CN114723158B - 一种基于大数据gis的城市环境监测*** - Google Patents

一种基于大数据gis的城市环境监测*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于大数据GIS的城市环境监测***，所述监测***包括GIS数据库、数据整合模块、实时数据采集模块以及综合监测处理模块；所述GIS数据库存储有城市环境监测历史数据；所述数据整合模块用于对城市环境监测历史数据进行整合处理；所述实时数据采集模块用于对城市环境数据进行实时采集；所述综合监测处理模块用于对数据整合模块以及实时数据采集模块处理和采集到的数据进行综合处理，并得到城市环境数据监测结果，本发明能够对城市环境中的大气以及水文的历史以及实时数据进行获取后处理，并配合降雨数据进行综合处理，得到城市环境的综合监测结果，以解决现有的城市环境监测数据的监测方式和数据处理方式单一的问题。

Description

一种基于大数据GIS的城市环境监测***
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，尤其涉及一种基于大数据GIS的城市环境监测***。
背景技术
GIS又称为“地学信息***”。它是一种特定的十分重要的空间信息***。它是在计算机硬、软件***支持下，对整个或部分地球表层(包括大气层)空间中的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术***。城市环境监测，依据国家颁发的环境标准，对城市环境中的有害物质及其影响范围进行检查和测定，并对污染源进行监视。
现有的技术中，对城市环境进行监测的过程，需要监测的领域很多，例如对城市环境中的大气、水体、土壤、生物等的质量和噪声、电磁波和放射性等进行监测；但是现有的监测方式中通常都是采用独立的监测模式进行监测，这种监测方式得到的监测结果单一，对于监测数据的利用率较低，造成监测资源的浪费。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于大数据GIS的城市环境监测***，能够对城市环境中的大气以及水文的历史以及实时数据进行获取后处理，并配合降雨数据进行综合处理，得到城市环境的综合监测结果，以解决现有的城市环境监测数据的监测方式和数据处理方式单一的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种基于大数据GIS的城市环境监测***，所述监测***包括GIS数据库、数据整合模块、实时数据采集模块以及综合监测处理模块；
所述GIS数据库存储有城市环境监测历史数据；所述数据整合模块用于对城市环境监测历史数据进行整合处理；所述实时数据采集模块用于对城市环境数据进行实时采集；所述综合监测处理模块用于对数据整合模块以及实时数据采集模块处理和采集到的数据进行综合处理，并得到城市环境数据监测结果；
所述GIS数据库内存储有城市大气历史数据以及城市水文历史数据；所述数据整合模块配置有数据整合策略，所述数据整合策略包括：分别对城市大气历史数据和城市水文历史数据进行整合处理；
所述实时数据采集模块包括大气采集单元、水文采集单元以及降雨采集单元，所述大气采集单元用于对大气实时污染浓度以及实时风速进行采集；所述水文采集单元用于对水文实时污染浓度以及水流速进行采集；所述降雨采集单元用于大气及水文采集后的第一时间段内的降雨概率、降雨量以及环境温度进行获取；
所述综合监测处理模块包括数据综合处理单元以及降雨污染综合处理单元，所述数据综合处理单元用于对整合处理以及监测采集到的大气数据和水文数据进行综合处理；所述降雨污染综合处理单元用于对采集到的降雨数据以及综合处理后的大气数据和水文数据进行综合处理，并得到降雨污染的综合结果。
进一步地，所述数据整合策略包括大气数据整合子策略，所述大气数据整合子策略包括：获取GIS数据库内若干历史大气污染浓度、历史风速，以及在获取当前历史大气污染浓度后的第一大气参考时间段时的历史大气污染等级；并将若干历史大气污染浓度、历史风速以及历史大气污染等级代入到大气污染联系公式中求得大气污染联系值。
进一步地，所述大气污染联系公式配置为：其中，Ldq为大气污染联系值，Nldq1至Nldqn分别为获取的若干历史大气污染浓度，Vlf1至Vlfn分别为获取的若干历史风速，Dldq1至Dldqn分别为获取的若干历史大气污染等级。
进一步地，所述数据整合策略还包括水文数据整合子策略，所述水文数据整合子策略包括：获取GIS数据库内若干历史水文污染浓度、历史水流速，以及在获取当前历史水文污染浓度后的第一水文参考时间段时的历史水文污染等级；并将若干历史水文污染浓度、历史水流速以及历史水文污染等级代入到水文污染联系公式中求得水文污染联系值。
