大數據在大氣環境治理中的應用研究

李嘉賓

（華云創信（廣東）生態環境科技有限公司，廣東 佛山 528000）

引言

目前，大數據技術已成為各行各業變革和創新的關鍵驅動力，特別是在環境治理領域，大數據提供了前所未有的機會，使得環境監測和管理更加準確、高效和科學。作為生存的第一屏障，大氣環境質量直接影響到每一個生命體的健康與福祉。目前，我國空氣質量已有所改善，然而近年來，隨著工業化和城市化的加速發展，大氣區域性污染問題日益顯現，如何有效治理、預警及精準干預，已成為全球各國亟待解決的重大課題。幸運的是，大數據技術提供了新的視角和手段，通過對大量數據的采集、分析和應用，可以更加精準地把握污染源，優化治理策略，甚至預測未來的污染趨勢[1]。本文將深入探討大數據在大氣環境治理中的應用及其帶來的創新路徑，希望為相關領域的研究者和實踐者提供有價值的參考。

1 大數據技術在大氣環境監測中的應用

1.1 物聯網在大氣環境監測中的應用

物聯網技術通過連接設備、傳感器和機器，實現了對大氣環境的實時監測。這種連續、動態的數據流為大氣質量評估、預測與管理提供了堅實的數據支撐。例如，城市中部署的各種空氣質量監測傳感器不僅可以提供顆粒物、二氧化硫、氮氧化物、臭氧等關鍵污染物的實時濃度數據，還能輔助定位污染源，為后續的大氣環境治理提供方向。物聯網技術與移動通信技術相結合，使得數據傳輸更加迅速且實時，這種即時性對于應對突發的大氣污染事件至關重要[2]。

1.2 衛星遙感在大氣監測中的應用

衛星遙感是大氣環境監測的重要手段之一。衛星遙感具有覆蓋廣、分辨率高、監測連續的優勢，可實現對大氣污染物的全天候、全區域監測。

首先，衛星遙感可監測各類大氣污染物的總量及其時空分布。通過不同傳感器的觀測，可以監測二氧化硫、二氧化氮、臭氧、細顆粒物等污染物的總量及其在區域尺度的時空分布規律。這為全面評估區域大氣污染狀況提供基礎數據。

其次，衛星遙感可用于污染物濃度反演。通過建立衛星資料與地面監測數據之間的經驗模型，可以實現衛星資料到地面濃度的定量反演，獲知地面點狀污染濃度分布，為評價地面空氣質量提供依據。目前臭氧和二氧化氮的反演精度較高。

最后，衛星遙感可同化入數值模式，提高空氣質量預報精度。衛星數據可驗證和校正模式模擬結果，也可通過數據同化優化模式初始場，這將大幅提升模式的模擬和預測能力。衛星遙感與數值模型的結合為空氣質量預報提供了新途徑。

衛星遙感已成為大氣監測的有力技術手段，未來隨著衛星與傳感器技術的發展，衛星遙感在大氣監測中的應用前景廣闊。但衛星數據也存在無法觀測地面情況等局限性，仍需與地面監測和模型相結合，以發揮衛星遙感技術的最大效用[3]。

1.3 大數據分析在監測數據中的應用

大數據技術為海量監測數據的管理與分析提供了新的思路。大數據可充分利用環境監測形成的多源異構數據，實現監測結果的深入分析與應用。

大數據集成分析可實現監測數據的多維關聯。不同時空尺度、不同類型的監測數據可集成在云平臺，進行跨尺度、跨區域的關聯分析，發現數據之間的潛在關系，為查找污染成因提供依據。比如，可關聯氣象數據、衛星數據與地面監測，解析污染物時空分布的影響因素。

大數據挖掘可實施監測數據的智能化處理。可使用機器學習等算法，實現監測數據的歸一化處理、異常點標記、空缺數據修復等，提高數據質量。還可利用深度學習實現監測圖像的智能分析，輔助檢測結果判讀。

大數據可構建監測知識圖譜。通過知識圖譜技術對監測數據進行處理，揭示監測對象之間的關聯，構建監測知識體系。這可深化對監測事項的認知，有利于監測數據應用[4]。

2 大數據技術在大氣環境治理中的決策支持應用

2.1 空氣質量預報預警

2.1.1 數值預報模型

數值預報模型在大氣環境治理中扮演了重要的角色。這類模型通常基于大氣物理和化學過程進行構建，并能夠模擬各種大氣污染物的傳輸、擴散和轉化。隨著大數據技術的發展，現在可以對大量的氣象和環境數據進行快速處理，為數值預報模型提供實時輸入，從而大大提高預報的準確性[5]。

