一、系统框架

智易时代环保网格化管理系统共包含一个基础模块和六个子系统组成。其中一个基础模块包括15个功能模块：监测点管理、GIS模块、重点污染源管理、生态红线监督管理、核辐射源管理、气象数据管理、统计报表订制、数据审核监管、综合告警管理、解析预报管理、行政区划管理、用户管理、角色管理、运维管理、系统管理等；六个子系统包括：环保门户、运维子系统、环保应急预案评估系统、大数据平台子系统、污染源追踪定位分析子系统、环境改善评估系统。

二、基础模块

2.1  监测点管理

实现对于大气，水质，噪声，土壤等与生态相关的监测点位与其监测数据的信息化管理。

2.2  GIS模块

环境地理信息应用系统将涵盖所有环境信息进行环境 “一张图”式的分类专题图层展示。全辖区的环境状况将一览无余地展现于管理者面前，真正实现环境管理部门对全辖区进行*、无盲区的环境安全监管。

2.3  生态红线监督管理

国家或区域因生态安全和可持续发展而划定的需实施特殊保护的区域，根据生态系统连通和完整性，以数据分析监测为基础，通过技术手段实现对区域的预警监督。

2.4  重点污染源管理

污染源在线监测实现对废水、废气等污染源的实时在线监测，通过对污染监测数据的采集、传输、统计、分析等，实现污染源监测数据的统一管理、数据超标预警、监测设备的管理及反控，统计分析结果以报表、图表等多种方式展示。

2.5  核辐射源管理

对核辐射源进行实时监测，对核辐射源监测数据的采集、传输、统计、分析，实现核辐射源监测数据的统一管理、数据超标预警、监测设备的管理及反控。

2.6  气象数据管理

主要监测指标是能见度、相对湿度、场面气压、修正海平面气压、地面风向风速等气象要素。主要针对地面气象观测数据设计一个分布式的可以存储、查询、修改、统计等的管理系统。利用数据挖掘技术对原始数据进行统计，更及时、准确地为气象预报而提供了理论依据。在系统中，将气象数据与环境数据同屏显示，有利于对污染源的准确分析。

2.7  统计报表定制

监测数据自动启用归集分类功能，按照要求，定制多条件、多维度的报表以供查询下载。

2.8  数据审核监管

对系统数据采集工作进行有效性和正确性审核；对公众发布数据和第三方接入数据进行审核筛选。

2.9  综合告警管理

包括预告警指标管理、预告警级别管理、预告警传输管理、预告警呈现管理、综合预告警管理。根据环境指数发生变动的不同情况，本系统将按照告警级别定义通过不同的呈现及传输方式进行分级处理。

2.10  解析预报管理

对已有资源归集整合，利用平台建立大数据模型，对污染来源解析判断，对其他环境状况合理分析，实现对未来生态的预测管理。

2.11  行政区划管理

行政区划及行政管理一体化，设备及监测点按照行政区域进行数据组织，按行政划分进行管理。

2.12  用户管理

建立统一用户管理平台实现所有用户的身份管理，包括组织结构管理、角色管理、权限管理和用户个人身份信息、个人账号和密码，登录综合信息门户，可以获取权限范围内的信息和应用服务。

2.13  角色管理 

对于不同的角色设置相应权限管理，系统用于向用户和应用程序提供授权管理服务与实际应用处理模式相应的、与具体应用系统开发管理无关的授权和访问控制机制。

2.14  运维管理 

在以往的案例中，系统刚开始投入使用时、数据传输还未趋于稳定，在这一时间段，需要大量的运维工作，许多工作场景并不适合携带PC设备，所以需要在移动端来辅助完成常规维护工作，维护人员直接在移动端可以查看点位状态信息。有效地·简化具 体应用系统的开发与维护，提高系统整体安全级别。

2.15  系统管理

系统管理主要包括：配置管理、数据字典、维护备份等。

三、环保子系统

3.1  环保门户

环保数据公示、政策法规宣传、网上政务办理、信访反馈。

3.2  运维子系统

对监测站点、设备、线路、主机等定期进行状态扫描，发现问题时及时报警处理。

对环保站点及设备进行在线配置或远程调试。

3.3  环保应急预案评估系统

利用平台数据，对环保应急预案进行可行性，代价等综合评估和分析。

3.4  大数据平台子系统

包括：数据采集前端系统、海量数据分析、数据呈现。

3.5  污染源追踪定位分析子系统

通过各种生态环境监测点，重点污染源，结合气象，地质水文等数据进行整合分析，进行源解析，对污染源进行分析定位，为政府环境治理，环境提供决策支持。

3.6  环境改善评估子系统

对环境绩效进行量测与评估，主要针对组织的管理系统、操作系统，乃至于其周围的环境状况。

3.7 生态环境监测中心子系统

通过大屏对全省环保网格进行集中轮换显示，在应急事件处理中作为指挥中心用。

四、功能特点

1. 本系统是按照《生态》文件要求的生态环境监测网络整体解决方案。满足政府各层次对环保宏观监管要求

2、网格化管理基础模块集成GIS技术，可以展现生态环境监测的各种监测数据包括，空气、水质，土壤、污染源和核辐射等。所有信息展现基于地图实时展现，可以分专题，分区域，分时间进行多种风格展示。