进一步地，所述水文污染联系公式配置为：其中，Lsw为水文污染联系值，Nlsw1至Nlswn分别为获取的若干历史水文污染浓度，Vlsl1至Vlsln分别为获取的若干历史水流速，Dlsw1至Dlswn分别为获取的若干历史水文污染等级。
进一步地，所述数据综合处理单元配置有数据综合处理策略，所述数据综合处理策略包括：将获取到的大气实时污染浓度、实时风速以及大气污染联系值代入到大气监测公式中求得大气监测预警值；
当大气监测预警值大于等于第一大气监测阈值时，输出大气污染高预警信号；当大气监测预警值大于等于第二大气监测阈值且小于第一大气监测阈值时，输出大气污染中预警信号；当大气监测预警值小于第二大气监测阈值时，输出大气污染低预警信号；
将获取到的水文实时污染浓度、水流速以及水文污染联系值代入到水文监测公式中求得水文监测预警值；
当水文监测预警值大于等于第一水文监测阈值时，输出水文污染高预警信号；当水文监测预警值大于等于第二水文监测阈值且小于第一水文监测阈值时，输出水文污染中预警信号；当水文监测预警值小于第二水文监测阈值时，输出水文污染低预警信号。
进一步地，所述大气监测公式配置为：所述水文监测公式配置为：其中，Jdq为大气监测预警值，Nsdq为大气实时污染浓度，Vsf为实时风速，Jsw为水文监测预警值，Nssw为水文实时污染浓度，Vssl为水流速。
进一步地，所述降雨污染综合处理单元配置有降雨污染综合处理策略，所述降雨污染综合处理策略包括：将降雨概率、降雨量、环境温度、大气监测预警值以及水文监测预警值代入到降雨污染综合处理公式中，求得降雨污染预警值；
当降雨污染预警值大于等于第一降雨污染阈值时，输出降雨污染高预警信号；当降雨污染预警值大于等于第二降雨污染阈值且小于第一降雨污染阈值时，输出降雨污染中预警信号；当降雨污染预警值小于第二降雨污染阈值时，输出降雨污染低预警信号。
进一步地，所述降雨污染综合处理公式配置为：
Jjy＝(Jdq×j1+Thj×Jsw)Gjy×YJ；其中，Jjy为降雨污染预警值，j1为大气监测转换系数，Thj为环境温度，Gjy为降雨概率，YJ为降雨量。
本发明的有益效果：本发明首先从GIS数据库中获取城市大气历史数据以及城市水文历史数据；然后通过数据整合模块分别对城市大气历史数据和城市水文历史数据进行整合处理，再通过实时数据采集模块对大气实时、水文实时以及降雨实时数据进行监测；最后通过综合监测处理模块对采集到的降雨数据以及综合处理后的大气数据和水文数据进行综合处理，并得到降雨污染的综合结果，从而提高了降雨污染判断的综合性，提高降雨污染判断的预警准确性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的***原理框图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
请参阅图1，本发明提供一种基于大数据GIS的城市环境监测***，能够对城市环境中的大气以及水文的历史以及实时数据进行获取后处理，并配合降雨数据进行综合处理，得到城市环境的综合监测结果，以解决现有的城市环境监测数据的监测方式和数据处理方式单一的问题，本发明主要从大气环境监测和水文环境监测方面入手，并从这两种监测结果中得到大气环境监测和水文环境监测对降雨污染方面的影响，从而提高了对城市环境监测数据的利用率，也进一步提高了降雨污染监测的准确度。
所述监测***包括GIS数据库、数据整合模块、实时数据采集模块以及综合监测处理模块。
所述GIS数据库存储有城市环境监测历史数据；所述GIS数据库内存储有城市大气历史数据以及城市水文历史数据；通过历史数据的判断能够得到大气环境与风速之间以及水文环境和水流速之间的关系，从而为实时监测的数据提供指导。
所述数据整合模块用于对城市环境监测历史数据进行整合处理；所述数据整合模块配置有数据整合策略，所述数据整合策略包括：分别对城市大气历史数据和城市水文历史数据进行整合处理；所述数据整合策略包括大气数据整合子策略，所述大气数据整合子策略包括：获取GIS数据库内若干历史大气污染浓度、历史风速，以及在获取当前历史大气污染浓度后的第一大气参考时间段时的历史大气污染等级；一般来说，大气污染浓度越高且风速越慢其对应的大气污染等级也越高，并将若干历史大气污染浓度、历史风速以及历史大气污染等级代入到大气污染联系公式中求得大气污染联系值；所述大气污染联系公式配置为：其中，Ldq为大气污染联系值，Nldq1至Nldqn分别为获取的若干历史大气污染浓度，Vlf1至Vlfn分别为获取的若干历史风速，Dldq1至Dldqn分别为获取的若干历史大气污染等级。
