Dalam era kita hidup, membuka telefon kita untuk menyemak Indeks Kualiti Udara (AQI) masa nyata telah menjadi tabiat harian bagi ramai orang. Di belakang ini adalah rangkaian pemantauan tepat yang ditenun daripada "hidung elektronik" yang tidak terkira banyaknya - penderia gas. Rangkaian ini menjaga pernafasan bandar dengan kepadatan dan kecerdasan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Hari ini, kita akan menyelidiki strategi penggunaan penderia berskala besar yang terlibat dalam membina rangkaian sedemikian dan cara data besar yang dijananya boleh diubah menjadi cerapan.

一、 Daripada hiasan sporadis kepada rangkaian yang luas: mengapa digunakan secara besar-besaran?

Pemantauan kualiti udara tradisional bergantung pada beberapa stesen standard kebangsaan. Mereka mempunyai ketepatan yang tinggi dan data berwibawa, tetapi mahal dan jarang diedarkan, seperti beberapa titik terpencil pada peta, menjadikannya sukar untuk menggambarkan dengan tepat keadaan kualiti udara yang kompleks dan pelbagai di seluruh bandar dengan perbezaan ketara dalam kawasan kejiranan.

Penggunaan skala besar rangkaian penderia kos rendah bertujuan untuk mencapai:

Pemantauan resolusi tinggi: Perhalusi butiran pemantauan daripada "peringkat bandar" kepada "peringkat blok" atau pun "peringkat komuniti". Boleh menangkap perbezaan kualiti udara dalam persekitaran mikro seperti taman permainan sekolah, persimpangan lalu lintas, kawasan kilang, taman dan kawasan hijau.

Penjejakan dinamik masa nyata: Nod ketumpatan tinggi boleh menangkap proses penjanaan, resapan, penghantaran dan pelesapan gugusan pencemaran dalam masa nyata, sama seperti memasang "GPS" pada pencemaran udara, memberikan kemungkinan untuk kebolehkesanan yang tepat dan amaran awal.

Penyertaan dan ketelusan awam: penderia di mana-mana menjadikan data kualiti udara bukan lagi kotak hitam misteri. Rakyat boleh mengakses data hiper setempat pada bila-bila masa dan di mana-mana, meningkatkan kesedaran alam sekitar dan memantau sumber pencemaran.

Keberkesanan kos: Walaupun ketepatan stesen standard tunggal tidak boleh diganti sepenuhnya, peningkatan nilai data keseluruhan rangkaian yang dibentuk dengan menggunakan sejumlah besar penderia kos rendah jauh melebihi kosnya, mencapai keberkesanan kos yang sangat tinggi.

二、 Cabaran dan Strategi untuk Deployment: Bagaimana untuk Menyebarkan 'Rangkaian' Ini?

Penggunaan skala besar bukan sekadar mengisi bandar dengan penderia, ia adalah kejuruteraan sistem yang kompleks.

1. Pemilihan dan penentukuran penderia:

• Cabaran teras: Penderia kos rendah, seperti semikonduktor oksida logam (MOS) dan penderia elektrokimia, terdedah kepada gangguan suhu dan kelembapan, mempamerkan fenomena hanyut, dan mempunyai ketepatan dan kestabilan yang lebih rendah daripada penganalisis stesen standard.
• Penyelesaian: Gunakan strategi "penentukuran kecerunan". Pertama, sebelum penggunaan, lakukan penentukuran awal di makmal menggunakan gas standard. Kedua, dan yang paling penting, selepas penempatan di tapak, benarkan beberapa nod sensor ditempatkan bersama dengan stesen standard nasional dalam bidang kuasa. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan menggunakan data "nilai sebenar" daripada stesen standard sebagai penanda aras, secara berterusan dan dinamik menentukur bacaan sebilangan besar penderia kos rendah di kawasan sekitar, dengan itu meningkatkan kebolehpercayaan data keseluruhan rangkaian.

2. Pengoptimuman Reka Letak Nod:

• Cabaran teras: Dengan sumber yang terhad, bagaimana untuk memilih titik penempatan yang paling mewakili daripada beribu-ribu lokasi?
• Penyelesaian: Menggabungkan pelbagai sumber data seperti sistem maklumat geografi (GIS), kepadatan penduduk, aliran trafik, jenis guna tanah (perindustrian, komersial, kediaman) dan data meteorologi (carta mawar angin) untuk analisis spatial. Menggunakan algoritma pengoptimuman untuk mencari lokasi utama yang boleh memaksimumkan liputan, mengenal pasti kecerunan pencemaran dan paling hampir dengan populasi sensitif (seperti sekolah dan hospital), mengelakkan pertindihan dan titik buta.

3. Bekalan kuasa dan komunikasi:

• Pilih antara kuasa utama atau panel solar untuk bekalan kuasa dalam persekitaran bandar.
• Terdapat pelbagai pilihan teknologi komunikasi: 4G/5G (fleksibel tetapi mungkin mempunyai kos berterusan), LoRaWAN/LoRa (jarak jauh, berkuasa rendah, sangat sesuai untuk penggunaan IoT berskala besar), NB IoT (liputan luas, berbilang sambungan). Kita perlu menimbang kekerapan dan kos kemas kini data.

