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卫星遥感细颗粒物（PM2.5）监测技术指南1 适用范围本标准规定了卫星遥感细颗粒物监测的方法、结果验证、质量控制等内容。
本标准适用于陆地区域卫星遥感细颗粒物监测工作，作为地面监测手段的补充，用于掌握大范围细颗粒物空间分布规律及变化趋势。
2 规范性引用文件本标准引用了下列文件或其中的条款。
凡是注明日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本标准。
凡是未注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本标准。
HJ 93 环境空气颗粒物（PM10和PM2.5）采样器技术要求及检测方法HJ 653 环境空气颗粒物（PM10和PM2.5）连续自动监测系统技术要求及检测方法HJ 655 环境空气颗粒物（PM10和PM2.5）连续自动监测系统安装和验收技术规范HJ 817 环境空气颗粒物（PM10和PM2.5）连续自动监测系统运行和质控技术规范3 术语和定义下列术语和定义适用于本标准。
3.1气溶胶光学厚度 aerosol optical depth（AOD）从地面到大气层顶垂直路径中整层气溶胶消光系数的总和，量纲为1。
3.2像元PM2.5浓度 pixel PM2.5 concentration卫星观测1个像元范围内的近地面大气细颗粒物平均质量浓度，计量单位为μg /m3。
3.3行星边界层高度 planetary boundary layer height（PBLH）行星边界层也称摩擦层或大气边界层，是对流层的最下层，一般自地面到1 km～2 km高度；行星边界层高度是指从地面到行星边界层顶的高度，表示污染物在垂直方向能被热力湍流所扩散的范围。
3.4地理加权回归 geographically weighted regression（GWR）一种用回归原理研究具有空间（或区域）分布特征的两个或多个变量之间数量关系的方法，在数据处理时考虑局部特征作为权重。
4 总则4.1 监测原理根据PM2.5质量浓度与AOD、吸湿增长因子、密度、半径、消光效率因子及行星边界层高度等因素的转化关系计算PM2.5质量浓度。
PM2.5空气质量监测物联网平台商业计划书2016．8.30目录一、产品和技术 (3)1、环境空气质量监测物联网平台 (3)2、关键技术 (8)二、商业模式及实施方案 (10)1、商业模式 (10)2、实施方案 (11)3、营销计划 (11)三、行业 (12)一、产品和技术2015年，雾霾以横扫之势侵略了近大半个中国，尤其是华北地区，PM2.5数值频频“爆表”。
根据国家环保部监测数据，目前一些大中城市的雾霾天气较为严重，代表区域则为京津冀、长三角、珠三角，这些地区每年出现霾的天数在100天以上，个别城市甚至超过200天。
研究表明，雾霾天气中的细微颗粒物会对人的身体健康造成严重危害，细微颗粒物能直接进入人体呼吸道和肺叶，是人体罹患呼吸道疾病、哮喘、心血管等疾病的元凶之一。
大气环境治理，已是全中国刻不容缓的问题之一。
虽然在出现重污染天气之时，各地政府军会采取诸如单双号限行、工厂停产减产等措施，但这些都是“指标不治本”的。
要想彻底扭转当前环境局势，还需要更多根本性的整治措施以及工业生产工艺取得长足的进步。
我们以PM2.5在线监测为切入点，面向环保行业，拓展空气质量监测物联网平台。
1、环境空气质量监测物联网平台1.1 软件系统介绍PM2.5空气质量监测物联网平台从环境数据的采集存储到分析应用的整套设计方案，可根据管理业务的需求，实现对环境信息的分析、查询、预警和管理功能。
PM2.5空气质量监测物联网平台基于在线监测监控系统、环境应急指挥系统，环境移动执法系统上融合了物联网技术、云技术、3S技术、多网融合等多种技术方案，通过实时采集污染源、环境质量、生态、环境风险等信息，构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境监测网络，推动环境资源高效、精准的传递及海量数据资源中心和统一服务的支撑平台建设，重视资源的整合优化，实现动态应用平台的组建和应用，以更精细动态的方式实现环境管理和决策的智慧，从而构建“感知测量更透彻、互联互通更可靠、智能应用更深入”的智慧环保物联网体系，实现环境保护的智慧化。
