基于大数据分析的大气网格化监测技术研究

王 莉

（新疆昌吉回族自治州环境监测站 新疆昌吉 831100）

引言

大气网格化监测技术主要是利用传感器技术，与传统监测技术相比不受点位限制的影响，根据实际监测对象可以分为几个区域，并与环境质量监控网格相互融合，对监测区域中的所有地区进行监控。大气网格化监测技术具有更强的覆盖性，为我国环境空气监测控制与环境保护管理提供条件。

1 大数据基础上大气网格化监测技术应用原则

在应用分析大气网格化监测技术的过程中，需要先保证技术应用中传感器数据传输的准确性，在此基础上实时精细化管理。根据监测环境污染类型的不同，可以在监测范围内使用高密度网格布点方法，实时监测该区域中污染物的浓度。这种网格布点方式可以提升该技术的时间分辨率、空间分辨率，并对检测参数进行动态分析，确定周围环境的实际空气质量以及未来发展趋势。例如，在污染源监测的过程中，可以将监测内容分为几种类型，分别为固定污染源、工业区域污染源、道路交通污染源以及无组织排放污染源等，每种类型的污染源监测重点也存在一定差异。因此实施种类划分，可以保证大气网格化监测技术应用的针对性和有效性，分析各个污染源的排放情况，确定其对当地空气质量产生的影响。

2 大数据基础上大气网格化监测技术的应用措施

2.1 标准气体监测

大气网格化监测技术中主要的数据信息传输设备为传感器，但是传感器在实际应用中非常容易出现温度漂移以及时间漂移等现象，影响最终数据传输的准确性和气体监测效果。要想解决这一问题，可以将大气网格化监测技术与大数据修正技术相互结合，在自主学习神经网络的基础上，建立校准体系，保证传感器数据传输的稳定性和真实性。例如，在对标准会气体进行监测的过程中，将多种气体按照不同的比例以及浓度相互混合，测定传感器在每种情况下的运行情况。如果传感器在运行中收到外界环境中温度或者湿度的影响，则可以利用基因算法展开修正。在室外环境空气监测的过程中，需要使用空气自动站，对大气网格化监测技术中的传感器进行调整，使其能够适应不同环境，保证最终数据信息传输的精准性。

2.2 污染气体分析

污染气体分析是大气网格化监测技术应用中的重点内容，由于监测区域中的空气成分组成不同，所以传感器在不同区域中数据传输的准确性会受到一定影响，影响气体分析效果。针对这一问题，可以利用大数据技术，使用国家标准检测仪器对传感器进行监测，一旦传感器出现数据漂移的情况，则该设备能够确定设备异常位置，并发出警报。除此之外，将其与国家标准检测仪器相结合之后，大气网格化监测技术中的传感器还具有自动标准数据获取功能，可以实施自动校准，避免外界环境对自身运行状态的影响。在我国，使用国家标准设备进行污染监控和测量，最终的数据信息具备法律效益，该数据信息可以直接应用在环境执法中，提升大气网格化监测技术数据信息的权威性，进而对外界环境展开全面保护[1]。

2.3 传感器数据传输优化

大气网格化监测技术在实际应用中，针对特殊监测区域，为了保证最终空气污染监测的有效性，则需要优化传感器的数据传输功能。目前空气污染监测中的特殊环境污染主要包括工业环境中污染、道路交通污染、餐饮集中污染等，以上环境中的空气组成较为复杂，因此传感器仅仅利用自身的校准功能，无法保证最终数据的准确性。而使用大数据分析技术，能够有效解决这一问题，通过大数据管理平台，对传感器运行的精准性展开识别，如果传感器出现较严重的数据偏离情况，则管理平台会发出相应的警告，管理人员在第一时间对异常传感器进行对比测验。将传感器与校准车中的GPS 相互连接，即使二者没有实际接触，也能够完成校准任务。这种方式能够有效解决特殊污染地区出现的数据信息误差问题，提升大气网格化监测技术应用的准确性。通过以上分析能够看出，将大数据技术与大气网格化监测技术相互结合，能够提升传感器在使用中的实时性、连续性和精准性。

另外，将国家标准方法仪器与气体传感器相互组合，能够降低外界空气中不稳定因素对最终结果的影响，对我国空气环境污染问题展开全面有效的控制。环境精细化管理是我国环境保护未来主要发展方向，而利用大数据技术，能够在提升大气网格化监测技术准确性的同时，将空气资源的价值充分发挥出来，促进我国环境保护行业的高效发展[2]。

结语

环境保护问题与人们的生活息息相关，因此必须根据实际情况，采用专业的管理技术，本文在大数据分析的基础上，从标准气体监测、环境污染气体分析以及传感器数据传输等方面，对大气网格化监测技术展开研究，提升了该技术的实际应用效果，同时也为我国空气污染问题提供了技术支持。