例如，CMAQ模型是目前廣泛使用的一種模擬大氣污染的數值模型。它綜合了氣象、地形、人類活動和氣溶膠光學特性等因素，可以模擬區域范圍內的大氣氣溶膠、臭氧、氮氧化物和其他污染物的傳輸、轉化和形成。結合大數據技術，可以收集和分析更多的氣象、空氣質量監測數據，并將這些數據與CMAQ模型結合起來，支持高分辨率模擬，從而提高模型的精度，同時識別模型中未考慮的變量和誤差，并將這些數據反饋到模型中，以更好地估算模型的不確定性。

2.1.2 預警發布機制

大數據技術不僅能夠更準確地預測未來的空氣質量，還使預警發布機制更為迅速和智能。

基于大數據平臺，可以實時收集各地的空氣質量數據，與數值預報模型的預測結果相結合，實時評估污染風險。一旦檢測到可能的污染事件，系統會自動觸發預警機制，向相關部門和公眾發送預警信息。例如，某城市的大數據中心發現，由于不利的氣象條件和污染物排放量的增加，未來兩天該城市的臭氧濃度可能超過國家二級標準，系統會立即啟動預警機制，通知相關部門加強排放控制，同時提醒市民采取相應的防護措施。

這種基于大數據的預警發布機制不僅提高了預警的及時性和準確性，還增強了公眾的參與感，為整個社會的協同治理提供了有力的技術支撐。

2.2 污染源精準識別與管控

2.2.1 污染源確定方法

在大氣環境治理的過程中，準確識別污染源至關重要。傳統的方法依賴于地面監測和手動排查，不僅耗時且效率有限。隨著大數據技術的應用，現在擁有更加先進和高效的污染源確定方法。

基于傳感器網絡和物聯網技術，可以對大氣中的污染物進行實時跟蹤，分析其傳輸路徑和濃度分布。結合氣象數據、地形信息和城市規劃數據，專業的數據分析算法可以逆推污染物的來源[6]。例如，某城市發現某地區的氮氧化物濃度突然上升，通過大數據分析，可以迅速確定污染源為附近某工廠的非法排放。

此外，無人機技術也為污染源識別提供了強大的支持。無人機搭載可檢測污染物濃度的空氣盒子巡檢疑似污染區域，輔助確定潛在的污染源。

2.2.2 關鍵污染源管控

一旦污染源被確定，有效的管控策略則成為關鍵。基于大數據技術，可以為每一個污染源制定個性化、精準的管控策略。

對于重點污染源，例如大型工業園區、熱電廠等，可以部署更為密集的傳感器網絡，實時監測其排放情況。結合歷史數據和模型預測，當預測到可能的超標排放時，可以自動觸發警報機制，通知相關部門進行及時干預。

同時，通過對污染源的歷史排放數據進行深入分析，可以發現其排放的規律和模式，繼而優化生產過程、調整排放策略，從而實現更為環保的生產模式。例如，在某電廠，大數據分析發現，燃煤的煙氣流量和溫度也是影響排放濃度和污染物的重要因素。基于這一發現，項目方進行了技術改造：精調燃煤控制、改善煙囪排氣條件以及塵埃管路維修，成功降低了有害物質的排放，提高了整體的環保水平。

這種基于大數據的精準管控策略，不僅提高了大氣環境治理的效果，還為企業節省了大量的經濟成本，實現了環境和經濟的雙重效益。

2.2.3 協同治理機制建立

2.2.3.1 部門間信息共享

協同治理的核心在于多方參與，而部門間的信息共享是實現有效協同的前提。在大數據時代，數據的收集、整合和利用已成為治理的關鍵環節。

部門信息共享不僅僅是數據交換的過程，它更關乎如何將各個部門的數據資源整合為一個統一的、對治理有價值的信息體系。例如，環保部門持續收集的大氣質量數據、氣象部門的氣象數據以及交通部門的道路流量數據，這些數據在單獨使用時各有價值，但當它們被整合在一起時，就可以為城市提供全面的大氣污染情境分析。以某大城市為例，當環保部門發現某地區的氮氧化物濃度持續升高時，通過與氣象部門和交通部門的數據整合，迅速發現此次污染與特定的氣象條件和道路擁堵密切相關。這為后續的決策提供了更為準確的依據，如限制某些路段的機動車流量、采取臨時交通疏導措施等。