噪声扬尘监测云平台
通过账号和密码登录仁科环境监控云平台，首页面为下图所示：
上图显示的设备的节点信息是默认的温湿度，所以购买者需根据所购买的设备套餐，修改具体的节点参数，方可正常使用，具体操作方法如下：
一、如何找到“节点列表”？
登录“环境监控云平台”之后，点“系统管理”→“设备管理”→“设备信息”→“节点列表”，如图：
二、每一个节点对应的检测信息：
①检测PM2.5+PM10，修改节点1；
②检测PM2.5+PM10+噪声，修改节点1+节点2；
③检测PM2.5+PM10+噪声+温湿度，修改节点1+节点2+节点3；
④检测PM2.5+PM10+噪声+温湿度+风力+风速+风向，修改节点1+节点2+节点3+节点4+节点5+节点6；
⑤检测PM2.5+PM10+噪声+温湿度+风力+风速+风向+TSP，修改节点1+节点2+节点3+节点4+节点5+节点6+节点7；
⑥检测PM2.5+PM10+噪声+温湿度+风力+风速+风向+TSP+大气压力，修改节点1+节点2+节点3+节点4+节点5+节点6+节点7+节点8。
四、每一个节点需要修改的具体内容：
节点1：
节点2:
节点3：
节点4：
节点5:
节点6：
节点7：
节点8：。
净空智慧监测系统设计方案一、概述净空智慧监测系统是一种智能化的空气质量监测系统，利用传感器技术、物联网技术和大数据分析技术，实时监测和分析室内和室外的空气质量信息，提供人们一个全面的净空环境评估和监测服务。
本文将介绍净空智慧监测系统的设计方案及其主要功能。
二、系统架构1.传感器节点：通过部署一定数量的传感器节点，实时监测并采集室内和室外的空气质量信息，传感器节点包括温度传感器、湿度传感器、PM2.5传感器、CO2传感器等。
2.数据传输网络：将传感器节点采集到的数据通过有线或无线网络传输到数据存储与管理系统，确保数据的稳定性和安全性。
3.数据存储与管理系统：负责接收、存储、整理和管理传感器节点采集到的数据，确保数据的完整性和可靠性。
可使用云存储技术和数据库技术实现数据的存储和管理。
4.数据分析与展示系统：通过对传感器节点采集到的数据进行分析和处理，生成相应的数据报表和图表，并提供实时数据监测和查询功能。
同时，系统还可以通过移动端或网页端提供数据的展示和查询服务。
三、主要功能1.实时监测：通过传感器节点实时监测室内和室外的温度、湿度、PM2.5浓度、CO2浓度等空气质量指标，保证用户获取最新的净空环境信息。
2.数据分析：对采集到的数据进行分析和处理，通过统计和计算等手段，生成各类数据报表和图表，提供更直观的净空环境分析结果。
3.预警功能：当空气质量异常或超过预设阈值时，系统将自动发出预警信号，并提供相关建议和措施，以保障用户的健康和安全。
4.远程控制：用户可以通过移动端或网页端对系统进行远程控制，比如对空气净化设备进行开关控制、调节风速等。
5.数据展示和查询：通过移动端或网页端，用户可以随时查询和查看净空环境的相关数据和信息，并能够在地图上实时展示不同地点的空气质量情况。
6.数据共享：系统可以将采集到的数据进行共享，以便相关部门对空气质量进行监管和管理，同时也可以为科研人员提供数据支持。
四、技术要点1.传感器选择：根据需求选择合适的传感器节点，保证数据的可靠性和准确性。
PM2.5云监测平台介绍
现有PM2.5监测设施非常昂贵，需要建立监测站点，因而城市里只部署了非常少的站点，无法对空气污染进行精确实时监测和分析。
PM2.5云监测平台每个监测点极其廉价，只要往路灯、电线杆上一挂即可完成部署，依靠太阳能供电，用精度相对较高的传感器采集数据，通过GPRS传送到DataCube数据立方云计算数据库进行实时处理，整个城市的空气污染状况可以精确呈现，对污染源和污染过程可以动态跟踪，还具有向公众通过各种终端查询身边PM2.5信息的能力
