引言

进入新时代以来,我国信息技术迅猛发展,工业化进程的加快,导致空气能见度低、酸雨、臭氧层破坏、温室效应等大气环境污染问题凸显,这些污染严重影响着人类的呼吸健康和血液循环系统。空气质量作为衡量大气污染的重要指标,越来越受到国家的重视,如何有效监测大气环境参数、治理大气环境污染成为重中之重。人工采样与定点设备对传统大气污染物监测形成制约，致使监测覆盖范围狭窄、实时响应滞后、数据传输迟缓，难以契合防控工作要求，物联网技术整合传感器、通信及信息技术，凭借全面感知、稳定传输、智能运算特性，达成大气污染物的动态实时监测，推动大气环境质量提升。

一、物联网技术在大气污染物监测中的应用基础

    （一）大气污染物监测现状与需求

工业化与城市化迅猛推进，大气污染物监测陷入复杂困境，传统监测站点分布稀疏，在我国中西部山区，每万平方公里仅设1 - 2个站点，诸多偏远地带处于监测空白；在京津冀、长三角等工业密集区，即便站点较多，也难以精准追踪每个污染源排放情况。人工采样弊端凸显，采样人员背负沉重设备深入现场，单次采样流程短则数小时，长则数天，样本采集、运输至实验室分析整个过程常耗时数周，待数据出炉，污染事态或已扩大，贻误防控良机。监测设备标准不一，不同品牌型号在数据采集频率、单位换算、传输协议方面存在差异，形成“数据孤岛”，环保部门整合区域数据时，需投入大量人力进行格式转换与校验，影响数据时效与分析精度。

石化、冶金、交通等行业快速发展，大气污染物从单一的二氧化硫、氮氧化物，转变为涵盖挥发性有机物（VOCs）、细颗粒物（PM2.5）、臭氧（O₃）等的复合污染体系。于部分化工园区周边监测，一次便能检出数十种污染物成分，这般复杂污染状况，对监测技术提出严苛要求，需拥有分钟级乃至秒级实时响应效能，可精确分辨各类污染物浓度波动，还要达成从城市中心到乡村僻壤、从地面至高空的全方位监测，为建立“污染源甄别 - 污染扩散轨迹推演 - 精准防控举措”全流程治理模式筑牢数据根基。

（二）物联网技术的优势与适配性

物联网技术凭借特色鲜明的三层架构布局，为大气污染物监测打造出一套系统完备的应对方案，感知层里，小巧智能的传感器化身为环境数据采集的关键力量。像电化学传感器能够精准探测二氧化硫、一氧化碳等气态污染物，其检测精准程度达到ppb量级；光散射式粉尘传感器可对PM2.5、PM10浓度进行实时监测，数据更新速度最快为每秒1次。这些传感器不仅身形纤薄，可隐秘安置于路灯杆、建筑外墙等场所，且具备IP65及以上防护标准，能够在高温高湿、沙尘肆虐等恶劣环境中稳定工作，部分传感器还融合了温湿度、气压等多项参数监测功能，借助多维度数据相互印证，有力增强数据可信度。

网络层搭建起数据传输的高效通道，城市范围内，5G通信技术凭借极高传输速率（峰值可达10Gbps）与极短延迟（不超过1ms）的特点，保障高清视频流和实时监测数据同步传输，契合环境应急监测的严格标准。在偏远山区或乡村，NB-IoT和LoRa技术依靠强大的信号穿透能力与低功耗性能，达成单基站覆盖半径超10公里，使山区、森林等以往难以监测的区域设备也能稳定联网。边缘计算技术投入使用，促使部分数据在传输前便完成初步处理与筛选，大幅降低网络传输负荷，保障关键数据及时传递。

应用层恰似“智慧中枢”，将云计算、大数据分析与人工智能技术深度交融，借助分布式计算架构，系统能够于短短数分钟内完成TB级数据的清洗、整合与解析；运用机器学习算法构建的污染物扩散模型，能综合气象状况、地形地势等要素，对未来24至72小时污染浓度变化走向进行预测，准确率超85%；AI图像识别技术可自动剖析卫星遥感图像，迅速锁定秸秆焚烧、非法排污口等污染源头^[1]。从成本管控视角来看，物联网设备的大规模布设显著压缩单位监测成本，经测算相较于传统监测模式，物联网监测系统建设成本可削减30%，运维成本降低40%，切实达成“技术驱动、数据支撑”的监测目标。

