摘要：随着城市化进程的加速，空气污染问题日益突出，城市空气质量监测已成为城市管理的重要任务。本文提出一种基于物联网技术的城市空气质量实时监测系统，旨在实现空气污染指标的实时采集、传输、存储与数据分析。首先，分析物联网技术在空气质量监测中的应用现状，并设计了一个包含前端传感器、数据传输网络与后端数据处理平台的系统架构。其次，通过大数据分析方法对采集数据进行处理与预测，并采用可视化技术展示监测结果，为城市管理者提供决策支持。研究结果表明，该系统具有高实时性与可扩展性，对提升空气质量监测水平及优化城市环境管理具有重要意义。

关键词：物联网技术；空气质量监测；数据采集与传输；大数据分析；可视化展示

1. 引言

近年来，随着工业化和城市化的快速发展，空气污染已成为影响城市环境与居民健康的主要问题。传统的空气质量监测系统存在设备昂贵、布设密度低和数据更新不及时等缺陷，难以满足现代城市管理对空气质量实时监控的需求。物联网技术作为新兴信息技术，包括传感器网络、数据传输与大数据分析等，为解决空气质量监测难题提供了新的技术途径。本文针对城市空气质量监测需求，提出基于物联网技术的实时监测系统，涵盖系统架构设计、数据采集与传输、存储与分析等方面。

2. 物联网技术在空气质量监测中的应用现状

2.1 物联网技术概述

物联网技术是通过传感器、网络通信和数据处理等技术，将物理世界中的物体与互联网相连接，实现信息的实时采集、传输、分析与控制。物联网系统主要包括感知层、网络层和应用层，感知层通过传感器等设备收集外部数据，网络层负责数据的传输和通信，应用层对数据进行处理并提供智能化服务。物联网技术具有高度的实时性、灵活性和可扩展性，能够实现设备间的互联与数据共享。

2.2 空气质量监测技术的发展

空气质量监测技术经历了从传统手工检测到自动化、智能化发展的过程。早期监测技术主要依赖实验室分析与固定监测站，虽然数据准确，但存在设备成本高、监测范围有限、实时性差等问题。随着科技的发展，自动监测技术逐渐兴起，基于化学传感器和物理检测原理的监测设备实现了污染物指标（如PM2.5、PM10、CO、SO2等）的连续自动检测。近年来，物联网技术、大数据和云计算的发展进一步推动了空气质量监测的智能化，实现了数据的实时采集、远程传输与动态分析。

3. 基于物联网技术的城市空气质量监测系统设计

3.1 系统架构设计

基于物联网技术的城市空气质量监测系统主要由感知层、网络传输层和数据处理层组成。感知层利用分布式传感器节点对PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2等污染物进行实时监测，并将数据采集与预处理。网络传输层通过无线通信技术实现监测数据的高速传输，确保数据的完整性和实时性。数据处理层依托云计算和大数据分析平台，对传输的数据进行存储、分析与可视化处理，提供污染趋势预测、异常警报等功能。

3.2 数据采集与传输

数据采集是基于物联网技术监测系统的核心环节，通过布设在城市各个区域的传感器节点，实时采集空气中PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2等污染物浓度，同时监测温度、湿度等环境参数。这些传感器具备低功耗、精准度高的特点，能够连续稳定地进行数据采集。采集到的数据通过无线通信技术或蜂窝网络进行传输，确保数据的实时性与准确性。此外，为保证网络通信的稳定性，系统采用数据冗余传输和校验机制，有效降低数据丢失率。

3.3 数据存储与处理

数据存储与处理是物联网监测系统的重要组成部分，主要依托云平台与大数据技术完成。系统将传输的空气质量数据存储于分布式数据库中，确保数据的安全性与可扩展性。通过数据预处理技术对原始数据进行清洗、去重和归一化，确保数据质量。数据分析环节采用大数据分析和机器学习算法，对空气质量数据进行趋势分析、污染源识别及异常情况预测。同时，处理后的数据通过可视化工具进行图表展示和热力图生成，使城市管理者直观了解污染现状和发展趋势。

4. 数据分析与应用

4.1 数据分析方法

数据分析是物联网城市空气质量监测系统的重要环节，主要通过大数据技术和算法模型对采集的数据进行处理与解析。首先，使用数据清洗与预处理技术去除异常值、噪声数据，并标准化各类污染物指标。其次，基于时间序列分析方法对空气质量变化趋势进行预测；利用聚类算法识别污染区域的空间分布特征。此外，通过机器学习算法进行污染源识别与异常检测，预测潜在污染风险。

4.2 可视化展示

数据可视化展示是提升空气质量监测系统信息传播效果的关键手段。系统通过图形化界面将复杂的数据转化为直观的图表、热力图、趋势曲线等形式，帮助用户快速理解数据结果。污染物浓度、空气质量指数（AQI）和历史趋势数据可通过柱状图、折线图展示，直观呈现时间变化规律。同时，利用GIS地理信息系统，将监测数据叠加在城市地图上生成实时空气质量热力图，清晰显示污染物的空间分布情况。

4.3 决策支持与应用

基于数据分析与可视化结果，物联网空气质量监测系统为城市管理者提供精准的决策支持与应用服务。首先，通过实时监测与趋势预测，系统可及时预警空气污染异常情况，帮助相关部门迅速采取应急措施，如交通管制、工业减排等。其次，系统分析污染源分布和变化规律，为环境治理政策的制定提供数据支持，优化资源调配，提升治理效果。此外，通过长期数据积累，系统可评估污染治理措施的效果，为后续规划提供科学依据。

结论

本文设计的基于物联网技术的城市空气质量监测系统，有效解决了传统监测方法实时性差、部署密度低等问题。系统通过传感器网络实现对PM2.5、PM10、CO等污染指标的实时采集，借助数据传输技术保障数据的高效传输与存储，并通过大数据分析方法实现污染趋势预测与异常预警。研究结果表明，该系统具备良好的实时性、可扩展性和精准度，能够为城市管理部门提供科学的数据支持，帮助制定空气质量改善措施。

参考文献

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[3]李永萍，侯舒怀，万永超.基于物联网技术的生态环境监测应用研究[J].黑龙江环境通报，2024，37（10）：69-71.

作者简介：姓名：母娜；出生年月：1988.07；性别：女；民族：汉；籍贯：河南省永城市；当前职务：分析测试工程师；当前职称：工程师（石油化工专业）；学历：硕士研究生；研究方向：水，土，大气环境颗粒物中的重金属元素毒性研究。