PM2.5云监测平台突破传统的监测方法，运用创新的设计理念，使环保与云计算技术有机的结合，架构云计算海量数据处理平台。
PM2.5云监测平台目前已申请多项专利，目前在多个城市做试点部署测试。
大规模部署PM2.5云监测平台传感网系统，配合现有的环境监测站点，可准确、及时、全面地反映空气质量现状及发展趋势，为空气质量监测和执法提供技术支撑，为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。
环保行业智能环境监测与数据分析平台开发方案第1章项目背景与需求分析 (4)1.1 环保行业现状分析 (4)1.2 智能环境监测的必要性 (4)1.3 数据分析平台的功能需求 (4)第2章技术路线与系统架构 (5)2.1 技术路线概述 (5)2.2 系统架构设计 (5)2.3 关键技术选型 (5)第3章环境监测传感器部署 (6)3.1 传感器选型与采购 (6)3.1.1 选型原则 (6)3.1.2 传感器采购 (6)3.2 传感器部署策略 (6)3.2.1 部署原则 (6)3.2.2 部署方案 (7)3.3 传感器数据采集与传输 (7)3.3.1 数据采集 (7)3.3.2 数据传输 (7)第4章数据传输与存储 (7)4.1 数据传输协议设计 (7)4.1.1 传输层协议 (7)4.1.2 应用层协议 (7)4.2 数据加密与安全 (8)4.2.1 数据加密 (8)4.2.2 安全认证 (8)4.2.3 安全传输通道 (8)4.3 数据存储架构 (8)4.3.1 分布式存储 (8)4.3.2 数据库设计 (8)4.3.3 数据索引与查询 (8)4.3.4 数据备份与恢复 (9)第5章数据预处理与清洗 (9)5.1 数据预处理流程 (9)5.1.1 数据集成 (9)5.1.2 数据转换 (9)5.1.3 数据规范化 (9)5.1.4 数据采样 (9)5.2 数据清洗方法 (9)5.2.1 数据去重 (9)5.2.3 噪声处理 (9)5.2.4 异常值检测 (9)5.3 异常值处理与数据填补 (10)5.3.1 异常值处理 (10)5.3.2 数据填补 (10)第6章数据分析方法与模型 (10)6.1 数据分析方法概述 (10)6.1.1 描述性统计分析 (10)6.1.2 相关性分析 (10)6.1.3 聚类分析 (11)6.1.4 时间序列分析 (11)6.2 数据挖掘与预测模型 (11)6.2.1 决策树 (11)6.2.2 支持向量机（SVM） (11)6.2.3 神经网络 (11)6.2.4 集成学习 (11)6.3 模型评估与优化 (11)6.3.1 评估指标 (11)6.3.2 模型调优 (11)6.3.3 模型更新与迭代 (12)第7章可视化展示与报告 (12)7.1 可视化设计原则 (12)7.1.1 直观性原则 (12)7.1.2 美观性原则 (12)7.1.3 适应性原则 (12)7.1.4 动态性原则 (12)7.2 数据可视化展示 (12)7.2.1 数据图表展示 (12)7.2.2 地图展示 (12)7.2.3 时空数据分析 (12)7.2.4 交互式查询 (12)7.3 环境报告自动 (13)7.3.1 报告模板设计 (13)7.3.2 报告内容 (13)7.3.3 报告审核与发布 (13)7.3.4 定期推送 (13)第8章用户界面与交互设计 (13)8.1 界面设计原则 (13)8.1.1 一致性原则 (13)8.1.2 简洁性原则 (13)8.1.3 易用性原则 (13)8.1.4 可视化原则 (13)8.1.5 反馈原则 (14)8.2.1 数据监测模块 (14)8.2.2 数据分析模块 (14)8.2.3 报警预警模块 (14)8.2.4 设备管理模块 (14)8.2.5 系统管理模块 (14)8.3 用户交互体验优化 (14)8.3.1 个性化设置 (14)8.3.2 快捷操作 (14)8.3.3 动态加载 (14)8.3.4 智能提示 (14)8.3.5 用户帮助与支持 (15)第9章系统集成与测试 (15)9.1 