清研智谈 | 智慧治水：助力水环境管理精细化、数字化
智慧治水在“智慧城市”和“智慧地球”理念的引导下应运而生，它不仅承载着中国信息化社会发展中“绿色管理、环境治理、生态文明”的历史使命，还对改善人们生产和生活的智慧环境，提升水环境的治理水平，推进智慧城市向“低碳、绿色、和谐”和可持续的方向发展起着至关重要的作用。依据习近平总书记重要讲话中“绿水青山就是金山银山”及“网络强国”的战略思想，我国大部分地区开始积极践行社会经济信息化发展理念，全面推动以信息化、网络化和智能化为主的智慧治水模式。
“水清岸绿，鱼翔浅底”是人民群众对水环境的美好畅想。但是我国当前水环境治理还存在着许多的问题，如城市污水治理不彻底，水环境污染难以控制；农村黑臭水体仍未明显改善，河道内水质仍较差；水环境质量检测处理能力低、当前污水处理的水平不足；排放强度仍然较大等。这些问题严重影响着我国的生态环境。而要进一步改善水环境治理现状，实现从“治水”到“智水”，运用大数据、云计算等现代科技手段建立智慧水环境信息系统是必由之径。
大数据手段在水环境生态治理中的优势
环境数据庞大而冗杂，不同的数据从不同层面反映不同的水环境质量情况。除了一些与环境直接挂钩的数据，还有一类为了改善水环境质量而进行污染控制的一类数据，例如环境管理业务的数据。而来自于互联网的大量数据则进一步充实了水环境治理中的数据地图。这些类别迥异的数据在完备的环境大数据背景下通过空间坐标和时间坐标的纽带相互连接起来，并可以对各类数据进行各类关系的深度挖掘，再通过大数据技术分析，从中提取用以参考的可贵信息。
从水环境检测的角度来看，大数据应用的优势主要在于四个方面：
其一，可以有效提升水生态环境综合的预警能力，在环境监测的基础上为生态环境变化、自然灾害以及环境应急提出预警；
其二，有利于环境管理部门强化水环境保护的科学决策水平，运用监测数据帮助政府部门执法，提高环境监管能力；
其三，提高环境健康风险评估能力，环境风险与健康之间的关系可以通过换季大数据的可视化进行展现；
其四，提升对公众的环境服务能力，大数据可以把环境监测数据广泛推向公众，并利用物联网、云计算等先进技术为公众提供一个良好互动的环境监测平台。
水环境由于时空尺度庞杂、污染物与污染介质交互效应复杂、涉及利益相关主体决策不确定性高等特点，因此需要通过云计算、多元数据同化、多尺度数据耦合、时空分配和化学物种分配等大数据技术手段对各种环境污染和其相关的数据进行多因素融合分析，及时准确地发现各种污染的根源，分析不同污染物的影响和演变规律，了解各种主要污染物的“前世今生”，全面地获得污染物的变化规律和传输过程，通过这些信息来区分环境污染的轻重缓急，统筹规划治理方案，分步推进污染治理，既要综合治理也要重点突破。
大数据技术在水环境生态治理中的实际应用
自“十三五”以来，随着《生态环境大数据建设总体方案》的实施，我国生态环境大数据逐步走上了快速发展的道路，赋能生态环境综合决策科学化、生态环境监管精准化、生态环境公共服务便民化。相关部门纷纷启动大数据建设工作，围绕生态环境管理制度、监测设备、数据处理分析、平台管理、业务应用等方面开展不同层面的研究和应用。
例如，国家水专项“国家水环境监测监控及流域水环境大数据平台构建关键技术研究”项目，就针对国内水生态检测技术、水环境监测网络和水环境大数据分析等方面存在的问题，研发了水生态环境检测技术和装备，攻克了水生态环境监测智能评估与质量预测预警技术，构建了以大数据挖掘技术为核心的水环境管理大数据平台。在此基础上，国家流域水环境管理大数据平台正在构建形成中。
