城市空气质量管理决策支持系统

   日期:2024-11-07    作者:caijiyuan 移动:http://gzhdwind.xhstdz.com/quote/3465.html
  • (AQMS)是为城市政府量身定做的,集空气质量连续监测数据和污染源监测数据存储、分析,超标(空气质量和污染物排放)原因诊断,自动报表生成,空气质量预测与规划等功能于一体的智能化管理工具。

城市空气质量管理决策支持系统包括:空气质量连续监测数据分析系统(AQAS)、空气污染源监测数据分析系统(EDAS)和空气质量决策支持系统(AQAS+ EDAS+MODEL)三个模块。系统可以按照三种版本提供服务,即单行版、加强版和定制版,如下图1所示:

城市空气质量管理决策支持系统

  • AQAS对所有监测点的监测数据做出统计学分析,帮助管理部门识别管控的重点区域和重点时段,并根据政府工作需求给出不同时间尺度(日、周、月、季、期和年)的分析报表,将空气质量数据分析和报告提高到日水平。
  • EDAS对城市空气污染源的排放数据做出统计学分析,识别污染源的超标情况和污染特征,提供不同时间尺度(日、周、月、季、期和年)的报告,支撑污染源监督管理,将污染源排放管理提升到日水平。

空气质量决策支持系统(AQAS+EDAS+MODEL基于城市空气质量连续监测数据、污染源排放数据和社会经济数据,结合统计学和海量数据处理技术等,为城市提供定制的预测和规划模型,为城市政府空气质量规划、行动、工程效果预测和评估提供最先进的和最合适的计量工具。

空气质量监测数据分析系统(AQAS)包括监测数据管理、数据查询、数据分析、报告制作和地图展示等五大功能模块。

 

 

在监测数据管理中,可实现对各监测点的空气质量监测数据的导入、查询、修改、删除、备份、还原等功能,并可对缺失数据进行填充,填充的方式包括自动填充(内插法)、手动填充和不填充三种方式。此外,该系统为用户留出了与监测设备对接的接口,以方便地实现监测数据的自动导入。

在此模块中,用户可方便地查询全市或者各监测点各个污染物在不同时间尺度下(包括小时、日、周、月、期、年)的浓度均值、超标率、API与各污染物分指数、空气质量等级天数、综合污染指数、时刻均值等指标,并可导出EXCEL格式的文件,以方便用户分析和使用。此外,该系统在空气质量等级天数中加入环境质量人口天数的查询,对公众的出行和空气质量的管理更具指导意义。

在此模块中,系统可实现各污染物在不同时间尺度下(包括小时、日、周、月、期、年)的超标率、浓度均值、API和二级天数、综合污染指数、时刻均值等指标在不同污染物、不同监测点和不同时段三种模式的对比分析,以数据表、图(柱状图、散点图、折线图)的形式展示,并结合统计分析结果(标准差、均值、峰值等)智能地给出空气质量状况的分析结果,具体可见以下的分析模型和分析框架图:

 

分析按照四个维度开展,即

分析结果 = F(污染物,指标,空间尺度,时间尺度)

其中:污染物 = PM10,PM2.5,SO2,NO2,O3等环境空气质量标准中的污染物;

指标 = 浓度均值、超标率、综合污染指数、API、空气质量等级天数、综合污染指数、累计小时均值等;

空间尺度 = 全市范围,各个监测点

时间尺度 =小时、 日、周、月、期和年

自动报表系统中可自动生成word格式的日报,周报、月报和年报,在各类的报表中均对全市和各监测点的空气质量进行了评估和分析,包括各污染物浓度均值的对标、不同时间尺度的超标率分析、API、二级天数、综合污染物指数、污染特征分析以及历史同期对比等分析,具体详见附件。

 

AQAS运用地图实时展示全市以及各监测点的空气质量状况,展示包括各污染物的日均值、超标率,以及API等,并通过不同颜色对不同的空气质量状况进行标记,以更直观地展示各区域的空气质量状况。具体见附件。

本系统可实现各监测点的监测数据导入与管理(存储、查询、修改、删除、备份、还原等),指标包括PM10、SO2、NO2、PM2.5、O3等五个指标,并可进行定制,实现系统与监测设备的对接,以实现监测数据的自动导入。此外,本系统还可以实现对空气质量监测所有指标、气象相关指标的管理,并可自动判别监测数据的有效性、缺失数据的填充,填充方式包括自动填充、手动填充和不填充三种,取代了现有的人工判断和EXCEL等的管理方式,极大地提高了相关工作人员的工作效率。

在现有的“空气质量监测数据上报系统”以及监测设备自带的数据处理系统可计算浓度均值(只可查询小时值和日均值)以及API、空气质量等级、首要污染物判别等5个指标的基础上,本系统增加了浓度均值查询(小时值、日均值、周均值、月均值、期均值、年均值)、空气质量级别天数(基于空气质量标准)、空气质量人口天数(考虑各监测点覆盖的人口数)、不同时间尺度的超标率、综合污染指数(包括各污染物的分指数)以及累计小时均值等20多个指标的查询。实现对空气质量监测数据和评价指标的全面计算和创新,以更好辅助相关管理人员对空气质量状况的判断与评价。

