CN109656977B - 一种农业面源污染监测大数据管理*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种农业面源污染监测大数据管理***,涉及环境监测工程技术领域,包括依次通信连接的采样分析站、监测站、子监控中心和总监控中心,采样分析站抽取监测点的水样后确定污染物浓度,同时检测监测点的水位和流速,监测站根据采样分析站发送的数据确定各个监测点的实时污染物总量,由子监控中心对监测站发送的实时污染物总量数据过滤处理后,发送到总监控中心。本发明的管理***能够对全国范围内各个监测点的情况进行实时监测,并且经过层层传递后最终汇总到总监控中心,给省市范围的面源污染治理提供准确及时的数据参考,同时也为全国范围内的面源污染治理提供数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测工程技术领域,特别是涉及一种农业面源污染监测大数据管理***。
背景技术
面源污染又称非点源污染,主要由土壤泥沙颗粒、氮磷等营养物质、农药、各中大气颗粒物等组成,通过地表径流、土壤侵蚀、农田排水等方式进入水、土壤或大气环境。其具有的随机性、广泛性、滞后性、模糊性、潜伏性等特点,加大了相应的研究、治理和管理政策制定的难度。
农业面源污染监测的目的是为了了解各水域、灌溉区内污染物的浓度、总量等数据,为制定相应的治理策略提供数据基础。传统的监测手段主要是以野外实地监测为主,需要人工采集水体样本,带回实验室后分析,这种方式效率低下,而且监测数据准确性也不高。目前常用的方式是将GIS(地理信息***)技术、模型模拟手段和实地监测方法相结合,这种综合方式可以得到较为准确真实的数据。
然而,我国在农业面源污染方面还停留在理论研究和小范围监测阶段,由于面源污染物会随着河流、地下水等到处扩散,仅仅在小范围内进行监测并没有实际意义,因此亟需一个能够在全国范围内对农业面源污染进行准确、快速监测的管理***,为全国范围内的污染治理提供综合的、全局的数据参考。
发明内容
本发明实施例提供了一种农业面源污染监测大数据管理***,可以解决现有技术中存在的问题。
本发明提供了一种农业面源污染监测大数据管理***,包括采样分析站、监测站、子监控中心和总监控中心,所述采样分析站设置在各个监测点上,每个所述采样分析站包括采样分析箱和传感器组,所述采样分析箱内部安装有控制器、蠕动泵、采样瓶和通信组件,所述采样瓶中安装有电化学传感器,用于检测蠕动泵从监测点抽取的水样中的污染物浓度,所述传感器组包括水位传感器和流速传感器,均安装在监测点的水体中,分别用于实时检测监测点的水位和流速,所述控制器将检测得到的水位、流速和污染物浓度通过所述通信组件发送给本区域内的所述监测站;
所述监测站包括通信组件和数据处理组件,所述数据处理组件通过通信组件接收采样分析站发送的水位、流速和污染物浓度数据后,计算实时污染物总量,将实时污染物总量数据发送至本区域内的所述子监控中心,所述子监控中心对接收的数据进行过滤处理后发送至所述总监控中心。
本发明提供的一种农业面源污染监测大数据管理***,包括依次通信连接的采样分析站、监测站、子监控中心和总监控中心,采样分析站抽取监测点的水样后确定污染物浓度,同时检测监测点的水位和流速,监测站根据采样分析站发送的数据确定各个监测点的实时污染物总量,由子监控中心对监测站发送的实时污染物总量数据过滤处理后,发送到总监控中心。本发明的管理***能够对全国范围内各个监测点的情况进行实时监测,并且经过层层传递后最终汇总到总监控中心,给省市范围的面源污染治理提供准确及时的数据参考,同时也为全国范围内的面源污染治理提供数据支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种农业面源污染监测大数据管理***的连接示意图;
图2为图1中采样分析站的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参照图1,本发明实施例中提供了一种农业面源污染监测大数据管理***,包括采样分析站、监测站、子监控中心和总监控中心,所述总监控中心为整个管理***的大脑,位于全国农业面源污染监测的中心,例如位于农业部。所述子监控中心分布在各个省市的污染监测中心,所述监测站位于各个县区的实地监测地区,所述采样分析站位于各个监测点上。所述分析采样站抽取监测点的水样,分析水样中污染物的浓度后,将浓度数据以及流速、水位数据发送给本区域内的监测站,所述监测站根据接收的浓度、流速、水位以及预先输入的检测点断面数据计算实时污染物总量,将实时污染物总量发送至本区域内的子监控中心,所述子监控中心再将多个监测站发送的实施污染物总量数据发送到总监控中心。
