1. 研究意义与背景
1.1. 意义与背景
现如今随着经济的快速发展，人们对于水质的要求不仅仅局限于饮用水的层面，而是扩大到了水产养殖用水，植物种植用水等方面，水质监测不只是可以改善人们的健康，也可以更有效的更有针对性的去治理国内的水资源污染 [1] - [11] 。所以对于水质监测系统的研究要更加的精细化、具体化，可以让消费者更加直观的看到水质的情况，也能让有关部门可以根据水质情况进行相关的水质治理。
基于GIS边缘云计算的研发可以使水质监测获得的数据直接在边缘设备上进行处理并上传，降低了终端设备地计算压力。同时边缘云计算可以将每个设备地坐标通过边缘定位模组进行定位，让水质检测系统可以更好地进行区域展示，每个设备点可以区分开，可以更好的通过每个点位的水质情况进行经济产物的选择。
基于上述情况，本文以GIS边缘云计算技术，设计与开发一套基于GIS边缘云计算的物联网智能水质监测系统，实现每个区域每个设备点位的数据通过4G网络进行实时数据传输，并通过GIS技术更加直观的进行数据分析与展示。既减少了人力资源的耗费，又能够增加数据的实时性，并可以直观的获取数据的分析结果与地区之间的关系，以实现更加方便快捷的水质检测。所以设计并实现基于GIS边缘云的水质监测系统是非常有意义的。
1.2. 国内外研究现状
近几年随着技术的发展与进步，我国的水质监测系统的研发虽然比不上国外的先进技术，但是与国外的先进技术已经相当接近了。国内的水质监测系统，大部分产品都是较大的仪器，设备安装与携带不方便，不利于大范围的水质监测。现如今国内推出的水质自动监测系统在数据的采集上使用了自动化，但是不能更直观具体的去展示大数据的分析。
在水质监测系统的研发中，虽然已经采用了在线监测、数据分析等先进技术，但是没有在系统中采用GIS方法进行采集设备的定位以及对数据分析的二维地图可视化展示。这样降低了对整体水质系统分析的精准度，对一些水质较差的地方不能及时的进行水质改善。
相比于国内的水质检测系统的研究，国外的研究主要突出在水质监测方法上的研究，对于更好的进行水质监测有很大帮助，但是通过对监测方法的改进与更新也不能更好的显示出各个地区水质的具体情况 [10] - [16] 。极大的增加了对大范围水质监测与水质改善工作的难度，不利于政府部门进行大数据分析与统计。
1.3. 主要研究内容
通过GIS边缘云计算对水质监测系统的研究主要包含以下几个部分：
该系统根据水质监测的应用需求，能够实现边缘云设备的数据采集、数据计算，实现数据快捷的网络传输和数据展示，为水质的分析、预测和保护提供了实时的数据。本系统框架主要包括设备端、平台端两部分。
根据水质监测系统的应用需求，采用阿里云平台为平台端，主要进行数据的接收和储存，并将数据通过云平台的web功能进行数据和分析结果的展示，同时将数据通过GIS地图进行区域分析和展示，使数据更加的直观具体。
设备端采用定位透传模组、Arduino nano、色敏传感器等相关组件，通过色敏传感器获取到水中的总氮含量、定位透传模组进行设备点位的经纬度获取和数据的传输、Arduino nano开发板作为边缘云进行数据的分析与处理。设备层通过各个组件的协调运作，以实现数据的获取、分析、上传等功能。
2. 系统总体框架
2.1. 总体框架
该系统主要分为设备端和平台端，设备端进行数据的获取、数据的解析以及数据的上传；平台端进行数据的可视化展示和数据的GIS地图展示，总体框架如图1所示。
2.2. 系统操作
系统的各个部件需要同时运作，首先需要进行实验室标准试剂的标定，然后进行实地的试剂标定，边缘云设备获取到标定的数据后进行数据的判别，最后将判别的数据上传至云平台进行数据展示和数据的GIS地图展示与分析，系统操作流程图如图2所示，云计算与边缘云计算如图3所示。
Figure 3. Cloud computing and edge cloud computing