本系统以现有空气质量监测数据与评价指标为基础的,提出了多维度的监测数据处理模式,通过不同污染物对比、不同监测点对比和不同时段对比三者结合的分析模式,以更准确地识别了城市空气污染的重点区域、重点污染物以及重点时段,并能够在一定程度上监测空气质量管理行动的有效性。

例如,通过对某市2011年1月的监测数据进行分析之后,可以发现:

  1. 通过不同污染物的对比分析,可以发现在全市以及各个监测点的首要污染物均为PM10。 另外,在A监测点SO2也有超标情况的出现。
  2. 通过不同监测点的分析,可以发现各个监测点的PM10均有超标,但超标最为严重的监测点为A监测点;SO2仅有A监测点超标;NO2的状况良好,五个监测点均不超标。
  3. 通过不同时段的分析,可以发现对比去年同期,对于PM10,全市、A、B、C监测点的超标状况有所改善,而D、E监测点的超标状况更为严重;对于SO2,仅有A监测点超标,但也有所改善;对于NO2,全市以及各个监测点均不超标,并有所改善。

通过对历史数据(海量数据)进行最小时间尺度的分析,结合空间特征和时间特征的对比,可以准确的发现各个监测点和各个污染物在各个时段的污染规律和特征,以辅助管理人员对空气质量管理的时间尺度细化至日。

例如,通过对某市2011年的数据进行污染特征分析可以发现:

  1. 对于PM10,每天24小时的浓度均值,全市和A监测点的波动范围较大,其他监测点波动范围较小,且在每天9:00—11:00以及21:00—23:00会出现高峰值;此外,每年的采暖期的浓度均值要比非采暖期的浓度均值要高。因此,对于PM10在每日的空气质量管理中需对9:00—11:00以及21:00—23:00时间段进行重点管理,特别是在采暖期和A监测点。
  2. 对SO2,每天24小时的浓度均值,波动范围均比较大,但均不超标。而在每天8:00—11:00以及19:00—21:00会出现高峰值,采暖期的浓度均值也比非采暖期的均值要高,需对采暖期以及出现高峰值的时间进行中重点管理。
  3. 对于NO2,情况良好,均不超标,但在每天8:00—10:00以及18:00—20:00会出现高峰值,需对这两时段重点关注。

本系统运用统计分析提取了关键的空气质量管理指标与节点,并将专家经验智能化,实现了分析结果的自动输出,可在很大程度上取代人工判断。此外,通过统计分析和不同时间尺度的分析和对比,可以在一定程度上监测空气质量管理系统的有效性,以提高管理决策质量。

例如,对某市2011年1月各监测点PM10的小时值数据进行分析,系统自动识别在2011年1月PM10污染最为严重的区域为A监测点,并且出现了极大值,且波动范围极大,标准差达到了0.158,比其他各个监测点都要高。

       另外,对某市全市2011年1月-3月(同是采暖期)的PM10小时值数据进行分析,可以发现1-3月的小时值超标率、浓度均值均有所降低,在一定程度上标明了空气质量管理行动的有效性。

目前,各地环保局或者监测站发布空气质量日报中仅包括各个监测点和全市的各个污染物浓度的日均值、API以及首要污染物,并需要花费几个小时的时间进行编制和计算。而本系统只需要2分钟即可输出日报、3分钟输出周报、5分钟输出月报、10分钟即可输出年报,并且价值量远高于现有的空气质量日报、月报和年报。

例如,本系统输出的日报,不仅包含了全市和各个监测点的污染物浓度日均值、API、空气质量等级和首要污染物,更是包含了各污染物的超标率、超标倍数、综合污染指数,历史同期对比、不同监测点对比、不同污染物对比等内容,特别是考虑了小时值的变化,对空气质量管理更具参考价值,对公众的出行也更具指导意义。

本系统可以直接部署于地方环保局的局域网内,系统中的所有信息与功能均可在全局实现共享,管理员可以任意添加用户和分配权限,权限的配置可以细化至系统中的每个功能,确保了系统信息与数据的保密与安全。例如负责监测数据管理的,可仅分配系统中的数据管理功能;负责空气质量日报、月报、年报撰写的,可仅分配系统中的自动报表功能,等等。

本系统在系统设置中可以随时切换环境空气质量的标准(GB3095-1996和GB 3095-2012),以保证用户根据国家以及地方的政策与规划随时更换标准,以保证相关工作的顺利开展,提高环境管理绩效。

本系统从数据的获取、管理、分析、决策以及报表的生成均实现了智能化,避免重复工作,节省专业人员的工作量,在两年内即可回收购买系统的成本。

本系统将空气质量管理的时间尺度细化至日,并能准确地识别污染的重点污染物、重点区域、重点时段以及污染原因,可有效地辅助管理科学决策,提高管理决策质量。


特别提示:本信息由相关企业自行提供,真实性未证实,仅供参考。请谨慎采用,风险自负。


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