Smart Sanitation Application Solution

1. Solution Principles

1.1 方案背景

随着城市化进程加快，环卫作业场景不断拓展，waste transfer station、公厕、垃圾填埋场、餐厨垃圾处理点及道路清扫等core环节，易产生hydrogen sulfide（H₂S）、甲烷（CH₄）、ammonia（NH₃）、挥发性有机物（VOCs）等有害气体。这些气体不仅危害环卫作业人员身体health，引发职业中毒、呼吸道疾病等问题，还可能因甲烷等combustible gas积聚引发爆炸风险，同时ammonia、hydrogen sulfide等恶臭气体影响周边居民生活环境，违背城市精细化管理与生态环保发展需求。

传统环卫气体监测依赖人工巡检、定期采样检测，存在响应滞后、监测范围有限、数据精度不足、early warning不timely等弊端，难以meet现代化smart sanitation“real-time monitoring、accurateearly warning、科学处置、efficient管理”的core需求。gas sensor作为气体检测的core感知equipment，凭借微型化、低功耗、高精度、可联网的技术优势，可achieve对环卫各场景有害气体的实时采集、数据传输与智能分析，成为推动环卫行业从“被动处置”向“主动预防”转型的key支撑，助力buildsafety、efficient、绿色的smart sanitation体系。

1.2 方案目标

·safety防护：real-time monitoring环卫各场景有害气体浓度，achieve超标分级early warning，linkage应急处置，杜绝气体泄漏引发的人员伤亡、爆炸等safety事故，ensure环卫作业人员人身safety。

·环境优化：accurate捕捉恶臭气体（NH₃、H₂S等）排放源头，为环卫清扫、垃圾清运、除臭作业provide数据支撑，reduce气体对周边环境的影响，improve城市环境卫生质量。

·efficient管理：通过gas sensor采集的实时数据，achieve环卫作业场景的数字化管控，优化作业流程，合理调配人力、equipment资源，reduceO&M成本，improve环卫作业效率。

·数据溯源：build完整的气体监测数据库，achieve数据实时查看、历史查询、趋势分析，为环卫管理决策、环保合规检测provide可追溯的数据依据，meet行业监管要求。

1.3 适用范围

This solutionApplicable to城市smart sanitation体系下各类core作业场景，包括但不限于：waste transfer station、生活垃圾填埋场、餐厨垃圾处理厂、公共厕所、道路清扫（尤其是沿街餐饮centralized区域）、粪便处理设施、地下有限空间（化粪池等）及环卫作业车辆等。

2. core技术与equipment选型

2.1 core技术原理

This solution采用多类型gas sensor协同工作，结合物联网（IoT）、大数据、GIS地理信息等技术，achieve气体浓度的实时感知、数据传输与智能分析，core技术原理如下：

·气体感知技术：根据不同气体特性，选用对应的sensor类型，如electrochemicalsensor（监测H₂S、NH₃、CO等toxic gas）、催化燃烧sensor（监测CH₄等combustible gas）、光离子化检测器（PID，监测VOCs）、非分散红外（NDIR）sensor（监测CH₄、CO₂等），确保检测精度与response speed，同时具备抗干扰、耐高湿高腐蚀的特性，适配环卫复杂作业环境。

·物联网传输技术：采用LoRa/NB-IoT低功耗广域网技术，搭配4G/5G双模通信，achievesensor数据的实时传输，其中LoRa/NB-IoTApplicable to偏远区域、低功耗需求场景，传输距离可达3-15km，续航周期长达1-3年；4G/5GApplicable to密集城区、高频数据传输场景，ensure数据传输的stability与实时性。

·大数据分析技术：搭建smart sanitation气体监测大数据platform，对sensor采集的实时数据进行清洗、分析、整合，通过STL算法分离气体浓度的周期性、趋势性与随机扰动，识别异常数据，achieve气体浓度趋势预测、污染源溯源，为作业调度provide数据支撑。

·GIS地理信息技术：将gas sensordeployment位置与GIS地图结合，直观展示各监测点的分布、气体浓度实时数据，support地图查询、导航，便于管理人员rapid定位异常区域，开展应急处置。

2.2 coreequipment选型

结合环卫场景的复杂性（高湿、高腐蚀、粉尘多、空间密闭等），equipment选型遵循“accurate耐用、低功耗、易安装、易维护”的原则，coreequipment包括gas sensormodule、数据采集网关、terminal显示equipment及应急linkageequipment，具体选型如下：