系统集成策略 (15)9.1.1 模块化设计 (15)9.1.2 集成顺序规划 (15)9.1.3 集成测试计划 (15)9.1.4 风险管理 (15)9.2 系统测试方法 (15)9.2.1 单元测试 (15)9.2.2 集成测试 (15)9.2.3 系统测试 (15)9.2.4 回归测试 (16)9.3 系统功能评估与优化 (16)9.3.1 功能评估指标 (16)9.3.2 功能优化策略 (16)第10章项目实施与运维保障 (16)10.1 项目实施计划 (16)10.1.1 项目启动 (16)10.1.2 系统设计与开发 (16)10.1.3 系统集成与测试 (16)10.1.4 部署与试运行 (17)10.1.5 项目验收与交付 (17)10.2 系统运维策略 (17)10.2.1 运维团队建设 (17)10.2.2 监控与报警 (17)10.2.3 定期巡检与维护 (17)10.2.4 数据备份与恢复 (17)10.2.5 系统升级与优化 (17)10.3 售后服务与持续优化 (17)10.3.1 售后服务 (17)10.3.2 用户反馈与需求收集 (17)10.3.3 持续优化 (17)10.3.4 定期回访 (18)第1章项目背景与需求分析1.1 环保行业现状分析我国经济的快速发展，环境问题日益突出，环境污染已成为制约社会可持续发展的重要因素。
PM2.5云监测平台方案目录目录 (2)PM2.5 云监测平台方案 (4)1.概述 (4)1.1背景 (4)1.2平台设计原则 (4)1.3平台系统意义 (6)2.PM2.5云监测平台总体设计 (7)2.1系统主要功能 (7)2.2技术优势 (8)2.3技术方案 (9)2.3.1 平台架构 (9)2.3.2 技术路线 (10)3可超大规模部署的PM2.5云监测节点设计 (12)3.1 PM2.5云监测节点系统架构 (12)3.2 PM2.5云监测节点传感器 (13)3.2.1 PM2.5采集方法 (13)3.2.2 PM2.5传感器 (14)3.3 PM2.5云监测节点主控板 (17)3.3.1 主控板 (17)3.3.2 计算部分 (18)3.3.3 通信部分 (20)3.4 PM2.5云监测节点的供电 (21)3.4.1太阳能供电 (21)3.4.2 市电供电 (22)3.5 PM2.5云监测节点的结构和安装部署 (22)3.5.1 PM2.5云监测节点的结构 (22)3.5.2 PM2.5云监测节点的安装部署 (23)3.5.2.1 立柱安装方式 (24)3.5.2.2 墙壁安装方式 (26)4PM2.5云监测云平台设计 (28)4.1 PM2.5云监测云平台总体架构 (28)4.2 PM2.5云监测云平台优势和特点 (29)4.3 PM2.5云监测云平台组成架构 (30)4.3.1PM2.5监测平台 (30)4.3.2PM2.5预警平台 (31)4.4.3 PM2.5污染传播过程实时演化与污染源追踪 (31)4.4.4 PM2.5云监测云平台云存储 (32)4.4.4 PM2.5云监测云平台Jobkeeper系统 (36)4.4.5 PM2.5云监测云平台分布式数据立方系统 (38)4.4.3 PM2.5云监测平台数据个性化服务 (48)5PM2.5云监测平台优势特点 (50)5.1超大规模部署 (50)5.2 在线监测实时性强 (50)5.3 基于云平台的超强扩容性 (50)5.4 PM2.5数据的高准确性 (50)5.5 云计算海量数据处理 (51)5.6平台科学管理 (51)5.7实时数据推送 (51)6PM2.5云监测平台的意义 (51)6.1 历史数据的实时查询 (52)6.2 PM2.5污染源溯源 (52)6.3 PM2.5污染预报 (52)6.4 污染预警 (52)7成功案例 (53)7.1 河北石家庄 (53)7.2 江苏昆山 (53)7.3 北京联想 (53)1.概述1.1背景目前许多城市的空气质量监测站较少，目前空气污染已经严重危害人民生活健康。
城市雾霾天气正是空气污染的典型表现，造成雾霾的主要原因是PM2.5的严重污染。
