環境數據工廠

■文/謝 煒 戴詩巖 王玉川 黃寒香

“雙碳”背景下，環境監測不僅能夠保護生態環境、輔助碳排放核算、支撐減排監管，還可以助力城市碳達峰行動。

2020 年9 月，中國明確提出2030 年“碳達峰”與2060 年“碳中和”的目標。在此背景下，環境監測就顯得尤為重要。通過監測和評估生態環境的指標，可以了解環境質量、生物多樣性等情況，并采取相應的保護和修復措施，以此來保護生態環境。此外，環境監測可以服務于碳排放核算。首先，在煤炭開采和石油天然氣開采試點監測中，通過開展“衛星+無人機+走航”綜合監測，能夠提升生產過程中甲烷無組織排放核算的全面性和準確性。其次，環境監測不僅可以輔助企業排放量核算，還可以支撐減排監管。通過在線監測，可以獲取溫室氣體排放相對集中的企業數據，這些數據可以與核算數據進行比對，從而為企業減排提供依據。最后，依托現有環境空氣監測網絡，拓展構建天地一體的城市碳監測網絡，能夠為推動重點城市實現空氣質量達標與二氧化碳達峰提供支撐。

傳統環境監測與智能化環境監測對比

傳統環境監測手段有許多不足之處。一是監測周期長。傳統環境監測方法通常需要進行定期采樣、實驗室處理和分析，整個過程需要較長時間，導致監測結果不能實時反映環境狀況。二是數據精度低。傳統環境監測方法往往受到人為因素、儀器誤差和環境條件的影響，導致數據精度不夠高。三是監測成本高。傳統環境監測需要大量的人力、物力和財力投入，包括采樣、運輸、實驗室處理和分析等環節，成本較高。

相比之下，智能化環境監測具有以下優勢。一是提高環境監測的智能化水平和工作效率。通過物聯網、云計算等技術，智能化環境監測可以實現自動化數據采集、傳輸和處理，大大提高了環境監測的智能化水平和工作效率。二是實時監測環境狀況。智能化環境監測可以實時采集環境數據，并及時傳輸到云端服務器進行處理和分析，能夠及時發現問題并采取措施。三是提高數據精度和準確性。智能化環境監測采用先進的傳感器技術和數據處理技術，能夠提高數據精度和準確性，為相關部門提供更加準確的決策支持。四是降低監測成本。智能化環境監測可以實現自動化數據采集和處理，減少了人力、物力和財力的投入，降低了監測成本。

綜上所述，智能化環境監測相比傳統環境監測手段具有更高的效率、更準確的數據和更低的成本等優勢，可以更好地滿足環境保護的需求。將采集到的數據匯總到一起便形成了環境數據工廠。

在線監測系統打造環境數據工廠

環境數據工廠是一套運用環保物聯網技術、現代測量技術、自動控制技術、計算機技術的智能綜合系統。系統通過對環境數據的測量、采集、傳輸、存儲、分析評價、應用、發布等過程，及時、準確地感知環境質量狀況及設備運行狀態，服務于環境監管部門及各級排污企業。常見的在線監測系統有廢氣、廢水的污染源在線監測系統，空氣、地表水環境質量在線監測系統等。

廢氣污染源在線監測系統能夠實現對顆粒物、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOX）、揮發性有機物（VOCs）、非甲烷總烴（NMHC）常規參數的實時監測（見圖1）。廢水污染源在線監測系統能夠根據企業及當地生態環境管理部門要求，實現對pH值、化學需氧量、氨氮、總磷、總氮、流量等常規參數的實時監測，也可根據需求拓展六價鉻、總鉻、鉛、鎘、汞、砷、銅、鋅、鎳及其他重金屬因子進行監管（見圖2）。通過對各主要污染物的實時監測，結合各數據平臺，在線檢測系統能夠提供污染源“產、治、排”全過程的監測管控，幫助企業提高環保管理水平，為政府生態環境部門提供翔實準確的數據支撐。

圖1 廢氣污染源在線監測系統

圖2 廢水污染源在線監測系統

環境空氣質量在線監測系統可對常規指標進行監測，如二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOX）、臭氧（O3）、一氧化碳（CO）、顆粒物（PM10）、顆粒物（PM2.5）等，也可根據生態環境管理部門要求集成VOCs、過氧?；跛狨ィ≒ANs）等污染關鍵指標進行監測（見圖3）。該系統可服務于環境監測部門的區域空氣環境質量評價、環境質量信息發布、污染控制評價等。

圖3 環境空氣質量在線監測系統

地表水環境質量監控系統是利用國內外先進的在線監測儀表實現水質監測斷面“9+X”指標的實時監測：水溫、pH 值、溶解氧、電導率、濁度、高錳酸鹽指數、氨氮、總磷、總氮（見圖4）。該系統為各級生態環境管理部門提供信息化智能化的數據支持，為水環境精細化監控、精準治污、風險防控提供高效決策支持服務。

