环境监测数据可视化与分析

环境监测数据融合及分析技术

一、背景介绍

环境监测是指对人类生存环境中各种物理、化学、生物因素进行观测、检测、分析和评价的一项重要工作。目前，环境监测的数据来源包括传统的气象、水文、地质、生态等监测，以及新兴的遥感、互联网、物联网等监测手段。然而，这些不同类型的数据之间存在着格式、精度、粒度等方面的差异，因此需要进行融合和分析，以提高数据价值和应用效果。

二、环境监测数据融合技术

1. 基于GIS的数据融合技术

GIS（地理信息系统）是一种以地理空间为基础、以计算机技术为手段，集成多种信息资源、对地理空间数据进行管理、分析和决策的地理信息综合处理系统。基于GIS的数据融合技术主要包括两种融合方法：插值法和遥感影像融合法。

插值法是一种基于地理空间数据中的已知样点，通过数学方法推算未知点值的方法。常见的插值方法有 IDW（反距离加权）、Kriging（克里金）等。通过对气象、水文等数据进行插值，可以将点数据转换为面数据，提高空间分辨率，便于后续分析和决策。

遥感影像融合法是将多幅遥感影像融合为一幅影像，提高遥感影像的空间、光谱、时间分辨率，以更全面、准确地反映地表覆盖情况。常见的融合方法包括 PCA（主成分分析）、Brovey 变换、基于小波变换的方法等。遥感影像融合可以对生态、土地利用、农业等领域进行监测和分析。

2. 基于互联网的数据融合技术

随着互联网技术的发展，越来越多的环境监测数据开始通过互联网进行共享和传输，这为环境监测数据的融合提供了更大的便利。基于互联网的数据融合技术可以通过建立数据共享平台、利用云计算技术等方式，将来自不同监测站点、不同时间段的数据进行整合和分析。例如，可以对不同监测站点的水质数据进行融合，得到更全面、准确的水质状况。

3. 基于物联网的数据融合技术

物联网是一种通过无线传感器网络和互联网技术实现物品互联互通和信息交换的技术。物联网技术可以实现对环境监测数据的实时采集和传输，将跨时间、空间、类型的数据进行在线监测和融合。例如，可以利用气象、水文、地理信息等传感器网络，将不同类型的数据进行整合和分析，为城市规划、生态保护等提供数据支撑。

数据可视化

简介

数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

概述

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

基本概念

数据可视化技术包含以下几个基本概念：

①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；

②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；

③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；

④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

目前数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

相关领域

数据采集

数据采集（有时缩写为DAQ或DAS），又称为“数据获取”或“数据收集”，是指对现实世界进行采样，以便产生可供计算机处理的数据的过程。通常，数据采集过程之中包括为了获得所需信息，对于信号和波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器，而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。

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环境空气监测数据分析及处理

作者：杨亚洋

来源：《中国新技术新产品》2011年第23期

摘 要：本文通过环境空气监测的结果，详细阐述了环境空气自动监测异常数据出现的形式，重点针对测试结果进行了分析，详细的讨论了异常监测数据产生的原因,提出了相关处理方法,以保证监测数据的准确可靠。这些工作对于推进空气质量监测数据标准化进程具有一定的借鉴意义。

关键词：环境空气监测；异常数据；数据质量；原因分析；处理

中图分类号:X82 文献标识码:A

空气自动监测系统已广泛应用于各城市中,其在进一步加强对空气质量自动监测站现场开展质控检查的同时, 还能够预测空气污染发展趋势和加快应急事件的控制过程。目前,环境空气自动监测已成为我国城市环境空气监测的主要技术手段,我国已有百余个城市拥有这类监测系统。由于自动监测系统面临停电、气候异常、维修等问题，容易产生大量异常数据，下面就如何加强环境空气自动监测系统中日常监测数据的审核工作作探讨。