2.2.1 gas sensormodule

根据不同场景监测需求，选用Designed for性的sensormodule，support多气体同时监测，core参数与适用场景如下表所示：

注：可根据实际场景需求，定制多气体集成module（如同时监测H₂S、NH₃、CH₄的三合一module），module尺寸小巧（如26×26×9.7mm），便于嵌入各类环卫equipment，supportUART/I²C/SPI、Modbus多种通信协议，适配不同传输需求。

2.2.2 数据采集网关

选用工业级低功耗网关，support多sensor接入（最多可接入32路sensor），具备数据预处理、协议转换、断点续传功能，可将sensor采集的模拟信号转换为数字信号，通过LoRa/NB-IoT/4G/5G传输至云端platform。core参数：工作温度-40℃~85℃，防护等级IP68，supportremote升级、故障自检，适配环卫户外、地下等恶劣环境，确保数据传输的stability。

2.2.3 terminal显示与early warningequipment

·云端platformterminal：support电脑端、手机APP（安卓/ios）登录，实时显示各监测点气体浓度、equipment运行状态，support数据查询、报表生成、异常early warning推送。

·现场显示equipment：在waste transfer station、公厕等人员密集场景，deploymentLED显示屏，实时公示气体浓度数据，当浓度超标时，自动闪烁alarm，提醒现场作业人员。

·early warningequipment：配备声光alarm detector、短信early warning模块，当气体浓度达到预设阈值时，自动触发声光alarm，同时向管理人员手机发送early warning短信，明确异常位置、气体类型及浓度值，确保rapid响应。

2.2.4 应急linkageequipment

根据场景需求，配套deployment应急linkageequipment，achieve“监测-early warning-处置”closed-loop：

·通风equipment：在化粪池、waste transfer station等密闭场景，linkage排风system，当气体浓度超标时，自动启动通风equipment，稀释气体浓度，30分钟内可完成隐患初步处置。

·移动巡检equipment：配备手持激光遥测仪，基于TDLAS激光光谱技术，可achieve甲烷、hydrogen sulfide等气体的远距离监测，巡检人员无需进入风险区域即可排查盲区，improve巡检safety性与效率。

·应急防护equipment：为环卫作业人员配备便携式气体检测仪、防毒面具等防护装备，应对突发气体泄漏事件。

3. 方案整体架构

This solution采用“感知层-传输层-platform层-应用层”四级distributed架构，achieve气体监测end-to-endclosed-loop，架构清晰、可扩展性强，适配smart sanitation规模化deployment需求，具体如下：

3.1 感知层：气体采集terminal，achieve“全域感知”

感知层是整个方案的core数据采集端，由deployment在各环卫场景的gas sensormodule、辅助sensor（温湿度、风速sensor）组成，构成“固定监测+移动监测+手持补充”的混合监测网络：

·固定监测点：在waste transfer station、填埋场、公厕、化粪池等重点区域，按“一处一档”原则，布设固定sensor，achieve24小时不间断监测，重点监测H₂S、NH₃、CH₄等core气体，同步采集环境温湿度数据，用于气体浓度漂移补偿，improve检测精度。

·移动监测点：在环卫清扫车、垃圾清运车等作业车辆上，安装便携式gas sensor，achieve作业路线上的动态气体监测，重点覆盖沿街餐饮centralized区域、垃圾散落点等移动场景，弥补固定监测点的覆盖盲区。

·手持补充点：为巡检人员配备手持气体检测仪，用于固定监测点盲区排查、应急事件现场检测，achieve“固定+移动+手持”的全方位监测覆盖。

所有sensor均经NIST可溯源standard gascalibration，support自动零点校正与跨度验证机制，确保long-term运行数据可信度，同时具备自检功能，当equipment出现故障时，自动上报故障信息，便于timely维护。

3.2 传输层：数据传输通道，achieve“实时互通”

传输层承担数据从感知层到platform层的传输任务，采用“多网络融合”模式，适配不同场景的网络条件，确保数据传输的实时性、stability与低功耗：

·偏远场景（垃圾填埋场、郊区公厕）：采用LoRa/NB-IoT低功耗广域网技术，传输距离远、功耗低，sensor续航可达1-3年，无需频繁更换battery，reduceO&M成本。

·城区场景（waste transfer station、沿街清扫路线）：采用4G/5G双模通信，传输速度快，可achieve高频数据（1次/秒）实时传输，meet密集区域的监测需求。

