基于微服务架构的城市土壤污染物联网监测及可视化系统研发

doi:10.13745/j.esf.sf.2024.5.12

地学前缘 ›› 2024, Vol. 31 ›› Issue (4): 165-182.DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.5.12

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基于微服务架构的城市土壤污染物联网监测及可视化系统研发

王汉雨¹^,²^,³(), 周永章¹^,²^,³^,^*(), 许娅婷¹^,²^,³, 王维曦¹^,²^,³, 曹伟¹^,²^,³^,^*(), 刘永强¹^,²^,³, 贺炬翔¹^,²^,³, 陆可飞²

1.中山大学地球科学与工程学院, 广东珠海 519000
2.中山大学地球环境与地球资源研究中心, 广东珠海 519000
3.广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室, 广东珠海 519000

收稿日期:2023-09-03 修回日期:2024-03-14 出版日期:2024-07-25 发布日期:2024-07-10
通信作者: * 周永章(1963—),男,教授,主要从事大数据与数学地球科学、地球化学方面的研究。E-mail: zhouyz@mail.sysu.edu.cn；曹伟(1989—),男,博士后,主要从事三维地质建模、大数据与数学地球科学方面的研究。E-mail: caow25@mail.sysu.edu.cn
作者简介:王汉雨(1990—),男,博士研究生,主要从事地球化学、大数据与数学地球科学方面的研究。E-mail: wanghy327@mail2.sysu.edu.cn
基金资助:
广东省重点研发计划项目(2020B1111370001);国家重点研发计划项目(2022YFF0801201);国家自然科学基金联合基金项目(U1911202);广东省科学技术厅科技特派员项目(GDKTP2020053500)

IoT monitoring and visualization of urban soil pollution based on microservice architecture

WANG Hanyu¹^,²^,³(), ZHOU Yongzhang¹^,²^,³^,^*(), XU Yating¹^,²^,³, WANG Weixi¹^,²^,³, CAO Wei¹^,²^,³^,^*(), LIU Yongqiang¹^,²^,³, HE Juxiang¹^,²^,³, LU Kefei²

1. School of Earth Sciences & Engineering, Sun Yat-sen University, Zhuhai 519000, China
2. Center of Earth Environment & Resources, Sun Yat-sen University, Zhuhai 519000, China
3. Guangdong Provincial Key Lab of Geological Process and Mineral Resource Survey, Zhuhai 519000, China

Received:2023-09-03 Revised:2024-03-14 Online:2024-07-25 Published:2024-07-10

摘要/Abstract

摘要：

土壤污染具有累积性、隐蔽性、潜在性和不可逆性,对城市土壤污染进行预防和科学系统的监测至关重要。传统监测方法存在时效性差、数据处理能力有限等问题,无法满足城市土壤污染预防和科学系统监测的需求。本研究旨在开发一套能够实时在线监测、处理和分析城市土壤污染数据的系统,以提高预测和预警的时效性。基于微服务框架Spring Cloud Alibaba,整合开发基于EMQX平台的订阅端,实现土壤数据的采集和入库。同时,开发与Geoserver服务器对接的WebGIS功能模块,利用OpenLayers渲染地图和土壤元素浓度图,实现对土壤状态的监控和可视化分析,进而实现对土壤污染的预测和预警。突破相关监测元素的传感器技术,可以实现城市土壤污染的物联网实时在线监测,处理和分析土壤污染数据,显著提高土壤污染预测和预警的时效性。

关键词: 城市土壤污染, 物联网监测, 微服务架构, Spring Cloud Alibaba, Docker, 可视化系统, 大数据

Abstract:

The nature of soil pollution—cumulative, hidden, latent, irreversible—makes it essential that urban soil pollution should be closely monitored and prevented. However, traditional monitoring methods cannot perform real-time pollution monitoring and have limited data processing capabilities. To address this issue, we aim to develop a pollution prediction and early warning system capable of real-time online monitoring, processing, and analyzing urban soil pollution data. In this paper we report the development of a monitoring and data visualization system based on microservice framework Spring Cloud Alibaba, whereby integrating the EMQX platform soil data are successfully collected and stored. Additionally, we develop a WebGIS module that interfaces with Geoserver—this module utilizes OpenLayers to render maps and soil element concentration charts, enabling the monitoring and visual analysis of soil conditions. We believe with breakthroughs in sensor technologies relating to chemical monitoring, real-time online monitoring, processing, and analysis of soil pollution data through Internet of Things (IoT) can be achieved. The IoT monitoring and visualization system has been tested and its effectiveness in identifying pollution changes, predicting trends, and devising effective prevention and control measures are demonstrated. Most importantly, practical applications confirm the system's notable advantages in enhancing the timeliness of soil pollution prediction and early warning.