1 异常数据的判断

1.1 可预知的异常监测数据

对于仪器校准、维护、停电、仪器已知故障及排除故障期的数据、仪器重启可视为可预知的异常监测数据,在数据统计处理过程中将其剔除。

1.2 不可预知的异常监测数据

气象变化、仪器性能不稳定、仪器突发故障、采样系统、辅助设施的故障等诸多因素均能够导致监测数据的突变。

(1)监测数据在零值附近(2ppb到-2ppb)波动,超过5小时；单个监测子站的某项污染物浓度值出现一个、数个极高值。应该有相应气象、外界影响(如污染源出现、或位置处于污染源下风向)条件支持来判断。

(2)监测数据小时值为负数小于-2ppb；监测数据小时值连续出现4个以上恒定值；监测数据小时值在某一数据附近波动,相对偏差小于5%,且持续时间超过5小时。 龙源期刊网

对环境监测数据的重要性分析

1导致环境监测数据不准确的主要因素

1.1工作技术不过关不少检测单位对于监测工作人员的技术不关心,没有意识到工作技术的重要性,不定时为工作人员安排培训和教育,做不到精益求精,准确无误。1.2贪图安逸,工作作风不硬环境监测工作很多时候需要检测人员到污水、垃圾中取样,一旦监测工作人员没有过硬的工作作风和职业道德,往往会检测不到位,检测所得出的数据不精确。1.3检测仪器和环境监测标准较为落后检测单位没有对检测仪器进行定期的检查和维修,导致检测仪器的精密度大大下降,检测所得的数据达不到检测项目的要求,而且满足高需求的检测项目。另外,全球环境污染水平不断提高,一般来说环境检测标准也应该随之而提高,但我国大部分地区的检测标准仍然停留在较低的水平,根本就不能满足现代社会对于环境监测数据的要求。1.4部分地区行政干扰部分地区存在强烈的保护主义,行政干扰程度十分高,导致无法测出当地政府的真实环境数据。1.5政府官员不廉洁,以权谋私有些官员干部被企业收买,擅自更改监测数据,向上级提供不真实数据。尽管这是极少数现象,但对于环境检测队伍的形象和威信造成了极大的影响。

2如何提高环境监测数据的重要性

2.1认识环境监测数据的重要性环境问题是全球各国都迫切解决的普遍问题,而且这一问题在我国十分严重。而在整个环境监测工作中最为重要和关键的环节就是监测数据。只有向有关部门提供准确无误的环境监测数据和分析结果过,才能对当地环境进行全面的了解,继而开展高质量的环境保护工作。有关部门才可以根据这一份环境监测报告向有关的污染企业、污染部门提出执法意见。显而易见,环境监测数据在环境保护工作中具有十分重要的地位和作用。2.2提高环境监测数据的重要性根据上文提到的几个导致环境监测数据不准确的因素,作者总结出几个方法提高环境监测数据的重要性和准确性。2.2.1提高监测队伍的责任心和对环境监测数据的认识环境监测队伍是环境保护工作的一支先锋队,他们为环境保护工作提供了准确、科学的检测数据和资料,因此其地位十分重要。检测单位要提高监测工作人员对监测工作的责任心,定期进行培训和教育,提高他们对环境监测数据的认识,同时也保证了人民群众的最根本利益,确保了监测队伍的工作质量之余还可以维护监测队伍的威信。2.2.2定时维修和更新检测设备检测单位需要对检测仪器进行定期的维修和维护,对于国外先进的检测仪器可以挑选并购买适合我国国情的仪器,这样才能维持检测仪器的精确度,环境检测所得的数据和分析结果才能更准确。另外,有关部门需要根据我国如今的环境情况重新研究相关的检测标准,并提高对于环境监测数据的要求,这样才能维持检测队伍的工作质量,提高环境监测数据的精确性。2.2.3加强监督,防止部分官员以权谋私各政府部门需要加强对环境监测数据的监督,防止部分官员被企业收买,以权谋私,私自修改环境监测数据。若一旦发现有这种情况出现,必须严肃处理,坚决杜绝反技术规范的行为出现,防止弄虚作假,提供不真实的环境监测数据,报喜不报忧。