环境保护大数据建设方案

环境信息大数据分析平台(项目建议书)目录1建设目标32施工内容43功能模块的详细描述43.1基本数据采集和集成43.2基于认知计算的环境信息大数据分析53.3重污染预警和决策支持63.4工业园区污染源分析73.5区域异常污染自动监控系统71建设目标本项目将借鉴国际大数据、物联网、云计算、移动、社会、空气质量建模和预测溯源的最新研究成果，开展环境信息大数据分析和工业园区污染溯源的关键技术研究，并在此基础上为鄂尔多斯市建立一套环境信息大数据分析平台，实现业务运营。本项目的主要建设目标如下：(1)建立空气质量相关信息的360度视图，以支持科学的系统管理决策。充分整合空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息、社会舆情等各类相关信息，形成统一管理、统一维护、高效查询的数据源，提供符合现有业务逻辑的数据关联分析服务。(2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各种数据，通过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析、知识规则推理等手段，利用认知计算技术对环境信息中的大量数据进行分析，产生更大的价值。(3)建立科学的应对措施决策支持分析系统。基于高精度分析模型，结合空气污染源排放清单，根据污染控制措施的要求，制作空气污染决策服务产品，为环境管理部门提供决策支持，制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。(4)建立工业园区污染追溯体系。基于高精度预测模型，结合重点污染源排放清单和综合观测数据，提供了工业园区间污染的来源和去向追踪，给出了各园区内各污染物随时间演变的空间分布和来源比例。(5)构建区域异常污染自动监测系统。充分利用大数据分析技术，整合跨部门、跨行业、跨区域的数据，以更加科学的方式发现和分析区域异常污染事件，如违章建设、超标排放等，以应对环境事件，减少环境危害。环境数据和其他关键数据的结合使得新的信息技术能够为环境管理提供系统的支持，使用数据进行交流，并为管理者做出决策提供依据。2施工内容本项目的建设内容包括：(1)基础数据收集和整合(2)基于认知计算的环境信息大数据分析(3)重污染预警和决策支持(4)工业园区污染的可追溯性(5)区域异常污染自动监控系统3功能模块的详细描述3.1基本数据收集和整合覆盖全市空气质量监测网络，建设环境信息数据库，开发实时数据采集、数据分析处理、自动质量控制、数据处理、叠加分析、预警识别等综合功能模块。实现数据的一体化统一处理和计算，保证服务鄂尔多斯市的大气信息的原始数据、处理数据、结果数据和发布数据的一致性，为未来实现全区乃至全国重污染天气应急系统的多级联动提供坚实的数据基础。该系统实时采集各种类型、不同来源、多点分布的环境和大气数据，包括地面常规观测数据、探空观测数据、超级站数据、排放清单、模式数据、气象辅助产品、监测站信息数据的连接和集成，以及气象部门提供的相关气象信息开发集成数据自动质量控制、数据处理、AQI计算等功能模块，实现数据集成的统一处理和计算，开发多级数据交互平台，实现原始数据、过程数据和各种处理结果数据的实时交互，保证多级原始数据、过程数据、结果数据和发布数据的一致性，最终实现多级数据一致分区空气质量实时发布系统，并与环保信息数据中心进行实时数据交换。主要实现以下功能：集成质量控制、集成数据处理、多级数据实时交换、与环保信息数据中心的实时数据交换、数据查询与统计、污染源监控、监控中心、气象、交通、信用监管等相关部门和行业数据的集成。3.2基于认知计算的环境信息大数据分析利用平台中积累的各种数据，通过经典统计分析、数据挖掘和机器学习领域的30多个模型和方法，并通过认知计算方法，将这些模型和方法结合起来，实现一系列与空气质量相关的分析，产生更大的价值。