大数据技术在环境监测与污染预警中的应用研究

作者简介：刘成刚（1973.03—），男，汉族，山东郯城人，本科，中级工程师，主要研究方向为生态环境保护。999Sep112··第42卷第期2026年月ITREPORT2,No.,2026km×1km，时间分辨率为1d或16d。遥感数据能反演大气气溶胶光学厚度（AOD）、地表温度（K）、水体叶绿素-a浓度（mg/m3）等环境参数，单幅遥感影像数据量通常在100MB~1GB之间，适合用于区域尺度污染监控与扩散分析，在补充地面监测不足方面具有重要作用。1.3气象数据气象数据是环境监测与污染预警中的核心支撑数据，主要来源于气象站、雷达及数值预报模型。常见气象要素包括气温（℃）、相对湿度（%）、风速（m/s）、风向（°）、降水量（mm）和气压（hPa），气象站通常以10min或1h为时间分辨率完成数据采集，全国范围内气象站点数量可达数万级，研究表明风速＜2m/s时污染物更易发生累积，气象数据与污染数据的耦合分析成为提高空气质量预测精度和预警时效性的技术手段。1.4企业排污与社会数据企业排污与社会数据属于人为活动相关的环境数据，主要来源于企业在线排放监控系统、环保申报平台及公众数据。企业排污数据包括废气排放量（m3/h）、污染物浓度（mg/m3）、废水排放量（t/d）等，监测周期一般为1h或24h，重点排污企业烟囱高度可达30—120m，对区域污染扩散具有显著影响，社会数据如公众举报数量（条/日）、交通流量（辆/h）和人口密度（人/km2）等也能反映可能污染风险，多源社会数据与监测数据融合有助于提升污染识别与预警的综合准确性。2大数据驱动的污染预警关键技术2.1污染预警指标体系构建污染预警指标体系构建是大数据驱动污染预警的关键基础，旨在用多维度、可量化指标呈现环境污染水平及变化趋势。该体系通常参照环境质量标准制订，结合历史监测数据与区域特征进行设计，大气污染预警核心指标涵盖PM2.5、PM10（μg/m3）、SO2、NO2、CO（mg/m3）和O3（μg/m3）等（PM2.5日均浓度≥75μg/m3代表轻度污染），水环境预警指标主要包括pH（6.0—9.0）、溶解氧（DO，mg/L）、化学需氧量（COD，mg/L）及氨氮（NH3-N，mg/L）等，同时纳入气象要素（风速m/s、降水量mm）及排放强度指标（kg/d）作为辅助变量，构建多层级、动态更新的指标体系，可为污染预测模型和分级预警形成科学、可靠的数据支持。2.2污染特征识别与模式分析污染特征识别与模式分析是实现精准污染预警的关键步骤，其中心是从大量、多源头环境数据中抽取污染演变规律与代表性特征。基于大数据检验方式对污染物浓度的时间特征、空间分布特征及相关性特征进行系统检测，在时间维度使用时间序列检验手段对PM2.5、O3等污染物浓度（μg/m3）进行小时级或日均级检验，发现周期性波动、突增突降等异常情况，如连续6—12h内浓度上升幅度超过30%可判定为可能污染事件。在空间维度整合GIS技术与监测站点坐标（经纬度，°），检验污染物在各区域的分布差别与传播路径，在特征模式检验中常使用聚类分析、主成分分析（PCA）及相关系数分析（R＞0.7）等方式，探究污染物与气象因素（风速m/s、湿度%）之间的联系，为污染成因发现和预警模型建立给予科学支撑［1］。2.3预测模型与预警算法预测系统与预警方法是大数据驱动污染预警机制的关键组成部分，目的是基于过往环境资料与即时环境信息，量化污染物浓度变化规律，提前发出风险警报。常用方法包含统计系统、机器学习方法及深度学习方法三类，统计模型如自回归移动平均模型（ARIMA）适用于短时段稳定时序预测，对PM2.5、NO2等污染物浓度（μg/m3）的过往资料构建模型实现1—24h变化规律预判，处理复杂关系时存在明显缺点。机器学习方法在污染预测中广泛使用，支持向量机（SVM）、随机森林（RF）及梯度提升树（GBDT）融合多维输入数据（有害物质历史含量水平、天气指标如风速m/s、温度℃、含水率%、排放量kg/d），建立复杂非线性模型，分析显示相同数据条件下，随机森林系统的预判偏差（RMSE）较传统统计模型下降约20%~30%。