【摘 要】
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由于各地区发展的不平衡,居民聚集区和工业园区等既是大气污染物的产生者又是大气污染物的受害者。随着城市化和工业化的快速推进,汽车尾气、餐饮油烟、烧煤供暖和企业排放都会对大气环境造成污染,进而对人类和气候产生巨大影响。目前,对地区大气环境的评估指标主要为空气污染物常规六参数浓度和空气质量指数,数据由国控监测站点定时获取和计算获得。然而,国控监测站点部署稀疏,且站点定时采样分析,这些特点使得利用监测数据
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由于各地区发展的不平衡,居民聚集区和工业园区等既是大气污染物的产生者又是大气污染物的受害者。随着城市化和工业化的快速推进,汽车尾气、餐饮油烟、烧煤供暖和企业排放都会对大气环境造成污染,进而对人类和气候产生巨大影响。目前,对地区大气环境的评估指标主要为空气污染物常规六参数浓度和空气质量指数,数据由国控监测站点定时获取和计算获得。然而,国控监测站点部署稀疏,且站点定时采样分析,这些特点使得利用监测数据评估区域大气环境难免会以偏概全,并存在数据冗余和数据时效性低的情况,不利于区域小尺度大气环境的精细化监管。本论文在上述背景下对区域大气环境监测系统进行研究,主要研究内容如下:（1）分析大气环境监测系统和多传感器融合的国内外研究现状,针对本系统的应用场景,基于物联网三层体系架构,设计面向小尺度区域的大气环境监测系统,选择使用功耗低、传输距离远的LoRa技术建立监测网络,针对感知层中的监测节点和LoRa网关的软硬件进行设计,在节点处采用Free RTOS实时操作系统进行多任务调度来实现监测节点的采集、融合和传输,在LoRa网关处使用嵌入式Linux系统实现节点数据的汇聚和传输。（2）通过分析大气环境监测节点的数据特点,依据正常情况下小尺度区域内大气污染物浓度变化缓慢和定时传输造成数据冗余的情况,提出部署于节点的基于自适应中值滤波（AMF）和线性回归预测（LR）的时间相关性融合算法（AMF-LR）,实现对环境显著变化的快速响应和降低数据冗余。（3）为实现监测区域内突发事件的响应和整体空气质量的评估,依据监测区域内多个节点变化趋势相近和邻近节点空间相关性高的特点,提出基于空间相关性的自适应分批估计融合算法,引入密度峰值聚类（DPC）中的局部密度概念和灰色关联度分析（GRA）检测异常数据并报警,依靠自适应分批估计融合算法获取区域融合值,从而提高区域大气环境空气质量的评估能力。（4）为验证监测系统性能,对节点准确性、系统功能、LoRa传输效果和融合算法进行测试。最后,对本论文的工作进行了总结,并对系统的应用和功能更新进行了展望。
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