该系统以专家知识为基础，挖掘和聚类污染站的特征，通过时空分析和多污染相关性分析，为空气质量管理提供新的视角。主要包括：各种污染物与气象要素的相关性分析、污染与风速和风向的相关性分析、基于时间序列的分析、基于空间分布的分析、周边城市污染源向鄂尔多斯的污染传播分析、案例匹配分析(根据一系列判断标准结合气象条件进行案例匹配，从而辅助分析)、在线自动生成知识规则(生成与空气质量分析相关的决策树)等。这些分析模型和方法构成了我们大数据分析平台的核心，也为以后实施更多的环境分析应用提供了基础。3.3重污染预警和决策支持结合环境管理部门的重污染应急工作，为相关重污染预测和预警提供技术支持和决策信息服务。通过对污染源和污染扩散的模拟，建立减排效果评价模型，对给定的计划进行精细化和定量化的评价。根据重污染天气应急预案的要求，提供污染源控制措施。可以根据不同控制措施的组合生成应急计划。根据以上生成的应急预案，提供了不同预案对应的主要污染物的减排和减排比例，并以专题地图的形式直观显示，同时支持统计和分析结果的打印输出。系统可以将基于应急预案的网格源列表提交给空气质量数值模拟系统，并接收和处理模式运行结果。根据不同的应急预案，显示空气质量模拟得到的空气质量改善效果和变化趋势。在各种应急预案下，显示PM2.5、PM10、SO2、NOX、O3、CO等主要污染物的时空分布图和指定站的污染物浓度。系统能够以图表的形式显示指定方案实施后主要污染物如PM2.5、PM10、SO2、NOX、O3、CO的环境观测和方案模拟的对比结果，以评价空气质量改善的效果。显示重污染天气污染物的来源分析(动态显示效果图)，并根据采取应急措施后的不同控制方案，显示不同控制方案的效果和趋势。3.4工业园区污染源分析对一定范围内的工业园区污染源和外围输入污染源实现在线源分析。分析了不同工业园区和行业的排放源对鄂尔多斯市及其周边地区主要污染物浓度的贡献和贡献率，并对不同区域的污染排放源的影响程度和影响范围进行了相关性分析其中，不同区域包括区县和周边城市；不同的行业包括工业资源(火力发电、钢铁、水泥、石油、化工、制药等)。)、生活来源、交通来源、农业来源等。被跟踪的污染物包括细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、臭氧(O3)、二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、一氧化碳(CO)以及颗粒物中的硝酸盐、硫酸盐和铵盐。提供污染源和目的地的跟踪，并给出每种污染物随时间在每个地方的空间分布和来源比例。3.5区域异常污染自动监控系统从大数据的角度出发，整合各种数据，充分利用大数据分析技术，不断与云计算、社交网络和移动技术相结合，为监管者提供更强大的分析工具。快速有效地识别区域异常污染事件，如违章建筑和超标排放。“开工前审批”异常污染事件监管的实施思路如图1所示。图1示出了对“批准前建造”的异常污染事件的监督的实施首先，基于大数据分析平台，对空气质量监测数据进行时间序列异常分析和空间异常分析，识别污染物(如PM10等。)异常。然后，结合气象资料，得到数值天气预报结果。在此基础上，进行基于排放源和监测数据的模拟，以发现异常并定位监测站。对于已知源站，基于监测点附近的已知源列表追踪已知源，并结合水和电消耗数据识别超标排放。对于未知源站点，在附近进行网格定位，结合当地舆情分析数据、交通流量数据、重型机械设备位置信息显示的聚合度等数据，识别园区内企业的启动情况。对于已确定的新建企业，应结合环评数据核实环评审批情况，为现场执法提供可靠依据。“超标排放”异常污染事件监管实施情况如图2所示。图2是“超标排放”异常污染事件监管的实施思路类似于“先建后批”的处理思路，首先基于大数据分析平台，对空气质量监测数据进行时间序列异常分析和空间异常分析，识别污染物(如SO2等)。)异常。然后，结合气象资料，得到数值天气预报结果。在此基础上，进行基于排放源和监测数据的模拟，以发现异常并定位监测站。对于已知源站，基于监测点附近的已知源列表追踪已