李嘉宾

（华云创信（广东）生态环境科技有限公司，广东 佛山 528000）

引言

目前，大数据技术已成为各行各业变革和创新的关键驱动力，特别是在环境治理领域，大数据提供了前所未有的机会，使得环境监测和管理更加准确、高效和科学。作为生存的第一屏障，大气环境质量直接影响到每一个生命体的健康与福祉。目前，我国空气质量已有所改善，然而近年来，随着工业化和城市化的加速发展，大气区域性污染问题日益显现，如何有效治理、预警及精准干预，已成为全球各国亟待解决的重大课题。幸运的是，大数据技术提供了新的视角和手段，通过对大量数据的采集、分析和应用，可以更加精准地把握污染源，优化治理策略，甚至预测未来的污染趋势[1]。本文将深入探讨大数据在大气环境治理中的应用及其带来的创新路径，希望为相关领域的研究者和实践者提供有价值的参考。

1 大数据技术在大气环境监测中的应用

1.1 物联网在大气环境监测中的应用

物联网技术通过连接设备、传感器和机器，实现了对大气环境的实时监测。这种连续、动态的数据流为大气质量评估、预测与管理提供了坚实的数据支撑。例如，城市中部署的各种空气质量监测传感器不仅可以提供颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、臭氧等关键污染物的实时浓度数据，还能辅助定位污染源，为后续的大气环境治理提供方向。物联网技术与移动通信技术相结合，使得数据传输更加迅速且实时，这种即时性对于应对突发的大气污染事件至关重要[2]。

1.2 卫星遥感在大气监测中的应用

卫星遥感是大气环境监测的重要手段之一。卫星遥感具有覆盖广、分辨率高、监测连续的优势，可实现对大气污染物的全天候、全区域监测。

首先，卫星遥感可监测各类大气污染物的总量及其时空分布。通过不同传感器的观测，可以监测二氧化硫、二氧化氮、臭氧、细颗粒物等污染物的总量及其在区域尺度的时空分布规律。这为全面评估区域大气污染状况提供基础数据。

其次，卫星遥感可用于污染物浓度反演。通过建立卫星资料与地面监测数据之间的经验模型，可以实现卫星资料到地面浓度的定量反演，获知地面点状污染浓度分布，为评价地面空气质量提供依据。目前臭氧和二氧化氮的反演精度较高。

最后，卫星遥感可同化入数值模式，提高空气质量预报精度。卫星数据可验证和校正模式模拟结果，也可通过数据同化优化模式初始场，这将大幅提升模式的模拟和预测能力。卫星遥感与数值模型的结合为空气质量预报提供了新途径。

卫星遥感已成为大气监测的有力技术手段，未来随着卫星与传感器技术的发展，卫星遥感在大气监测中的应用前景广阔。但卫星数据也存在无法观测地面情况等局限性，仍需与地面监测和模型相结合，以发挥卫星遥感技术的最大效用[3]。

1.3 大数据分析在监测数据中的应用

大数据技术为海量监测数据的管理与分析提供了新的思路。大数据可充分利用环境监测形成的多源异构数据，实现监测结果的深入分析与应用。

大数据集成分析可实现监测数据的多维关联。不同时空尺度、不同类型的监测数据可集成在云平台，进行跨尺度、跨区域的关联分析，发现数据之间的潜在关系，为查找污染成因提供依据。比如，可关联气象数据、卫星数据与地面监测，解析污染物时空分布的影响因素。

大数据挖掘可实施监测数据的智能化处理。可使用机器学习等算法，实现监测数据的归一化处理、异常点标记、空缺数据修复等，提高数据质量。还可利用深度学习实现监测图像的智能分析，辅助检测结果判读。

大数据可构建监测知识图谱。通过知识图谱技术对监测数据进行处理，揭示监测对象之间的关联，构建监测知识体系。这可深化对监测事项的认知，有利于监测数据应用[4]。

2 大数据技术在大气环境治理中的决策支持应用

2.1 空气质量预报预警

2.1.1 数值预报模型

数值预报模型在大气环境治理中扮演了重要的角色。这类模型通常基于大气物理和化学过程进行构建，并能够模拟各种大气污染物的传输、扩散和转化。随着大数据技术的发展，现在可以对大量的气象和环境数据进行快速处理，为数值预报模型提供实时输入，从而大大提高预报的准确性[5]。