云创存储的PM2.5云监测平台通过超大规模部署PM2.5监测节点对环境进行实时监测，通过云计算（数据立方）分析处理大规模的PM2.5监测的数据，利用PM2.5监测和预警系统可以做到及时的污染预警，并且通过邮件，APP等数据推送方式进行空气污染自动报警，及时做好污染防护，最大程度降低破坏空气环境的损害。
通过海量历史数据智能分析，能够演化到PM2.5的污染过程，并且追溯污染源头，进而解决PM2.5污染源头，有效抑制污染源，保护空气环境。
1.2平台设计原则针对实际情况,充分考虑空气环境监测云计算平台系统的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。
1、先进性原则在系统总体方案设计时采用业界先进的云计算方案和技术，以确保一定时间内不落后。
选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前需要又可实现今后系统发展平滑扩展。
2、安全性原则数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7*24h正常运行，在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供统一的系统管理和监控平台，进行有效的故障定位、预警。
3、成熟性原则为确保整个系统能够稳定工作，软件平台将使用先进、完善、易于管理和稳定可靠的云存储计算资源管理系统，对于与其他应用的集成接口，提供统一的通用稳定访问接口。
4、开放性原则系统建设具有开放性的标准体系，提供开放的应用API编程接口，提供人性化的应用和管理界面，以满足用户需求。
遵循规范的通用接口标准，使全系统中的硬件、通信、软件、操作平台之间的互联共享。
在系统不停止工作的情况下，可以更换单元备件。
系统的维护和升级操作由系统管理员即可完成。
5、经济性原则现有业务系统存储数据量较大，且数据的增长速度较快。
因此在建设系统存储架构时，应从长远的角度考虑，建设一个长期的云存储架构，除了可以应对存储硬件设备的升级速度外，还必须考虑到对前期存储设备的投资保护，在保证不断提供功能和性能提高的同时，存储架构在较长的时间内能够保持相对稳定。
结合先进的云平台技术架构优势，根据本次项目建设的实际容量需求设计，同时充分考虑应用发展需求，实现系统可弹性在线平滑升级。
通过软件实现在较廉价普通服务器上实现高度容错，同时能够在较低冗余度的情况下实现高度可靠容错，大大节约和降低系统建设的硬件成本。
1.3平台系统意义基于云计算架构的PM2.5云监测平台，超大规模部署廉价的PM2.5云监测节点，配合城市现有的环境监测站点，准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势，为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据，并结合天气状况、城市交通、人口密度、工业产值等元素，进行系统的研究，为保护环境，改善城市的大气环境质量改善起到技术支撑作用。
具体可归纳为:(1) 超大规模部署PM2.5云监测节点，改变传统的空气环境监测模式，使环境监测覆盖更密集。
(2) PM2.5污染传播过程实时演化与污染源追踪。
根据海量监测数据进行PM2.5污染传播过程实时演化，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。
(3) 构建云计算海量数据处理平台，存储本区域海量数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。
(4) 基于云平台的PM2.5污染预警系统，反映小区域内的PM2.5的情况，可以快速反映污染，及时做好防护。
(5) 为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。
2.PM2.5云监测平台总体设计2.1系统主要功能PM2.5云监测平台需要提供的主要功能描述如下。
