数据监测精编2篇
【导言】此例“数据监测精编2篇”的范文资料由阿拉题库网友为您分享整理,以供您学习参考之用,希望这篇资料对您有所帮助,喜欢就复制下载支持吧!
数据监测1
关键词:数据管理、地下水监测、应用系统
Abstract: Groundwater monitoring data management system goal is to and SQL Server2005 as the platform, to build an application system based on B\/S three layer structure. The realization of groundwater monitoring data input, management, for the geological environmental monitoring and management services.
Keywords: data management, groundwater monitoring, application system
中图分类号:+2文献标识码: A 文章编号:
引言
地下水监测数据是依法管理水文地质、工程地质和环境地质勘查和评价工作的基础数据,实现地下水监测数据管理与的信息化建设,可以使广大工程技术人员科学高效地分析地下水环境现状与未来,监测和监督地下水的过量开采与污染,在地质环境保护方面起着重要作用。
地下水监测数据管理现状与存在问题
以山西省太原市为例,水利、水文、环保等部门均开展了地下水监测工作,已基本建成布局较合理、完善的地下水监测点网。各部门的地下水监测数据管理总体处于较低水平,表现为原始资料手工计算、报表利用软件制作后打印、水质监测数据人工整理等。工作效率和成果质量均有待于进一步提高。目前各部门还没有建立起统一的、规范高效的地下水监测数据管理系统。
通过调查了解,地下水监测数据在管理与应用过程中存在如下问题:(1)数据计算工作量大,人工计算容易出现误差; (2)监测数据规模越大,管理效率越低; (3)监测数据及统计数据报表的取得具有一定的滞后性,各项统计数据报表要待统一分析整理后才能获取; (4)成果手工填报,曲线图件人工绘制,质量较差;(5)监测数据成果反映形式单调。
二、基于数据库的监测数据管理方案的目标
根据地下水监测数据管理和应用的特点、管理过程中存在问题,本文提出一种基于关系型数据库技术的地下水监测数据管理方案,该方案要达到的目标是: (1)除原始监测数据做必要的存档之用外,监测数据计算管理过程自动化、无纸化; (2)管理系统效率高,数据规模的增长对管理效率的影响小;(3)水位动态曲线。、等值线自动绘制; (4)监测数据和成果动态更新,即时获取;(5)成果输出多样化,满足不同方面的需求。要实现上述管理目标,应建立一套基于关系型数据库的软件程序,实现地下水监测数据计算、存储、检索、统计分析等过程自动化,根据用户不用的需要即时获取不同形式的数据成果。
三、测数据管理系统架构设计
1、系统设计构想
为了进一步推进地下水监测为政府决策、为社会公众、为科学研究服务,实现地下水监测数据资源社会共享,把地下水监测信息建立成一个B/S平台,用户不论在哪里,只要能上网就可以通过INTERNET以浏览器浏览平台里的监测数据信息,所有用户看到的将是一个统一的界面,只有通过登录认证后具有管理员权限的用户才能进行数据的录入、修改和其它高级操作。
2、系统功能设计
Sspgemis提供了全方位的服务和功能,其中包括用户登录和注册功能、用户和角色管理功能、监测数据录入编辑功能、监测数据浏览查询功能、统计分析功能、空间图形浏览等功能。
图1 地下水监测数据管理与系统模块划分图
数据库设计与实现
根据数据库设计原理和范式要求,将整个系统分为业务数据库sdpgemis和成员资格管理和角色管理的数据库ASPNETDB,其中业务数据库sdpgemis设计为5个数据表:DTGCJBQK, GW, SL, SW, SZ,分别用于存储监测点的基本信息、水位动态、水量动态、水温动态和水质动态。
