近年来,经济发展带来的环境问题日益凸显,空气质量已成为公众关注的焦点。其中细颗粒物(PM2.5)可以深入到人体肺泡和血液循环系统,对人体健康带来极大危害。面对严峻的细颗粒物污染问题,各级政府部门积极采取综合治理措施,并取得一定的成效。然而雾霾治理是一个漫长的过程,相关部门不但需要长期的治理计划,更需要科学化、定量化的预防和实时监测机制,实现标本兼治。本课题旨在提供一种空气监测系统设计方案,通过细颗粒物的预测和溯源,及时有效地发现细颗粒物变化趋势和污染源分布,为有关部门的科学决策和事后追责提供有力支撑,为公众的及时预防提供准确指导。首先,通过分析细颗粒物空气动力学特征和监测系统开发需求,提出一种基于高斯过程回归模型(GPR)的细颗粒物空间分布和短时间变化态势预测方法。该方法使用基于差分进化算子(DE)改进的粒子群优化算法(PSO)对高斯过程回归模型协方差函数的超参数进行优化,提高超参数自适应获取准确度,实现对细颗粒物不稳定变化的准确跟踪。其次,通过分析细颗粒物溯源特性与系统数据特征,提出一种基于萤火虫算法(GSO)的细颗粒物多污染源动态回溯方法。该方法针对GSO峰值发现率低,收敛效率差的问题,进行自适应步长和自探索机制改进,提高算法优化效率和精度,实现对细颗粒物多污染源的准确定位。最后,为实现系统数据流解耦和模块化开发,设计了一个具有数据感知层、数据服务层和数据应用层的三层架构系统。数据感知层通过SRM1276的433M无线数传模块基于广播机制完成数据上层交付;数据服务层通过Kafka分布式消息系统完成数据上下层安全稳定交互;数据应用层基于细颗粒物预测和溯源方法对感知数据特征提取并通过百度地图AIP完成特征数据动态可视化。