（1）超大规模的PM2.5云监测节点的部署超大规模的PM2.5监测节点的部署，保证了PM2.5监测的大量的数据，能精确的获取PM2.5的详细信息。
（2）实时数据入库系统实时数据入库系统主要负责全市所有PM2.5云监测节点产生数据实时存到PM2.5云监测平台数据存储中心。
（3）数据存储系统原始PM2.5数据，将全部存储在PM2.5云监测平台分布式文件系统，用于存储海量的非结构化数据。
为了满足和适应数据量、数据特征和查询处理的不同需求，部分存存储于关系型数据库中。
（4）实时预警系统对PM2.5标准指标设置对应的域阀值，超过该值超过一分钟等就第一时通过邮件，App推送，或者短信等形式通知行政执法人员，给管理部门迅速出动，及时阻止破坏环境保护的行为。
（5）数据查询分析应用系统PM2.5数据查询分析应用提供包括实时监控空气PM2.5，查看历史记录和分析数据等功能。
PM2.5历史查询处理时，由于PM2.5的超大规模的部署，造成数据量巨大，需要调度使用云计算技术管理多台服务器节点进行并行处理。
（6）数据下载系统在实际使用中，可能用户会对某一时间段或者类型的数据特别关心，就可以通过数据管理系统查询并导出这部分数据以供使用。
（7）数据库系统设计在云计算平台中充分利用云计算系统与传统数据库结合方式建设，针对数据量比较小的用户信息等基础数据信息存放在传统数据库中，针对超大规模PM2.5云监测节点的实时量大，存放时间长，历史数据量大的PM2.5监控数据放在云架构数据库数据立方中，基础数据库做为云计算数据库的补充以及数据转换的接口，前期历史沉淀量大，服务器压力大的PM2.5监控数据可以按照规则迁移到云计算数据库中。
2.2技术优势云计算架构的PM2.5云监测平台技术优势：1.支持数以万计PM2.5云监测节点同时上报数据能够接受每天千亿记录级的海量数据。
2.原始数据实时入库、生成索引能够对流量超过10000条/秒的全量原始监控数据流进行实时处理。
3.数据管理规模达到十万亿记录级别云计算架构能够存储管理和处理十万亿记录级别的数据量，完成各种复杂业务应用计算和分析。
4.秒级数据查询响应能力高效索引算法，智能化调度任务系统，满足秒级查询速度。
5.实时业务处理与预警能力高效实时数据通道，对于系统中实时监控、告警等实时业务，提供秒级响应时间。
2.3技术方案2.3.1 平台架构通过超大规模部署PM2.5云监测节点，针对PM2.5监测建立PM2.5云监测平台。
PM2.5云监测节点检测到PM2.5的相关信息，通过GPRS进行无线数据传输，传输到云平台，在数据接受服务器上进行数据接收、解析和预处理，将数据存入数据立方进行云存储和云计算，并且通过WEB服务器进行数据的最后处理和公布，通过web页面和移动终端可以实时的查看所有PM2.5云监测节点的PM2.5的实时情况和历史数据，以及PM2.5污染的演化过程。
具体的系统总体架构详见下图1。
图1 PM2.5云监测平台总体架构2.3.2 技术路线详细的技术线路图详见图2。
图2 PM2.5云监测平台技术线路图3 可超大规模部署的PM2.5云监测节点设计3.1 PM2.5云监测节点系统架构PM2.5 云监测节点是由设备箱、传感器、主控板、电源和无线通信平台组成。
传感器将采集到的电信号，通过线材传输给主控板，主控板进行信号解析、算法分析和数据量化后，把数据通过无线通信方式(GPRS)传输到云平台。
PM2.5云监测节点可以大规模部署，每个节点均可以将采集到的数据传输到云平台进行处理。
具体的架构详见图3。
图3 PM2.5云监控平台架构PM2.5云监测节点从功能上来说，是由电源模块、采集模块和通信模块组成，PM2.5云监测节点内部架构具体详见图4。
实际的PM2.5监测节点详见图5。
图4PM2.5云监测节点的架构图5PM2.5云监测节点实物图3.2 PM2.5云监测节点传感器3.2.1 PM2.5采集方法虽然肉眼看不见空气中的颗粒物，但是颗粒物却能降低空气的能见度，使蓝天消失，天空变成灰蒙蒙的一片，这种天气就是灰霾天。
根据《2013年灰霾试点监测报告》，在灰霾天，PM2.5的浓度明显比平时高，PM2.5的浓度越高，能见度就越低。