数据库ASPNETDB主要有四个数据表组成:aspnet Users ,aspnetee Membership, aspnetwe UserslnRoles, aspnetee Roles,分别用于存储用户信息、成员关系、用户角色和角色。
(1)监测点基本信息表(DTGCJBQK )。监测点基本信息表DTGCJBQK用来存储监测点的基本信息,如编号、位置井口高程、监测点类型等。
(2)水位动态数据表(GW)。水位动态数据表GW用来存储监测点不同时间的水位动态信息,如统一编号、监测时间、水位等。通过监测时间的年和日属性与不同月份组合得到具体时间的监测水位。
(3)水量动态数据表(SL)。水量动态数据表SL用来存储监测点不同时间的流量动态信息,如统一编号、监测时间、流量等。通过监测时间的年和日属性与不同月份组合得到具体时间的监测流量。
(4)水温动态数据表(SW)。水温动态数据表SW用来存储监测点不同时问地下水温度动态信息,如统一编号、监测时间、温度等。通过监测时间的年和日属性与不同月份组合得到具体时间的监测温度。
(5)水质动态数据表(SZ)。水质动态数据表SZ用来存储监测点不同取样时间的水质动态信息,如统一编号、取样时间、采取深度,各种离子含量等。
以管理系统对地下水监测数据进行计算管理,监测数据录入计算效率可大大提高,完全消除了计算过程中的误差,监测数据与成果的获取方式由人工检索变为计算机自动获取。
结论
以数据库为核心的地下水监测数据管理方案与应用系统,可以很大程度的提高监测数据计算管理效率,改变以往监测数据成果取得的滞后性,实现了数据成果即时高效获取,消除计算误差,实现了等值线与水位变差自动成图,数据成果质量提高。系统规模增加后,数据计算效率、获取效率、成果质量基本不变。该管理方案和应用系统可以替代现行地下水监测数据计算管理方法,实现规范、高效率、高质量和自动化的地下水监测数据管理模式。
该管理方案和应用系统处理原始监测数据使用的是人工录入方式,是影响整体效率和计算质量的关键,加强这一环节的控制和管理,可以从根本上提高管理系统效率和数据成果质量。
参考文献
1代淑娟,董海宽等河北省张家口市地质环境监测报告(2001 -2005年)[R].张家口。2006.
数据监测2
关键词:环境污染;环境监测;数据传输;数据解析
引言
建设交通环境监测数据接口,通过对数据接收、解析、转储和审核,可以有效掌握交通运输环境中的空气质量和水质状况。环境监测工作发展经历了典型污染事故调查监测、污染源监督性监测和环境质量监测3个阶段[1]。应用自动控制技术、数据通讯技术、数据库技术、地理信息技术等建立完善而先进的数字化环境监控体系,是交通环境监控工作建设的一项重要内容和发展趋势[2]。我国把物联网确定为国家科研和产业发展战略规划。结合物联网技术对空气、水质、噪音等环境因子的采集和处理,建设一个集智能感知、智能处理、综合管理为一体的交通环境综合信息管理平台,已经成为我国交通行业环境保护与物联网技术相结合的典型应用。
1系统设计
环境在线监测数据交互是交通环境监测系统中的重要环节,是实现交通环境实时动态监测的有效手段。本系统在合适的点位安装各种智能监测仪器设备和数据采集传输仪。交通环境监测平台融合交通运输、环境保护等多个部门,采集水质、空气、噪声等各方面监测因子组成一个复合系统,监测范围覆盖水质、空气质量、噪声、生态环境等多个领域,通过无线传输或有线传输方式与交通环境监控中心的通信服务器相连接,传输通讯包。通讯包主要由包头、数据段长度、数据段、CRC(循环冗余码校验)以及包尾组成。其中数据段包含请求编号、系统编号、命令编号、设备唯一标准、密码标志位等,通讯包组成如图1所示。采集设备将通讯包实时传输到监控中心,存储在数据库服务器上,并进行解析转储和审核,为交通环境监控中心各种应用软件提供基础数据。该平台提供人工录入数据接口,并由监测中心完成对数据的采集、处理、分析与。图1通信包组成通过建立交通环境信息监测数据中间件接口,实现对各站点实时的水质和空气质量监测,完成实时数据采集、存储、环境信息统计分析和数据共享功能。