Key words: urban soil pollution, Internet of Things, microservice architecture, Spring Cloud Alibaba, Docker, visualization system, big data

中图分类号:

王汉雨, 周永章, 许娅婷, 王维曦, 曹伟, 刘永强, 贺炬翔, 陆可飞. 基于微服务架构的城市土壤污染物联网监测及可视化系统研发[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 165-182.

WANG Hanyu, ZHOU Yongzhang, XU Yating, WANG Weixi, CAO Wei, LIU Yongqiang, HE Juxiang, LU Kefei. IoT monitoring and visualization of urban soil pollution based on microservice architecture[J]. Earth Science Frontiers, 2024, 31(4): 165-182.

图/表 12

图1 MQTT“发布和订阅”示意图(据文献[11])

Fig.1 MQTT “Publish and Subscribe” schematic. Adapted from [11].

图2 物联网平台示意图

Fig.2 Internet of Things platform architecture diagram

图3 RuoYi-Cloud-Plus结构图(据文献[18]修改)

Fig.3 RuoYi-Cloud-Plus structure diagram. Modified after [18].

图4 WebGIS可视化(据文献[25])

Fig.4 WebGIS visualization. Adapted from [25].

图5 WebGIS系统架构设计(据文献[27])

Fig.5 WebGIS system architecture design. Adapted from [27].

图6 Geoserver服务器结构图(据文献[31])

Fig.6 Geoserver structure diagram. Adapted from [31].

图7 MVVM模式架构图(据文献[26])

Fig.7 MVVM mode architecture diagram. Adapted from [26].

图8 城市土壤污染物联网监测和可视化系统架构图

Fig.8 System architecture diagram

图9 关键数据库设计

Fig.9 Key database design

图10 城市土壤污染物联网监测及可视化系统权限管理功能界面截图

Fig.10 Snapshot of user permission management interface for the IoT monitoring and visualization system

图11 城市土壤pH值分布图(截图I)

Fig.11 Online monitoring and mapping urban soil pH distribution (Snapshot I)

图12 城市土壤pH值分布图(截图II)

Fig.12 Online monitoring and mapping urban soil pH distribution (Snapshot II)

