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內蒙古環境監測?如何通過地空一體化監測技術有效解決環境監測八大痛點?

2020-09-21 14:11:30

內蒙古環境監測行業在我國發展了數十年,從人工到儀器設備輔助,從抽樣到在線監測,從固定污染源到無組織排放監測,從實驗室到監測現場,伴隨著雨后春筍般的發展,我們的監測手段越來越先進,對監測區域的要求越來越高,能力建設也正在逐步完善。

建立具備智能學習系統性分析模型:人類的城市化進程,帶來社會發展的同時也嚴重污染了環境,并在一定程度上造成了短期難以復原的危害,導致了自身生存空間的惡化。因為城市與工業往往在一個大尺度監測網格中同步體現,若需要對城市環境進行綜合管控和預警,則需要對整個污染傳輸鏈進行微尺度的監測和大數據的積累。當前而言,我國的環保政策大部分集中在城市和工業區,正處于逐步完成大部分工業的有組織排放監測上線的階段。在無組織和微尺度預警方面仍有相當大的完善空間。所以,在一定程度上,采用快速移動方式的多維度觀測及遙測來快速補充數據,建立具備智能學習系統性分析模型尤為重要。目前,環境監測主要面臨著任務繁重、震懾性差、污染溯源難、器材成本高、靈活度小、安全風險大、數據獲取單一以及時效性低這八大痛點。從設備方面而言,由于監測環境、待測因子、使用目的等差別,單一設備和監測方法正受到用戶需求的不斷挑戰。而運用地空一體化移動監測方案能夠快速建立區域污染數據模型,搭建人工智能化監測平臺,微尺度捕捉污染傳輸鏈?;谶@一平臺,進行多源異構環境數據融合處理,并通過環境動力學、人工智能等方法,對環境因子的擴散進行模擬,對污染源實時動態溯源,從而達到更好的監管效果。

針對多源異構生態環保監測數據時空尺度差異大的問題,平臺提出面向空間尺度差異的遙感圖像高精度融合算法、面向時間尺度差異的傳感器數據高精度時序融合、基于時空過程的空天地監測數據同化等方法,具體突破基于深度學習的超分辨率遙感圖像重建、基于插值和時空加權回歸的傳感器時序數據高精度融合、基于變分方法的時空信息同化、傳感網數據與陸面模式的多參數聯合同化等關鍵技術,實現多源異構生態環境數據的高精度時空重建。

而在前面,我們也曾提到:搭建具有人工智能及機器學習模型的微尺度環監平臺時,需要大量的基礎數據。在這一方面,USW環境監測產品體系派上了大用場。整個體系包含車載移動走航監測系統(JS17系列車載走航監測系統)、機載環境監測系統(ZF19系列無人機載環境監測系統)以及便攜式監測系統(XR20系列便攜式環境監測系統)三大檢測系統。通過USW環境監測產品體系,內蒙古環境監測能夠實現空氣質量監察管控、區域大氣環境污染物濃度分布、污染排放溯源及投訴處理、環境應急事件監測等一系列地空協同環境綜合管控服務。

地空一體化監測技術優勢:

高效省時:智能化、可視化技術應用有效提升環境管理與監察工作效率,擴大了監管范圍,降低人力資源投入

靈活隱蔽:無人機與機動車出動速度快、隱蔽性強,留給污染排放單位的反應時間極短,有助于找尋真實的問題

快速鎖定:通過帶有GIS,經緯度標記的污染濃度數據和強大的可視化與分析軟件,可以快速定位污染源的位置與傳輸方向,精準溯源。

運行成本低:整個系統除需持續供電外,沒有任何耗材,核心分析模塊基本保證三年工作時間不需更換;無需專業技術人員運行維護,整個操作流程簡單易懂,一鍵開機便可使用。

機動靈活:靈活選擇掃描路勁與檢測方位,不受時間、空間及現場環境因素(如道路、建筑物等)限制,且準備時間短,出動速度快

降低風險:在日常環境污染排查、監督性監測工作中,可利用大氣監測無人機、移動監測車代替人工現場采集數據,確保人員安全

獲取單一全面分析:通過掃描不同高度、不同地點的三維污染濃度信息,可幫助管理部門了解污染的三維空間分布情況,進而了解污染成因及傳輸特點,為大氣污染防治提供行動思路和依據

秒級出數:在走航過程中,監測數值達到秒級,且對于車速并沒有強制要求,內蒙古環境監測可以實時的反應監測地點的污染狀況,可以做到快速執法

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