环境监测系统是用于实时或定期检测和记录环境中各种污染物浓度的系统。这些污染物可能包括空气、水、土壤、生物体等中的有害物质。环境监测系统的主要目的是评估环境质量，为政策制定者、企业和个人提供有关环境状况的信息。
技术路线是指实现某一目标或功能所采用的技术和方法的总称。在环境监测系统中，技术路线主要包括以下几个方面：
1. 数据采集与传输：这是环境监测系统的基础，需要使用各种传感器和仪器来采集环境中的污染物数据。这些数据通过无线或有线网络传输到数据处理中心。常用的传感器有气体传感器、水质传感器、颗粒物传感器等。数据传输方式有GPRS、4G、5G等。
2. 数据处理与分析：收集到的数据需要进行初步处理，如滤波、去噪等，然后进行统计分析，如计算平均值、标准差、方差等。此外，还需要对数据进行趋势分析、相关性分析等，以了解污染物的变化规律。常用的数据处理软件有Excel、SPSS、R语言等。
3. 结果展示与报告：将处理后的数据以图表、地图等形式展示出来，以便用户直观地了解环境质量状况。同时，还需要生成环境监测报告，报告中应包含监测点位、监测时间、污染物浓度等信息。常用的展示工具有GIS（地理信息系统）、Tableau等。
4. 预警与报警：根据环境质量状况，设置阈值，当污染物浓度超过阈值时，系统会自动发出预警或报警信息，通知相关人员采取措施。常用的预警方法有阈值预警、趋势预警等。
5. 系统集成与优化：将上述各个环节集成到一个统一的平台上，实现数据的共享和协同工作。同时，还需要不断优化系统性能，提高数据处理速度和准确性。常用的系统集成工具有API（应用程序编程接口）、SDK（软件开发工具包）等。
6. 云平台与大数据：利用云计算技术，将环境监测系统部署在云端，实现数据的集中存储和处理。同时，可以利用大数据技术对海量数据进行分析挖掘，为政策制定者提供更精准的环境预测和决策支持。
7. 移动应用与物联网：开发移动应用，使用户可以随时随地查看环境质量状况。同时，将环境监测设备接入物联网，实现设备的远程监控和管理。
8. 人工智能与机器学习：利用人工智能和机器学习技术，对环境监测数据进行深度挖掘和智能分析，提高监测的准确性和效率。例如，可以通过深度学习算法预测污染物的未来变化趋势，为政策制定者提供科学依据。