所述数据整合策略还包括水文数据整合子策略，所述水文数据整合子策略包括：获取GIS数据库内若干历史水文污染浓度、历史水流速，以及在获取当前历史水文污染浓度后的第一水文参考时间段时的历史水文污染等级；一般来说，水文污染浓度越高且水流速越慢，其对应的水文污染等级也越高，并将若干历史水文污染浓度、历史水流速以及历史水文污染等级代入到水文污染联系公式中求得水文污染联系值；所述水文污染联系公式配置为：其中，Lsw为水文污染联系值，Nlsw1至Nlswn分别为获取的若干历史水文污染浓度，Vlsl1至Vlsln分别为获取的若干历史水流速，Dlsw1至Dlswn分别为获取的若干历史水文污染等级。
所述实时数据采集模块用于对城市环境数据进行实时采集；所述实时数据采集模块包括大气采集单元、水文采集单元以及降雨采集单元，所述大气采集单元用于对大气实时污染浓度以及实时风速进行采集；所述水文采集单元用于对水文实时污染浓度以及水流速进行采集；所述降雨采集单元用于大气及水文采集后的第一时间段内的降雨概率、降雨量以及环境温度进行获取，其中，环境温度越高，蒸发量也就越大，如果水文污染和大气污染越严重对降水带来的污染的联系性越强。
所述综合监测处理模块用于对数据整合模块以及实时数据采集模块处理和采集到的数据进行综合处理，并得到城市环境数据监测结果；所述综合监测处理模块包括数据综合处理单元以及降雨污染综合处理单元，所述数据综合处理单元用于对整合处理以及监测采集到的大气数据和水文数据进行综合处理；所述数据综合处理单元配置有数据综合处理策略，所述数据综合处理策略包括：将获取到的大气实时污染浓度、实时风速以及大气污染联系值代入到大气监测公式中求得大气监测预警值；所述大气监测公式配置为：其中，Jdq为大气监测预警值，Nsdq为大气实时污染浓度，Vsf为实时风速；当大气监测预警值大于等于第一大气监测阈值时，输出大气污染高预警信号；当大气监测预警值大于等于第二大气监测阈值且小于第一大气监测阈值时，输出大气污染中预警信号；当大气监测预警值小于第二大气监测阈值时，输出大气污染低预警信号，其中大气监测预警值越高表示大气污染越严重，因此，第一大气监测阈值大于第二大气监测阈值，且大气污染高预警信号、大气污染中预警信号以及大气污染低预警信号所代表的污染严重程度也是由高到低进行排列的。
将获取到的水文实时污染浓度、水流速以及水文污染联系值代入到水文监测公式中求得水文监测预警值；所述水文监测公式配置为：其中，Jsw为水文监测预警值，Nssw为水文实时污染浓度，Vssl为水流速；当水文监测预警值大于等于第一水文监测阈值时，输出水文污染高预警信号；当水文监测预警值大于等于第二水文监测阈值且小于第一水文监测阈值时，输出水文污染中预警信号；当水文监测预警值小于第二水文监测阈值时，输出水文污染低预警信号，其中水文监测预警值越高表示水文污染的严重程度越高，因此第一水文监测阈值大于第二水文监测阈值，且水文污染高预警信号、水文污染中预警信号以及水文污染低预警信号所代表的水文污染程度也是由高到低进行排列的。
所述降雨污染综合处理单元用于对采集到的降雨数据以及综合处理后的大气数据和水文数据进行综合处理，并得到降雨污染的综合结果；所述降雨污染综合处理单元配置有降雨污染综合处理策略，所述降雨污染综合处理策略包括：将降雨概率、降雨量、环境温度、大气监测预警值以及水文监测预警值代入到降雨污染综合处理公式中，求得降雨污染预警值；所述降雨污染综合处理公式配置为：Jjy＝(Jdq×j1+Thj×Jsw)Gjy×YJ；其中，Jjy为降雨污染预警值，j1为大气监测转换系数，Thj为环境温度，Gjy为降雨概率，YJ为降雨量；当降雨污染预警值大于等于第一降雨污染阈值时，输出降雨污染高预警信号；当降雨污染预警值大于等于第二降雨污染阈值且小于第一降雨污染阈值时，输出降雨污染中预警信号；当降雨污染预警值小于第二降雨污染阈值时，输出降雨污染低预警信号，其中降雨污染预警值越大表示降雨污染的严重程度越高，第一降雨污染阈值大于第二降雨污染阈值，且降雨污染高预警信号、降雨污染中预警信号以及降雨污染低预警信号所表示的降雨污染的严重程度也是由高到低进行排列的。
工作原理：本发明首先从GIS数据库中获取城市大气历史数据以及城市水文历史数据；然后通过数据整合模块分别对城市大气历史数据和城市水文历史数据进行整合处理，再通过实时数据采集模块对大气实时、水文实时以及降雨实时数据进行监测；最后通过综合监测处理模块对采集到的降雨数据以及综合处理后的大气数据和水文数据进行综合处理，并得到降雨污染的综合结果，从而提高了降雨污染判断的综合性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于大数据GIS的城市环境监测***，其特征在于，所述监测***包括GIS数据库、数据整合模块、实时数据采集模块以及综合监测处理模块；
