一种生态环境质量监测系统

技术领域

本发明涉及生态环境监测技术领域，尤其涉及一种生态环境质量监测系统。

背景技术

随着城市化进程的加快，城市生态环境问题日益突出，如何有效地监测和评估城市生态环境状况，对于保护城市生态环境，提高城市居民生活质量具有重要意义。现有的生态环境质量监测系统往往功能单一，无法全面、准确地反映城市生态环境的整体状况，且数据采集、处理和分析效率较低。

中国专利公开号：CN109688231A公开了一种园林生态环境生态智能监测系统。该发明提供了一种园林生态环境生态智能监测系统，该系统包括环境信息采集装置、远程监测中心和用户终端，所述环境信息采集装置包括设置于园林监测区域中的多个信息采集单元和覆盖所述园林监测区域的无线传感器网络；所述远程监测中心包括中央处理器、云端存储模块、监控分析模块和报警模块，所述汇聚节点与中央处理器的输入端相连，所述中央处理器的输出端与所述监控分析模块、云端存储模块的输入端相连，所述监控分析模块的输出端连接所述报警模块，所述监控分析模块、云端存储模块和报警模块的输出端皆连接有无线收发模块，所述无线收发模块与所述用户终端采用无线信号传输连接；由此可见，该发明未考虑到环境参数之间的影响关系和不同气候条件下环境参数的差别，也并未给出具体的解决方案，存在数据计算不准确的问题。

发明内容

为此，本发明提供一种生态环境质量监测系统，用以克服现有技术中生态环境监测的数据计算不准确、监测效率低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种生态环境质量监测系统，所述系统包括，

第一获取模块，用以获取所在城市的当前环境信息和历史环境信息；

生态分析模块，用以根据历史环境信息对各参数正常范围进行分析，得到温度正常范围和空气污染指数正常范围；

预警模块，用以对当前环境信息进行分析，得到温度异常指数和空气异常指数，并根据温度异常指数和空气异常指数对生态环境变化作出预警；

第二获取模块，用以获取所在城市当前的二氧化碳浓度、降雨数据、城市绿化面积、沙尘浓度和空气污染物浓度；

温度调节模块，用以根据当前城市的二氧化碳浓度和降雨数据对所述温度异常指数进行调整；

空气调节模块，用以根据当前城市的沙尘浓度、空气污染物浓度和当前风速对所述空气异常指数进行调整；

方案输出模块，用以根据所述温度异常指数和所述空气异常指数对城市绿化面积进行分析，并根据城市绿化面积分析预测温度和预测空气污染指数，将城市绿化面积、预测温度和预测空气污染指数作为输出方案进行输出；

反馈分析模块，用以根据预测温度和预测空气污染指数对城市绿化面积的分析过程进行补偿。

进一步地，所述生态分析模块设有计算单元，所述计算单元通过历史温度计算历史温度的正常范围，所述计算单元计算历史温度的期望μ和方差σ得到温度的概率密度函数f(x)，并通过f(x)和正常数据比例A计算温度正常范围[α，β]，计算温度正常范围的数学公式如下：

，

其中，t为偏移值，设定α=μ-t，β=μ+t，所述概率密度函数f(x)的计算公式如下：

，

所述计算单元通过计算历史空气污染指数的期望p，得到空气污染指数的正常范围为[0，p]。

进一步地，所述生态分析模块还设有校正单元，所述校正单元将预设温度适宜参数T与温度正常范围的端值进行比对，并根据比对结果对温度正常范围[α，β]进行校正，设定校正后的温度正常范围为[α’，β’]，其中：

当T＜α时，所述校正单元判定温度正常范围异常，并设定α’=T，β’=T+β-α；

当α≤T≤β时，所述校正单元判定温度正常范围正常，不做校正；

当T＞β时，所述校正单元判定温度正常范围异常，并设定α’=T-β+α，β’=T。

进一步地，所述预警模块将所述温度正常范围和与当前温度t

当α≤t

当t

当p

所述预警模块根据各异常指数进行预警，其中：

当t

当t

当p

进一步地，所述温度调节模块设有第一优化单元，所述第一优化单元将所述二氧化碳浓度c与各预设二氧化碳浓度进行比对，并根据比对结果计算温度异常系数，所述第一优化单元根据温度异常系数对所述温度异常指数进行优化，其中：