·数据预处理：通过数据采集网关，对sensor采集的原始数据进行过滤、校准，剔除无效噪声数据，完成协议转换（如Modbus转MQTT），再传输至云端platform，reduceplatform运算压力，improve数据质量。

传输过程采用加密协议，确保数据不泄露、不丢失，同时support断点续传功能，当网络中断时，数据自动缓存，网络恢复后同步上传，ensure数据完整性。

3.3 platform层：大数据处理中心，achieve“智能分析”

platform层是smart sanitation气体监测的core大脑，基于云端build大数据platform，集成数据存储、智能分析、early warning管理、equipment管理等core功能，采用国产化服务器deployment，support私有化deployment，符合信创适配要求，具体功能如下：

·数据存储与可视化：采用PostgreSQL数据库，持久化存储历史时序数据，按equipment+日期分区表设计，单表超亿级记录仍保持毫秒级查询响应；通过Chart.js渲染实时折线图、热力图、环形图，直观展示气体浓度变化趋势、各监测点分布及气体成分占比，support数据导出、报表生成（日报、周报、月报），meet环保监管与环卫管理需求。

·智能early warning与分析：内置异常检测引擎，基于3σ原则动态识别离群浓度值，预设三级early warning阈值（early warning、告警、紧急告警），当气体浓度达到对应阈值时，自动触发声光alarm、短信推送；利用机器学习算法，分析气体浓度的时空变化规律，achieve污染源溯源、浓度趋势预测，为环卫作业调度provide数据支撑。

·equipment管理：achieve所有sensor、网关、应急equipment的统一管理，实时监控equipment运行状态（online/离线、电量、故障），supportremote校准、remote升级、故障alarm，便于管理人员rapid排查equipment故障，reduceO&M成本；建立equipment台账，记录equipment安装位置、型号、安装时间、维护记录等信息，achievefull lifecycle管理。

·GIS地图集成：将所有监测点位置标注在GIS地图上，support地图缩放、查询、导航，实时显示各监测点气体浓度，当出现异常时，地图上对应监测点自动闪烁，便于管理人员rapid定位异常区域，开展应急处置。

3.4 应用层：场景化应用，achieve“accurate落地”

应用层对接环卫管理的实际需求，Designed for不同users群体（管理人员、作业人员、监管部门），provide场景化、差异化的应用服务，achieve气体监测数据的落地应用，具体如下：

·管理人员端：通过电脑端platform、手机APP，实时查看所有监测点数据，接收异常early warning，查看equipment运行状态，生成管理报表，优化作业流程，合理调配人力、equipment资源，achieve环卫工作的数字化、精细化管理。

·作业人员端：通过手机APP接收early warning信息，查看作业区域气体浓度，明确作业风险，当浓度超标时，按照应急预案开展处置（如启动通风equipment、佩戴防护装备）；手持检测仪数据可同步上传至platform，achieve巡检数据的可追溯。

·监管部门端：开放数据接口，support环保、城管等监管部门接入，实时查看环卫场景气体排放数据，achieve对环卫作业的合规监管，为环保执法、政策制定provide数据支撑。

4. 场景化应用落地

结合环卫各core场景的气体污染特点，Designed for性deploymentgas sensor及配套equipment，achieve“一场景一方案”，确保方案的实用性与可落地性，具体场景应用如下：

4.1 waste transfer station场景

场景痛点：垃圾压缩、堆放过程中，易产生H₂S、NH₃、VOCs等有害气体，浓度过高易引发作业人员中毒，同时恶臭气体影响周边居民，且密闭空间易积聚CH₄，存在爆炸风险；传统人工巡检难以achieve24小时监测，early warning不timely。

应用方案：

·sensordeployment：在垃圾压缩区、堆放区、卸料口等key位置，布设多气体集成sensor（监测H₂S、NH₃、CH₄、VOCs），每50㎡布设1台，确保监测无盲区；在中转站通风口布设sensor，监测气体排放浓度，确保达标排放。

·linkage处置：当H₂S、NH₃浓度超标时，自动触发声光alarm，启动通风system，同时向管理人员推送early warning信息，安排人员喷洒除臭剂；当CH₄浓度超标时，立即切断区域电源，禁止明火，启动explosion-proof通风equipment，疏散现场人员，排查泄漏点。

