Page 121 - 生态环境保护与环境监测研究

第四章 生态环境监测系统建设与发展

1. 传感器节点边缘分布式计算
除了采集和发送数据外，传感器节点还应具备边缘分布式计算能力，根据监

测数据判断污染物浓度等级，当超过阈值时自主发送预警信息。对接各类环境监
测站点或污染源企业，实现数据的去中心化分析，形成 TB/s 级的数据传输和运

算能力，提高数据运算效率，提升监测监控的时效性。
2. 5G 网络污染物视频监控

5G 网络包括低速 NB-IoT 网络和 5G 高速网络。利用 5G 高速网络将监测视
频传送至网络平台中心，通过视频检测技术捕捉污染场景；利用 NB-IoT 网络将

传感器采集的数据传送至网络平台中心，通过 5G 视频会商确定污染源。
3. 基于 AI 的视频检测识别

利用 AI 辅助卫星遥感、无人机和无人船监测技术，如通过视频图像分析，
利用 AI 检测识别污染物并快速追踪污染源；通过 AI 自动优化巡航路线，更加快

速地寻找污染源头，并通过 5G 网络回传捕捉的视频图像，交由监测网络平台进
行二次分析处理。

4. 基于 AI 的污染物浓度预测
监测网络平台通过 AI 的深度学习模型（如 CNN-LSTM 网络）和强化学习模

型，对监测区域的历史污染物数据、气象数据和外部数据进行训练学习，多尺度
预测未来 1 小时、1 天和 1 周的污染物浓度，为科学管理决策提供依据。基于此，

推进高覆盖、多维度、智能化的环境监测网络建设，搭建多路数据融合通信的
智能化移动执法系统，以及集 5G、遥感卫星、视频采集、数据传输、环保 AIoT

（人工智能物联网）为一体的环境应急响应系统，让“天地一体化”生态环境监
测网络平台更加全方位、高速化、智能化，具备更强的预警和判断能力。5G ＋

AI 生态环境监测网络将给现有的环境管理、监测、执法、监察、决策、应急等工

作注入强大活力，获取的生态环境信息和预测预报预警成果将全面提升环境治理
的智慧化水平。

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