鹅厂这波青年用“云”监测云为了跟踪小区级的微环境质量，腾讯内部发起了一个实验性项目：细粒度的分布式大气监测。此系统完全基

引言

“绿水青山，就是金山银山”，随着我国加强立法，大力投入环境治理，大家已经明显感觉到身边的大气环境在不断改善，那么除了国家气象局的城市级监测数据外，我们身边的微环境究竟是什么样子的呢？接下来的进一步环保努力，又应该在什么位置呢？

为了跟踪小区级的微环境质量，腾讯内部发起了一个实验性项目：细粒度的分布式大气监测。此系统完全基于腾讯云搭建，组成部分包含：腾讯云-云数据库、腾讯云-腾讯云图、腾讯云-物联网开发平台、TencentOS tiny、腾讯云-API网关、腾讯云-云函数，以及配套的 NUCLEO LoRa 开发套件、攀藤 PMS7003 颗粒物传感器等。

我们早期设定的目标，是在目标小区部署终端，并以15秒的监测频率，记录、追踪空气质量的波动，将跟踪粒度，由大环境监测细化到微环境监测，实时监测如吸烟、厨房油烟对空气质量的影响。

但在原型系统上线后，仅在5个种子节点的情况下，我们意外的追踪到了大环境污染气团在深圳的移动过程。接下来，将分两个部分进行介绍，分别是“系统简介与追踪分析”及“系统技术架构”，详细的系统各组成部分的技术拆解说明，将在后续陆续放出。

一、系统简介与追踪分析

1. 系统数据界面

先看一下系统的数据界面。

包含三个页面：

- 带有地理位置展示的实时监测数据展示；

- 90分钟历史数据；

- 30天历史数据。

2. 监测节点分布

原型系统终端：拥有5个种子节点，均放置于志愿者家中的露天阳台上，直接监测生活环境数据。具体分布地点位于：

- 001:南山区 - (前海:西南部)
- 002:南山区 - (前海:东北部)
- 003:南山区 - (后海:海岸城)
- 004:宝安区 - (宝安:西部)
- 005:宝安区 - (宝安:东部)

注: 005节点选择了厨房外的阳台，用于局部真实环境数据的突出展示（吸烟、油烟等），所以后续展示数据中，短期波动比较大。

3. 追踪数据与分析

短期污染气团移动的情况，出现过多次，这里针对一次典型的事件分析，来看一下具体情况的分析过程，事件时间是 2020年4月3日星期五。

（1）系统数据

实时监测页面

由此截图可知，西侧的宝安、南山前海的空气质量尚可，但东侧的后海等地已经出现了读数升高的情况。是内源问题吗？还是数据异常？

接下来看一下90分钟数据

由两个先后时间的截图可以明显发现，这是一个外部颗粒物气团，且有一个明显的移动过程：

- 西侧的1、4节点，监测指标首先上升，首先下降；

- 东侧的2、3、5节点，监测指标延后上升，延后下降。

初步判断：污染源是由外部进入深圳，是一个自西向东的移动过程。

由于我们的节点较少，未覆盖深圳以外地区，所以接下来我们使用了中国气象局及aqicn.org（第三方数据，可信度未知，这里仅做参考）的数据，进行对比，及外源性分析。

（2）公开数据

先看一下国家气象局深圳南油监测点的数据。

国家气象局数据，每小时更新一次，每次一个数据指标，就指标来看，监测数据确实存在一个上升过程，并在16点进入告警状态。

也就是说，指标上升是真实存在的。

再看一下 aqicn.org 的数据。（第三方参考数据，不对其可信度负责，可信数据请关注国家气象局数据）

aqicn.org 虽然也是以小时为频率更新数据，但提供了地理维度的数据展示效果。从图中可以看到，顺德、中山出现了更高的监测指标，结合我们自己系统的污染源移动数据，初步的推断是：也许顺德、中山首先受到了影响，且污染气团进一步越过珠江，到达了深圳。

