大数据、云计算、互联网+等新兴技术不断崛起,在与传统产业融合后,衍生出多个细分产业。环境质量与污染排放监测数据量大、结构复杂,2014年环保部污染物监控中心每天接受约391万条自动监控数据,每年总数据量达到14.6亿条。在海量数据的基础上,大数据技术的深化应用驱动着环保大数据的发展。在政府、

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监测数据不再“一瞒永逸” 环保大数据引领环境管理变革

2016-07-14 09:10 来源: 赛迪顾问 作者: 赵鹤

大数据、云计算、“互联网+”等新兴技术不断崛起,在与传统产业融合后,衍生出多个细分产业。环境质量与污染排放监测数据量大、结构复杂,2014年环保部污染物监控中心每天接受约391万条自动监控数据,每年总数据量达到14.6亿条。在海量数据的基础上,大数据技术的深化应用驱动着环保大数据的发展。在政府、企业和公众应用领域,环保大数据呈现出不同的场景和价值体现。

一、环境管理形势严峻,信息孤岛现象明显

(一)政府监管任务重,排污数据难甄别

政府是我国环保服务的主要购买者,同时也是企业排污的监管者。由于排污企业漏排、偷排现象突出,政府监管压力巨大。2014年,针对全国10809家国家重点监控企业进行专项执法检查,发现存在问题的企业有1044家,占全部被查企业的9.6%,其中擅自拆除、闲置监控设施的有16家,弄虚作假嫌疑的有22家,其他违规现象的有1006家。

与此同时,企业排污数据造假现象层出不穷,排污数据的甄别难度显著提升,对政府监管的方式方法提出了严峻挑战。部分排污企业为了削减治污成本,擅自调整污染物监测设备,甚至一些环保企业协助数据造假,致使污染物在通过治理设施后仍然超标排放,使得环境监管工作更加棘手。


(二)生产与治污信息分离,难以从根源解决污染困境

企业是污染控制的关键环节,承受污染物减排和企业效益提升的双重压力,积极性仍然有待提升。。环保政策出台速度加快,排污标准日益趋严,新修订的《中华人民共和国环境保护法》于2015年1月1日正式实施,环保监管和处罚更加严格。但由于治污成本高,对企业整体效益影响大,部分企业在污染治理设施投资方面往往偷工减料。以制药行业为例,中国制药工业总产值约占全国GDP的3%,但排放总量占到6%,很多原料药企业生存困难,缺乏资金进行污染治理。同时,生产与排污的数据体系分离,导致污染物溯源困难,无法从物料投放、生产经营等源头环节提出污染物减排的解决方案。


(三)公众参与环境管理方式有限,渠道受阻

环境污染对社会生活影响愈发明显,环境质量的社会关注度不断提高,公众具有极高的热情去感知环境质量并参与改善工作中。目前,公众能够感知环境质量的途径有限,主要是通过政府发布的报告,获悉总体的环境质量,以及通过一些App,得到碎片化的环境质量状况,与公众个人的生活关联度并不紧密,缺乏广泛的、专业的、系统的环境质量发布平台。此外,公众参与环境质量改善的途径极少。

二、环保大数据的应用驱动环境管理升级

(一)多维的环保大数据实现环境管理精准定位

目前,我国环境监测体系初步形成,但对于海量数据的运营仍然存在巨大的提升空间。大数据技术的植入,可明显增加环保数据解析的维度,透视众多企业的环境治理状况,开发出多种打击环保违法行为的手段,增强环境监管的效力。环保大数据在政府环境监管中典型的应用策略包括污染物总量核算、行业数据评价、企业排污数据规律评价及线上、线下数据对比。

以污染物总量核算为基础,制定环境管理策略。针对环境质量和污染物排放监测数据,核算企业排污总量,评价总体环境容量,形成全国污染物排放分布图。以此为基础,判断我国各地区的污染物排放情况和控制目标,制定相宜的环境管理策略。

以行业数据评价为手段,形成行业排污监管方式。针对海量的数据,按照企业所属行业进行分类,核算行业内行业污染物的合理排放区间。比较各行业的排污状况,对各行业采取针对性的污染物管控标准。

以单个企业排污数据规律,评价企业排污情况。针对单个企业的污染排放数据,追溯历史排放情况,确定企业基本排放水平。在企业不存在重大规模变动、生产技术升级的情况下,以企业基本排放水平为考量标准,分析企业当下污染物排放状况,判断企业污染物监测设备是否存在异常,是否存在漏排、偷排行为。

以线上、线下数据对比,形成企业排污结果。针对线上提供的精确线索,迅速发现可能存在问题的企业,通过与线下采集数据对比,确定企业污染物排放状况,能够显著提升企业排污监管的效率。


(二)关联的环保大数据实现污染的源头治理

环保大数据若仅就污染物排放进行监控分析,仍然难以驱使企业主动开展治污工作,若将环保大数据技术应用范围涵盖企业生产过程,推动企业生产工艺优化、技术升级,带动企业经济效益的提升,进而实现污染物的源头控制,促成企业效益提升和污染物减排的双赢,将彻底激活企业治污工作的积极性。

环保大数据在企业中的应用,关键在于将污染物排放数据与生产经营环节密切关联。以污染物排放数据分析为基础,挖掘出生产各个环节与污染物排放的关系,尤其是与行业特征污染物的相关环节,确定污染物排放;针对原材料分析,挖掘原材料结构与污染物排放的关系,树立原材料结构的优化方向;针对生产工艺分析,透视出各参数与污染物排放之间的规律,调整工艺参数;针对产品组合分析,发现污染物排放大的产品,进行重点改良。


(三)可视化的环保大数据实现公众深度的感知参与

公共领域的环保大数据应用,能够展现可视化的区域环境质量,及其动态变化过程。此外,通过整合公众对环境问题的反馈,应用到城市环境质量改善、环境污染应急中,完善从感知环境到参与环境质量改善的公众参与过程。

采用环境质量可视化的方式,增进公众对于区域环境的感知深度。以环境质量监测站数据为基础,以环境要素为对象,构建多指标体系来衡量区域环境质量,形成区域环境质量地图;以意见和举报收集为主要参与方式,一方面提升公众的参与度,同时提高环境污染事件的监管力度,缓解政府机构的监管压力。


三、赛迪建议

(一)加快政策出台与政府环保大数据体系构建

政府需出台环保大数据相关规划政策,明确大数据应用的总体目标和要求,指明大数据应用的发展方向,布局推进大数据应用的重点任务,提出环保大数据便民的主要路径,更好地推动大数据在环保领域的快速发展,切实发挥大数据的作用。

政府通过转变思维观念、创新监管手段,运用信息化手段打造新的监管利器,实现环境监管能力现代化。通过整合多部门有关污染源企业信息,及社会公众举报的信息,运用大数据技术,构建环保大数据体系,甄别环境监测数据造假、未批先建、违法偷排等环境监管漏洞,提高环境监管水平。

(二)强化企业信息关联度,鼓励环保大数据应用

提升企业信息化与业务的关联度,是环保大数据应用的基础。将生产运营的各环节纳入到企业的信息化系统中,同时完善企业污染物监测体系,保障污染物监测的科学性、精确性及稳定性。在此基础上,鼓励企业应用环保大数据技术,通过污染物溯源,挖掘生产经营关键环节,展开生产工艺过程的优化调整,从根源解决企业污染问题。

原标题:环保大数据引领环境管理变革

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