摘要

随着环境问题日益凸显，环境监测的重要性愈发突出。计算机技术凭借其强大的数据处理能力、高效的运算速度以及精准的分析预测功能，在环境监测数据处理与污染预警领域发挥着关键作用。本文深入探讨计算机技术在环境监测数据处理与污染预警中的应用，分析其优势、面临的挑战，并结合实际案例阐述应用效果，旨在为提升环境监测水平、加强环境污染防治提供有益参考。

关键词

计算机技术；环境监测；数据处理；污染预警

一、引言

环境监测是环境保护的重要基础工作，通过对环境要素进行长期、系统的监测，获取大量数据，这些数据是了解环境质量状况、评估环境污染程度、制定环境保护政策的重要依据。然而，传统环境监测手段在数据处理和污染预警方面存在一定局限性，难以满足日益增长的环境监测需求。计算机技术的飞速发展为环境监测带来了新的契机，其在数据采集、存储、分析以及污染预警等方面的应用，极大地提高了环境监测的效率和准确性。

二、计算机在环境监测数据处理中的应用

2.1 数据采集与传输

计算机技术实现了环境监测数据的自动化采集与实时传输。各类传感器如大气污染物传感器、水质传感器、噪声传感器等，能够将环境参数转化为电信号或数字信号，并通过数据采集器进行收集。数据采集器与计算机相连，利用有线或无线通信技术，如 RS - 485 总线、GPRS、蓝牙等，将采集到的数据实时传输至监测中心的计算机系统。例如，在大气环境监测中，分布在城市各个区域的空气质量监测站点，通过传感器实时采集空气中的二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等污染物浓度数据，并借助 GPRS 网络将数据快速传输至环境监测中心的计算机服务器，实现了数据的实时更新与共享。

2.2 数据存储与管理

计算机强大的存储功能为海量环境监测数据提供了可靠的存储空间。数据库管理系统（DBMS）如 MySQL、Oracle 等被广泛应用于环境监测数据的存储与管理。通过建立合理的数据表结构，能够将不同类型、不同时间的监测数据有序存储，并方便进行数据的查询、检索和更新。同时，数据库管理系统具备数据备份与恢复功能，可有效防止数据丢失。例如，某城市的环境监测部门利用 MySQL 数据库构建了环境监测数据管理系统，将多年来的大气、水、土壤等环境监测数据进行分类存储，工作人员能够通过简单的查询语句快速获取所需数据，为环境质量评估和污染分析提供了有力支持。

2.3 数据清洗与预处理

环境监测数据在采集过程中可能受到各种因素干扰，导致数据存在噪声、缺失值、异常值等问题。计算机利用数据清洗算法对原始数据进行处理，去除噪声数据，填补缺失值，修正异常值。例如，采用均值填充法、回归填充法等对缺失值进行填补；利用 3σ 准则、箱线图法等识别并剔除异常值。在水质监测数据处理中，若某一监测点的溶解氧数据出现异常偏低情况，通过 3σ 准则判断该数据为异常值，可采用该监测点历史同期数据的均值进行替换，以保证数据的准确性和可靠性，为后续数据分析提供良好的数据基础。

2.4 数据分析与挖掘

计算机运用数据分析与挖掘技术从海量环境监测数据中提取有价值的信息。常用的数据分析方法包括统计分析、相关性分析、趋势分析等。统计分析可计算数据的均值、方差、标准差等统计量，了解数据的集中趋势和离散程度；相关性分析用于确定不同环境变量之间的关联程度，如研究大气中二氧化硫浓度与降水 pH 值之间的相关性；趋势分析则可通过绘制时间序列图，观察环境质量指标随时间的变化趋势。此外，数据挖掘技术如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，能够发现数据中隐藏的模式和规律。例如，通过聚类分析可将不同区域的水质监测点按照水质特征进行分类，找出水质相似的区域；利用分类分析可根据历史监测数据建立模型，对当前环境质量进行分类评价，判断其是否达标。

三、计算机在污染预警中的应用

3.1 构建污染预警模型

计算机利用机器学习、深度学习等技术构建污染预警模型。机器学习算法如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，可根据历史监测数据和污染事件记录，训练模型以预测未来污染发生的可能性和程度。深度学习模型如人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等，能够处理复杂的非线性关系，对具有时间序列特征的环境监测数据进行有效分析和预测。例如，基于 LSTM 网络构建的大气污染预警模型，能够充分学习历史空气质量数据中的时间序列信息，准确预测未来数小时或数天内的空气质量变化趋势，提前发出污染预警信号。

3.2 实时监测与预警

计算机与传感器网络相结合，实现对环境的实时监测与污染预警。通过实时采集环境数据，并将其输入到已构建的污染预警模型中，模型快速运算分析，一旦监测数据超过预设的预警阈值，计算机系统立即发出预警信息。预警信息可通过短信、电子邮件、声光报警等方式及时通知相关部门和人员。例如，在河流流域水质监测中，当监测到某一断面的化学需氧量（COD）浓度超过预警阈值时，计算机系统自动触发预警机制，向环保部门发送短信提醒，以便及时采取措施，防止水污染事件的发生。

3.3 模拟与预测

计算机利用数值模拟技术对环境污染扩散过程进行模拟与预测。通过建立大气扩散模型、水动力模型等，结合地理信息系统（GIS）技术，能够直观展示污染物在环境中的扩散路径、影响范围和浓度分布情况。例如，在发生突发大气污染事件时，利用大气扩散模型可模拟污染物在不同气象条件下的扩散轨迹，预测其对周边区域的影响，为应急决策提供科学依据，帮助相关部门合理制定应对措施，减少污染危害。

结论

计算机技术在环境监测数据处理与污染预警中的应用，极大地提升了环境监测的效率和准确性，为环境污染防治提供了有力支持。通过实现数据的自动化采集、高效存储与管理、精准分析与挖掘，以及构建可靠的污染预警模型，能够及时发现环境问题，提前发出污染预警，为环境保护决策提供科学依据。然而，在应用过程中也面临着数据质量、模型准确性、技术人才和数据安全等方面的挑战。通过采取加强数据质量管理、优化模型性能、培养专业人才、保障数据安全等应对策略，能够有效克服这些挑战，进一步推动计算机技术在环境监测领域的广泛应用，为实现环境保护目标、改善环境质量发挥更大作用。未来，随着计算机技术的不断发展和创新，其在环境监测领域的应用前景将更加广阔，有望为环境保护事业带来更多的突破和变革。