健康中國背景下大數(shù)據(jù)助推大氣質(zhì)量改善

文 茆京來 馮濤

《生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設總體方案》明確要求提高對大氣等多種環(huán)境要素及各種污染源全面感知和實時監(jiān)控的能力。經(jīng)過近幾年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在推動大氣環(huán)境精準管理方面起到了重要作用，也取得了喜人成效。

人民健康是民族昌盛和國家富強的重要標志，是群眾基本訴求，也是各級政府最基本的民生工作。沒有全民健康就沒有全面小康，在全面小康建成的關鍵階段，全民健康問題就顯得尤為重要。環(huán)境是人類賴以生存的基礎，現(xiàn)有研究表明，人體健康水平與環(huán)境污染存在顯著關聯(lián)性。2019年7月15日，國務院印發(fā)的《關于實施健康中國行動的意見》中，再次強調(diào)生態(tài)環(huán)境對健康中國建設的重要性，要求深入開展大氣、水、土壤污染防治，采取有效措施預防控制環(huán)境污染相關疾病。

多年來，生態(tài)環(huán)境部（原環(huán)境保護部）一直重視大氣環(huán)境管理，2016年印發(fā)的《生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設總體方案》明確要求提高對大氣等多種環(huán)境要素及各種污染源全面感知和實時監(jiān)控的能力。經(jīng)過近幾年的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在推動大氣環(huán)境精準管理方面起到了重要作用，也取得了喜人成效。

大數(shù)據(jù)在大氣環(huán)境治理中的應用實踐

實現(xiàn)大氣環(huán)境綜合決策科學化

提升大氣環(huán)境綜合決策科學化水平，必須將大氣環(huán)境數(shù)據(jù)作為支撐大氣環(huán)境管理科學決策的重要依據(jù)，實現(xiàn)“用數(shù)據(jù)決策”。對大氣環(huán)境數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析和綜合研判，提升大氣環(huán)境政策措施制定的水平。

過去無法科學解釋大氣重污染的成因和來源，是因為大氣具體動態(tài)循環(huán)的特征，會隨著地理條件、氣象條件、環(huán)境排放等多種復雜因素產(chǎn)生動態(tài)變化，而大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，可以通過數(shù)據(jù)分析揭示出復雜因素的內(nèi)在關聯(lián)。2017年，國務院決定開展大氣重污染成因和治理攻關項目，定量化、精細化弄清京津冀及周邊地區(qū)大氣重污染的成因和來源，并形成整體系統(tǒng)的科學認知。在這一過程中，大數(shù)據(jù)起到了決定性作用，項目團隊根據(jù)研究難點先后建立了“一網(wǎng)三平臺”，即天—地—空一體化綜合立體觀測網(wǎng)、大氣污染防治綜合決策支持技術平臺、重污染天氣聯(lián)合應對技術平臺和數(shù)據(jù)采集與共享平臺。

其中，天—地—空一體化綜合立體觀測網(wǎng)是核心，觀測網(wǎng)的組成包括中國環(huán)境監(jiān)測總站的22個區(qū)域站、2個背景站、38個成分站；中國科學院的15個CERN站、4套走航觀測設備、衛(wèi)星遙感、16臺Max-DOAS和16臺LIDAR立體觀測設備；中國氣象局的氣象觀測網(wǎng)和成分站以及多家高校和科研機構的4個超級觀測站等。經(jīng)過近兩年的集中攻關，目前已集成數(shù)據(jù)及文件22種，數(shù)據(jù)量982萬條、文件162G，基本理清了京津冀及周邊地區(qū)大氣重污染的成因和來源。對于京津冀及周邊地區(qū)大氣重污染來說，遠超環(huán)境承載力的污染排放強度是大氣重污染形成的主因，不利氣象條件造成污染快速累積是誘因，大氣氧化驅(qū)動的二次轉(zhuǎn)化是污染累積過程中顆粒物爆發(fā)式增長的動力；來源主要是工業(yè)、燃煤、機動車和揚塵；PM2.5主要組分是硝酸鹽、硫酸鹽、銨鹽和有機物。據(jù)此，項目團隊編制了高時空分辨率的區(qū)域和“2+26”城市精細化大氣污染源排放清單，研究方式也被總結成可復制推廣的經(jīng)驗，應用在雄安新區(qū)、長江經(jīng)濟帶、汾渭平原和成渝等地區(qū)。

重慶大氣環(huán)境大數(shù)據(jù)指揮調(diào)度大屏子系統(tǒng)

