應(yīng)對措施。云計算平臺強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，不僅提高了環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的響應(yīng)速度，也提高了數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性和深度。

3. 環(huán)境監(jiān)測中云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)協(xié)同優(yōu)化策略

目前，云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用雖已取得一些進(jìn)展，但仍存在諸多不足，無法充分發(fā)揮兩者的協(xié)同優(yōu)勢。因此，亟須對兩者進(jìn)行全面的協(xié)同設(shè)計和技術(shù)創(chuàng)新，形成優(yōu)化升級的整體解決方案，切實(shí)滿足環(huán)境監(jiān)測對智能化、實(shí)時性和決策支持能力的迫切需求。

3.1 構(gòu)建邊緣計算架構(gòu)

在環(huán)境監(jiān)測中，邊緣設(shè)備通常指的是部署在監(jiān)測點(diǎn)附近的傳感器、攝像頭、數(shù)據(jù)采集器等硬件設(shè)施，這些設(shè)備不僅負(fù)責(zé)收集環(huán)境數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、污染物濃度等，還需要具備初步處理和分析數(shù)據(jù)的能力[5]。為此，邊緣設(shè)備應(yīng)裝備有處理器、存儲和網(wǎng)絡(luò)通信模塊，使其能夠執(zhí)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理、緩存和初步分析。例如，通過在設(shè)備上部署輕量級的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)上傳到云端之前的本地實(shí)時數(shù)據(jù)分析，從而快速響應(yīng)環(huán)境突變事件。智能化的邊緣設(shè)備還能根據(jù)數(shù)據(jù)特征，決定何時將數(shù)據(jù)上傳至云端、何時存儲于本地，以優(yōu)化數(shù)據(jù)流和降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。

而邊緣與云計算平臺的高效協(xié)同是確保邊緣計算架構(gòu)發(fā)揮最大效能的關(guān)鍵。邊緣計算與云計算的結(jié)合，使得數(shù)據(jù)處理既可以在本地進(jìn)行，也可以依托云端的強(qiáng)大計算資源。在此架構(gòu)中，重要的是實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備與云平臺之間的無縫數(shù)據(jù)交互和任務(wù)協(xié)調(diào)。研究人員通過高效的通信協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計，如使用MQTT或CoAP等輕量級通信協(xié)議，可以保證數(shù)據(jù)在邊緣設(shè)備和云平臺之間的快速、安全傳輸。研究人員還須實(shí)施智能的數(shù)據(jù)管理策略，例如，僅在必要時上傳處理后的數(shù)據(jù)或異常數(shù)據(jù)到云端，以減少通信成本和提高數(shù)據(jù)處理速率。云平臺的角色在于進(jìn)行更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析、存儲歷史數(shù)據(jù)和生成詳細(xì)的環(huán)境報告，同時，也可以根據(jù)從邊緣設(shè)備收集的信息動態(tài)調(diào)整邊緣處理策略。云平臺還應(yīng)提供強(qiáng)大的安全機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中的任何未授權(quán)訪問或損害。

3.2 設(shè)計節(jié)能優(yōu)化算法

云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的有效協(xié)同不僅要求高效性和精準(zhǔn)性，同樣也需要關(guān)注系統(tǒng)的能源效率，尤其是在部署大量傳感器和設(shè)備的場景中，因此，能源高效的數(shù)據(jù)傳輸策略對于減少物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的能耗至關(guān)重要。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備尤其是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，常常受限于電池容量，因此，優(yōu)化其數(shù)據(jù)傳輸過程可以顯著延長設(shè)備的工作壽命。研究人員在設(shè)計節(jié)能的數(shù)據(jù)傳輸策略時，可以采用以下幾種方法。

其一，通過數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。利用高效的數(shù)據(jù)壓縮算法，如霍夫曼編碼或LZW（Lempel-Ziv-Welch）編碼，可以顯著減少需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)大小，從而減少能源消耗。

其二，實(shí)施數(shù)據(jù)預(yù)處理和聚合策略，通過在本地對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析和處理，只將必要或異常的數(shù)據(jù)上傳到云端，這樣不僅減少了數(shù)據(jù)傳輸量，也優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)帶寬使用。

其三，采用自適應(yīng)的傳輸功率控制，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)條件和數(shù)據(jù)重要性動態(tài)調(diào)整傳輸功率，減少不必要的能耗。

其四，定時喚醒和休眠機(jī)制的設(shè)計也是減少能源消耗的有效策略，即在無須傳輸數(shù)據(jù)時使設(shè)備進(jìn)入低功耗休眠狀態(tài)，按預(yù)定時間或條件喚醒，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和傳輸。

