环境数据工厂

■文/谢 炜 戴诗岩 王玉川 黄寒香

“双碳”背景下，环境监测不仅能够保护生态环境、辅助碳排放核算、支撑减排监管，还可以助力城市碳达峰行动。

2020 年9 月，中国明确提出2030 年“碳达峰”与2060 年“碳中和”的目标。在此背景下，环境监测就显得尤为重要。通过监测和评估生态环境的指标，可以了解环境质量、生物多样性等情况，并采取相应的保护和修复措施，以此来保护生态环境。此外，环境监测可以服务于碳排放核算。首先，在煤炭开采和石油天然气开采试点监测中，通过开展“卫星+无人机+走航”综合监测，能够提升生产过程中甲烷无组织排放核算的全面性和准确性。其次，环境监测不仅可以辅助企业排放量核算，还可以支撑减排监管。通过在线监测，可以获取温室气体排放相对集中的企业数据，这些数据可以与核算数据进行比对，从而为企业减排提供依据。最后，依托现有环境空气监测网络，拓展构建天地一体的城市碳监测网络，能够为推动重点城市实现空气质量达标与二氧化碳达峰提供支撑。

传统环境监测与智能化环境监测对比

传统环境监测手段有许多不足之处。一是监测周期长。传统环境监测方法通常需要进行定期采样、实验室处理和分析，整个过程需要较长时间，导致监测结果不能实时反映环境状况。二是数据精度低。传统环境监测方法往往受到人为因素、仪器误差和环境条件的影响，导致数据精度不够高。三是监测成本高。传统环境监测需要大量的人力、物力和财力投入，包括采样、运输、实验室处理和分析等环节，成本较高。

相比之下，智能化环境监测具有以下优势。一是提高环境监测的智能化水平和工作效率。通过物联网、云计算等技术，智能化环境监测可以实现自动化数据采集、传输和处理，大大提高了环境监测的智能化水平和工作效率。二是实时监测环境状况。智能化环境监测可以实时采集环境数据，并及时传输到云端服务器进行处理和分析，能够及时发现问题并采取措施。三是提高数据精度和准确性。智能化环境监测采用先进的传感器技术和数据处理技术，能够提高数据精度和准确性，为相关部门提供更加准确的决策支持。四是降低监测成本。智能化环境监测可以实现自动化数据采集和处理，减少了人力、物力和财力的投入，降低了监测成本。

综上所述，智能化环境监测相比传统环境监测手段具有更高的效率、更准确的数据和更低的成本等优势，可以更好地满足环境保护的需求。将采集到的数据汇总到一起便形成了环境数据工厂。

在线监测系统打造环境数据工厂

环境数据工厂是一套运用环保物联网技术、现代测量技术、自动控制技术、计算机技术的智能综合系统。系统通过对环境数据的测量、采集、传输、存储、分析评价、应用、发布等过程，及时、准确地感知环境质量状况及设备运行状态，服务于环境监管部门及各级排污企业。常见的在线监测系统有废气、废水的污染源在线监测系统，空气、地表水环境质量在线监测系统等。

废气污染源在线监测系统能够实现对颗粒物、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOX）、挥发性有机物（VOCs）、非甲烷总烃（NMHC）常规参数的实时监测（见图1）。废水污染源在线监测系统能够根据企业及当地生态环境管理部门要求，实现对pH值、化学需氧量、氨氮、总磷、总氮、流量等常规参数的实时监测，也可根据需求拓展六价铬、总铬、铅、镉、汞、砷、铜、锌、镍及其他重金属因子进行监管（见图2）。通过对各主要污染物的实时监测，结合各数据平台，在线检测系统能够提供污染源“产、治、排”全过程的监测管控，帮助企业提高环保管理水平，为政府生态环境部门提供翔实准确的数据支撑。

图1 废气污染源在线监测系统

图2 废水污染源在线监测系统

环境空气质量在线监测系统可对常规指标进行监测，如二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOX）、臭氧（O3）、一氧化碳（CO）、颗粒物（PM10）、颗粒物（PM2.5）等，也可根据生态环境管理部门要求集成VOCs、过氧酰基硝酸酯（PANs）等污染关键指标进行监测（见图3）。该系统可服务于环境监测部门的区域空气环境质量评价、环境质量信息发布、污染控制评价等。

图3 环境空气质量在线监测系统

地表水环境质量监控系统是利用国内外先进的在线监测仪表实现水质监测断面“9+X”指标的实时监测：水温、pH 值、溶解氧、电导率、浊度、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮（见图4）。该系统为各级生态环境管理部门提供信息化智能化的数据支持，为水环境精细化监控、精准治污、风险防控提供高效决策支持服务。