当c1≤c＜c2时，所述第一优化单元判定当前二氧化碳浓度正常，不进行优化；

当c＞c2时，所述第一优化单元判定当前二氧化碳浓度高，并计算第一温度异常系数k1对温度异常指数进行优化，设定k1=1-（c-c2）×2/（c1+c2）;

当c＜c1时，所述第一优化单元判定当前二氧化碳浓度低，并计算第二温度异常系数k2对温度异常指数进行优化，设定k2=1+（c-c1）×2/（c1+c2）；

所述第一优化单元根据各温度异常系数ki对所述温度异常指数进行优化，设定i=1，2，优化后的温度异常指数为t

进一步地，所述温度调节模块设有第一修正单元，所述第一修正单元根据监测周期内的降雨时间和降雨量设置不同温度修正系数对温度异常指数优化的过程进行修正，其中：

当降雨时间在一小时内且降雨量在10mm内时，所述第一修正单元设置第一温度修正系数g1对温度异常指数优化的过程进行修正，设定g1=0.1；

当降雨时间在一小时以上或降雨量在10mm上时，所述第一修正单元设置第二温度修正系数g2对温度异常指数优化的过程进行修正，设定g2=log

所述第一修正单元根据所述温度修正系数gx对所述温度异常指数优化的过程进行修正，x=1，2，修正后的温度优化系数为ki’，设定ki’=ki×（1-gx）；

当不存在降雨时，不进行修正；

其中，∆t是该城市在降雨时间在1小时上或降雨量在10mm上的情况下的降低温度。

进一步地，所述空气调节模块设有第二优化单元，所述第二优化单元将沙尘浓度s和有害气体浓度h分别与标准阈值进行比对，并根据比对结果对所述空气异常指数p

当s≤s1且h≤h1时，所述第二优化单元判定当前沙尘浓度正常，不进行优化；

当s＞s1或h＞h1时，所述第二优化单元判定当前沙尘浓度高，并设置空气污染优化系数f对空气异常指数p

其中，s1是该城市沙尘浓度的标准阈值，h1是该城市有害气体浓度的标准阈值。

进一步地，所述空气调节模块设有第二修正单元，所述第二修正单元将检测周期内的平均风速r与风速标注阈值R进行比对，并根据比对后的结果对所述空气异常指数的优化过程进行修正，其中：

当r≤R时，所述第二修正单元判定检测周期内的风速正常，不进行调整；

当r＞R时，所述第二修正单元判定检测周期内的风速大，设置空气污染修正系数b对空气污染优化系数f进行修正，设定b=1-r/R，修正后的空气异常指数优化系数为f’，设定f’=f×R。

进一步地，所述方案输出模块将所述温度异常指数t

所述方案输出模块将预测温度设为t

其中，S0为当前城市绿化面积，v1是二氧化碳浓度与城市绿化面积的比值，v2是空气污染物和沙尘浓度之和与城市绿化面积的比值。

进一步地，所述反馈分析模块将预测温度t

当α≤t

当t

当t

所述反馈分析模块根据补偿系数qz对应当增加的城市绿化面积S进行补偿，设定z=1，2 ，并将补偿后的应当增加的城市绿化面积设为S’，设定S’=S×qz。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明通过第一获取模块对本系统主要环境参数的获取，提高了获取系统所需信息的完整性，从而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过生态分析模块对历史环境参数进行分析以对目标城市的环境情况进行了解，提高了数据计算的准确性和监测效率，通过预警模块对当前环境参数进行分析以得到当前生态相比历史发生的变化，并根据分析结果预警，提高了数据计算的准确性和监测效率，通过第二获取模块获取对主要环境参数的影响参数，提高了生态环境中数据的关联性，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过温度调节模块对温度参数的影响参数进行分析以提高温度参数的异常情况的准确性，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过空气调节模块对空气污染指数的影响参数进行分析以提高空气异常情况的准确性，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过方案输出模块输出调节方案以减小异常值的误差，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过反馈分析模块对方案的具体实施数值进行补偿以提高方案的合理性和准确性，提高了生态环境监测系统数据数据计算的准确性和监测效率和监测效率。