运算能力提升促使深度学习方法成为污染预警重要技术工具，长短期记忆网络（LSTM）处理时序资料捕捉污染物浓度的长期联系特征，适用于小时级甚至分钟级预判。卷积神经网络（CNN）结合网格空间数据（1km×1km清晰度）实现局部污染分布预测，预警机制开发将模型输出与污染级别标准结合，预判含量水平超过设定门槛（PM2.5≥115μg/m3）启动相应等级警报，多模型组合与动态标准优化显著提升警报精确度与及时性［2］。2.4预警分级与决策支持机制预警分级与决策支持机制是大数据驱动污染预警系统实际应用的关键部分。核心在于转化预测模型输出数值结果为清晰实用的预警信息，为环境管理部门提供客观决策依据，预警分级通常基于国家或行业环境质量标准。结合区域环境承载能力与历史数据特征灵活更新，空气污染预警可根据PM2.5日均浓度（μg/m3）建立多级警戒标准，如75≤PM2.5＜115为轻度预警（Ⅳ级），115≤PM2.5＜150为中度预警（Ⅲ级），150≤PM2.5＜250为重度预警（Ⅱ级），PM2.5≥250为严重预警（Ⅰ级），使用蓝、黄、橙、红颜色进行视觉标识。预警触发机制利用预测模型对未来6h、12h或24h污染浓度实施持续预测，当连续预测值超阈值时间达到指定标准（如持续≥3h）时自主启动预警事件，减少短时波动引起的误报可能，预警信息借助可视化平台、短信或信息系统推送等方式发布，实现快速响应。决策支持机制在预警分级基础上结合多元来源数据开展综合分析，为污染防控提供具体方案建议，重度及以上预警状态下系统可结合企业排污数据（排放量kg/d）与气象条件（风速＜2m/s），辅助制定限产、错峰生产或交通管控等紧急方案，历史预警效果评估对模型参数和阈值持续改进，不断提升预警系统的客观性、精确度与实际效用［3］。3典型应用场景与案例分析3.1大气污染监测与预警应用大气污染监测与预警是环境大数据技术代表性应用场景，该应用以地面空气质量监测站、移动监测设备及遥感卫999Sep113··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.,202星为核心数据基础建立多源协同大气环境监测体系。地面监测站对PM2.5、PM10（μg/m³）、SO2、NO2、CO（mg/m3）和O3（μg/m3）等污染物实施24h持续监测，数据采集时间分辨率常为1h或更高频率（5—10min）。遥感卫星获取的气溶胶光学厚度（AOD）数据完成区域尺度污染分布补充监测，在数据处理层面大数据平台对海量监测数据实施实时清洗、融合与存储，结合气象数据（风速m/s、风向°、气温℃、湿度%）实施综合分析，预警模型建立中运用LSTM、随机森林等算法预测未来6h、12h或24h的PM2.5浓度。当其预测结果高于预警阈值（PM2.5≥115μg/m3且持续≥3h）时，系统自动启动对应级别污染预警。在实际应用里大气污染预警系统通过GIS可视化平台动态呈现污染空间分布及演变趋势，为环保部门提供直观决策依据。此外，重污染天气预警阶段系统可以联动工业排放、交通流量等数据支持规划限产、限行等应急管控措施。实践显示这类监测与预警应用在提升预测准确率、减少响应时间方面展现显著优势，对强化区域空气质量管理水平存在重要现实意义［4］。3.2水环境污染监测与预警应用水环境污染监测与预警是维护水生态安全和饮用水安全的重要应用场景，基于大数据技术建立涉及河流、湖泊及重点水源地的水环境综合在线监测体系，水质监测数据来自自动水质监测站、移动监测设备，能够对pH（6.0—9.0）、溶解氧（DO，mg/L）、化学需氧量（COD，mg/L）、氨氮（NH3-N，mg/L）及浊度（NTU）等关键指标实时收集，采样频率多为1h或30min，单个监测断面日均产出数万条水质数据，为数据提供充足的基础。