参照图2,所述采样分析站设置在各个监测点上,监测点可以是河流、溪流等水流上的重要位置,例如河流汇合点、农业用水排放点等,也可以是灌溉区内人为选择的具有代表性的位置。每个所述采样分析站包括采样分析箱100、太阳能发电组件200和传感器组300,所述采样分析箱100内部安装有控制器、蠕动泵、采样瓶、电池和通信组件。
所述控制器可以选用51单片机,其功耗低且性能满足要求,所述蠕动泵为可调速型,控制端连接在所述控制器的输出端,蠕动泵受控制器的控制改变工作状态以及转速。所述采样瓶与蠕动泵的泵管连通,泵管从采样分析箱伸出至监测点的水体中。所述采样瓶中安装有电化学传感器,用于检测从监测点抽取的水样中的污染物浓度,检测完污染物浓度后,采样瓶中的水样随即被排出。所述太阳能发电组件200与电池连接,用于将太阳能转换为电能并存储在电池中,所述蠕动泵、控制器、通信组件、传感器组300和电化学传感器的电源均由电池提供。所述传感器组300包括水位传感器和流速传感器,均安装在监测点的水体中,分别用于实时检测监测点的水位和流速,所述传感器组300、电化学传感器和通信组件均与所述控制器连接,所述控制器将传感器组300和电化学传感器检测得到的水位、流速和污染物浓度通过所述通信组件发送给本区域内的监测站。所述通信组件可以是有线通信组件或无线通信组件,本实施例中为有线通信组件,该通信组件通过通信线缆与所述监测站连接。
所述采样分析箱100中还安装有高清摄像机、高光谱传感器和荧光检测仪,这些设备均由所述采样分析箱100中的电池供电。所述高清摄像机、高光谱传感器和荧光检测仪分别用于检测所述采样瓶中水样的高清影像、光谱数据和荧光数据,该些数据连同所述水位、流速和污染物浓度一起发送到所述监测站中。
所述监测站包括监测屋和安装在监测屋中的各种电子电气设备,所述监测屋的屋顶上安装有太阳能发电设备和风能发电设备,所述监测屋内部安装有通信组件、数据处理组件和电池,所述太阳能发电设备和风能发电设备产生的电能存储在电池中,供通信组件和数据处理组件使用。所述通信组件包括有线通信组件和无线通信组件,所述有线通信组件通过通信线缆与多个所述采样分析站中的通信组件连接,以接收水位、流速、污染物浓度数据、高清影像、光谱数据和荧光数据,同时所述监测屋中的电池还通过电缆与所述采样分析站中的电池连接,以补充所述采样分析站中电池的电能不足,避免发生停机故障。
所述数据处理组件根据接收到的各个监测点的水位、流速和污染物浓度数据计算实时污染物总量。具体地,在确定监测点的位置后,工作人员首先需要测量监测点的断面数据,将断面数据汇总存储在与数据处理组件连接的存储组件中,同时需要将断面数据与每个监测点的编号进行对应,所述数据处理组件接收到监测点的水位、流速和污染物浓度数据后,先根据监测点的编号在存储组件中查询该监测点的断面数据,然后根据断面数据和水位确定截面积,再根据截面积和流速确定流量,最后根据流量和污染物浓度确定实时污染物总量。
所述采样分析站中的控制器开始时按照默认频率向蠕动泵发送工作指令,控制蠕动泵按照默认频率抽取水样。然而,随着降水量的变化,监测点的污染物浓度会呈现相应的变化,降水量是一个随机量,无法提前监测。一旦流量和污染物浓度浓度发生变化,如果还是按照默认频率抽取水样,则很可能在两次抽样之间漏掉变化过程,造成监测结果不准确。
为了解决这个问题,每个所述采样分析站中还安装有降雨量传感器,每个采样分析站中的控制器接收到实时降雨量数据后,将降雨量数据通过通信组件发送到本区域内的监测站的同时,还对蠕动泵的抽样频率进行相应调整,例如,随着降雨量的逐渐增大,蠕动泵的抽样频率也逐渐增大。
每个所述采样分析站所在的监测点在确定位置之后,其经纬度、水体信息也就随之确定了,经纬度信息可以用来计算两个监测点之间的距离,而水体信息可以用来确定两个监测点之间的上下游关系。监测站接收到本区域内所有采样分析站发送的实时降雨量数据后,由数据处理组件按照从上游至下游的顺序,依次计算相邻两个监测点的距离,然后结合该距离计算上游监测点对下游监测点的影响量,确定影响量后,所述数据处理组件确定下游监测点的抽样调整量,所述监测站中的通信组件将抽样调整量发送到该下游监测点上的采样分析站,该采样分析站即按照接收的抽样调整量对蠕动泵的抽样频率进行相应调整。
所述子监控中心包括子服务器和子监控显示屏,所述子服务器为分布在一个区域内具有计算能力的计算机集群,其接收本区域内监测站发送的污染物总量数据和高清影像、光谱数据和荧光数据进行云计算处理,将计算结果显示在所述子监控显示屏上,同时也发送给所述总监控中心。所述云计算具体包括对污染物总量数据进行过滤处理,滤除明显的错误数据,同时根据高清影像、光谱数据和荧光数据确定污染情况,经过过滤的污染物总量和污染情况显示在所述子监控显示屏上,为省市内的面源污染治理提供数据支撑。