尤其，所述计算单元根据历史通过历史温度计算历史温度的正常范围，并通过计算历史空气污染指数的正常范围，以提高本系统对该城市的监测的针对性，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，校正模块通过预设正常温度范围对该城市温度的正常范围进行校正，排除了沙漠性气候的城市持续高温环境对准确性的影响，提高了本生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述预警模块通过将当前温度与空气污染指数与计算的正常范围进行比对分析，并根据分析结果进行预警，提高了预警的准确率，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第一优化单元通过对二氧化碳浓度进行分析，进而调节需要减少或增加的二氧化碳浓度，从而对温度异常情况进行调整，最终提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第一修正单元通过分析降雨数据以排除降雨对温度异常指数的影响，进而提高了温度异常指数的准确性，从而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第二优化单元通过对沙尘浓度和有害气体浓度进行分析，以提高沙尘在沙漠城市空气污染所占的比例，进而提高沙漠城市空气污染指数的准确率，最终提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第二修正单元通过设置校正系数以排除因为风速导致的沙尘浓度和有害气体浓度测量不准确的影响情况，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，方案输出模块通过分析需要变动的城市绿化面积，以减小影响因素对温度和空气污染指数的影响，进而提高该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述反馈分析模块通过设置补偿系数以对调整城市绿化面积的过程进行补偿，进而提高对调整城市绿化面积过程的准确性，从而提高生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率。

附图说明

图1为本实施例生态环境质量监测系统的结构示意图；

图2为本实施例生态分析模块的结构示意图；

图3为本实施例温度调节模块的结构示意图；

图4为本实施例空气调节模块的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1所示，其为本实施例生态环境质量监测系统的结构示意图，所述系统包括：

第一获取模块，用以获取所在城市的当前环境信息和历史环境信息，所述当前环境信息包括所在城市在一个监测周期内的平均温度和空气污染指数；所述历史环境信息包括所在城市在10年内对应每个监测周期内的平均温度和空气污染指数；本实施例中不对监测周期的取值作具体限定，本领域的技术人员可自由设置，只需满足监测周期的设置要求即可，如可以将监测周期设定为1天、2天、3天等；本实施例中不对当前环境信息和历史环境信息的获取方式作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，只需满足当前环境信息和历史环境信息的获取即可，如可以通过设置传感器的方式实时获取当前环境信息，从气象局获取历史环境信息等；

生态分析模块，用以根据历史环境信息对各参数正常范围进行分析，得到温度正常范围和空气污染指数正常范围，生态分析模块与所述第一获取模块连接；

预警模块，用以对当前环境信息进行分析，得到温度异常指数和空气异常指数，并根据温度异常指数和空气异常指数对生态环境变化作出预警，预警模块与所述生态分析模块连接；

第二获取模块，用以获取所在城市当前的二氧化碳浓度、降雨数据、城市绿化面积、沙尘浓度和空气污染物浓度，第二获取模块与所述预警模块连接；所述降雨数据包括降雨的降雨时间和降雨量，所述空气污染物浓度是城市空气中二氧化硫的浓度、一氧化碳的浓度和硫化氢的浓度之和，本实施例中不对二氧化碳浓度、降雨数据、城市绿化面积、沙尘浓度和空气污染物浓度的获取方式作具体限定，本领域技术人员可自由设置，只需满足所在城市的二氧化碳浓度、城市绿化面积、沙尘浓度、空气污染物浓度和平均风速的获取需求即可，如可以通过城市规划部门网站得到城市绿化面积，通过气象局获取二氧化碳浓度、沙尘浓度和空气污染物浓度等；

温度调节模块，用以根据当前城市的二氧化碳浓度和降雨数据对所述温度异常指数进行调整，温度调节模块与所述第二获取模块连接；

空气调节模块，用以根据当前城市的沙尘浓度、空气污染物浓度和当前风速对所述空气异常指数进行调整，空气调节模块与所述第二获取模块连接；

方案输出模块，用以根据所述温度异常指数和所述空气异常指数对城市绿化面积进行分析，并根据城市绿化面积分析预测温度和预测空气污染指数，将城市绿化面积、预测温度和预测空气污染指数作为输出方案进行输出，本实施例所述预测温度是预测的下一监测周期平均温度，所述预测空气污染指数是预测的下一监测周期平均空气污染指数，方案输出模块与所述温度调节模块和所述空气调节模块连接；