通過科學指導與精準施策，京津冀及周邊地區(qū)“2+26”城市2017年、2018年PM2.5濃度和重污染天數(shù)的下降幅度顯著高于2016年。與2016年相比，2017年“2+26”城市PM2.5年均濃度降幅為8.2%，出現(xiàn)重度及以上污染天數(shù)減少了24.3%；2018年“2+26”城市PM2.5年均濃度降幅為19.2%，出現(xiàn)重度及以上污染天數(shù)減少了45.3%。

實現(xiàn)區(qū)域大氣環(huán)境監(jiān)管精準化

提升區(qū)域大氣環(huán)境監(jiān)管精準化水平，必須充分運用大數(shù)據(jù)提高環(huán)境監(jiān)管能力，健全事中事后監(jiān)管機制，實現(xiàn)“用數(shù)據(jù)管理”。利用大數(shù)據(jù)支撐法治、信用、社會等監(jiān)管手段，提高大氣環(huán)境監(jiān)管的主動性、準確性和有效性。目前，全國多地都在本區(qū)域大氣環(huán)境日常監(jiān)管中進行大數(shù)據(jù)技術應用。

以重慶市大氣環(huán)境管理系統(tǒng)為例，系統(tǒng)圍繞國家“氣十條”及全市大氣污染防治目標任務要求，以大氣質(zhì)量改善為核心，按照“目標—現(xiàn)狀問題—措施—成效”工作路線圖為主線開展建設。首先，采用多源異構知識提取技術，匯集17個國控站點、54個市控站點監(jiān)測數(shù)據(jù)，動態(tài)融合氣象、污染源排放、揚塵在線監(jiān)測、處罰、投訴等直接數(shù)據(jù)，以及執(zhí)法審批、治理措施、市政交通等間接數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清理、整合、加工、入庫，為大氣環(huán)境綜合分析和共享應用提供豐富數(shù)據(jù)基礎，形成空氣質(zhì)量基礎信息庫，并以GIS地圖直觀反映當前及歷史A0I變化趨勢，構建藍天日歷。其次，利用衛(wèi)星遙感影像、無人機航拍、視頻監(jiān)控、在線監(jiān)測、網(wǎng)絡爬蟲等技術手段，匯集空氣質(zhì)量基礎數(shù)據(jù)、大氣污染源空間分布等多維數(shù)據(jù)，逐步形成全市涉氣污染一張圖，立體繪制大氣污染防治管理的“戰(zhàn)略地圖”。再次，開展大氣污染地圖時空大數(shù)據(jù)分析，通過污染貢獻分析、排名分析、同環(huán)比分析、譜化分析等數(shù)學算法，動態(tài)研判預測大氣環(huán)境質(zhì)量發(fā)展趨勢，智能洞察并預警大氣環(huán)境質(zhì)量問題；利用機器學習技術智能分析污染成因，通過污染源—環(huán)境質(zhì)量關聯(lián)分析提升精準溯源能力，實時追溯大氣污染成因；結合氣象條件、污染時段、污染規(guī)律及“一點一隊一策”方案，提升精細分析能力，提出污染管控精量治理措施。最后，充分發(fā)揮移動監(jiān)管的效能，通過指揮調(diào)度大屏端、監(jiān)督管理端、移動巡查端的聯(lián)合應用開展精準管控，以短信、微信、APP等方式及時開展工作調(diào)度，有效預防大氣污染，提升大氣環(huán)境智能化監(jiān)管水平。

實現(xiàn)大氣環(huán)境數(shù)據(jù)公共服務便民化

隨著生活水平提高，公眾的健康需求和環(huán)境意識也日益增長，關注點已經(jīng)從天氣、溫度等氣象數(shù)據(jù)，拓展到空氣質(zhì)量等環(huán)境數(shù)據(jù)。大氣環(huán)境大數(shù)據(jù)在公共領域的應用，能夠展現(xiàn)可視化的區(qū)域環(huán)境質(zhì)量，及其動態(tài)變化過程。

一方面，在生態(tài)環(huán)境部官網(wǎng)上，對相關數(shù)據(jù)情況進行了信息公開，公眾可以實時查看全國城市空氣質(zhì)量的多類監(jiān)測數(shù)據(jù)，完善了從感知環(huán)境到參與環(huán)境質(zhì)量改善的公眾參與過程。另一方面，墨跡天氣、蔚藍地圖等熱門應用通過“互聯(lián)網(wǎng)+”技術，將空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進行社會化應用，增進公眾對于區(qū)域環(huán)境的感知深度，不僅為公眾提供了更便捷的信息查詢、出行指導，更提升公眾的環(huán)保參與度，增強了全社會對環(huán)境污染事件的監(jiān)管力度，緩解了政府機構的監(jiān)管壓力。