例如，CMAQ模型是目前广泛使用的一种模拟大气污染的数值模型。它综合了气象、地形、人类活动和气溶胶光学特性等因素，可以模拟区域范围内的大气气溶胶、臭氧、氮氧化物和其他污染物的传输、转化和形成。结合大数据技术，可以收集和分析更多的气象、空气质量监测数据，并将这些数据与CMAQ模型结合起来，支持高分辨率模拟，从而提高模型的精度，同时识别模型中未考虑的变量和误差，并将这些数据反馈到模型中，以更好地估算模型的不确定性。

2.1.2 预警发布机制

大数据技术不仅能够更准确地预测未来的空气质量，还使预警发布机制更为迅速和智能。

基于大数据平台，可以实时收集各地的空气质量数据，与数值预报模型的预测结果相结合，实时评估污染风险。一旦检测到可能的污染事件，系统会自动触发预警机制，向相关部门和公众发送预警信息。例如，某城市的大数据中心发现，由于不利的气象条件和污染物排放量的增加，未来两天该城市的臭氧浓度可能超过国家二级标准，系统会立即启动预警机制，通知相关部门加强排放控制，同时提醒市民采取相应的防护措施。

这种基于大数据的预警发布机制不仅提高了预警的及时性和准确性，还增强了公众的参与感，为整个社会的协同治理提供了有力的技术支撑。

2.2 污染源精准识别与管控

2.2.1 污染源确定方法

在大气环境治理的过程中，准确识别污染源至关重要。传统的方法依赖于地面监测和手动排查，不仅耗时且效率有限。随着大数据技术的应用，现在拥有更加先进和高效的污染源确定方法。

基于传感器网络和物联网技术，可以对大气中的污染物进行实时跟踪，分析其传输路径和浓度分布。结合气象数据、地形信息和城市规划数据，专业的数据分析算法可以逆推污染物的来源[6]。例如，某城市发现某地区的氮氧化物浓度突然上升，通过大数据分析，可以迅速确定污染源为附近某工厂的非法排放。

此外，无人机技术也为污染源识别提供了强大的支持。无人机搭载可检测污染物浓度的空气盒子巡检疑似污染区域，辅助确定潜在的污染源。

2.2.2 关键污染源管控

一旦污染源被确定，有效的管控策略则成为关键。基于大数据技术，可以为每一个污染源制定个性化、精准的管控策略。

对于重点污染源，例如大型工业园区、热电厂等，可以部署更为密集的传感器网络，实时监测其排放情况。结合历史数据和模型预测，当预测到可能的超标排放时，可以自动触发警报机制，通知相关部门进行及时干预。

同时，通过对污染源的历史排放数据进行深入分析，可以发现其排放的规律和模式，继而优化生产过程、调整排放策略，从而实现更为环保的生产模式。例如，在某电厂，大数据分析发现，燃煤的烟气流量和温度也是影响排放浓度和污染物的重要因素。基于这一发现，项目方进行了技术改造：精调燃煤控制、改善烟囱排气条件以及尘埃管路维修，成功降低了有害物质的排放，提高了整体的环保水平。

这种基于大数据的精准管控策略，不仅提高了大气环境治理的效果，还为企业节省了大量的经济成本，实现了环境和经济的双重效益。

2.2.3 协同治理机制建立

2.2.3.1 部门间信息共享

协同治理的核心在于多方参与，而部门间的信息共享是实现有效协同的前提。在大数据时代，数据的收集、整合和利用已成为治理的关键环节。

部门信息共享不仅仅是数据交换的过程，它更关乎如何将各个部门的数据资源整合为一个统一的、对治理有价值的信息体系。例如，环保部门持续收集的大气质量数据、气象部门的气象数据以及交通部门的道路流量数据，这些数据在单独使用时各有价值，但当它们被整合在一起时，就可以为城市提供全面的大气污染情境分析。以某大城市为例，当环保部门发现某地区的氮氧化物浓度持续升高时，通过与气象部门和交通部门的数据整合，迅速发现此次污染与特定的气象条件和道路拥堵密切相关。这为后续的决策提供了更为准确的依据，如限制某些路段的机动车流量、采取临时交通疏导措施等。