各地水环境大数据治理平台也在陆续上线发挥作用中。例如，江西省自2021年起实施水环境决策支持及管理系统大数据平台建设，构建“大数据+治水”，不断推动水生态环境领域治理体系和治理能力现代化，至今已经实现了全省水生态环境管理一张图、一个清单、一套报表、一个闭环管理。通过动态汇聚全省346个水质考核断面手工监测、自动监测数据，实时监控展示全省水环境质量变化情况，实现水环境管理“一张图”；通过污染源与水质断面的内在关联，可显示污染物从产生、排放、入河的全链条管理，实现污染源管理“一个清单”；通过系统统计分析，可生成水环境质量预警、水环境容量分析等，实现数据分析“一套报表”；根据水质断面超标情况，通过下达任务督办单，系统形成从任务开始到处置结束全流程督办，实现任务督办“一个闭环管理”。
该系统还运用大数据关联技术，建立了水质超标溯源模型，对存在超标的断面进行后台分析，通过计算关联超标断面上游的企业废水在线监控数据，筛选分析各企业对自动站超标的贡献率，快速发现问题，推动精准执法、精准治污，全面助力全省水环境质量监管实现数据化、科技化、智能化。
多年来，清研集团深耕智慧城市信息化市场，充分融合物联网、云计算、人工智能、大数据挖掘等技术手段，结合清研城市管理研究团队研究咨询实战经验，将信息、技术、设备与管理需求有机结合，积极助推城市水环境治理领域的数字化、智能化转型。
例如，清研深入参与首都河湖水生态环境检查监测，通过自主研发河湖检查系统，与北京市河长制湖长制管理信息系统有效对接，全方位研究、评估全市河湖环境变化规律，并提出改善河湖环境的意见建议，在智能水环境治理实践中作出贡献，积累经验，给出了自己的精细化“智水”方案。
基于大数据技术的水环境治理不足与展望
虽然大数据为解决各种水生态环境问题提供了新的机遇，然而水生态环境大数据的大规模应用才刚刚起步，方兴未艾。水生态环境大数据的真正实施在数据开放和共享、大数据处理技术、资金投入、专业人才、应用创新和数据管理等方面还面临着诸多挑战。
1、数据共享方面
生态环境大数据需要整合和集成多部门多来源的数据，包括政府、企业和个人。不同类型的水环境相关数据相互连接、碰撞和共享才能释放大数据的价值。因此，想要挖掘隐藏在生态环境大数据背后的潜在价值，实现数据共享是关键，也是解决生态环境问题的前提和基础，然而，实现数据共享还面临巨大挑战，我国生态环境方面的数据涉及多领域、多部门，这些部门大都有着自己的数据平台而不互通，数据孤岛现象并不少见。同时大部分数据也只是公开，而非开放，许多数据躺在档案柜中无人问津也难以利用。
2、技术创新和人才方面
企业和政府还需要在一定程度上摒弃“拿来主义”态度，在水环境大数据中具体应用到的计算机技术与算法方面需要加强自身的深入理解，培养自己的人才和技术储备，尤其是需要培育懂得生态环境、土壤水文等专业领域知识并且理解计算机、统计学乃至人工智能等技术的复合型人才人员。
3、网络和数据安全方面
水环境大数据乃至于整各生态环境大数据领域都存在着一定的安全隐患。大数据在水生态治理中的运用中，采集、传输、存储、挖掘、分析和应用的过程中都面临外部网络攻击和人为操作不当造成数据信息泄露的风险，尤其是在野外水域生态环境监测的海量数据如果涉密，为不法分子获取后果不堪设想。因此, 我国未来应加强生态环境大数据安全技术研发、生态环境大数据信息安全体系的建设和管理等。
总而言之，大数据水环境生态治理起步不久，还需要更多“智水”的实践与思考。需要加强统筹部署，不要为了建设而建设，结合需求去解决问题；从行业层面和城市范畴统一智慧水环境标准，消除“数据孤岛”、实现信息共享。
撰稿 | 温晓波 徐丹 清研集团智慧生态环境研究部研究员
编辑 | 陈泽玺
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