刘 蓝，谢明江，高 珊，张齐心，宋井富，周康康

（东北林业大学工程技术学院，哈尔滨 150040）

21 世纪以来，农作物秸秆焚烧在全国范围得到有效治理，但在部分农村地区，农作物秸秆新能源开发利用率低，秸秆焚烧率居高不下[1]。秸秆焚烧产生浓烟在短期内对生态环境影响严重，包括大气污染、土壤破坏及人体伤害等[2]。

目前秸秆焚烧火点监测信息主要来自传统人工监管、无人机技术和卫星遥感技术监控，但具有局限性。人工监管成本高、到达目标地点实时性弱、定位准确性较差，无人机技术和遥感技术监测设备无法全天不间断监测等[3]。无线传感网络由传感器、数据处理单元和通信模块等单元组成，形成多跳自组织网络系统，协作感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象信息[4-5]，但目前利用无线传感网络技术作秸秆焚烧火点监测鲜有报道。

秸秆焚烧监测本质上属于对地表高温火点提取监测，国外相关研究多集中于大面积森林、草原火灾监测，主流监测方式为遥感技术和无人机技术。国际上利用遥感技术监测地面火点研究始于20世纪70年代末80年代初，起初用于火点遥感监测研究为AVHRR 数据。Dozier 等利用AVHRR数据研究亚像元温度理论，在此基础上发展基于AVHRR 火点监测模型[6]。Flannigan 等提出地面火点监测绝对阈值模型[7]。拥有更高空间、时间和光谱分辨率MODIS 传感器搭载卫星升入太空，MO⁃DIS 数据被广泛应用于火点监测研究。Kaufman 等将阈值模型和上下文模型相结合，发展出基于MODIS数据火点监测模型[8]。在无人机火点监测研究方面，研究起步较早机构有美国Altair 、欧洲AWARE 和欧盟COMETS 项目组，项目开发人员在远程高空监控无人机上搭载高速红外扫描仪，可准确识别并定位地面火点。AWARE 项目将无人机系统和地面分布烟火传感器组成火点探测网络，可实现对火点烟气报警和自动消防扑灭功能。COMETS 项目通过处理分析机载摄像头采集多路视频图像，提取出不同火点特征，为地面工作人员提供参考信息。

国内利用遥感技术作火点监测研究经历从使用AVHRR 数据到MODIS 数据再到国产卫星数据3 个阶段。卿清涛等利用四川省地面林火资料修整提取阈值并验证AVHRR 火点提取精度[9]。张树誉等分析MODIS 光谱特征，提出综合运用3S技术作秸秆焚烧动态监测资料处理流程和量化判识指标[10]。曹景庆等使用高分四号卫星经相对辐射校正中波红外数据提取黑龙江省秸秆焚烧火点，按县域得到秸秆焚烧火点信息[11]。在无人机火点监测研究方面。杨自栋等设计一套包含农田无线监测网络和远程数据中心感温型秸秆禁烧监测系统[12]。

本研究借助物联网无线传感器技术和信号传输技术，建立秸秆焚烧火点在线监测系统，为实现秸秆焚烧火点及时报警、精准定位及后续人员调度提供信息，有效遏制秸秆焚烧，降低焚烧数量，提高环境质量。

2 系统整体设计

秆焚烧火点在线监测系统系统主要由传感器终端、ZigBee 网络设计模块、GPRS 远程通信设计模块和用户远程监测中心四部分组成。传感器采集温度、烟雾浓度和PM2.5浓度数据经ZigBee模块和GPRS模块传输到阿里云服务器，服务器实时分析，若发现各指标超过阈值，即确定为有焚烧现象发生，系统将立即显示焚烧火点坐标。系统总体结构设计见图1。

3 系统硬件设计

3.1 终端节点

终端节点由传感器模块和ZigBee模块组成。

传感器模块负责采集环境中数据信息，是无线传感网络中基础部分[13]，系统根据秸秆燃烧物理过程选用烟雾传感器、温度传感器和PM2.5 传感器。烟雾传感器可探测到秸秆燃烧初期产生烟雾，灵敏度高、响应速度快，对初期发现、早期避难有利。温度传感器可监测到秸秆燃烧产生高温，有较高可靠性，对环境要求低，对秸秆燃烧初期反应迟钝，因此，需与烟雾传感器配合使用。气体传感器选择PM2.5传感器，因在稻秆燃烧期间，颗粒物与气态污染物质量浓度上升，PM2.5浓度增幅显著[14]。

Zigbee 硬件选择带有无线射频模块CC2530，将各传感器节点组网，将传感器模块采集到数据信息转发到协调器。CC2530结合领先RF收发器优良性能、业界标准增强型8051CPU、系统内可编程闪存、8-KBRAM和其他功能，CC2530有四种不同闪存版本，具有各种不同运行模式，使其适应超低功耗要求系统，提供完整ZigBee 解决方案。CC2530 为终端节点核心部件，射频部分负责组网，而内部集成增强型内核负责控制射频、外部器件和运行协议栈[15]。