反馈分析模块，用以根据预测温度和预测空气污染指数对城市绿化面积的分析过程进行补偿，反馈分析模块与所述方案输出模块连接。

请参阅图2所示，其为本实施例生态分析模块的结构示意图，所述生态分析模块包括：

计算单元，用以根据历史温度和历史空气污染指数计算城市的正常温度范围和正常空气污染指数范围；

校正单元，用以根据预设适宜参数对温度正常范围和空气污染指数正常范围对进行校正，预设适宜参数包括温度适宜阈值和空气污染指数适宜阈值，校正单元与所述计算单元连接。

请参阅图3所示，其为本实施例温度调节模块的结构示意图，所述温度调节模块包括：

第一优化单元，用以根据二氧化碳浓度对温度异常指数进行优化；

第一修正单元，用以根据降雨数据对温度异常指数优化的过程进行修正，第一修正单元与所述第一优化单元连接。

请参阅图4所示，其为本实施例空气调节模块的结构示意图，所述空气调节模块包括：

第二优化单元，用以根据当前城市的沙尘浓度对空气异常指数进行优化；

第二修正单元，用以根据风速对空气异常指数的异常情况优化的过程进行修正，第二修正单元与所述第二优化单元连接。

具体而言，本实施例所述系统应用于沙漠性气候的城市生态环境监测和管理，通过对历史环境信息进行分析得到各正常环境信息的限定值，将当前获取的环境信息与正常环境信息的限定值进行比对得到对应的温度异常指数和空气异常指数，并根据所述各异常指数进行预警，再分别对温度异常指数和空气异常指数进行处理分析，并根据处理后的温度异常指数和空气异常指数计算需要变动的城市绿化面积，本发明提高了生态环境监测的效率。

具体而言，本实施例通过第一获取模块对本系统主要环境参数的获取，提高了获取系统所需信息的完整性，从而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过生态分析模块对历史环境参数进行分析以对目标城市的环境情况进行了解，提高了数据计算的准确性和监测效率，通过预警模块对当前环境参数进行分析以得到当前生态相比历史发生的变化，并根据分析结果预警，提高了数据计算的准确性和监测效率，通过第二获取模块获取对主要环境参数的影响参数，提高了生态环境中数据的关联性，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过温度调节模块对温度参数的影响参数进行分析以提高温度参数的异常情况的准确性，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过空气调节模块对空气污染指数的影响参数进行分析以提高空气异常情况的准确性，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过方案输出模块输出调节方案以减小异常值的误差，进而提高了数据计算的准确性和监测效率，通过反馈分析模块对方案的具体实施数值进行补偿以提高方案的合理性和准确性，提高了进而数据计算的准确性和监测效率。

具体而言，所述计算单元根据历史通过历史温度计算历史温度的正常范围，并通过计算历史空气污染指数的正常范围，以提高本系统对该城市的监测的针对性，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，校正模块通过预设正常温度范围对该城市温度的正常范围进行校正，排除了沙漠性气候的城市持续高温环境对准确性的影响，提高了本生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述预警模块通过将当前温度与空气污染指数与计算的正常范围进行比对分析，并根据分析结果进行预警，提高了预警的准确率，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第一优化单元通过对本实施例中通过对二氧化碳浓度进行分析，进而调节需要减少或增加的二氧化碳浓度，从而对温度异常情况进行调整，最终提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第一修正单元通过分析降雨数据以排除降雨对温度异常指数的影响，进而提高了温度异常指数的准确性，从而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第二优化单元通过对沙尘浓度和有害气体浓度进行分析，以提高沙尘在沙漠城市空气污染所占的比例，进而提高沙漠城市空气污染指数的准确率，最终提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述第二修正单元通过设置校正系数以排除因为风速导致的沙尘浓度和有害气体浓度测量不准确的影响情况，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，方案输出模块通过分析需要变动的城市绿化面积，以减小影响因素对温度和空气污染指数的影响，进而提高该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，所述反馈分析模块通过设置补偿系数以对调整城市绿化面积的过程进行补偿，进而提高对调整城市绿化面积过程的准确性，从而提高生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率。