3、污染源跟踪定位系统：通过该模块对已产生污染现象，利用系统已有数据，对污染源进行跟踪定位，帮助查找分析污染产生原因。

4、生态环境应急预案：根据历史数据，以及环境和重点污染源、污染企业信息，对临时实现生态目标的代价及方案进行分析和估算。

5、建立大数据平台。通过建立环保大数据平台进行数据汇集，分析，深度数据挖掘，为政府决策做数据支持。

6、设备运维子系统：1、通过网络及视频技术对在线设备（监测点，主机内存或运行状态，传输线路等）进行监测，发现问题时及时通过系统通知维护人员进行处理，保证设备的正常运行，保证设备在线率。2、对可网管设备，实现自动定期在线远程查看状态。3、对可网管设备通过系统进行批量的管理和干预：启停设备，下发设备配置参数等。

7、设备充分利用云平台和移动互联网，*支持手机，移动终端，WIFI等多种接入方式，对管理的及时性，方便性，移动性成为现实。

7.1灵活的告警指标定义功能：可以对系统现有的单个指标进行灵活的组合，定义成新的指标，例如：雾霾天气、等具有自然语言属性的指标。使得系统便捷实现环境指标的多种个性化展现和处理方式。

7.2灵活的告警传输功能：可以通过声光电，短信、、邮件等多种方式对环境污染告警进行传递，配合灵活的用户组功能，实现根据告警类型、告警级别的不同采用不同的传输方式，传送给不同的用户群体：如：重点污染源发现超过4及告警时，直接通过规定渠道传输给队以及政府有关管理部门。

7.3灵活可扩展的数据采集方式：采用分布式采集服务器的方式，用树形的方式保证数据采集的及时性与准确性，理论上可以做到采集设备数量无限制。

8、系统对重要模块采用双机热备，采用应用及和数据库级的在线热备方式，极大保证了业务监测的连续性。

9、系统采用异地备份与负载均衡，保证数据安全稳定。

附：数据审核方法与技巧

一、利用动态数据库审核监测数据

有些审核人员往往凭自己的感觉，找出监测数据巾的异常值，然后进行调查、验证。这样容易造成工作中的失误。在日常工作中，应注意建立好环境监测的动态数据库，即将每年积累的大量数据按监测地点或断面进行处理，同一地点按时间先后逐项列出全部监测结果，通过计算月均值、季均值、年均值、五年均值等，分日、月、季、年找出环境要素的变化特点、要素问的相关性及内在。及时将新的监测结果整理到动态数据库中，使数据库不断的补充和完善。每批监测数据出来后，审核人员可将其与动态数据库中的历年数据进行比较，查看单个数据和各项均值是否处于正常状态、数据是否符合监测结果的变化规律。

二、利用各物质问的关系审核监测数据

由于物质本身的性质及其相互间的，部分监测项目各量值问有着一种定量或半定量关系。在数据审核过程中，既要看某个项目的整体情况，又要注意各项目之间的相关。如根据化学需氧量、五日生化需氧量和高锰酸钾指数三个项目的定义和测定方法，三者的监测结果应存在以下规律：同一水样的化学需氧量浓度高于高锰酸钾指数，化学需氧量浓度大于五日生化需氧量；三氮与溶解氧的关系由于环境中的氮循环，一般溶解氧高的水体硝酸盐氮高于氨氮，而亚硝酸盐氮与溶解氧无明显关系；六价铬不能大于总铬浓度；硝酸盐氮、亚硝酸盐氮和氨氮浓度之和不应该大于总氮浓度；—般情况下水中溶解氧值不应大于相应水温下的饱和溶解氧值等；大气环境中一般的SOx的浓度高于NOx浓度等。如发现反常，则需对该批数据进行详细审核查明原因。大多数项目之间虽不存在相关性。一般情况下，如果无新的污染源或突发性污染事故、环境系统内企业无大的工艺改进或技术改造等，监测结果不会发生明显的突变。如某厂排污口多年的监测结果表明，各污染物之间的浓度大多成正相关。如果出现一个项目特高或特低，就必须查找原因。

三、利用物料衡算审核监测结果

利用物料衡算验证监测结果是污染源监测数据审核中常用的方法之一。污染源监测由于受条件、技术、监测手段及人员素质的影响，废水流量有时很难测准确，特别是一些中小企业的排污管很不规则，又无自动流量计，所以常以用水量核算排水量，用原材料用量推算污染物排放量。如对某企业总排污口多次监测流量，其结果为100～140 t／h，均值为120 t／h，从数据本身的分布来看，符合正常规律。但据调查，企业生产用水每小时平均250 t以上，企业除少量打扫卫生用水外，无其它耗水。后经多次监测发现，企业部分废水通过一暗管直接排入河水水面以下，正常情况下难以发现。

四、利用经验系数审核监测数据

主要是利用审核人员的知识和日常积累的经验，掌握排污量与产品产量之间的关系，从各种资料中介绍的经验系数对部分数据进行审核。审核这部分数据，特别是新污染源数据，因无历史资料，又无感性认识，除对监测过程严格审核外，重点是利用经验系数进行验证。如某热力发电厂，经过*对其冲灰水进行监测，发现氟化物浓度较高，严重超标。但按资料中介绍的经验系数推算氟化物排放量应比较低。分析人员在具体操作过程中，也有可能困失误导致异常数据的出现。如瓶号错位、仪器读数错误、数据计算错误、计量单位换算带来的错误、抄录错误等。另外，采样的代表性、仪器有无污染、仪器的使用方法、纯水与试剂的浓度等也是导致异常数据出现的原因。数据审核人员熟练掌握了这些因素，才能在工作中尽量避免人为错误的出现，从而对监测结果作出正确判断。