终端节点使用AK免维护胶体12 V 250 Ah蓄电池供电，该蓄电池寿命长，设计寿命可达6～8 年，自放电少，易维护，安全性高。利用DC-DC 电源模块可将12 V 转换成3.3 V 供终端和协调器使用，CC2530 本身功耗很低，其休眠采用PM2 模式，节省功耗且可被定时唤醒。在设计系统实际运用中，设定终端采集周期为10 s，每隔10 s终端将采集数据并向协调器发送数据，最后进入睡眠模式。CC2530 工作模式功耗为25 mA，待机模式功耗为0.9 μA，而温度传感器、烟雾传感器和PM2.5传感器工作模式功耗分别为0.3、150和24 mA，这3种传感器均一直处于工作模式下，在每个周期内，采集发送时间约1s，其余时间CC2530处于待机状态。计算每个终端节点1 个周期内功耗约1 768 mAs，蓄电池电量为250 Ah，因此终端蓄电池使用周期约58 d，即58 d更换1次终端节点蓄电池。

3.2 协调器

协调器是无线传感网络核心，负责网络组建和管理[16]，其主体是CC2530，通过内置射频模块向下连接终端节点接收采集数据信息，通过RS232串口向上连接GPRS部分将信息数据发送到上位机（云服务器）作实时分析。

协调器和路由器属于全功能设备（FullFunction⁃Device，FFD），可选择星型、簇树型和网状3种结构，星型拓扑结构用一个节点作为中心，其他节点直接与中心节点相连构成网络[17]，考虑秸秆焚烧火点监测系统数据传输量较小、组网简单，功耗较低，因此选用不含路由节点星型网络拓扑结构实现无线局域网构建。

协调器CC2530和SIM800A使用AK免维护胶体12 V 250 Ah蓄电池为其供电。SIM800A芯片仅在接收发送数据工作模式下功耗为30 mA，待机模式为0.55 μA，设定协调器采集周期为10 s，在每个周期内，协调器接受数据并向云端发送数据时间约为1 s，则协调器1 个周期内功耗约为60 mAs，则协调器蓄电池可4～5年更换1次。

3.3 GPRS模块

在秸秆焚烧火点在线监测系统设计中，ZigBee技术用于短距离传输数据，而远程通信部分选择GPRS 技术。GPRS 是远距离通信技术，需要GPRS模块作数据传输，本设计中GPRS 模块选用SIM800A。SIM800A 是一款两频 GSM/GPRS 模块，为SMT 封装，其工作状态稳定，精致美观，价格便宜，可以通过标准AT 指令作能耗较低电话、短信和数据信息传输。

在GPRS模块和ZigBee 协调器之间添加微处理器处理数据，ZigBee协调器节点通过RS232串口与微控制器STC12C5A60S2 单片机串口2 作通信[18]，SIM800A 通过相应引脚连接STC12C5A60S2 单片机串口1展开通信。单片机通过AT指令控制SIM800A数据传输，将终端节点收集到烟雾浓度、温度和PM2.5浓度数据经GPRS传输到阿里云服务器。

4 系统软件设计

4.1 ZigBee网络设计

系统软件以与CC2530 相兼容ZigBee 协议栈（Z-stack）和IAR开发环境为基础设计[19]。在IAR软件开发平台上，本系统选用协议开发软件ZStack-CC2530-2.2.0-1.3.0 建立秸秆禁烧火点在线监测系统软件开发环境。

系统中ZigBee 组网通信任务主要由3 部分构成，第1 部分为协调器节点建立ZigBee 无线网络，第2部分为终端加入协调器建立网络，第3部分为终端节点将温度传感器、烟雾传感器和PM2.5传感器收集到数据传送给协调器。

首先将某一节点确定为网络协调器，并将Zig⁃Bee协议栈与该协调器作初始化，协调器作信道扫描，选择1 个未被占用空闲信道，根据IEEE 地址设置独有网络标识符PANID，建立PAN 网络，最后向终端节点周期性发送信标。协调器建立网络具体流程见图2。

协调器建立ZigBee 网络结束后，各终端节点在初始化ZigBee 协议栈和节点硬件之后搜索周围可加入网络，并向搜索到网络发出入网请求，协调器收到节点连接请求后作响应，如接受入网请求，为该终端节点分配唯一网络短地址。终端节点加入网络具体流程见图3。

在所有终端节点均加入协调器建立网络后，ZigBee星型网络组建完成。在IAR软件中，通过调用ZigBee 协议栈中负责实现无线通信Sample⁃App_ProcessEvent 等函数，实现终端节点向协调器周期性发送数据功能。调用SampleApp_Messa⁃geMSGCB函数处理数据，将数据发送至串口。