2系统接收端数据处理
数据处理部分主要指对采集的数据进行接收、解析、转储和审核。通过各硬件厂商提供的数据对接接口与下位机进行交互(其中包括采集数据接收、丢失数据实时反补),根据数据传输协议对已接收数据进行实时解析并保存,后台系统对通讯包的有效数据进行保存和分析,并将分析结果以接口形式共享到云平台,如图2所示。2.1数据采集该平台中数据采集分为自动采集和人工采集两种方式。自动采集是指数据采集器通过相关通信链路,按照一定的时间间隔对各监测站点的环境质量数据进行采集。经过数据验证后,通过数据传输网络传送到系统数据库里。人工采集是智能分析仪器在网络中断不能运转情况下,经采样送往交通环境监测中心实验室试验分析后,通过手工方式录入到系统中[3]。2.2数据接收数据接收技术主要通过数据接收软件实现。数据接收软件对上报数据进行处理,把报文的主要信息内容插入到数据库视图中。数据接收软件基于Socket通信技术接收数据报文,解析后得到原始数据,并将数据存储到临时数据库。Socket是对TCP/UDP协议的封装,调用接口(API),通过Socket可以方便地使用TCP/UDP协议。TCP是面向连接的可靠传输协议,通信前建立三次握手,握手成功后再进行通信。UDP是直连,没有重传和确认机制,实时性要求较高。Java编程语言提供了许多可以集成网络编程技术的类库,本文采用基于JAVANIO的ApacheMINA框架。MINA是一个开发高性能和高可伸缩性网络应用程序框架,底层用JAVANIO实现,无阻塞异步传输,可以处理并发量大的数据传输。Mina提供了事件驱动、异步操作的编程模型,通过过滤器链(FilterChain)实现高扩展性,同时提供协议框架,对应用层来说编程更方便[4]。2.3数据分析该平台具有动态协议,支持不同公司的硬件采集协议,数据协议表对上位机采集到的数据进行传输和解析。数据打包发送给平台,通过预先制定好的编码与解码方式对数据包进行拆分,通过触发对数据进行处理,分15秒数据、10分钟数据、日数据和月数据存储在相应的数据表中,并对打包来的数据进行解析,获取标准协议包中的有效数据。接收后的数据需标记数据状态,为以后数据审核、补遗或统计提供依据。采集到的数据结果分析可根据车流量的变化情况给予实时高效准确的分析,再通过环境污染标准进行比较和判断。数据设计分为基本信息管理类表、空气监测信息类表、水质监测信息类表、噪声监测信息类表和交通环境数据中心类表。数据分析包括对采集到的数据进行比对和运算,其中对单值数据与均值等进行比较,查看单值与均值是否处于常态,数据是否符合监测结果的动态变化规律。运用公式对数据进行运算,如污染物的浓度、超标率等,通过后台计算得出科学精确的分析结果,找出环境要素的变化特点及相互联系。如果出现单值或均值等数据异常情况,则进入审核和补采流程,对数据进行修复。2.4数据审核审核具有两个功能:①对缺失数据进行补充;②对异常数据进行审核并重新置入数据。被监测到的数据首先储存到原始数据库中,然后传入数据中心,进入数据中心的数据必须进行数据有效性审核。如果有数据缺失则进行补采,如果仪器数据也缺失则进行算法补遗,补全后的数据保存在原始数据库。系统可对网络异常情况下丢失的数据进行补采,通过前端平台发送数据补采指令,从下位机重新补采历史监测数据,补采的数据仍需进行审核。补采后数据实时传输到监控中心,并存储在数据库服务器上。审核过程如图3所示。设置审核条件,结合数据状态标记对数据进行审核,并对审核后的数据分故障数据、标定数据、超标数据、异常数据进行标注。如果发现单值或均值异常数据,则也在此进行补采,补采后的数据再次进入数据分析过程,进而保证为交通环境监控中心提供完整准确的基础数据。
3结语
汉屈群策,策屈群力。上面就是山草香给大家整理的2篇数据监测,希望可以加深您对于写作数据监测的相关认知。