通過構架“自動監測站+傳輸節點監測站+污染源監測站”全流程監測鏈條，同時結合“無人機+走航車+無人船”，組成“天地水”立體監管體系，利用無人機結合紅外技術，從而實現VOCs 污染排放的可視化監測，讓不可見的有機污染無處遁形。結合配套數據平臺能夠實現可視化監管，可用于突擊式排查，提高排查效率，監測數據無延時傳輸，精準定位VOCs 泄漏點。同時，利用軟件可以實時繪制污染物等值線分布圖，快速畫出監管區域質量現狀，方便因癥施策。此外，指揮中心端軟件可實時監控“無人機+走航車+無人船”行駛軌跡及其所經過區域的精確質量信息。執法人員根據掃描結果對含量較高的紅色區域進行核查，無人機上搭載高精密攝像頭——光學攝像頭、紅外傳感器、溫差傳感器等，內置多套污染擴散模型，可實現對重點排污節點的立體監控。通過紅外線對溫度的感知，辨別周邊工廠、船只是否偷排、漏排，可在夜間工作，實現全天候監測。通過對圖片中水域的顏色進行識別和定位，可以判定排污高度懷疑區域，結合周邊工廠，快速進行污染溯源，實現快速、大面積的實時排查。

面臨的困難和挑戰

盡管環境數據工廠具有上述諸多優勢，但在實踐中難以避免地會遇到一些困難和挑戰。

第一，數據準確性問題。環境數據工廠采集依賴于各種傳感器和數據分析技術，但這些設備的準確性和可靠性可能會受到多種因素的影響，如設備故障、環境變化等。為了解決這個問題，可以采取多種措施，例如，定期校準和維護傳感器設備，使用多種類型和品牌的傳感器以減少誤差，以及通過數據清洗和異常值處理來提高數據質量。

第二，數據傳輸和存儲問題。環境數據工廠需要實時傳輸和處理大量數據，這可能會對網絡帶寬和存儲容量提出更高的要求。為了解決這個問題，可以采取一些措施，例如，優化數據傳輸協議，使用高效的數據壓縮和存儲技術，以及將部分數據存儲在本地設備上以減輕網絡和存儲壓力。5G 技術的出現解決了環保領域設備聯網低、數據采集難、數據傳輸延遲等問題。

第三，隱私和安全問題。環境數據工廠涉及大量敏感信息，如位置信息、生產量、排污量等，這可能會引發隱私和安全問題。為了解決這個問題，可以采取一些措施，例如，使用加密技術保護數據安全，遵守相關法律法規和隱私政策，以及建立完善的數據管理和訪問控制機制。

第四，技術更新和維護問題。環境數據工廠依賴于各種先進的技術和設備，而這些技術和設備的更新和維護可能會帶來一些問題。為了解決這個問題，可以采取一些措施，例如，定期更新系統和設備以保持其性能和可靠性，培訓技術人員以掌握新的技術和設備，以及建立完善的技術支持和服務體系。

總之，面對環境數據工廠監測中可能遇到的困難和挑戰，需要采取多種措施和技術手段來解決它們，以確保系統的正常運行和數據的準確性和可靠性。

應用前景廣闊

隨著科技的飛速發展和對環境問題的關注，環境數據工廠應用前景廣闊。將物聯網、大數據、云計算、人工智能等現代信息技術與環境監測業務深度融合，可實現環境數據的實時采集、傳輸、處理、分析和可視化等，為環境管理、環境決策、污染防治等提供科學依據和有效手段。

在智能化環境監測應用中，大數據和人工智能技術是未來發展的重要方向。

●大數據分析

隨著物聯網技術的不斷發展，環境監測領域將產生海量的數據。人工智能技術可以通過自主學習和分析這些數據，幫助我們更好地了解環境中的各種狀況。例如，通過分析大氣中的各種污染物含量，人工智能可以提供準確的空氣質量評估，為居民提供實時的健康建議。同時，大數據分析還可以為環境監測提供更準確的數據分析，幫助環境監測機構更好地預測環境變化和管理環境。

●圖像識別技術

圖像識別技術是人工智能在環境監測中的一個重要應用領域。利用人工智能算法對環境中的圖像進行分析和處理，可以快速準確地識別出各種環境變化和潛在威脅。例如，利用人工智能技術可以對海洋中的垃圾進行自動識別和分類，從而保護海洋生態環境。同時，通過分析衛星圖像，人工智能可以有效監測植被覆蓋率，預測火災風險等。

總的來說，環境數據工廠應用前景廣闊，未來將會有更多的技術和方法被應用到環境監測中。隨著技術的不斷發展，環境數據工廠將能夠更好地服務于環境保護事業。