物联网环境监测系统的功能架构通常包括感知层、网络层和应用层三个主要部分，每个部分都有其特定的功能和作用。
感知层是物联网环境监测系统的基础，主要负责采集环境数据。这一层由各种传感器组成，用于检测和测量环境中的物理量和化学量，如温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度、PM2.5、甲醛等。这些传感器通过无线短距离通信模块将数据传输给簇头节点或移动Agent节点。例如，利用DHT11温湿度传感器监测周围环境的温湿度信息，利用MQ-2传感器监测烟雾浓度。
网络层负责数据的传输和通信。它包括数据采集节点、簇头节点、移动Agent节点和控制中心等。数据采集节点收集传感器的数据，并通过无线自组织网络拓扑结构将数据传输到簇头节点或移动Agent节点。簇头节点负责将数据汇聚后转发至控制中心。此外，窄带物联网(NB-IoT)技术也被广泛应用于环境监测系统中，以提高数据传输的稳定性和可靠性。
应用层是物联网环境监测系统的最上层，主要负责数据的处理、分析和展示。这一层通过云计算平台进行数据整合和分析，形成监测模型，支撑各种环境监测应用和大数据分析。例如，利用阿里云物联网平台进行系统的运行测试和数据处理。应用层还可以通过图形化界面展示环境数据，提供用户管理、传感器管理和采集信息显示与控制等功能。
此外，物联网环境监测系统还可以结合先进的科研、技术和设备优势，充分利用全天候、多区域、多层次的监测手段，对主要环境要素、重点流域和水体、环境质量标准要求的污染物指标等进行监测。通过这些多层次、全方位的监测手段，可以实现对环境质量的综合评价和实时监控。
物联网环境监测系统的功能架构通过感知层的数据采集、网络层的数据传输和应用层的数据处理与展示，形成了一个完整的环境监测体系，能够有效地对环境质量进行实时监测和智能分析。
一、 物联网环境监测系统中感知层的最新传感器技术
在物联网环境监测系统中，感知层的最新传感器技术和应用案例包括以下几个方面：
- LoRaWAN技术：基于LoRaWAN技术的智慧环境监控系统采用四层网络结构，其中感知层集成了LoRa模组的物联网环境类感知设备。这些设备包括水质监测传感器、空气质量与气象监测传感器、噪声监测传感器等。
- 低成本传感器：在低成本物联网环境中，开发了一种低成本的空气质量传感器，能够测量风速、风向、臭氧、PM2.5和PM10等参数。这种传感器结合了传统气象监测网络与卫星遥感数据，以构建高分辨率的监测网络，并期望通过改进形成一个更完整、更低成本的环境监测物联网系统。
- 物联卡传感器：物联卡传感器能够将物理世界中的数据转化为数字信号并通过无线网络传输，用于各种环境中的数据监测和收集，为环境保护和可持续发展提供支持。
- 边缘计算技术：在物联网感知层中，边缘计算技术被用于将计算和数据处理推向物联网边缘，以减少数据传输和延迟，并提高系统的响应速度。这使得传感器可以在设备本身或附近进行数据处理。
- 微机电技术：微机电技术的进步进一步推动了传感器的发展，使其能够更有效地捕捉环境变化并将之数字化，为物联网系统提供丰富的数据来源。
二、 窄带物联网(NB-IoT)技术在环境监测系统中的具体应用
窄带物联网(NB-IoT)技术在环境监测系统中的具体应用和优势主要体现在以下几个方面：
NB-IoT技术能够通过传感器实时监测室内外的温度、湿度、空气质量等环境参数，并将数据传输到云端平台，用户可以随时随地通过手机或其他智能终端查看环境数据。例如，在猪舍环境监测系统中，NB-IoT技术可以实时地向云端传送检测到的环境信息参数，使监测环境信息更加便捷。
NB-IoT网络具有广覆盖的特性，能够满足网格化布点的需求，同时相对于目前的通信网络，有20dB的增益，能覆盖到4G网络难以覆盖到的地点，解决目前监测区域无法完全覆盖的痛点。此外，NB-IoT技术还具有低功耗的特点，适用于需要长期运行且电源受限的环境监测设备。
基于NB-IoT的远程多节点环境监测系统可以通过多节点的传感器收集环境数据，如温度、湿度、气压等，并利用自适应加权平均融合以及神经网络方法对各区域内的传感器数据进行融合，从而得到农作物环境状况的综合判断。
在智慧农业中，NB-IoT技术可以组建无线传感网络对农作物生长环境进行实时采集和监测，优化主控制器的工作流程及通信模块的工作方式，降低系统功耗，提高农业生产的智能化水平。