·数据应用：通过platform分析气体浓度变化规律，优化垃圾清运频率，避免垃圾long-term堆放导致气体积聚；生成除臭作业报表，评估除臭效果，优化除臭方案。

4.2 公共厕所场景

场景痛点：公厕粪便发酵易产生NH₃、H₂S等恶臭气体，影响如厕体验与周边环境，且高湿环境易导致sensor损坏、数据漂移，维护难度大。

应用方案：

·sensordeployment：在公厕厕间、化粪池入口、通风口，布设耐高湿、抗腐蚀的electrochemicalsensor（监测NH₃、H₂S），每间厕间布设1台，化粪池入口增设1台，确保accurate监测。

·linkage处置：当气体浓度超标时，自动启动通风扇、除臭equipment，同时在LED显示屏上提示“气体浓度超标，正在除臭”，提醒如厕人员注意；管理人员通过APP接收early warning，timely补充除臭剂、检查通风equipment。

·数据应用：通过platform分析不同时段气体浓度变化，优化公厕清扫、除臭频次，如早晚高峰增加除臭次数，improve如厕环境质量；结合温湿度数据，调整通风equipment运行时长，reduce能耗。

4.3 垃圾填埋场场景

场景痛点：垃圾填埋后发酵产生大量CH₄（可燃）、H₂S、VOCs等气体，CH₄积聚易引发爆炸，H₂S泄漏易导致人员中毒，且气体扩散范围广，监测难度大；需meet环保部门对气体排放的合规要求。

应用方案：

·sensordeployment：采用“固定+移动”结合模式，在填埋区按网格状布设NDIRsensor（监测CH₄、CO₂）、electrochemicalsensor（监测H₂S），每100㎡布设1台固定sensor；在填埋作业车、巡检车上安装移动sensor，achieve动态监测；在填埋场边界布设VOCssensor，监测气体扩散情况，确保不影响周边环境。

·linkage处置：当CH₄浓度达到early warning阈值时，自动触发explosion-proof声光alarm，切断作业区域电源，禁止明火作业，启动CH₄收集装置，将CH₄回收利用（如用于发电）；当H₂S浓度超标时，通知巡检人员佩戴防护装备，排查泄漏点，启动喷淋除臭system。

·数据应用：通过platform分析气体浓度趋势，预测填埋场气体产生量，优化CH₄收集方案；生成气体排放报表，确保数据真实可溯，meet环保监管要求；结合气象数据，预判气体扩散方向，提前做好防控措施。

4.4 地下有限空间（化粪池）场景

场景痛点：化粪池为密闭空间，易积聚CH₄、H₂S、NH₃等有害气体，浓度超标易引发人员中毒、爆炸，且人工巡检需进入密闭空间，风险极高；传统监测方式难以achieve实时early warning。

应用方案：

·sensordeployment：在化粪池井盖处、井口内侧，布设防水、耐腐蚀的gas sensor（监测CH₄、H₂S、NH₃），采用有线+无线双重传输模式，确保数据稳定传输；配套deployment化粪池管控机器人，通过sensorreal-time monitoring气体浓度，机器人自带显示屏，可现场查看数据，一侧设置进风口，便于气体采集。

·linkage处置：当气体浓度达到一级early warning时，机器人自动启动新风system，稀释气体浓度，一般半小时内可自动处置隐患；当达到二级early warning时，system立即向管理人员推送early warning信息，通知责任单位开展人工清掏疏浚，巡检人员通过移动巡检terminalAPP查看equipment定位、导航地图及维护人员电话，rapid响应。

·数据应用：建立化粪池“一处一档”safety管理档案，记录sensor监测数据、equipment运行情况、清掏记录等；通过platformachieve“高风险每天、中风险每月、低风险每季度”的监测频度，打通“智能+人工”两条链路，achieve24小时不间断监管。

4.5 环卫作业车辆场景

场景痛点：垃圾清运车、清扫车作业过程中，会接触垃圾散落点、餐饮垃圾投放点等区域，易产生恶臭气体，作业人员long-term接触易危害health；同时，车辆运输过程中，垃圾泄漏可能导致气体扩散，难以real-time monitoring。

应用方案：

·sensordeployment：在垃圾清运车车厢内、清扫车作业区域，安装便携式多gas sensor（监测H₂S、NH₃、VOCs），sensor体积小巧、易安装，support低功耗续航，可实时采集作业过程中的气体浓度数据。