大數(shù)據(jù)助推大氣環(huán)境精準管理展望

當前，國家已經(jīng)把大數(shù)據(jù)作為基礎性戰(zhàn)略資源，正在不斷加強數(shù)字基礎設施建設，在推進大氣環(huán)境精準管理的過程中，大數(shù)據(jù)還應繼續(xù)起到以下幾方面作用。

數(shù)據(jù)共享更“易”

要善于運用空氣監(jiān)測、衛(wèi)星遙感影像、無人機航拍、視頻監(jiān)控、在線監(jiān)測、網(wǎng)絡爬蟲等多種技術手段掌握空氣質(zhì)量現(xiàn)狀，橫向打通氣象條件、地理信息、市政交通、揚塵監(jiān)測及大氣污染源分布等數(shù)據(jù)，縱向融合國控站、省控站和區(qū)縣微站的監(jiān)測數(shù)據(jù)，進一步整合數(shù)據(jù)孤島，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，構建數(shù)據(jù)匯集體系，實現(xiàn)數(shù)出一源，一數(shù)多用，使得政府、企業(yè)、科研院校和社會公眾共享數(shù)據(jù)更加便捷。

問題診斷更“準”

要善于用數(shù)據(jù)推導問題，動態(tài)開展污染成因分析，實現(xiàn)精準溯源。通過機器學習時空間維度的污染因子譜化特征，動態(tài)建立污染因子特征譜與站點、時段間的相關性，開展站點、區(qū)域的污染成因分析，動態(tài)追蹤潛在污染源，為溯源分析提供科學基礎，同時結合空氣質(zhì)量監(jiān)測站點1、3、5公里的污染源分布，實現(xiàn)精準溯源，有效開展精量治理。

政策制定更“優(yōu)”

要善于運用大數(shù)據(jù)解決傳統(tǒng)管理中數(shù)據(jù)更新困難、問題分析耗時長、工作量大、措施針對性不強的問題，并對大數(shù)據(jù)分析成果進行科學運用。針對污染成因推出科學管控措施，實現(xiàn)大氣環(huán)境管理由經(jīng)驗治污到精準治污轉(zhuǎn)變。通過多維度、各側(cè)面的全面情況梳理，從全樣本分析中更便捷的找出問題、分析問題和解決問題，真正做到“用數(shù)據(jù)分析決策”“用數(shù)據(jù)調(diào)度”，提升大氣環(huán)境管理效率。

目標導向更“明”

要善于尋找差距，生成問題清單。緊緊圍繞空氣質(zhì)量目標，以不同區(qū)域、不同時段進行優(yōu)良天數(shù)、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3的排名，直觀細化反映空氣質(zhì)量改善情況，并從站點、區(qū)域兩個維度，進行污染超標實時告警，進行多維度深入的監(jiān)測數(shù)據(jù)趨勢分析、排名分析、占比分析、對比分析、同環(huán)比分析，讓目標導向更加明晰。

掛圖作戰(zhàn)更“清”

要善于疊加監(jiān)測布點、監(jiān)測數(shù)據(jù)、污染源等多要素，立體繪制大氣污染防治管理的“戰(zhàn)略地圖”，實現(xiàn)污染源動態(tài)管理。通過對工業(yè)污染源、交通污染源、生活污染源、揚塵污染源、鍋爐污染源等氣源污染排放信息的進一步梳理，細化成可操作、可量化的“作戰(zhàn)地圖”，實現(xiàn)即時超標預警、突變預警等功能，為開展污染防治攻堅戰(zhàn)現(xiàn)場指揮調(diào)度提供“掛圖作戰(zhàn)”，找準突破點和關鍵點，增強各項措施的關聯(lián)性和耦合性，達到系統(tǒng)治理、靶向治理的效果。

治理速度更“快”

要善于運用“互聯(lián)網(wǎng)+”技術，實時掌握工作進展，動態(tài)指導工作調(diào)度。實現(xiàn)移動端空氣質(zhì)量可視化、考核目標管理、空氣質(zhì)量地圖、污染防治現(xiàn)場日常管理工作現(xiàn)現(xiàn)場記錄等應用，逐步將PC端的功能向移動端移植，拓展系統(tǒng)的應用范圍，增強移動服務能力，擴展現(xiàn)場調(diào)度能力，保障管理及時性、便利性，實現(xiàn)目標、任務、責任的有機統(tǒng)一。