但顺德、中山位于深圳的西北方和西方，为什么我们的系统监测看，似乎仅仅是西方传播源呢？为了进一步了解这个问题，我们接下来看一下地理情况及路径分析。

（3）污染来源与路径分析

先来看一下三地的地形情况

可以发现，有几座山岭隔开了西北方向的直达路径，且由于珠江入海口的海拔，提供了一个允裕的传递通道。

我们假设有两个传播方向，猜测一下传播效果：

a) 西北方扩散而来

由于多个山岭的阻隔，比较难以快速到达，反而会在中山一带聚集，形成一个位于西方的滞留点。

b) 西方扩散而来

横跨珠江，自西向东，通道顺畅，理论上是具备条件的。

也就是说，无论污染气团是西北方传播过来，还是西方传播过来，都将产生我们系统中监测的数据效果。我们的监测系统，是真实有效的。

注：本实验性项目，仅仅是验证技术可行性，相关论述仅为模拟性推理，不代表实际情况。

二、系统技术架构

接下来，说明一下系统的组成，以及架构原理。

1. 系统架构图

本系统的核心部分，完全由腾讯云相关产品实现，并配合腾讯云兼容产品，共同搭建了系统。下图介绍了架构组成及使用的云产品。

2. 终端模块与功能

（1）监测节点

监测节点由三个部分组成：

- 固件：软件层，使用TencentOS Tiny，可以使用加密通信方式，对接腾讯云物联网开发平台。

- 主控板：硬件层，使用兼容TencentOS Tiny的硬件产品，搭载固件，读取传感器，上报数据至腾讯云。

- 传感器：硬件层，此处使用了比较常见的攀藤传感器，用于监测数据。

（2）本地网关

网关分为两类，用于不同环境的接入，监测节点通过网关接入网络，并与腾讯云通信：

- LoRa网关：支持LoRa协议终端的接入，单网关支持1km~10km的覆盖能力。由于是长距通信能力，所以在无法使用网关时，也可使用低轨卫星接入。

- WiFi网关：支持WiFi协议终端的接入，用于家庭环境的接入。

3. 云端模块与功能

（1）物联网接入层

使用 腾讯云-物联网开发平台，实现终端加密接入腾讯云，具备多产品管理、多协议接入、数据解析、基础存储、状态监测等物联网核心能力。

本项目中将复杂的逻辑处理，转交其它云产品承接，使用了物联网开发平台的转推功能，将数据传递到应用接入模块。

（2）应用接入层

使用 腾讯云-API网关，实现快速的REST服务接口，全面PaaS化的接入服务，后端衔接逻辑层，负担监测数据格式化、展示数据复合化的出入口功能。

（3）逻辑层

使用 腾讯云-云函数，进行实时、定时的逻辑处理。有三种应用：

- 实时入库：将API网关转发的数据，经拆解、分析、入数据库。

- 定时分析：使用自带的定期任务能力，按小时、天等时间，对数据进行汇总分析。

- 实时查询：基于严格鉴权，向展示层提供展示数据。使展示数据有更好的缓存、与复杂数据组合能力。

（4）存储层

使用 腾讯云-云数据库，基于云数据库的高性能与高稳定性，且当前种子节点数据较少的情况，直接使用数据库记录数据。

（5）展示层

使用 腾讯云-腾讯云图，利用云图强大的地图、视效、多接口兼容能力，快速搭建丰富的展示效果。

在展示页中，所有的地图数据均为实时绘制，通过腾讯云-API网关和腾讯云-云函数这两个产品配合提供的接口数据，按指定经纬度展示数据效果。云图自带的2D、3D省市区展示效果，将应用在本项目的后续功能中。

三、结语

由于项目架构点多，且受限于篇幅原因，本文仅展示了实验性项目的核心效果与架构概述，具体每个模块的技术实现与处理细节，将在后续文章中，逐个展开说明。关于本项目如何应用腾讯云数据库及腾讯云图，也将出单篇详细解读，请大家关注后续文章。

注：本项目为实验性项目，相关数据与推论均为简单分析。准确的监测数据值，还请关注国家气象局数据。

参考资料：

[1] 腾讯云-物联网开发平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer

[2] TencentOS tiny: https://github.com/Tencent/TencentOS-tiny

[3] 腾讯云-API网关: https://cloud.tencent.com/product/apigateway

[4] 腾讯云-云函数: https://cloud.tencent.com/product/scf

[5] 腾讯云-云数据库: https://cloud.tencent.com/product/cdb

[6] 腾讯云-腾讯云图: https://cloud.tencent.com/product/tcv

作者简介

高树磊 腾讯云高级生态产品经理

高树磊，腾讯云高级生态产品经理，2015年加入腾讯，历任腾讯云基础产品经理及生态产品经理，拥有9项国家专利，现负责腾讯生态联合实验室建设及相关标准制定。

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