3.3 搭建分布式大數(shù)據(jù)平臺

為有效處理和分析海量環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，分布式大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)設(shè)計需要充分考慮數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲和處理等環(huán)節(jié)。系統(tǒng)架構(gòu)可以采用典型的分層設(shè)計，包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)存儲層和數(shù)據(jù)處理層。

在數(shù)據(jù)采集層，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（如傳感器和監(jiān)測節(jié)點(diǎn)）負(fù)責(zé)實(shí)時采集環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過低功耗通信技術(shù)（如LoRa、NB-IoT等）將數(shù)據(jù)傳輸至云端。在數(shù)據(jù)傳輸層，可以采用分布式消息隊(duì)列（如Apache Kafka）來實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)流管理，確保數(shù)據(jù)在采集設(shè)備與云端之間的可靠傳輸。在數(shù)據(jù)存儲層，使用分布式數(shù)據(jù)庫（如Hadoop HDFS、Apache Cassandra）和數(shù)據(jù)倉庫（如Apache Hive）存儲和管理大規(guī)模環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的高可用性和可擴(kuò)展性。

在數(shù)據(jù)處理層，通過分布式計算框架（如Apache Spark、Flink）進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析和挖掘，實(shí)現(xiàn)對環(huán)境數(shù)據(jù)的實(shí)時分析和決策支持。通過分層架構(gòu)設(shè)計，各模塊分工明確，協(xié)同工作，從而搭建出一個高效的分布式大數(shù)據(jù)平臺。

另外，環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)通常具有較高的可靠性和安全性要求，因此，在搭建分布式大數(shù)據(jù)平臺時，研究人員需要重點(diǎn)考慮數(shù)據(jù)的安全保護(hù)和系統(tǒng)的容錯能力。在數(shù)據(jù)安全方面，研究人員可以采用數(shù)據(jù)加密、訪問控制和身份認(rèn)證等技術(shù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。例如，通過SSL/TLS協(xié)議實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸加密，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取或篡改；采用基于角色的訪問控制（RBAC）機(jī)制，確保只有授權(quán)用戶和系統(tǒng)組件才能訪問敏感數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)存儲和處理階段，研究人員可以使用加密算法對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲，并通過審計日志記錄數(shù)據(jù)訪問和操作情況，便于事后追溯和審查。在容錯機(jī)制方面，則通過數(shù)據(jù)冗余和分布式一致性協(xié)議（如Paxos、Raft）提高系統(tǒng)的容錯能力和數(shù)據(jù)可靠性。利用多副本存儲技術(shù)，將數(shù)據(jù)存儲在多個節(jié)點(diǎn)上，即使某些節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，也能通過其他副本保證數(shù)據(jù)的完整性和可用性。此外，分布式計算框架通常具有內(nèi)置的容錯機(jī)制，能夠自動檢測和恢復(fù)計算任務(wù)的失敗，確保數(shù)據(jù)處理過程的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

結(jié)語

云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的深度融合，是實(shí)現(xiàn)智能環(huán)境監(jiān)測、綠色城市建設(shè)的必由之路。本文提出的協(xié)同優(yōu)化策略，旨在充分發(fā)揮兩者在數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和分析等環(huán)節(jié)的協(xié)同優(yōu)勢，構(gòu)建高效智能的環(huán)境大數(shù)據(jù)獲取與決策支持系統(tǒng)。隨著5G、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展和融合應(yīng)用，云計算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域的協(xié)同優(yōu)化空間將進(jìn)一步拓寬，并迎來環(huán)境監(jiān)測技術(shù)的全新突破，為促進(jìn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善貢獻(xiàn)重要力量。

參考文獻(xiàn)：

[1]閆婧姣.探討環(huán)境監(jiān)測中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)科技與信息，2018（2）：32-33，35.

[2]劉少鋒.云計算環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑探索[J].數(shù)字通信世界，2024（1）：49-51.

[3]于秋紅.云計算環(huán)境下大型公共建筑能耗監(jiān)測方法的研究與實(shí)現(xiàn)[J].無線互聯(lián)科技，2016（20）：105-106.

[4]王瑛，裴升，李大勇，等.一種云計算虛擬化環(huán)境安全監(jiān)測及評估方法[J].通信技術(shù)，2021，54（8）：2013-2018.

[5]蔣偉進(jìn)，韓裕清，吳玉庭，等.基于邊緣計算的環(huán)境監(jiān)測自適應(yīng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法[J].電子學(xué)報，2023，51（11）：3061-3069.

作者簡介：呂琳潔，碩士研究生，助教，研究方向：智能環(huán)境監(jiān)測管理。