所述GIS数据库存储有城市环境监测历史数据；所述数据整合模块用于对城市环境监测历史数据进行整合处理；所述实时数据采集模块用于对城市环境数据进行实时采集；所述综合监测处理模块用于对数据整合模块以及实时数据采集模块处理和采集到的数据进行综合处理，并得到城市环境数据监测结果；
所述GIS数据库内存储有城市大气历史数据以及城市水文历史数据；所述数据整合模块配置有数据整合策略，所述数据整合策略包括：分别对城市大气历史数据和城市水文历史数据进行整合处理；
所述实时数据采集模块包括大气采集单元、水文采集单元以及降雨采集单元，所述大气采集单元用于对大气实时污染浓度以及实时风速进行采集；所述水文采集单元用于对水文实时污染浓度以及水流速进行采集；所述降雨采集单元用于大气及水文采集后的第一时间段内的降雨概率、降雨量以及环境温度进行获取；
所述综合监测处理模块包括数据综合处理单元以及降雨污染综合处理单元，所述数据综合处理单元用于对整合处理以及监测采集到的大气数据和水文数据进行综合处理；所述降雨污染综合处理单元用于对采集到的降雨数据以及综合处理后的大气数据和水文数据进行综合处理，并得到降雨污染的综合结果；
所述数据整合策略包括大气数据整合子策略，所述大气数据整合子策略包括：获取GIS数据库内若干历史大气污染浓度、历史风速，以及在获取当前历史大气污染浓度后的第一大气参考时间段时的历史大气污染等级；并将若干历史大气污染浓度、历史风速以及历史大气污染等级代入到大气污染联系公式中求得大气污染联系值；
所述大气污染联系公式配置为：；其中，Ldq为大气污染联系值，Nldq1至Nldqn分别为获取的若干历史大气污染浓度，Vlf1至Vlfn分别为获取的若干历史风速，Dldq1至Dldqn分别为获取的若干历史大气污染等级；
所述数据整合策略还包括水文数据整合子策略，所述水文数据整合子策略包括：获取GIS数据库内若干历史水文污染浓度、历史水流速，以及在获取当前历史水文污染浓度后的第一水文参考时间段时的历史水文污染等级；并将若干历史水文污染浓度、历史水流速以及历史水文污染等级代入到水文污染联系公式中求得水文污染联系值；
所述水文污染联系公式配置为：；其中，Lsw为水文污染联系值，Nlsw1至Nlswn分别为获取的若干历史水文污染浓度，Vlsl1至Vlsln分别为获取的若干历史水流速，Dlsw1至Dlswn分别为获取的若干历史水文污染等级；
所述数据综合处理单元配置有数据综合处理策略，所述数据综合处理策略包括：将获取到的大气实时污染浓度、实时风速以及大气污染联系值代入到大气监测公式中求得大气监测预警值；
当大气监测预警值大于等于第一大气监测阈值时，输出大气污染高预警信号；当大气监测预警值大于等于第二大气监测阈值且小于第一大气监测阈值时，输出大气污染中预警信号；当大气监测预警值小于第二大气监测阈值时，输出大气污染低预警信号；
将获取到的水文实时污染浓度、水流速以及水文污染联系值代入到水文监测公式中求得水文监测预警值；
当水文监测预警值大于等于第一水文监测阈值时，输出水文污染高预警信号；当水文监测预警值大于等于第二水文监测阈值且小于第一水文监测阈值时，输出水文污染中预警信号；当水文监测预警值小于第二水文监测阈值时，输出水文污染低预警信号；
所述大气监测公式配置为：；所述水文监测公式配置为：；其中，Jdq为大气监测预警值，Nsdq为大气实时污染浓度，Vsf为实时风速，Jsw为水文监测预警值，Nssw为水文实时污染浓度，Vssl为水流速。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据GIS的城市环境监测***，其特征在于，所述降雨污染综合处理单元配置有降雨污染综合处理策略，所述降雨污染综合处理策略包括：将降雨概率、降雨量、环境温度、大气监测预警值以及水文监测预警值代入到降雨污染综合处理公式中，求得降雨污染预警值；
当降雨污染预警值大于等于第一降雨污染阈值时，输出降雨污染高预警信号；当降雨污染预警值大于等于第二降雨污染阈值且小于第一降雨污染阈值时，输出降雨污染中预警信号；当降雨污染预警值小于第二降雨污染阈值时，输出降雨污染低预警信号。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据GIS的城市环境监测***，其特征在于，所述降雨污染综合处理公式配置为：；其中，Jjy为降雨污染预警值，j1为大气监测转换系数，Thj为环境温度，Gjy为降雨概率，YJ为降雨量。
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