【精准治霾】大气污染把脉问诊 中科宇图精准研判实现动态调控

  中科宇图城市精准治霾智能化调控解决方案中的“精准研判”业务流程服务依托立体监测网络，为精准治霾把脉问诊，针对目前在大气污染防治中“未知污染难识别、污染来源难说清、污染防治难对症”三难问题，建立大数据及模型研判分析体系，快速为环保部门提供精准研判污染趋势、准确预报空气质量形势、污染预警等全方位分析预判服务，通过环境大数据分析和印痕、情景模拟等多元模型分析，抓准污染症结，快速诊断污染排放趋势，实现空气质量动态调控，全面提升精准治霾的高效性、经济性。

空气质量现状诊断分析

  空气质量现状诊断分析对监测数据进行处理，得到区域空气质量和污染物浓度的时间变化趋势和空间分布变化趋势，捕捉到污染事件的过程。

污染物浓度时间变化趋势

  空气质量的诊断分析旨在对区域空气质量及污染状况有全面直观的认知，为大气环境保护工作的进一步开展做铺垫。

空气质量预警预报

  空气质量预警预报集成多种大气模型，提供未来3-7 天六种常规污染物浓度、空气质量（AQI）和首要污染物的站点及区域预报，可便捷灵活地浏览各种环境天气信息，为环保部门提供决策支持和信息发布服务，实现对环境空气质量相关数据的管理和共享。

多源数据融合研判重污染区域

  依据静稳型气象条件，通过卫星反演的污染物浓度数据，结合无人机局部污染数据和地面网格监测数据，依据污染物浓度的分布，定位重点污染区域。为详查污染源以及后续的管控提供依据。

遥感监测PM2.5演变趋势

监测站点周边污染输送通道分析

  国控站点监测到的污染物不仅来源于本地，也有相当一部分来源于区域输送。鉴于行政管理权限有限，对于本地污染的防治不能够直接管理外地污染源，但对于在本地范围内的污染输送通道可以进行管理。在国控站点浓度与政府绩效挂钩的背景下，污染通道的识别分析为减小外地污染对本地空气质量、政效的影响提供了有效解决方案。

输送通道识别示意图

  通过前后轨迹模式模拟结合本地气象场，对本地所有国控监测站点的污染输送通道进行识别。

大数据识别异常污染源

  大数据分析企业污染排放异常平台基于广泛采集的大数据，包括企业能源消耗、用水消耗、经济税收、金融信贷、社交媒体以及污染源在线监测等数据，识别企业污染状况和排放规律，分析企业可能出现的污染排放异常。

  通过大数据分析模型的训练，自动构建和匹配大数据和企业污染排放的关系，从而自动排查出企业污染排放异常，为环境管理部门的现场排查和执法提供信息支持服务。

大数据分析排查需重点监管污染源

颗粒物来源解析

  为了有效控制大气颗粒物的浓度，提高空气质量，需弄清大气颗粒物的来源。大气颗粒物的来源复杂，不同来源的颗粒物其化学组成亦有不同，而且影响因素很多。

  采用受体模型（PMF）和空气质量模型（CAMx）的源-受体关系两种方法相结合的方式，进行颗粒物污染来源解析工作，得到颗粒物的组成成分和污染来源结果。弄清大气颗粒物的来源及各来源所占比例，对于防治颗粒物污染是非常重要的工作。源解析的结果不仅能够为制定大气污染防治规划提供科学的依据，而且对于确定污染治理有着十分重要的指导意义。

地级市PM2.5 一次源（a）与二次源（b）精细化解析

快速情景模拟

  建立污染管控政策效果评估体系，通过第三代空气质量模型对可能采取的调控情景提前进行评估，选取最优方案，规范决策过程，提高决策水平。

  区域调控快速情景模拟分析，不但可以在未来一段时间内存在重度及严重污染的情况下进行快速模拟，还可以对重点区域、行业甚至是重点排放源进行快速的调整响应，从而进行迅速的情景模拟分析与评价，最终选择出区域调控的最优方案。

快速情景模拟

  通过空气质量现状诊断分析、空气质量预警预报、多源数据融合研判重污染区域、监测站点周边污染输送通道分析、大数据识别异常污染源、颗粒物来源解析、快速情景模拟等技术手段助力环境保护工作，全力做好城市精准治霾智能化调控解决方案中的“精准研判”业务流程服务，有效提高大气污染的科学防治能力，为进一步开展大气污染“靶向管控”服务奠定坚实稳固的研判基础。