通过构架“自动监测站+传输节点监测站+污染源监测站”全流程监测链条，同时结合“无人机+走航车+无人船”，组成“天地水”立体监管体系，利用无人机结合红外技术，从而实现VOCs 污染排放的可视化监测，让不可见的有机污染无处遁形。结合配套数据平台能够实现可视化监管，可用于突击式排查，提高排查效率，监测数据无延时传输，精准定位VOCs 泄漏点。同时，利用软件可以实时绘制污染物等值线分布图，快速画出监管区域质量现状，方便因症施策。此外，指挥中心端软件可实时监控“无人机+走航车+无人船”行驶轨迹及其所经过区域的精确质量信息。执法人员根据扫描结果对含量较高的红色区域进行核查，无人机上搭载高精密摄像头——光学摄像头、红外传感器、温差传感器等，内置多套污染扩散模型，可实现对重点排污节点的立体监控。通过红外线对温度的感知，辨别周边工厂、船只是否偷排、漏排，可在夜间工作，实现全天候监测。通过对图片中水域的颜色进行识别和定位，可以判定排污高度怀疑区域，结合周边工厂，快速进行污染溯源，实现快速、大面积的实时排查。

面临的困难和挑战

尽管环境数据工厂具有上述诸多优势，但在实践中难以避免地会遇到一些困难和挑战。

第一，数据准确性问题。环境数据工厂采集依赖于各种传感器和数据分析技术，但这些设备的准确性和可靠性可能会受到多种因素的影响，如设备故障、环境变化等。为了解决这个问题，可以采取多种措施，例如，定期校准和维护传感器设备，使用多种类型和品牌的传感器以减少误差，以及通过数据清洗和异常值处理来提高数据质量。

第二，数据传输和存储问题。环境数据工厂需要实时传输和处理大量数据，这可能会对网络带宽和存储容量提出更高的要求。为了解决这个问题，可以采取一些措施，例如，优化数据传输协议，使用高效的数据压缩和存储技术，以及将部分数据存储在本地设备上以减轻网络和存储压力。5G 技术的出现解决了环保领域设备联网低、数据采集难、数据传输延迟等问题。

第三，隐私和安全问题。环境数据工厂涉及大量敏感信息，如位置信息、生产量、排污量等，这可能会引发隐私和安全问题。为了解决这个问题，可以采取一些措施，例如，使用加密技术保护数据安全，遵守相关法律法规和隐私政策，以及建立完善的数据管理和访问控制机制。

第四，技术更新和维护问题。环境数据工厂依赖于各种先进的技术和设备，而这些技术和设备的更新和维护可能会带来一些问题。为了解决这个问题，可以采取一些措施，例如，定期更新系统和设备以保持其性能和可靠性，培训技术人员以掌握新的技术和设备，以及建立完善的技术支持和服务体系。

总之，面对环境数据工厂监测中可能遇到的困难和挑战，需要采取多种措施和技术手段来解决它们，以确保系统的正常运行和数据的准确性和可靠性。

应用前景广阔

随着科技的飞速发展和对环境问题的关注，环境数据工厂应用前景广阔。将物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术与环境监测业务深度融合，可实现环境数据的实时采集、传输、处理、分析和可视化等，为环境管理、环境决策、污染防治等提供科学依据和有效手段。

在智能化环境监测应用中，大数据和人工智能技术是未来发展的重要方向。

●大数据分析

随着物联网技术的不断发展，环境监测领域将产生海量的数据。人工智能技术可以通过自主学习和分析这些数据，帮助我们更好地了解环境中的各种状况。例如，通过分析大气中的各种污染物含量，人工智能可以提供准确的空气质量评估，为居民提供实时的健康建议。同时，大数据分析还可以为环境监测提供更准确的数据分析，帮助环境监测机构更好地预测环境变化和管理环境。

●图像识别技术

图像识别技术是人工智能在环境监测中的一个重要应用领域。利用人工智能算法对环境中的图像进行分析和处理，可以快速准确地识别出各种环境变化和潜在威胁。例如，利用人工智能技术可以对海洋中的垃圾进行自动识别和分类，从而保护海洋生态环境。同时，通过分析卫星图像，人工智能可以有效监测植被覆盖率，预测火灾风险等。

总的来说，环境数据工厂应用前景广阔，未来将会有更多的技术和方法被应用到环境监测中。随着技术的不断发展，环境数据工厂将能够更好地服务于环境保护事业。