·linkage处置：当气体浓度超标时，向驾驶员推送声光early warning，提醒驾驶员佩戴防护装备，timely关闭车厢门，避免气体扩散；作业完成后，system提醒驾驶员对车厢进行消毒、除臭处理。

·数据应用：通过platform查看作业车辆的气体监测数据，分析不同作业路线的气体污染情况，优化作业路线，避开高污染区域；记录作业人员接触有害气体的时长，做好职业health防护管理。

5. 实施计划与周期

5.1 实施阶段划分

This solution实施分为四个阶段，循序渐进推进，确保方案落地见效，具体如下：

第一阶段：调研与筹备（1-2周）

·开展环卫各场景实地调研，明确各场景的监测需求、气体种类、deployment点位、网络条件等，梳理现有环卫equipment资源，制定Designed for性的deployment方案。

·完成equipment采购、验收，包括gas sensor、数据采集网关、terminalequipment、应急linkageequipment等，确保equipment质量符合要求；完成platform搭建与调试，确保platform功能正常。

·组建实施团队，开展人员培训，包括equipment安装、platform操作、应急处置等内容，确保相关人员熟练掌握方案流程与equipment使用方法。

第二阶段：试点deployment与调试（2-3周）

·选择1-2个典型场景（如waste transfer station、公厕）作为试点，完成sensor、网关、early warningequipment的安装与deployment，调试数据传输链路，确保数据实时、准确上传至platform。

·开展试点测试，模拟气体浓度超标场景，测试early warning功能、linkage处置功能的有效性，优化early warning阈值、数据传输频率等参数，解决测试过程中出现的问题。

·收集试点反馈，调整deployment方案，优化platform功能，确保方案适配环卫实际作业需求。

第三阶段：comprehensivedeployment与推广（4-6周）

·按照优化后的方案，在所有目标场景（waste transfer station、填埋场、公厕、化粪池、作业车辆等）完成equipment安装、deployment与调试，achieve全方位气体监测覆盖。

·完成platform与环卫现有管理system的对接，achieve数据互通共享，融入smart sanitation整体体系；开展全员培训，确保管理人员、作业人员熟练使用platform与equipment。

·正式启动气体监测system，实时采集、分析数据，开展常态化early warning与处置工作，逐步优化作业流程。

第四阶段：O&M与优化（long-term）

·建立常态化O&M机制，安排专业人员定期对sensor、网关等equipment进行校准、维护、更换，确保equipment正常运行；定期检查数据传输链路，ensure数据stability。

·持续收集监测数据与users反馈，分析气体浓度变化规律，优化early warning阈值、equipmentdeployment点位、linkage处置流程，improve方案的实用性与efficient性。

·根据环卫行业发展需求与技术升级，逐步拓展sensor监测范围，升级platform功能，achieve“监测-分析-处置-优化”的持续迭代。

5.2 实施周期

整体实施周期为8-11周，其中调研筹备1-2周、试点deployment2-3周、comprehensivedeployment4-6周，O&M优化为long-term工作。具体周期可根据目标场景数量、deployment难度进行调整。

6. 成本预算

This solution成本mainly包括equipment采购成本、platform搭建成本、安装调试成本、培训成本、O&M成本，具体预算如下（按中等规模城市、覆盖50个监测点估算）：

七、效益分析

7.1 safety效益

通过real-time monitoring有害气体浓度，achieve超标分级early warning与应急linkage，彻底改变传统人工巡检的滞后性，有效杜绝气体泄漏引发的人员中毒、爆炸等safety事故，ensure环卫作业人员人身safety。例如，化粪池场景通过sensor与管控机器人linkage，可achieve“秒监测、秒early warning、秒处置”，隐患处置时间缩短至3分钟以内，大幅reduce作业风险；垃圾填埋场通过CH₄real-time monitoring，可有效防范爆炸事故，筑牢有限空间safety防线。

7.2 环境效益

accurate捕捉恶臭气体、有害气体的排放源头，为环卫清扫、除臭、垃圾清运等作业provide数据支撑，优化作业流程，减少气体排放，改善城市环境卫生质量，reduce气体对周边居民生活的影响。例如，公厕、waste transfer station通过气体监测linkage除臭equipment，可有效reduceNH₃、H₂S浓度，improve如厕环境与周边indoor air quality；垃圾填埋场通过CH₄收集利用，不仅减少温室气体排放，还可achieve资源回收，助力“双碳”目标achieve。