二、基于物联网的大气污染物实时监测技术架构

（一）感知层技术实现

物联网监测系统里，感知层凭借先进传感器技术奠定关键地位，各类大气污染物物理化学性质有别，需依此适配对应传感器。激光散射式传感器监测PM2.5与PM10等细微颗粒，发射激光束，借颗粒物光线散射现象，结合米氏散射理论，可精准算出单位体积内颗粒数量与浓度；二氧化硫、氮氧化物等气态污染物，电化学传感器借氧化还原反应原理，把污染物浓度改变转化为电信号输出，红外吸收式传感器则据不同气体对特定波长红外光吸收差异定量检测其浓度。纳米材料传感器近年崭露头角，因表面原子占比高、活性位点丰富，对甲醛、苯系物等挥发性有机物检测灵敏度达ppb级，响应时间缩至秒级，显著拓宽感知层监测范围。

传感器部署过程中，要打造合理的空间布局架构，将监测区域污染源分布状况、地形地貌特点以及气象变化规律等因素一并纳入考量，进行有差别的部署安排。城市区域里，对于交通主干道、居民聚居区、商业繁华中心等人员流动频繁、污染排放多样区域，实施高密度布置，构建网格化监测网络；工业园区内，围绕污染源核心，采取同心圆状或扇形辐射式的布局方式，保证关键排放点位都在监测范围内，面对山区等特殊地形，可借助无人机搭载移动式传感器，依据地形高度差异，搭建立体监测体系，填补固定监测站点存在的盲区^[2]。建立完备的传感器全生命周期管理机制必不可少，以此保障监测数据长久的准确性与可靠性，定期开展零点校准、量程校准以及交叉干扰测试工作，通过对性能衰减曲线的分析，制定科学的更换方案，确保感知层稳定运行，当下一些城市引入区块链技术，把传感器校准、维护等数据录入区块链存证，实现数据源头可查、质量可追溯，进一步增强监测数据的公信力。

（二）网络层与应用层构建

网络层作为数据传输的核心枢纽，肩负信息交互与链路保障重任，依监测区域通信基础设施状况和数据传输要求，需开展分层分级的通信技术筛选，城市等通信资源丰富之地，4G/5G蜂窝网络凭借高带宽、低时延特点，能够实时高速传输海量监测数据；偏远山区、农村等网络覆盖欠佳区域，LoRa、NB-IoT等低功耗广域网技术依靠超远距离传输和低能耗优势，确保数据可靠回传。实际应用场景里，部分城市打造“5G + 边缘计算 + Mesh自组网”复合网络体系，一旦突发自然灾害致使基站损毁，Mesh自组网便自动启动，构建临时通信链路，保障数据传输不中断。网络层引入量子密钥分发技术，为数据传输加密通信提供量子级安全防护，防范监测数据遭窃取或篡改，异构融合的通信网络架构将分散的传感器节点连成互通网络，配合自适应路由协议与冗余链路设计，大幅增强网络抗干扰能力与数据传输稳定性。

应用层作为物联网监测系统的中枢智慧，融合云计算、大数据、人工智能等先进技术，深度挖掘数据价值，云计算平台具备强大的弹性计算与分布式存储性能，可高效处理PB级监测数据，大数据分析借助时空聚类、关联规则挖掘等算法，构建起污染物浓度与气象状况、交通流量、工业生产等多要素的耦合模型。在人工智能实践中，一些研究团队将强化学习算法应用于污染防控决策，通过模拟不同防控策略下的污染扩散情形，自主生成最优治理方案，利用机器学习算法，基于LSTM、卷积神经网络搭建污染物浓度预测模型，达成小时至日级的精准预测。地理信息系统与数据可视化技术将监测数据转化为热力图、动态轨迹图等直观决策工具，三维动态污染扩散模拟系统能实时推演污染物在复杂地形中的扩散轨迹，支持多维度数据叠加分析，助力环境管理部门迅速锁定污染源、制定科学应急响应策略，并通过对比不同防控措施模拟结果，持续优化防控方案，切实实现“数据驱动环境治理”。