4.2 GPRS通信设计

ZigBee 与GPRS 网关中微控制器通过GSMAT指令集与SIM800A 通信，GPRS 通信需用到AT 指令见表1。建立GPRS具体流程见图4。

表1 GPRS控制任务指令Table 1 GPRS control task instruction sheet

4.3 用户远程监测中心设计模块

用户远程监测中心由Vue.js、Element-ui 和Go语言设计运行，监控和管理系统。vue为构建用户界面渐进式框架，易整合。Element-ui基于Vue2.0开发，可以提供丰富PC端组件，Go语言主要用于多处理器系统中，使用Go 编译程序达到C 或C++代码速度，安全性较高，设计监测中心在互联网环境下运行，显示形式为网页端。

用户远程监测中心主要由前端监测界面、数据库及后台服务构成。监测中心实时处理终端节点传输数据，判断该节点是否有秸秆燃烧现象发生。具体见图5。

5 监测系统应用测试

系统在完成前期准备后，模拟两场野外小型秸秆焚烧试验，分别为确定传感器预警阈值模拟试验及测定可行性验证试验，两次试验均在黑龙江省哈尔滨市双城区周家镇东安村一家农户农田完成（E126.65，N45.50）。

试验用于采集数据3种传感器分别是DHT11数字温度传感器，MQ系列MQ-2传感器和YW-51灰尘PM2.5 传感器。以黑龙江省玉米秸秆为试验对象，主要收集10月收获玉米秸秆，作秸秆焚烧试验。

5.1 模拟焚烧试验过程和结果分析

燃烧试验可分为前期准备和秸秆燃烧两部分。在准备阶段模拟真实秸秆燃烧情况，采用均匀摊开通风方法，达到自然晾干方式。为避免环境污染也为保证试验结果稳定性，本试验从秸秆地中随机选取1 块5 m×3.5 m 试验田，取14 kg 秸秆，将样品均分，每次1 kg重秸秆，1周内同一空地作14 次模拟试验，共使用20 个终端，1 个协调器，每个终端由ZigBee 模块，DHT11 温度传感器、MQ-2传感器和YW-51灰尘PM2.5传感器组成，终端布置采用无线传感器网络正六边形节点覆盖模型见图6，按照边长为1 m 正六边形安装在试验田上，即正六边形每个顶点为1个终端，20个终端均由协调器控制并实时向电脑发送传感器检测到温度、烟雾浓度、PM2.5浓度，通过电脑串口实时监测，每个协调器可控制周围200 m内所有终端。当秸秆样品完全燃烧后，等待火焰熄灭，继续采样10～15 min。将系统设计传感器元件处理放置在试验空地附近，连接终端，并随时观察监测中心实时数据。

本文依据多次测量求平均值，根据每次试验所得数据找出温度、烟雾浓度、PM2.5浓度所对应max(xi+1-xi), (x∈{温度、烟雾浓度、PM2.5 浓度}，i=0,1,2,…,n)中xi作为每次试验所得阈值，试验数据见表2。

表2 秸秆焚烧数据Table 2 Straw burning data

由于燃烧方式不同，农作物秸秆在农田中露天燃烧实际效率差别较大。影响农作物秸秆实际燃烧效率因素，包括当地地理位置，气候因素，当地居民在燃烧作物方式、作物类型及燃烧作物部位等存在差异，为避免误差粗略选取测得各参数均值为阈值。因此，温度阈值为71 ℃、烟雾浓度阈值1.21 mg·m-3和PM2.5浓度阈值为1 299 μg·m-3。

5.2 模拟焚烧试验过程和结果分析

为验证秸秆焚烧火点监测系统工作有效性和稳定性，设置4个秸秆焚烧试验点，传感器分布见图7。随机选取5 m×3.5 m 秸秆地实验田，安装20个终端节点，即图7中六边形顶点，每个顶点安装1 个协调器节点，试验前将收集玉米秸秆捆扎4份，随机分别放置在实验田任意位置；搭建监测系统硬件平台；随机点燃玉米秸秆，观察监测系统中预警信息变化情况。结果显示，当某个终端传感器3个指标中两个指标超过所设阈值时，监测界面中终端显示报警信号（见图8）。通过重复试验发现，本设计监测系统可有效监测秸秆焚烧火点发生，并通过无线通信及时有效传输数据，达到预期要求。

由于秸秆焚烧受天气和环境等多种因素影响，本焚烧试验阈值数据无法推论其他条件下监测系统预警有效性。本设计监测系统其他条件下预警参数阈值确定，还需大量重复试验确定。

6 结 论

本研究通过应用无线传感技术在线监测秸秆焚烧火点，并通过秸秆焚烧模拟试验确定火点发生典型参数温度、烟雾浓度和PM2.5阈值。根据试验获得阈值设置监测系统预警值，又通过验证试验验证监测系统工作有效性。监测系统分为数据采集模块、ZigBee 网络设计模块、GPRS 远程通信设计模块和用户远程监测中心四部分。该系统设计完成后在试验田测试，确定传感器布置方案、监测范围以及阈值，验证试验结果表明，在布置传感器网络试验田中，通过秸秆焚烧模拟试验发现，ZigBee 模块和GPRS 模块可准确接收终端节点中数据，及时将数据传送至云服务器，实时监测该区域是否存在秸秆焚烧现象。该监测系统工作稳定，数据可靠，设计满足要求。