健康中國背景下大數據助推大氣質量改善

文 茆京來 馮濤

《生態環境大數據建設總體方案》明確要求提高對大氣等多種環境要素及各種污染源全面感知和實時監控的能力。經過近幾年的發展，大數據在推動大氣環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。環境是人類賴以生存的基礎，現有研究表明，人體健康水平與環境污染存在顯著關聯性。2019年7月15日，國務院印發的《關于實施健康中國行動的意見》中，再次強調生態環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境污染相關疾病。

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

大數據在大氣環境治理中的應用實踐

實現大氣環境綜合決策科學化

提升大氣環境綜合決策科學化水平，必須將大氣環境數據作為支撐大氣環境管理科學決策的重要依據，實現“用數據決策”。對大氣環境數據進行關聯分析和綜合研判，提升大氣環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循環的特征，會隨著地理條件、氣象條件、環境排放等多種復雜因素產生動態變化，而大數據技術的發展，可以通過數據分析揭示出復雜因素的內在關聯。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大氣重污染的成因和來源，并形成整體系統的科學認知。在這一過程中，大數據起到了決定性作用，項目團隊根據研究難點先后建立了“一網三平臺”，即天—地—空一體化綜合立體觀測網、大氣污染防治綜合決策支持技術平臺、重污染天氣聯合應對技術平臺和數據采集與共享平臺。

其中，天—地—空一體化綜合立體觀測網是核心，觀測網的組成包括中國環境監測總站的22個區域站、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。經過近兩年的集中攻關，目前已集成數據及文件22種，數據量982萬條、文件162G，基本理清了京津冀及周邊地區大氣重污染的成因和來源。對于京津冀及周邊地區大氣重污染來說，遠超環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，大氣氧化驅動的二次轉化是污染累積過程中顆粒物爆發式增長的動力；來源主要是工業、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。據此，項目團隊編制了高時空分辨率的區域和“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驗，應用在雄安新區、長江經濟帶、汾渭平原和成渝等地區。

重慶大氣環境大數據指揮調度大屏子系統

通過科學指導與精準施策，京津冀及周邊地區“2+26”城市2017年、2018年PM2.5濃度和重污染天數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%，出現重度及以上污染天數減少了24.3%；2018年“2+26”城市PM2.5年均濃度降幅為19.2%，出現重度及以上污染天數減少了45.3%。

實現區域大氣環境監管精準化

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

以重慶市大氣環境管理系統為例，系統圍繞國家“氣十條”及全市大氣污染防治目標任務要求，以大氣質量改善為核心，按照“目標—現狀問題—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個市控站點監測數據，動態融合氣象、污染源排放、揚塵在線監測、處罰、投訴等直接數據，以及執法審批、治理措施、市政交通等間接數據，通過數據清理、整合、加工、入庫，為大氣環境綜合分析和共享應用提供豐富數據基礎，形成空氣質量基礎信息庫，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，利用衛星遙感影像、無人機航拍、視頻監控、在線監測、網絡爬蟲等技術手段，匯集空氣質量基礎數據、大氣污染源空間分布等多維數據，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“戰略地圖”。再次，開展大氣污染地圖時空大數據分析，通過污染貢獻分析、排名分析、同環比分析、譜化分析等數學算法，動態研判預測大氣環境質量發展趨勢，智能洞察并預警大氣環境質量問題；利用機器學習技術智能分析污染成因，通過污染源—環境質量關聯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，充分發揮移動監管的效能，通過指揮調度大屏端、監督管理端、移動巡查端的聯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度，有效預防大氣污染，提升大氣環境智能化監管水平。

實現大氣環境數據公共服務便民化

隨著生活水平提高，公眾的健康需求和環境意識也日益增長，關注點已經從天氣、溫度等氣象數據，拓展到空氣質量等環境數據。大氣環境大數據在公共領域的應用，能夠展現可視化的區域環境質量，及其動態變化過程。

一方面，在生態環境部官網上，對相關數據情況進行了信息公開，公眾可以實時查看全國城市空氣質量的多類監測數據，完善了從感知環境到參與環境質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“互聯網+”技術，將空氣質量數據進行社會化應用，增進公眾對于區域環境的感知深度，不僅為公眾提供了更便捷的信息查詢、出行指導，更提升公眾的環保參與度，增強了全社會對環境污染事件的監管力度，緩解了政府機構的監管壓力。

大數據助推大氣環境精準管理展望

當前，國家已經把大數據作為基礎性戰略資源，正在不斷加強數字基礎設施建設，在推進大氣環境精準管理的過程中，大數據還應繼續起到以下幾方面作用。

數據共享更“易”

要善于運用空氣監測、衛星遙感影像、無人機航拍、視頻監控、在線監測、網絡爬蟲等多種技術手段掌握空氣質量現狀，橫向打通氣象條件、地理信息、市政交通、揚塵監測及大氣污染源分布等數據，縱向融合國控站、省控站和區縣微站的監測數據，進一步整合數據孤島，統一數據標準，構建數據匯集體系，實現數出一源，一數多用，使得政府、企業、科研院校和社會公眾共享數據更加便捷。

問題診斷更“準”

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

政策制定更“優”

要善于運用大數據解決傳統管理中數據更新困難、問題分析耗時長、工作量大、措施針對性不強的問題，并對大數據分析成果進行科學運用。針對污染成因推出科學管控措施，實現大氣環境管理由經驗治污到精準治污轉變。通過多維度、各側面的全面情況梳理，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“用數據分析決策”“用數據調度”，提升大氣環境管理效率。

目標導向更“明”

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

掛圖作戰更“清”

要善于疊加監測布點、監測數據、污染源等多要素，立體繪制大氣污染防治管理的“戰略地圖”，實現污染源動態管理。通過對工業污染源、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“作戰地圖”，實現即時超標預警、突變預警等功能，為開展污染防治攻堅戰現場指揮調度提供“掛圖作戰”，找準突破點和關鍵點，增強各項措施的關聯性和耦合性，達到系統治理、靶向治理的效果。

治理速度更“快”

要善于運用“互聯網+”技術，實時掌握工作進展，動態指導工作調度。實現移動端空氣質量可視化、考核目標管理、空氣質量地圖、污染防治現場日常管理工作現現場記錄等應用，逐步將PC端的功能向移動端移植，拓展系統的應用范圍，增強移動服務能力，擴展現場調度能力，保障管理及時性、便利性，實現目標、任務、責任的有機統一。