具体而言，所述计算单元通过历史温度计算历史温度的正常范围，所述计算单元计算历史温度的期望μ和方差σ得到温度的概率密度函数f(x)，并通过f(x)和正常数据比例A计算温度正常范围[α，β]，计算温度正常范围的数学公式如下：

，

其中，t为偏移值，设定α=μ-t，β=μ+t，所述概率密度函数f(x)的计算公式如下：

，

所述计算单元通过计算历史空气污染指数的期望p，得到空气污染指数的正常范围为[0，p]。

具体而言，正常数据比例A是该城市的正常温度与总数据的比例，可以理解的是，本实施例中不对历史温度的期望μ和方差σ的计算方式做具体限定，本领域技术人员可自由设置，如历史温度为过去10年中相同日期的平均温度，则历史温度的期望μ的计算公式为：μ=（t1+t2+......+t10）/10；历史温度的方差σ的计算公式为：σ=[（t1-μ）

具体而言，所述计算单元根据历史通过历史温度计算历史温度的正常范围，并通过计算历史空气污染指数的正常范围，以提高本系统对该城市的监测的针对性，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，本实施例中不对正常数据比例A的取值做具体限定，本领域技术人员可以自由设置，只需满足正常数据比例的取值要求即可，如在温度波动范围较大的城市A的最佳取值为0.5。

具体而言，所述校正单元将预设温度适宜参数T与温度正常范围的端值进行比对，并根据比对结果对温度正常范围[α，β]进行校正，设定校正后的温度正常范围为[α’，β’]，其中：

当T＜α时，所述校正单元判定温度正常范围异常，并设定α’=T，β’=T+β-α；

当α≤T≤β时，所述校正单元判定温度正常范围正常，不做校正；

当T＞β时，所述校正单元判定温度正常范围异常，并设定α’=T-β+α，β’=T。

具体而言，所述校正模块通过预设正常温度范围对该城市温度的正常范围进行校正，排除了沙漠性气候的城市持续高温环境对准确性的影响，提高了本生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，可以理解的是，温度的正常范围为无外界因素干扰的情况下的温度范围，本实施例中不对T的取值作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，只需要满足T的取值要求即可，如可以通过查询当地气象监测站的方式获取，如春季沙漠城市的温度正常范围的中值T最佳为22℃。

具体而言，所述预警模块将所述温度正常范围和与当前温度t

当α≤t

当t

当p

所述预警模块根据各异常指数进行预警，其中：

当t

当t

当p

具体而言，所述预警模块通过将当前温度与空气污染指数与计算的正常范围进行比对分析，并根据分析结果进行预警，提高了预警的准确率，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率。

具体而言，所述第一优化单元将所述二氧化碳浓度c与各预设二氧化碳浓度进行比对，并根据比对结果计算温度异常系数，所述第一优化单元根据温度异常系数对所述温度异常指数进行优化，其中：

当c1≤c＜c2时，所述第一优化模块判定当前二氧化碳浓度正常，不进行优化；

当c＞c2时，所述第一优化单元判定当前二氧化碳浓度高，并计算第一温度异常系数k1对温度异常指数进行优化，设定k1=1-（c-c2）×2/（c1+c2）;

当c＜c1时，所述第一优化单元判定当前二氧化碳浓度低，并计算第二温度异常系数k2对温度异常指数进行优化，设定k2=1+（c-c1）×2/（c1+c2）；

所述第一优化单元根据各温度异常系数ki对所述温度异常指数进行优化，设定i=1，2，优化后的温度异常指数为t

其中，c1为第一预设二氧化碳正常浓度，c2为第二预设二氧化碳正常浓度，c1＜c2。

具体而言，所述第一优化单元通过对本实施例中通过对二氧化碳浓度进行分析，进而调节需要减少或增加的二氧化碳浓度，从而对温度异常情况进行调整，最终提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率；可以理解的是，本实施例中不对c1和c2的取值作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，只需要满足该城市二氧化碳的正常范围即可，如温差大于15℃的城市c1的最佳取值为350ppm，c2的最佳取值为500ppm。