参考文献 35

[1]	张甘霖, 朱永官, 傅伯杰. 城市土壤质量演变及其生态环境效应[J]. 生态学报, 2003, 23(3): 539-546.
[2]	邓飞, 郁斯贻, 朱梦杰. 土壤污染现状与监测方法概述[J]. 绿色科技, 2019(16): 181-183.
[3]	嵇华. 土壤环境污染监测技术的应用发展现状[J]. 化工管理, 2021(15): 165-166.
[4]	方銮燕. 城市表层土壤重金属污染监测[J]. 环境与发展, 2018, 30(4): 152-153.
[5]	国家环境保护总局. 土壤环境监测技术规范: HJ/T 166—2004[S]. 北京: 中国环境出版社, 2004.
[6]	姜德民. 土壤环境污染监测技术及方法[J]. 黑龙江环境通报, 2022, 46(4): 79-81.
[7]	肖宇. 土壤环境污染监测及治理措施[J]. 资源节约与环保, 2023(1): 55-58.
[8]	林娟, 张乐, 胡海锋, 等. 商洛市土壤污染防治现状及对策[J]. 现代农业科技, 2022(9): 147-149.
[9]	孙其博, 刘杰, 黎羴, 等. 物联网: 概念、架构与关键技术研究综述[J]. 北京邮电大学学报, 2010, 33(3): 1-9.
[10]	AL-FUQAHA A, GUIZANI M, MOHAMMADI M, et al. Internet of Things: a survey on enabling technologies, protocols, and applications[J]. IEEE Communications Surveysand Tutorials, 2015, 17(4): 2347-2376.
[11]	GAO S Z, SHI Z S. Industrial Internet cloud platform system based on EMQX[M]// Lecture notes in electrical engineering. Singapore: Springer, 2021: 183-192.
[12]	LING F, QING J, TIAN L. Design of data acquisition and control system based on MQTT[J]. International Journal of Frontiers in Sociology, 2020, 2(6): 24-31.
[13]	HOSKE M T. MQTT eases software development for Industrial Internet of Things: serving as a universal message transport for Industrial Internet of things (IIoT) application development, MQTT can be used to decouple devices from applications, thereby freeing infrastructures from any single operating system, application, or hardware platform[J]. Control Engineering, 2016, 63(11): 22-23.
[14]	QUINCOZES S, EMILIO T, KAZIENKO J. MQTT protocol: fundamentals, tools and future directions[J]. IEEE Latin America Transactions, 2019, 17(9): 1439-1448.
[15]	SANJUAN E B, ABAD CARDIEL I, CERRADA J A, et al. Message queuing telemetry transport (MQTT) security: a cryptographic smart card approach[J]. IEEE Access, 2020, 8: 115051-115062.
[16]	PHAM L M, LE N T T, NGUYEN X T. Multi-level just-enough elasticity for MQTT brokers of Internet of Things applications[J]. Cluster Computing, 2022, 25(6): 3961-3976.
[17]	EMQX. EMQX文档: 安全指南[EB/OL].(2023-07-14)[2023-08-21]. https://www.emqx.io/docs/zh/v5.1/access-control/security-guide.html.
[18]	LI L. dromara/RuoYi-Cloud-Plus[EB/OL]. (2023-03-14)[2023-08-23]. https://gitee.com/dromara/RuoYi-Cloud-Plus.
[19]	CHOPADE R, PACHGHARE V. A data recovery technique for Redis using internal dictionary structure[J]. Forensic Science International: Digital Investigation, 2021, 38: 301218.
[20]	邱宇. 基于MinI0分布式存储的微服务模块开发应用[J]. 互联网周刊, 2023(22): 38-40.
[21]	鲍珊珊, 侯伟, 赵辉, 等. 基于Web应用的全流程自动化性能测试方法分析[J]. 信息技术与标准化, 2023(10): 42-47.
[22]	BERNSTEIN D. Containers and cloud: from LXC to docker to Kubernetes[J]. IEEE Cloud Computing, 2014, 1(3): 81-84.
[23]	刘光, 曾敬文, 曾庆丰. Web GlS原理与应用开发[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
[24]	YONG S. Abrowser/server product data management system[C]// 2010 Asia-Pacific Conference on Power Electronics and Design. Wuhan, China, IEEE, 2010: 43-46.
[25]	刘伯涛. 基于WebGIS的森林资源监管系统关键技术研究与实现[D]. 西安: 西安科技大学, 2021.
[26]	尤其浩. 基于WebGIS的土壤污染评价与三维可视化系统研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2020.
[27]	蒋前凯, 李永树, 李何超, 等. 基于Web GIS的城镇近郊区空心化村庄信息系统的开发与设计[J]. 测绘与空间地理信息, 2018, 41(2): 68-71.
[28]	高文逸, 龚晓峰, 雒瑞森. 基于数据分析技术的无线电监测与管理系统设计[J]. 现代电子技术, 2021, 44(20): 12-16.
[29]	张大鹏, 张锦, 郭敏泰, 等. 开源WebGIS软件应用开发技术和方法研究[J]. 测绘科学, 2011, 36(5): 193-196.
[30]	郭鹏程, 李广宇. 基于GeoServer的地学数据共享系统设计与实现[J]. 工程建设与设计, 2017(15): 142-145.
[31]	张振伟. 基于Cesium的智慧场馆三维可视化系统设计实现与研究[D]. 西安: 长安大学, 2022.
[32]	胡观强, 向峰城, 欧阳绳武, 等. 基于高德地图的城市POI数据系统[C]// 第七届中国(国际)商业航天高峰论坛论文集. 武汉: 中国航天科工集团有限公司, 2021: 185-197.
[33]	邹永勋, 吴绍华, 胡伟, 等. 基于OpenLayers的贵州电网输电线路可视化系统研究[J]. 机电信息, 2020(33): 41-42.
[34]	戴瑶, 段增强, 艾东. 基于GeoServer的国土空间规划野外调查辅助平台搭建与应用[J]. 测绘通报, 2021(1): 121-123, 147. DOI
[35]	朱二华. 基于Vue.js的Web前端应用研究[J]. 科技与创新, 2017(20): 119-121.