图3. 云计算与边缘云计算
3. 系统设备端的设计与研究
设备结构示意图如图4所示。
3.1. 色敏传感器与总氮含量算法
色敏传感器是用于颜色识别的低成本模块。−3 V至5 V的工作电压，其工作原理是：照亮被测物体的明亮LED在经过滤镜检查以确定RGB的比例值后返回光，该RGB的颜色根据RGB的比例值。该模块以两种方式读取数据，即串联(水平)或IIC (2行)。仅识别出七种颜色，无需计算RGB值。它可以适应不同的工作环境，并连接到单个芯片和计算机。色彩敏感度传感器直接与边缘的云设备连接，并通过一系列TTL将数据传输到arduino设备。接口如图5所示、引脚定义如图6所示、传感器图如图7所示：
Ir代表的是实验室标定试剂颜色中红色的值、Ig代表的是实验室标定试剂颜色中绿色的值、Ib代表的是实验室标定试剂颜色中蓝色的值；Ibr代表的是实地监测标定试剂颜色中红色的值、Ibg代表的是实地监测标定试剂颜色中绿色的值、Ibb代表的是实地监测标定试剂颜色中蓝色的值；I代表的是最终计算得到的总氮含量的代表值，用1减去标定前后RGB值总和的比值得到最终的结果I，通过线性拟合计算出水中的总氮含量，实验室标准溶液标定如图8所示，线性关系如图9所示。
Figure 8. Calibration of laboratory standard solution
图8. 实验室标准溶液标定
Figure 9. Calibration of laboratory standard solution
图9. 实验室标准溶液标定
3.2. 定位透传模组
定位透传模组主要是通过泰斗微电子定位模块进行经纬度数据的获取并上传，通过4G芯片进行数据的透传。该模组的优点是集定位与透传为一体，同时支持mqtt协议，可以通过物联网卡的数据通信将数据传输到云平台。定位透传模组的选择主要是依据定位和透传的需求，还要依据构建三维模型的尺寸大小，还要支持项目构建所需要的数据传输协议即mqtt数据传输协议。该模组需要使用天线增加模组通讯信号，确保数据的正常通信与获取。H4GCAT1BDS600SIG (BDS/GPS + 4G CAT1 + 2G定位透传模组)是一款小巧灵活、能较为全面的透传定位模组，适用于移动、联通、电信4G和2G网络通信。以“透传 + 定位”作为功能核心，采用双排针封装用户可方便快速集成于自己的产品中，缩短产品的研发时间和最终上市时间。“透传 + 定位”模组采用纯正“中国芯”的泰斗微电子定位模块和CAT1模块，已批量市场验证，目前已经在以下产品或行业得到广泛应用。模组基本参数图如图10所示：
Figure 10. Basic parameter diagram of positioning transmission module
图10. 定位透传模组基本参数图
模块接口包括：1路UART、电源、复位控制、电源控制、恢复出厂设置，网络指示灯、Soket1通讯指示灯、Soket2通讯指示灯，模块自带Micro SIM卡座，支持用户外扩USIM卡。为方便客户研发及批量生产，通过双排插针插接到用户开发板上，应用框图如图11所示：
模组的引脚需要区分好，避免使用错误的引脚造成数据传输的错误和模组电路的短路，引脚定义图如图12所示。本系统需要使用的引脚有引脚6 (串口发送)、引脚7 (串口接收)、引脚12 (模组电源负极)、引脚13 (模组电源正极)。数据传输使用的是UART接口即USB转TTL接口，模块串口发送UTXD和串口接收URXD，和用户MCU需交叉接线，3.3 V电平，默认波特率115,200，通过软件可配置通讯波特率。模块UART接口经过逻辑驱动芯片，使得UART驱动能力增强，支持人体静电放电模式±2 KV，器件充电模式(CDM) ±1 KV。UART电平图如图13所示：