具体而言，所述第一修正单元根据监测周期内的降雨时间和降雨量设置不同温度修正系数对温度异常指数优化的过程进行修正，其中：

当降雨时间在一小时内且降雨量在10mm内时，所述第一修正单元设置第一温度修正系数g1对温度异常指数优化的过程进行修正，设定g1=0.1；

当降雨时间在一小时以上或降雨量在10mm上时，所述第一修正单元设置第二温度修正系数g2对温度异常指数优化的过程进行修正，设定g2=log

所述第一修正单元根据所述温度修正系数gx对所述温度异常指数优化的过程进行修正，x=1，2，修正后的温度优化系数为ki’，设定ki’=ki×（1-gx）；

当不存在降雨时，不进行修正；

其中，∆t是该城市在降雨时间在1小时上或降雨量在10mm上的情况下的降低温度，本实施例中不对∆t的获取方式作具体限定，只需满足∆t的要求即可，如可以通过设置温度传感器对降雨前后的数据进行差值计算得到。

具体而言，所述第一修正单元通过分析降雨数据以排除降雨对温度异常指数的影响，进而提高了温度异常指数的准确性，从而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，由于城市的热交换效率低，使得在降雨强度小的情况下蒸发和降温效应可能不足以抵消吸收的热量进而使得温度的变化程度小于降雨强度大的情况下的温度的变化程度，本系统通过对降雨情况进行分段讨论，提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率。

具体而言，所述第二优化单元将沙尘浓度s和有害气体浓度h分别与标准阈值进行比对，并根据比对结果对所述空气异常指数p

当s≤s1且h≤h1时，所述第二优化单元判定当前沙尘浓度正常，不进行优化；

当s＞s1或h＞h1时，所述第二优化单元判定当前沙尘浓度高，并设置空气污染优化系数f对空气异常指数p

其中，s1是该城市沙尘浓度的标准阈值，h1是该城市有害气体浓度的标准阈值。

具体而言，所述第二优化单元通过对沙尘浓度和有害气体浓度进行分析，以提高沙尘在沙漠城市空气污染所占的比例，进而提高沙漠城市空气污染指数的准确率，最终提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率；可以理解的是，本实施例中不对s1和h1的取值作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，只需满足沙尘浓度正常限定值的取值要求即可，如春季的沙尘浓度s1的最佳取值为100μg/m

具体而言，所述第二修正单元将检测周期内的平均风速r与风速标注阈值R进行比对，并根据比对后的结果对所述空气异常指数的优化过程进行修正，其中：

当r≤R时，所述第二修正单元判定检测周期内的风速正常，不进行调整；

当r＞R时，所述第二修正单元判定检测周期内的风速大，设置空气污染修正系数b对空气污染优化系数f进行修正，设定b=1-r/R，修正后的空气异常指数优化系数为f’，设定f’=f×R。

具体而言，所述第二修正单元通过设置校正系数以排除因为风速导致的沙尘浓度和有害气体浓度测量不准确的影响情况，进而提高了该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率；可以理解的是，本实施例中不对R的取值作具体限定，本领域技术人员可以自由设置，只需满足沙尘浓度正常限定值的取值要求即可，如春季的沙漠性气候的城市正常风速限定值可以取值为4.0m/s。

具体而言，所述方案输出模块将所述温度异常指数t

所述方案输出模块将预测温度设为t

其中，S0为当前城市绿化面积，v1是二氧化碳浓度与城市绿化面积的比值，v2是空气污染物和沙尘浓度之和与城市绿化面积的比值。

具体而言，所述方案输出模块通过分析需要变动的城市绿化面积，以减小影响因素对温度和空气污染指数的影响，进而提高该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率，并通过需要变动的城市绿化面积计算预测温度和预测空气污染指数，从而提高该生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率。

具体而言，所述反馈分析模块将预测温度t

当α≤t

当t

当t

所述反馈分析模块根据补偿系数qz对应当增加的城市绿化面积S进行补偿，设定z=1，2 ，并将补偿后的应当增加的城市绿化面积设为S’，设定S’=S×qz。

具体而言，所述反馈分析模块通过设置补偿系数以对调整城市绿化面积的过程进行补偿，进而提高对调整城市绿化面积过程的准确性，从而提高生态环境监测系统数据计算的准确性和监测效率。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。