在智慧城市生态环境监测中，NB-IoT技术通过植入IoT Agent或基于NB-IoT等方式将各种环境感知设备接入网关，并连接到物联网平台。统一的 作为入口，简化了设备管理和运维，提高数据安全性及有效性。
NB-IoT技术利用多天线技术抑制信道传输衰弱，获得分集增益、空间复用增益和阵列增益，在发送端和接收端均采用多天线实现信号同时发送和接收，从而提高了通信的稳定性和可靠性。
三、 物联网环境监测系统的网络层如何确保数据传输的稳定性
物联网环境监测系统的网络层确保数据传输的稳定性和可靠性主要通过以下几种方式：
- 采用多种通信技术：物联网系统中使用了多种通信技术，如Wi-Fi、Ethernet、NFC、Zigbee、Bluetooth、GPRS、3G/4G/5G等，这些技术各有特点，能够适应不同的环境和需求，从而提高数据传输的稳定性和可靠性。
- TCP协议的应用：在物联网中，TCP协议被广泛应用于数据传输，以确保数据传输的稳定性和可靠性。TCP协议通过序列号和确认应答、超时重传、滑动窗口控制等多种机制来应对数据包丢失，提高传输效率。此外，TCP还使用三次握手来建立稳定的连接，确保双方的序列号和确认号同步。
- 容错机制：为了提高数据传输的可靠性，物联网系统中采用了容错机制。这些机制包括冗余传输、负载均衡和快速恢复等技术，旨在检测和纠正错误，从而提高数据的可靠性和完整性。
- 数据压缩和加密：物联网系统中还采用了数据压缩算法和数据加密算法。数据压缩算法可以减少传输量，提高传输效率;而数据加密算法则可以保护数据的安全性。
四、 物联网环境监测系统云计算平台如何支持大数据分析
在物联网环境监测系统中，云计算平台通过多种方式支持大数据分析和监测模型的构建。首先，云计算平台提供了强大的分布式计算能力，能够处理复杂的计算操作，如图像处理和机器学习等。这些计算框架包括Apache Hadoop和Spark，可以加速大数据分析的处理过程，使得环境监测数据能够快速、高效地进行分析和处理。
云计算平台还提供了丰富的机器学习和数据挖掘工具，使得用户可以利用这些工具进行数据探索和模型训练。这意味着在物联网环境监测系统中，可以通过云计算平台实现对环境数据的深度挖掘和分析，从而构建出更精准的监测模型。
此外，云计算平台还具有弹性可扩展性和按需付费的特点，为用户提供高效、灵活、成本可控的大数据分析解决方案。这使得物联网环境监测系统能够根据实际需求动态调整计算资源，确保数据处理的实时性和准确性。
在实际应用中，例如华为的OceanConnect平台在开封市大气环境网格化监测项目中发挥了重要作用。该平台实现了对多种环境空气物联网监测设备的接入、管理和运行维护，并利用大数据技术对海量监测数据进行实时分析。通过推动监测运营和规范监管执法，该系统帮助客户实现了大气环境实时监测、空气质量预警预报、污染溯源分析等功能，为政府优化决策提供支持。
五、 物联网环境监测系统在实际应用中如何实现实时监控?
物联网环境监测系统在实际应用中通过多种传感器和数据处理技术，实现对环境质量的综合评价和实时监控。以下是具体实现方式：
- 多传感器网络部署：物联网环境监测系统依赖于传感器网络，这些传感器可以测量和监测各种环境参数，如温度、湿度、空气质量、土壤湿度、水质等。每个分簇区域配备不同的传感器，如温度、湿度、噪声传感器等，并根据监测需求设定。
- 实时数据采集与传输：传感器将实时数据发送到中央数据处理中心，这些数据包括扬尘浓度、噪音指数、空气湿度等多个环境参数。这些数据通过无线通信技术(如ZigBee)传输到控制中心，确保数据的实时性和可靠性。
- 数据分析与预警：系统通过数据分析给出专业化应对污染建议，并提供全天候工地空气质量数据。当监测数据达到所设定的警戒值时，系统自动触发报警，并推送报警信息至相关人员。
- 可视化显示与综合评价：系统将土壤温湿度传感器、土壤PH、土壤EC等设备传输而来的实时环境监测数据在系统中进行可视化显示。此外，环境质量综合评价可以通过两步法或一步法进行，先进行单要素评价，然后归纳这些评价结果，得出环境质量综合评价。
- 移动Agent节点与最优路径选择：在监测区域内设置移动Agent节点，利用ROSEN梯度投影法选择最优路径，构建移动方案，收集和转发数据给控制中心。这种方法提高了数据采集的效率和准确性。
- 云平台支持：基于物联网的环境监测系统可以实现对环境信息的采集、传输、分析及存储，有助于提升环境保护工作成效和质量，推动环境管理工作持续发展。