模块提供符合ISO7816-3标准SIM卡接口，自动识别3.0 V和1.8 V的SIM卡，在标准模式下USIM卡提供3.25 MHz时钟信号。集成自弹式Micro SIM卡座，安装SIM卡时金属片朝上(PCB板)，卡片缺口朝里。为方便用户扩展SIM卡接口引到插针上，用户可根据需求设计，不需要外扩SIM卡座，对应插针悬空即可。SIM尽量选择物联网卡，信号稳定，模组识别度高。模块输入电压范围DC5-16 V，推荐12 V供电，电源提供电流 > 1 A，不同输入电压对应输入电流是不同，输入电压越低要求输入电流越大。如果用户是5 V供电，建议靠近模块电源引脚并联220 uF~680 uF电解电容。模块不支持交流或半波整流供电，或电源电压不稳方案供电。例如，有客户采用AC12变压器方案，需要考虑变压器经整流滤波输出，空载电压偏高，另外加上电网电压波动，很容易使电源芯片过压而击穿。AC12 V变压器经过整流滤波后，电源电压最高到20 V左右，已经超过模块最高输入电压。为保证模块电源稳定，模块内部电源芯片输出3.8 V电源，用户使用接入负载电流 < 100 mA，避免接入负载电流瞬间电流过大，3.8 V电源波动导致通讯不稳定。如果用户底板有3.8 V供电，则不需要接输入12 V电源。
3.3. Arduino Nano开发板
Arduino Nano是一个开源、灵活且易于使用的电子原型平台。开发板尺寸小巧。Arduino Nano是基于atmega328p的开发板，可以直接连接到面包板上。没有直流电压供电接口，通过Mini-B USB接口与电脑连接。Arduino Nano引脚简图如图14所示，性能简介图如图15所示。
3.4. 云平台设备配置与研究
阿里云平台将设备的各项参数配置好，同时将设备的物理模型和topic类配置好，设备参数如图16所示。
4. 结果展示与对比分析
将设备安放至资阳市琼江河支流分支处的不同点位，在河流分支处和河流转弯处设备放置较为密集，设备分布热力图如图17所示。设备处理过后的数据和定位信息，通过透传模组传输到云平台，将每个设备位置定位到地图相应位置，同时将总氮含量数据展示到地图中，总氮含量地图展示图和遥感展示图如图18和图19。
Figure 17. Equipment point distribution thermal diagram
图17. 设备点分布热力图
Figure 18. Map display of total nitrogen content
图18. 总氮含量地图展示图
Figure 19. Remote sensing display of total nitrogen content
图19. 总氮含量遥感展示图
通过总氮含量数据展示图可以得出，在无转弯的流域中总氮含量值无较明显变化，在有转弯或支流的流域中，总氮含量会在冲积一边含量较大。但是随着河水从上游留至下游，河水中的总氮含量会逐渐增大。
将水质监测系统得到的数据与实验室相对应位置测得的总氮含量数据对比如图20所示，本文水质监测系统得到的数据基本上与实验室测得的数据接近或一致，确定了该水质监测系统的有效性。
5. 结论与展望
本文提出了一种基于GIS边缘云的水质监测系统，利用边缘云设备和云平台结合，进行水质监测与数据展示。本文研究结果分析表明，该水质监测系统监测数据的可靠性较高，同时设备方便携带和安放，同时采用边缘云和云平台，可以更快更加实时的进行水质监测。相比较实地考察实验室数据检测，节约了更多的人力物力。通过设置该水质监测系统，得到了以下重要认识：
1) 水质监测系统的防水性需要进一步提高，良好的防水性可以大大提高水质监测的质量和可以监测的时间；
2) 本文设计的水质监测系统，只能对较浅位置进行水质监测，无法获取到深部的水质情况，如何进行深部水质监测是水质监测系统后期的研究方向。