4. Ketahanan dan penyelenggaraan perkakasan:

• Penderia perlu menahan ujian matahari, hujan, suhu melampau dan kerosakan fizikal. Adalah penting untuk mereka bentuk sarung kalis air, kalis debu dan tahan vandalisme.

• Wujudkan mekanisme pemeriksaan dan penyelenggaraan yang kerap, termasuk penderia pembersihan, menggantikan membran penapis, penentukuran dan pembaikan, untuk memastikan operasi rangkaian yang stabil jangka panjang.

三、 Daripada Torrent Data kepada Wawasan Pintar: Bagaimana untuk Menganalisis?

Penerapan hanyalah langkah pertama, membiarkan data bercakap di mana nilai terletak. Kemasukan siri aliran data spatiotemporal ke dalam platform data memberikan cabaran analisis yang sangat besar.

1. Pembersihan dan gabungan data:

• Pertama, adalah perlu untuk mengendalikan nilai yang hilang dan outlier (seperti puncak yang disebabkan oleh gangguan sementara). Gunakan algoritma untuk mengenal pasti dan membaiki "bunyi" ini untuk memastikan kualiti data.
• Percantuman data: Menggabungkan data penderia dengan data meteorologi (kelajuan angin, arah angin, kelembapan), data aliran trafik, data penderiaan jauh satelit, data peta, dsb., untuk membina rangka kerja analisis pelbagai dimensi.

2. Analisis dan visualisasi data spatiotemporal:

• Interpolasi ruang: Dengan menggunakan algoritma seperti Kriging atau pemberat jarak songsang (IDW), data titik diskret dijana menjadi peta taburan kualiti udara (peta haba) yang berterusan dan lancar, yang secara intuitif memaparkan taburan spatial pencemaran.
• Analisis siri masa: Menganalisis variasi harian, mingguan dan bermusim bagi kepekatan bahan pencemar. Sebagai contoh, puncak NO ₂ (nitrogen dioksida) semasa waktu sibuk pagi biasanya berkait rapat dengan pelepasan lalu lintas.
• Simulasi resapan pencemaran masa nyata: Menggabungkan data medan angin meteorologi, mensimulasikan laluan penghantaran bahan pencemar, mencapai "kebolehkesanan pencemaran", dan membantu jabatan perlindungan alam sekitar mencari sumber pelepasan yang mungkin dengan cepat.

3. Aplikasi lanjutan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin:

• Ramalan pencemaran: Berdasarkan data penderia sejarah, ramalan cuaca dan pelan trafik, menggunakan model ramalan siri masa seperti LSTM (Rangkaian Memori Jangka Pendek Panjang), ramalkan AQI terlebih dahulu untuk beberapa jam atau hari seterusnya, mencapai amaran yang tepat.

• Analisis sumber: Dengan menganalisis nisbah kepekatan dan perubahan sinergi antara bahan pencemar yang berbeza (PM2.5, PM10, NO ₂, SO ₂, O3, CO), menggunakan model seperti analisis komponen utama (PCA) atau pemfaktoran matriks pasti positif (PMF), kadar sumbangan pelbagai sumber pencemaran (seperti ekzos kenderaan bermotor, habuk, penjanaan pengeluaran perindustrian dan pengeluaran sekunder).

四、 Prospek masa depan

Rangkaian penderia kualiti udara bandar menjadi semakin pintar. Trend masa depan termasuk:

• Pemantauan mudah alih: Memasang penderia pada bas, teksi dan basikal kongsi untuk membentuk rangkaian pemantauan mudah alih, sepenuhnya melanggar had lokasi geografi dan mencapai "pengimbasan" sebenar seluruh bandar.

• Gabungan sensor dan pengecilan: Mengintegrasikan lebih banyak jenis penderia ke dalam modul mikro untuk memantau berbilang pencemar, bunyi dan parameter meteorologi secara serentak.

• Pengkomputeran tepi: menjalankan pemprosesan data awal dan pengesanan anomali pada bahagian sensor, dan hanya menghantar maklumat yang paling berharga ke awan, mengurangkan tekanan komunikasi dan pengkomputeran.

• Integrasi yang mendalam dengan bandar pintar: Data kualiti udara akan dikaitkan dengan sistem seperti kawalan isyarat lalu lintas, perancangan bandar, dan pembinaan ruang hijau, memberikan sokongan keputusan langsung untuk mewujudkan persekitaran bandar yang lebih sihat dan mampan.

Kesimpulan

Pembinaan rangkaian pemantauan kualiti udara bandar adalah pendaratan sempurna IoT, data besar, dan teknologi kecerdasan buatan dalam bidang sains alam sekitar. Ia bukan lagi sekadar alat untuk jabatan perlindungan alam sekitar, tetapi telah menjadi pengakhiran saraf utama untuk memahami alam sekitar dalam "kembar digital" bandar. Melalui penggunaan berskala besar, pintar dan analisis data yang mendalam, kami akhirnya dapat melihat udara yang kami sedut dengan kejelasan yang belum pernah berlaku sebelum ini, dan akhirnya mencari jalan yang berkesan untuk melindungi langit biru ini.

Teknologi ini membuatkan kami percaya bahawa setiap langkah ke arah bandar yang lebih hijau dan sihat sedang diukur dan didorong dengan tepat.