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[1]	周永章, 肖凡. 管窥人工智能与大数据地球科学研究新进展[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 1-6.
[2]	马建华, 刘金锋, 周永章, 郑益军, 陆可飞, 林星雨, 王汉雨, 张灿. 面向地质封存及其泄漏风险评价的CO₂物联网在线监测[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 139-146.
[3]	王成彬, 王明果, 王博, 陈建国, 马小刚, 蒋恕. 融合知识图谱的矿产资源定量预测[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 26-36.
[4]	张焕宝, 贺海洋, 杨仕教, 李亚林, 毕文军, 韩世礼, 郭钦鹏, 杜青. 基于机器学习的埃达克质岩构造背景判别研究[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 417-428.
[5]	王岩, 王登红, 王成辉, 黎华, 刘金宇, 孙赫, 高新宇, 金雅楠, 秦燕, 黄凡. 基于地质大数据的中国金矿时空分布规律定量研究[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 438-455.
[6]	王堃屹, 周永章. 粤西庞西垌地区非结构化地质信息机器可读表达与致矿异常区域智能预测[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 47-57.
[7]	曹胜桃, 胡瑞忠, 周永章, 刘建中, 谭亲平, 高伟, 郑禄林, 郑禄璟, 宋威方. 基于大数据关联规则算法的卡林型金矿床元素富集规律及找矿方法研究[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 58-72.
[8]	朱彪彪, 曹伟, 虞鹏鹏, 张前龙, 郭兰萱, 原桂强, 韩枫, 王汉雨, 周永章. 基于CiteSpace的地质大数据与人工智能研究热点及前沿分析[J]. 地学前缘, 2024, 31(4): 73-86.
[9]	宋颜, 董少春, 胡欢, 王汝成. 基于大数据的铌钽矿物全球时空分布特征分析[J]. 地学前缘, 2023, 30(5): 197-204.
[10]	王洛锋, 王功文, 许文辉, 徐森民, 何亚清, 王春毅, 杨涛, 周晓将, 黄蕾蕾, 左玲, 牟妮妮, 曹毅, 刘志飞, 常瑜琳. 智能矿山大数据的地学信息挖掘与知识发现:以河南上房沟钼(铁)5G⁺矿山为例[J]. 地学前缘, 2023, 30(4): 317-334.
[11]	焦守涛, 张旗, 汤军, 原杰, 王振, 陈万峰, 蔡宏明, 王跃. 量子科学与大数据科学:推动地质学跨越式发展的两大利器[J]. 地学前缘, 2023, 30(3): 294-307.
[12]	朱紫怡, 周飞, 王瑀, 周统, 侯照亮, 邱昆峰. 基于机器学习的锆石成因分类研究[J]. 地学前缘, 2022, 29(5): 464-475.
[13]	张旗, 翟明国, 魏春景, 周李岗, 陈万峰, 焦守涛, 王跃, 袁方林. 一个新的花岗岩成因分类:基于变质岩深熔作用理论与大数据的证据[J]. 地学前缘, 2022, 29(4): 319-329.
[14]	王焰新, 李俊霞, 谢先军. 高碘地下水成因与分布规律研究[J]. 地学前缘, 2022, 29(3): 1-10.
[15]	周长松, 邹胜章, 冯启言, 朱丹尼, 李军, 王佳, 谢浩, 邓日欣. 岩溶关键带水文地球化学研究进展[J]. 地学前缘, 2022, 29(3): 37-50.