2.2.3.2 治理资源优化配置

大数据不仅能够帮助更好地理解大气污染的形成机制，更可以指导如何优化和配置治理资源。通过对大量数据的分析，可以识别出污染的关键区域、关键时段以及关键污染源，从而实现有针对性的治理。例如，某市通过对各种数据进行综合分析，发现家具制造、包装印刷、涂料油墨、金属表面喷涂、塑料制品生产等行业是VOCs（挥发性有机物）污染的主要污染源。基于这一发现，政府加大了对相关技术研发和推广的投资，为企业提供技术指导和技术服务，促进 VOCs 治理技术的不断升级和推广；同时加强对企业日常排放行为的监管，建立信息化平台，实现 VOCs 重点排放源的实时监测和数据分析。这种基于数据的决策不仅大大提高了治理的效果，还能确保公共资源得到最有效的利用。

此外，大数据还可以帮助政府评估各种治理措施的效果，从而不断调整和完善策略。治理资源的优化配置并不是一次性的决策，而是一个持续的、基于数据反馈的迭代过程。

3 大数据技术推动大气环境治理路径创新

3.1 技术手段创新

大数据技术为大气环境治理提供了新的技术手段。首先，大数据的海量数据分析能力可用于建立大气污染源清单，便于实现源头治理。通过物联网、移动互联网等手段收集各类污染源的实时排放数据，再利用云计算和机器学习技术分析掌握主要污染源，有利于制定针对性治理方案。其次，大数据可用于环境监测预警和污染传输模拟。利用高密度环境监测站点采集数据，辅以卫星遥感、无人机等多源异构数据，建立实时动态污染分布监测预警系统，提高突发事件应对能力。同时，利用大数据训练的高精度数值模拟，可深入研究区域污染传输规律，指导科学治理。

3.2 管理模式创新

大数据将推动大气治理管理模式的创新升级。首先，实现污染排放管理的精细化。通过物联网采集排放源实时运行数据，利用云计算处理后形成排放清单和排放状况动态监控，强化排放源管理。其次，实现责任追溯机制信息化。通过污染源和受体高精度关联分析，可以快速锁定责任企业，形成责任追溯闭环。再次，大数据可支撑市场化治理新模式，如通过碳交易市场引入市场机制，以市场化方式调节企业减排行为。

3.3 法制保障创新

大数据环境治理亟须完善法制保障，这不仅是技术和管理的问题，更是确保社会公正、确保公众权益、推动企业责任和促进政府公信力的问题。

首先，建立大数据治理相关法律法规至关重要。在当前大数据快速发展的背景下，已经出现了很多法律空白和法规不足的情况，这需要及时修订和完善法规，以适应新的技术和业务发展需求。明确政府、企业、公众在大数据环境治理中的角色、权利、义务，是确保大数据应用健康、合规、公正的基石。政府需要发挥引导和监管作用，企业要承担起合规使用和保护数据的责任，公众也要了解自己的权益和义务。此外，法规的执法监督也是确保法规真正发挥作用的关键，需要加强相关部门的执法能力和执法效率。

其次，建立大数据环境信息公开制度至关重要。信息的公开和透明是保障公众权益的有效途径，也是提高政府公信力的手段。通过环境信息公开，可以让公众了解大数据治理的进展和成果，增强公众的环境意识。这不仅可以帮助公众更好地维护自己的权益，也可以增强公众参与治理的积极性，形成政府、企业和公众三方共治的局面。

最后，建立健全大数据环境治理责任追溯制度同样重要。在大数据应用中，可能会出现数据泄露、数据滥用等问题，这需要有一个明确的责任追溯机制来定责。通过责任明确化，企业会更加重视数据的保护和合规使用，提高其减排和保护环境的主动性。这也是推动企业社会责任、促进企业可持续发展的有效途径。

4 结论

大数据技术在大气环境治理中的应用为环境治理带来了革命性的变革。物联网、卫星遥感和大数据分析等技术不仅增强了对大气环境的实时监测能力，而且为政府部门、企业和公众提供了更为准确和及时的空气质量信息。在决策支持应用方面，大数据技术确保了污染源的精准识别和管控，使得资源得以优化配置，提高治理效率。此外，从技术、管理到法治各个层面，大数据还推动了大气环境治理路径的全面创新。期望在未来，随着大数据技术的进一步发展和应用，大气环境治理将更为智慧、高效和人性化。