所述总监控中心包括总服务器和总监控显示屏,所述总服务器为分布在全国范围内具有计算能力的计算机集群,由于与总服务器连接的子服务器数量很多,而每个子服务器发送的数据量都很大,造成总服务器接收的数据量一直处于非常庞大的状态,因此无法将这些庞大的数据直接显示在总显示屏上。所述总服务器接收子服务器发送的数据后,将其制成便于理解的图表,由所述总显示屏显示该图表,决策人员即可通过图表快速了解各个省市内污染物总量和污染情况的动态变化情况,为从整体上制定和协调全国范围内的面源污染治理对策提供便利。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例,但是,本发明实施例并非局限于此,任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种农业面源污染监测大数据管理***,其特征在于,包括采样分析站、监测站、子监控中心和总监控中心,所述采样分析站设置在各个监测点上,每个所述采样分析站包括采样分析箱和传感器组,所述采样分析箱内部安装有控制器、蠕动泵、采样瓶和通信组件,所述采样瓶中安装有电化学传感器,用于检测蠕动泵从监测点抽取的水样中的污染物浓度,所述传感器组包括水位传感器和流速传感器,均安装在监测点的水体中,分别用于实时检测监测点的水位和流速,所述控制器将检测得到的水位、流速和污染物浓度通过所述通信组件发送给本区域内的所述监测站;
每个所述采样分析站中安装有降雨量传感器,所述采样分析站中的控制器接收到实时降雨量数据后,将降雨量数据通过通信组件发送到本区域内的所述监测站,还对所述蠕动泵的抽样频率进行相应调整;
所述监测站包括通信组件和数据处理组件,所述数据处理组件通过通信组件接收采样分析站发送的水位、流速和污染物浓度数据后,计算实时污染物总量,将实时污染物总量数据发送至本区域内的所述子监控中心,所述子监控中心对接收的数据进行过滤处理后发送至所述总监控中心;
所述监测站接收到本区域内所有采样分析站发送的实时降雨量数据后,由所述数据处理组件按照从上游至下游的顺序,依次计算相邻两个监测点的距离,然后结合该距离计算上游监测点对下游监测点的影响量,确定影响量后,所述数据处理组件确定下游监测点的抽样调整量,所述监测站中的通信组件将抽样调整量发送到该下游监测点上的采样分析站,该采样分析站按照接收的抽样调整量对蠕动泵的抽样频率进行相应调整;
所述采样分析箱上安装有太阳能发电组件,所述太阳能发电组件与电池连接,用于将太阳能转换为电能并存储在电池中;监测屋的屋顶上安装有太阳能发电设备和风能发电设备,所述监测屋内部安装有电池,所述监测屋中的电池还通过电缆与所述采样分析站中的电池连接,以补充所述采样分析站中电池的电能。
2.如权利要求1所述的农业面源污染监测大数据管理***,其特征在于,所述监测站包括监测屋,所述通信组件和数据处理组件安装在监测屋中,所述监测屋的屋顶上安装有太阳能发电设备和风能发电设备,所述监测屋内部安装有电池,所述太阳能发电设备和风能发电设备产生的电能存储在电池中,供通信组件和数据处理组件使用,所述监测屋中的电池还通过电缆与所述采样分析站中的电池连接,以补充所述采样分析站中电池的电能。
3.如权利要求1所述的农业面源污染监测大数据管理***,其特征在于,所述数据处理组件接收到监测点的水位、流速和污染物浓度数据后,先根据监测点的编号在存储组件中查询该监测点的断面数据,然后根据断面数据和水位确定截面积,再根据截面积和流速确定流量,最后根据流量和污染物浓度确定实时污染物总量。
4.如权利要求1所述的农业面源污染监测大数据管理***,其特征在于,所述采样分析箱中安装有高清摄像机、高光谱传感器和荧光检测仪,所述高清摄像机、高光谱传感器和荧光检测仪分别用于检测所述采样瓶中水样的高清影像、光谱数据和荧光数据,该些数据连同所述水位、流速和污染物浓度一起发送到所述监测站中。
5.如权利要求4所述的农业面源污染监测大数据管理***,其特征在于,所述子监控中心包括子服务器和子监控显示屏,所述子服务器接收本区域内监测站发送的污染物总量数据和高清影像、光谱数据和荧光数据进行云计算处理,将计算结果显示在所述子监控显示屏上,同时也发送给所述总监控中心。
6.如权利要求5所述的农业面源污染监测大数据管理***,其特征在于,所述云计算具体包括对污染物总量数据进行过滤处理,滤除错误数据,同时根据高清影像、光谱数据和荧光数据确定污染情况,经过过滤的污染物总量和污染情况显示在所述子监控显示屏上。
7.如权利要求5所述的农业面源污染监测大数据管理***,其特征在于,所述总监控中心包括总服务器和总监控显示屏,所述总服务器接收子服务器发送的数据后,将其制成图表,由总显示屏显示该图表。
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