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yy.vip易游-生态环境数智化应用场景比赛优秀案例|扬尘在线监测大数据分析应用执法

更新时间:2026-04-01点击次数:

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yy.vip易游-生态环境数智化应用场景比赛优秀案例|扬尘在线监测大数据分析应用执法

  为深入贯彻“人工智能+”发展战略,以数智赋能破解生态环境治理痛点难点,市生态环境局于2025年11月举办了首届“生态环境数智化应用场景比赛”,产生一等奖1个、二等奖3个、三等奖5个、优秀奖7个,入围奖10个。今日刊载的是入围奖获奖案例。

  2017年3月起,上海市正式将扬尘在线监测数据应用于执法。为配合扬尘在线监测数据执法应用,市生态环境局监测处牵头,市环境监测中心、市环境执法总队参与,建成了上海市扬尘在线数据业务应用管理平台。借助平台,开展扬尘在线监测设备上线和下线管理、在线监测数据审核、超标报告生成、数据异常推送、预警预报、数据有效率、设备故障率、监测设备合格率统计等相关业务化监管应用,实现了监测、监督、取证、分析和执法等一体化的全流程闭环管理体系,推进了多部门协作开展扬尘监管与治理工作。

  近年来,依托上海市在线数据业务应用管理平台,通过扬尘在线监测大数据分析应用执法,在查处各类扬尘场所超标行为和扬尘在线监测运维商数据弄虚作假等方面取得了显著效益。

  本场景遵循市生态环境局系统整合“六统一”的要求,按照总体架构的分层建设原则,建设基础设施层、数据层、支撑层、应用展现层和用户层,场景系统架构详见下图。

  针对传统监管模式下,监测数据易被篡改、运维行为难以核实、数据造假溯源困难等痛点,采用“原始数据反演校验+电子锁行为存证+数据源IP追踪”的融合验证路径。

  从根本上将数据监管模式从“被动接收”转变为“主动验证与存证”,致力于数据造假行为的自动发现、锁定与追溯,为扬尘监测数据的考核评价和违法行为的监管执法提供坚固的数据基础。

  管理流程闭环化:打造“智能感知—自动预警—任务督办—考核评价”闭环管理体系

  针对监测与管理脱节、问题发现依赖人工、响应处置迟缓、责任难以闭环、监管效能低下的痛点,构建“监测→分析→预警→处置→评价”的线上化、自动化全流程智能管理闭环的技术路径。

  分析决策智能化:集成“多源数据融合—空间关联分析—问题智能研判”分析决策能力

  针对海量数据价值挖掘不足,污染成因分析停留在单点,缺乏宏观关联与智能研判手段的痛点,采用融合“多维监测数据+遥感反演影像+气象地理信息”的技术路径,通过大数据分析,空间关联模型算法实现智能研判,将监管视角从“单个点位数据查看”升级为“区域污染态势洞察与成因智能溯源”,为“精准治污、科学治污”提供决策大脑。场景数据流程图如下。

  “十四五”期间,上海市累计处罚扬尘违法行为200余件、罚款500余万元,其中2024年联合公安办结全国首例扬尘在线监测数据造假入刑案件,以精准监管筑牢扬尘污染防控防线。在执法能力、监管质效、市场环境等领域取得诸多效益。

  一是执法能力实现质的提升。此前,部分扬尘在线监测设施运行维护单位为争夺市场份额,存在篡改监测数据、干扰执法监管的违法行为,导致扬尘在线监测体系出现“失明、失真”问题。此类违法行为具有痕迹难寻、取证困难的显著特点,传统监管模式多依赖被动举报,效率低下。通过深度挖掘扬尘在线监测平台扬尘浓度、CPM值等核心数据,精准捕捉弄虚作假行为的蛛丝马迹,不仅激活了存量数据资源价值,更构建起“数据采集—异常标记—执法查办”的闭环监管机制,推动监管模式从“被动等待”向“主动发现”的根本性转变。目前,在扬尘在线监测大数据分析应用执法辅助工作的支持下,本市的扬尘在线监测执法工作在全国处于领先地位,树立了扬尘执法工作的标杆。

  二是监管质效得到全面优化。目前,全市共有6000余个扬尘监测点位,所有数据均实时接入在线监测平台,基本实现了对主要扬尘固定源点位的全面覆盖,为监管工作提供了直观、翔实的数据支撑。通过引入大数据分析技术,平台实现了对监测数据的实时监控与自动预警,快速锁定异常点位;同时,通过分析扬尘浓度、CPM值等关键指标,精准查实运维单位篡改K值、数据失真等违法行为,引导执法资源向违法风险高的区域和单位进一步聚焦,大幅提升了监管工作的精准度与效率。

  三是市场环境得到有效净化。在扬尘在线监测大数据分析应用执法的推动下,全市扬尘在线造假势头被明显遏制,扬尘在线超标被处罚的情况明显增多,更多的问题暴露出来,有利于监管部门督促产生扬尘的单位落实有效措施,减少扬尘污染物的排放;在扬尘在线监测大数据分析应用执法的推进下,全市执法部门得以精准打击弄虚作假等违法行为,督促部分不具备运维能力的运维单位退出市场,遏制行业恶性竞争,净化运维市场。

  随着信息化、数字化手段的应用,多个环境监测领域也面临着日常数据海量、数据价值有待挖掘等问题。以本市排污单位自行监测为例,每日共计产生污染物在线万条,可借鉴或引入大数据分析应用算法,提高数据的真实性、准确性和完整性

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