傳統(tǒng)大氣微型監(jiān)測站依托云端集中算力完成數(shù)據(jù)解析、污染溯源作業(yè)，存在數(shù)據(jù)傳輸時延高、鏈路帶寬負荷大、異常數(shù)據(jù)響應滯后、局地污染源定位時效性不足等短板，契合分布式監(jiān)測終端運維需求，搭建基于邊緣計算的本地化數(shù)據(jù)處理架構，可重構大氣微型監(jiān)測站數(shù)據(jù)流轉、研判、溯源全鏈路體系。邊緣計算架構下沉核心算力至監(jiān)測站本地邊緣節(jié)點，剝離云端集中運算壓力，實現(xiàn)監(jiān)測原始數(shù)據(jù)就地清洗、特征提取、異常研判，縮減跨網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸體量，規(guī)避遠距離數(shù)據(jù)傳輸帶來的信號失真、時延疊加、鏈路損耗問題。 邊緣端分層搭建預處理、特征研判、溯源建模三級數(shù)據(jù)處理模塊，前置完成傳感器原始數(shù)據(jù)降噪、異常野值剔除、時序基線校正、多源數(shù)據(jù)歸一化整合，替代云端粗放式數(shù)據(jù)篩選模式，提升有效監(jiān)測數(shù)據(jù)基底質量。依托邊緣節(jié)點輕量化空間研判算法，聯(lián)動多站點網(wǎng)格化布設拓撲關系，解構污染物時序擴散趨勢、空間遷移方向、濃度梯度演化特征，依托區(qū)域大氣擴散基礎規(guī)律，完成污染源頭空間反向推演，實現(xiàn)污染源就地實時定位。
架構同步搭載數(shù)據(jù)分級調度機制，常規(guī)穩(wěn)態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)按需異步上傳云端，污染異動、溯源預警核心數(shù)據(jù)本地優(yōu)先研判、即時輸出預警指令，平衡云端數(shù)據(jù)歸檔需求與邊緣端實時研判需求。相較于云端算力模式，該架構可降低全域監(jiān)測網(wǎng)絡運維帶寬壓力，提升網(wǎng)絡工況下監(jiān)測系統(tǒng)運行穩(wěn)定性，壓縮污染源定位響應時長，適配城市網(wǎng)格化大氣微型監(jiān)測站點集群常態(tài)化管控需求，兼顧設備運維成本與污染應急處置業(yè)務需求。