三、物联网大气污染物实时监测技术应用实践

（一）典型场景应用案例

一座超大型城市在城市环境监测工作中构建起物联网架构的大气污染物监测体系，全域部署500余个监测点位，将主城区、郊区及重点污染区域尽皆纳入监测范围，监测点位布局紧扣城市功能分区与污染源分布特征展开，交通干道沿线设置集成PM2.5、氮氧化物传感装置的智能监测杆件，对机动车尾气排放数据实施实时捕捉；居民小区楼顶安装配备温湿度补偿功能的微型监测站点，为数据准确性提供有力保障^[3]。监测体系对PM2.5、PM10、二氧化硫、氮氧化物等污染物浓度数据进行实时采集，依托5G网络实现毫秒级时延的数据传输，将信息快速输送至数据中心，应用层面引入时空大数据分析平台，借助动态时间规整算法勾勒污染物浓度时空分布状况，融合气象预报信息，运用深度学习模型对未来72小时污染扩散趋势作出预判。当污染物浓度监测值突破阈值，系统立即启动预警程序，通过手机应用程序、短信等多种渠道向相关管理部门及社会公众发出警示，并同步调度道路洒水车、雾炮车等设备，构建起“监测-预警-响应”全链条闭环式污染应急处置机制。

工业园区监测领域，某化工园区布设物联网监测装置，针对园区企业排放的挥发性有机物（VOCs）、硫化氢等污染物实施实时监控，该园区创新打造“企业端-园区端-监管端”三级监测架构：企业于废气排放口安置高精度PID传感器，将排放数据实时上传；园区在边界设立网格化监测点位，运用傅里叶红外光谱仪开展立体监测；环保部门借助无人机搭载便携式监测设备执行巡查任务。依托机器学习构建园区污染物排放模型，剖析企业排放规律，既能精确锁定异常排放时段，也可预估企业生产安排对环境造成的潜在影响。系统曾预先察觉某企业因设备故障致使苯系物超标排放，为环保部门监管执法提供数据依据，有力杜绝企业偷排、超排现象。

（二）应用效果与存在问题

基于物联网的大气污染物实时监测技术在实际应用中展现出监测效率与质量的提升，监测数据实时更新频率达到分钟级别，较传统监测模式，数据获取效率呈现数十倍增长。大量监测点的布设实现大气污染物全域监测，监测盲区明显缩减^[4]。数据精准度亦有保障，第三方机构验证显示，关键污染物监测数据误差率控制于5%以内。某试点城市运用此技术，PM2.5浓度监测数据与国控站点相关性高达0.92，为空气质量评价工作提供有效支持。

该技术应用过程中存在若干挑战，复杂环境下部分传感器稳定性欠佳，温湿度、电磁干扰等因素易致使数据异常，高温高湿的夏季，部分电化学传感器零点漂移严重，监测数据产生系统性偏差。通信网络对于极端天气或偏远区域信号稳定性差，影响数据传输连贯性，山区遭遇暴雨天气时，LoRa网络信号易中断，引发数据缺失情况，海量监测数据的处理分析对计算资源和算法性能要求严苛，现有技术在数据挖掘深度与预测准确性方面存在提升空间。复杂气象条件下，臭氧污染预测模型对臭氧生成机制模拟不充分，预测准确率仅75%，难以满足精细化防控要求。

结语

物联网驱动的大气污染物实时监测技术，借由技术融合与架构革新，为大气污染监测呈上高效应对之策，于实际应用场景中，监测实时性、准确性与覆盖广度得以有效提升，为大气污染防治决策筑牢支撑根基。传感器性能优化、通信网络稳固强化以及数据处理算法改良等领域，仍有待深入钻研探索。伴随物联网技术持续演进，5G - A、边缘计算、人工智能等新兴技术的深度应用，必将推动大气污染物监测体系日臻完善，达成更精准的污染监测、更智能的防控决策，促使大气环境质量稳步提升，为生态文明建设注入强劲动力。

参考文献

[1]杨昆,傅学振,于文艳,等.应用物联网通信技术的大气污染物监测信息无线传输方法研究[J].环境科学与管理,2024,49(02):131-135.

[2]岳雪楠.大气环境在线监测系统的研究与设计[D].天津职业技术师范大学,2023.

[3]秦泽鹏.智慧环保大气污染数据应用平台的设计与实现[D].北京工业大学,2019.

[4]张天娇.基于物联网与AQI预测的交通空气质量监测系统[D].广西大学,2024.

作者简介：杨国强，出生年月：19900718，身份证：370302199007185137,性别：男，民族：汉，籍贯：山东淄博，学历：本科学士，职称：工程师，职务：环保专家，研究方向：环境监测技术。