7.3 管理效益

achieve环卫作业场景的数字化、精细化管理，通过气体监测数据优化人力、equipment资源调配，减少人工巡检成本，improve作业效率。例如，通过分析气体浓度变化规律，优化垃圾清运、除臭作业频次，避免无效作业，reduceO&M成本；建立equipmentfull lifecycle管理体系，减少equipment故障发生率，reduce维护成本；生成标准化报表，为环卫管理决策、环保合规检测provide数据支撑，improve管理水平。

7.4 社会效益

推动环卫行业从“传统人工”向“智慧智能”转型，improve城市精细化管理水平与生态环保形象，增强居民的幸福感与满意度；同时，减少有害气体排放，保护生态环境，助力smart city、绿色城市建设，符合国家生态环保与城市治理发展趋势。

八、风险防控与应对措施

8.1 潜在风险

·equipment风险：环卫场景高湿、高腐蚀、粉尘多，可能导致sensor损坏、数据漂移，影响监测精度；equipmentbattery续航不足，导致数据传输中断；equipment故障未timely发现，影响early warning与处置。

·传输风险：偏远场景网络覆盖差，导致数据传输延迟、丢失；网络中断时，无法实时传输监测数据，影响应急处置效率。

·人员风险：作业人员对equipment操作不熟练，未timely响应early warning信息；应急处置流程不规范，导致风险扩大；巡检人员进入危险区域未做好防护，引发safety事故。

·成本风险：equipment采购、O&M成本超出预算；规模化deployment后，O&M成本逐年增加，影响方案可持续性。

8.2 应对措施

·equipment风险应对：选用耐高湿、抗腐蚀、防尘的工业级equipment，防护等级不低于IP68；定期对sensor进行校准、维护，建立equipment故障early warning机制，当equipment出现异常时，自动上报并安排人员处置；选用低功耗sensor，搭配太阳能供电模块，延长battery续航周期，确保数据连续传输。

·传输风险应对：采用多网络融合模式，偏远场景选用LoRa/NB-IoT低功耗广域网，确保网络覆盖；数据采集网关support断点续传功能，网络中断时自动缓存数据，网络恢复后同步上传；定期检查网络链路，timely排查网络故障，确保数据传输稳定。

·人员风险应对：开展全员培训，确保管理人员、作业人员熟练掌握equipment操作、platform使用、应急处置流程；制定标准化应急处置预案，明确early warning响应流程、处置步骤，定期开展应急演练；为作业人员配备齐全的防护装备，强制要求进入危险区域时佩戴，加强现场监管。

·成本风险应对：优化equipment选型，选用性价比高的国产化equipment，规模化采购reduce采购成本；建立精细化O&M机制，合理安排equipment维护周期，减少不必要的维护支出；优化platform功能，improve数据利用率，通过数据优化作业流程，reduce整体O&M成本；争取政府环保、smart city相关补贴，减轻成本压力。

九、方案总结与展望

9.1 方案总结

This solution以gas sensor为core，结合物联网、大数据、GIS地理信息等技术，Designed forsmart sanitation各core场景的气体污染痛点，build了“感知-传输-分析-应用”end-to-endclosed-loop的气体监测体系，achieve了有害气体的real-time monitoring、accurateearly warning、智能处置与科学管理。方案具备实用性、可落地性、可扩展性，通过场景化deployment与常态化O&M，可有效ensure环卫作业人员safety、改善城市环境质量、improve环卫管理效率，为smart sanitation建设provide强有力的技术支撑，符合国家生态环保与城市精细化管理的发展需求。

9.2 未来展望

随着技术的不断升级，未来将进一步优化方案，拓展应用场景与功能：一是引入AI智能算法，achieve气体浓度的accurate预测与污染源的自动识别，improveearly warning与处置的智能化水平；二是拓展sensor监测范围，增加PM2.5、PM10、NO₂等indoor air quality相关指标监测，achieve“气体监测+indoor air quality监测”integrated；三是深化与smart sanitation其他system（如垃圾清运调度、清扫作业调度）的融合，achieve数据互通、协同处置，build全方位、智能化的smart sanitation管理体系；四是推广多量程、自适应sensor的应用，基于历史数据动态调整sensor量程与灵敏度，improve数据利用率；五是扩大deployment范围，覆盖乡镇环卫场景，推动城乡环卫integrated、智能化发展，助力建设更加绿色、safety、efficient的smart city。