大数据平台对水质监测数据进行处理、异常识别和多源融合，关联气象数据（降水量mm、水温℃）与水文数据（流量m3/s、水位m）开展综合分析，污染预警模型采用随机森林、支持向量机（SVM）或LSTM等算法预测未来12h~24h水质变化趋势。在预测结果中COD或NH3-N浓度超越水环境质量标准（例如COD≥30mg/L，持续≥2h）后系统自动触发水环境污染警报［5］。3.3区域环境风险综合预警案例区域环境风险综合预警是大数据技术在环境管理中的高级应用形式，其目标是对一定空间范围内的多类型环境风险进行统一辨别、评价与警报。该类预警系统通常以城市或流域为研究对象，综合大气、水环境、气象、企业排污及社会活动等多源异构数据，数据来源包括空气质量监测站、水质自动监测断面、气象站以及重点排污企业在线监控系统，数据时间分辨率为1h或更高，空间尺度覆盖范围可达数百至上千km2。在综合分析过程中，系统对PM2.5（μg/m3）、O3（μg/m3）、COD（mg/L）、NH3-N（mg/L）等关键指标进行标准化处理，并联合气象要素（风速m/s、降水量mm）与区域承载能力指标，建立多维环境风险评价指数，加权综合模型或机器学习方法对区域环境风险等级进行数值评价，并实现未来12h~24h的动态预报，当综合风险指数超过设定阈值（如风险指数≥0.7）时，系统自动触发区域环境风险警报。3.4基于大数据的城市空气污染综合预警案例分析为验证大数据技术在空气污染监测与预警中的实际应用效果，选择某典型工业城市构建综合预警系统。该市工业密集、交通繁忙，秋冬季频发区域性重污染事件，该研究具有代表性。系统整合多源环境数据，包含空气质量自动监测站、重点排污企业在线监控、气象站及遥感卫星数据。空气质量监测站以1h分辨率采集PM2.5、PM10（μg/m3）、SO2、NO2、O3浓度，气象数据涵盖风速（m/s）、风向（°）、气温（℃）、相对湿度（%），企业排污数据主要记录废气排放量（kg/h）和污染物浓度（mg/m3）。所有数据经大数据平台统一处理、清洗与标准化，形成结构化环境数据库。系统采用随机森林与LSTM组合开展空气污染预测分析。随机森林识别关键因子、剖析污染物与气象条件的复杂联系，LSTM模型专注PM2.5浓度时序预测，实现未来6h、12h、24h动态预报。训练样本采用两年历史数据，结果表明：稳定气象条件下，PM2.5浓度预测均方根误差（RMSE）较传统模型降低约25%，泛化能力显著。在预警应用中，当系统预测PM2.5日均浓度在未来12h内持续超过115μg/m3且维持时间大于3h时，自动触发中度及以上污染预警。预警信息通过可视化平台实时展示污染空间分布特征，并结合风场数据模拟污染扩散趋势，为环境管理部门提供直观决策支持。案例运行结果显示，该综合预警系统能够提前识别污染过程演变趋势，有效缩短预警响应时间。通过精准预测与分级预警联动，管理部门可提前实施限排、错峰生产等措施，显著降低重污染持续时长。4结束语综上，大数据技术的引入为环境监测与污染预警体系的优化提供了新的发展方向。通过构建多源环境数据融合平台，结合污染特征识别、预测模型与预警分级机制，可有效提升污染预警的准确性和前瞻性。典型应用场景分析表明，大数据驱动的预警体系在大气污染、水环境污染及区域环境风险防控中具有良好的应用效果。参考文献：［1］丁国伟,张志杰.土壤污染环境监测的质量控制和评价方法探析［J］.皮革制作与环保科技,2024,5(12):134-136.［2］高昕,朱双庆.行政执法视域下污染源自动监测数据之运用路径［J］.河北环境工程学院学报,2024,34(1):83-88.［3］王冠.大数据技术在大气环境监测中的应用研究［J］.数码设计,2024(1):96-98.［4］梁晓兰,张强.环境监测管理技术在大气污染治理中的运用分析［J］.黑龙江环境通报,2024,37(4):160-162.［5］孙丽亚.大气环境污染多源数据融合及一体化处理技术研究［J］.皮革制作与环保科技,2024,5(17):141-143.999Sep114