2.2.3.2 治理資源優化配置

大數據不僅能夠幫助更好地理解大氣污染的形成機制，更可以指導如何優化和配置治理資源。通過對大量數據的分析，可以識別出污染的關鍵區域、關鍵時段以及關鍵污染源，從而實現有針對性的治理。例如，某市通過對各種數據進行綜合分析，發現家具制造、包裝印刷、涂料油墨、金屬表面噴涂、塑料制品生產等行業是VOCs（揮發性有機物）污染的主要污染源。基于這一發現，政府加大了對相關技術研發和推廣的投資，為企業提供技術指導和技術服務，促進 VOCs 治理技術的不斷升級和推廣；同時加強對企業日常排放行為的監管，建立信息化平臺，實現 VOCs 重點排放源的實時監測和數據分析。這種基于數據的決策不僅大大提高了治理的效果，還能確保公共資源得到最有效的利用。

此外，大數據還可以幫助政府評估各種治理措施的效果，從而不斷調整和完善策略。治理資源的優化配置并不是一次性的決策，而是一個持續的、基于數據反饋的迭代過程。

3 大數據技術推動大氣環境治理路徑創新

3.1 技術手段創新

大數據技術為大氣環境治理提供了新的技術手段。首先，大數據的海量數據分析能力可用于建立大氣污染源清單，便于實現源頭治理。通過物聯網、移動互聯網等手段收集各類污染源的實時排放數據，再利用云計算和機器學習技術分析掌握主要污染源，有利于制定針對性治理方案。其次，大數據可用于環境監測預警和污染傳輸模擬。利用高密度環境監測站點采集數據，輔以衛星遙感、無人機等多源異構數據，建立實時動態污染分布監測預警系統，提高突發事件應對能力。同時，利用大數據訓練的高精度數值模擬，可深入研究區域污染傳輸規律，指導科學治理。

3.2 管理模式創新

大數據將推動大氣治理管理模式的創新升級。首先，實現污染排放管理的精細化。通過物聯網采集排放源實時運行數據，利用云計算處理后形成排放清單和排放狀況動態監控，強化排放源管理。其次，實現責任追溯機制信息化。通過污染源和受體高精度關聯分析，可以快速鎖定責任企業，形成責任追溯閉環。再次，大數據可支撐市場化治理新模式，如通過碳交易市場引入市場機制，以市場化方式調節企業減排行為。

3.3 法制保障創新

大數據環境治理亟須完善法制保障，這不僅是技術和管理的問題，更是確保社會公正、確保公眾權益、推動企業責任和促進政府公信力的問題。

首先，建立大數據治理相關法律法規至關重要。在當前大數據快速發展的背景下，已經出現了很多法律空白和法規不足的情況，這需要及時修訂和完善法規，以適應新的技術和業務發展需求。明確政府、企業、公眾在大數據環境治理中的角色、權利、義務，是確保大數據應用健康、合規、公正的基石。政府需要發揮引導和監管作用，企業要承擔起合規使用和保護數據的責任，公眾也要了解自己的權益和義務。此外，法規的執法監督也是確保法規真正發揮作用的關鍵，需要加強相關部門的執法能力和執法效率。

其次，建立大數據環境信息公開制度至關重要。信息的公開和透明是保障公眾權益的有效途徑，也是提高政府公信力的手段。通過環境信息公開，可以讓公眾了解大數據治理的進展和成果，增強公眾的環境意識。這不僅可以幫助公眾更好地維護自己的權益，也可以增強公眾參與治理的積極性，形成政府、企業和公眾三方共治的局面。

最后，建立健全大數據環境治理責任追溯制度同樣重要。在大數據應用中，可能會出現數據泄露、數據濫用等問題，這需要有一個明確的責任追溯機制來定責。通過責任明確化，企業會更加重視數據的保護和合規使用，提高其減排和保護環境的主動性。這也是推動企業社會責任、促進企業可持續發展的有效途徑。

4 結論

大數據技術在大氣環境治理中的應用為環境治理帶來了革命性的變革。物聯網、衛星遙感和大數據分析等技術不僅增強了對大氣環境的實時監測能力，而且為政府部門、企業和公眾提供了更為準確和及時的空氣質量信息。在決策支持應用方面，大數據技術確保了污染源的精準識別和管控，使得資源得以優化配置，提高治理效率。此外，從技術、管理到法治各個層面，大數據還推動了大氣環境治理路徑的全面創新。期望在未來，隨著大數據技術的進一步發展和應用，大氣環境治理將更為智慧、高效和人性化。