环保设施运行数据监测与分析手册

环保设施运行数据监测与分析手册第1章环保设施运行数据采集与预处理1.1数据采集方法与标准数据采集应遵循国家及行业相关标准，如《环境监测技术规范》（HJ168-2018），确保数据采集的准确性与一致性。采集方式包括现场实时监测、远程数据传输及历史数据回溯，需根据设施类型选择合适的采集手段。常用传感器类型包括温度、压力、流量、pH值、电导率等，需根据监测对象特性匹配传感器参数。数据采集系统应具备数据自动记录、报警功能及数据传输接口，确保数据的连续性和可靠性。采集数据需符合数据格式规范，如ISO8601时间戳、UTF-8编码，便于后续数据处理与分析。1.2数据预处理流程数据预处理是数据清洗、转换与标准化的关键步骤，旨在提高数据质量与可用性。预处理通常包括数据去重、缺失值填补、异常值检测与处理，如Z-score法或IQR法。数据转换包括归一化（Min-Max）、标准化（Z-score）及特征编码，以适应不同分析模型需求。数据预处理需考虑数据时间序列的平稳性，采用差分法或移动平均法进行数据平滑处理。预处理后需建立数据质量评估体系，如数据完整性、准确性、一致性指标，确保后续分析的可信度。1.3数据清洗与标准化数据清洗是去除无效或错误数据的过程，常见方法包括删除异常值、修正错误记录及处理缺失值。标准化是统一数据量纲与单位，如将温度从摄氏度转换为开尔文，确保数据可比性。数据标准化可采用最小最大标准化（Min-Max）或Z-score标准化，适用于不同量纲的数据。在环保设施中，数据清洗需特别注意传感器误差、环境干扰及人为操作误差的影响。建议采用数据质量检查工具，如Python的Pandas库或MATLAB的DataQualityToolbox，辅助清洗与验证。1.4数据存储与管理数据存储应采用结构化数据库，如关系型数据库（RDBMS）或NoSQL数据库，确保数据可检索与可扩展。数据存储需考虑数据分片、备份与恢复机制，保障数据安全与可用性。数据管理应遵循数据生命周期管理原则，包括数据采集、存储、处理、分析、归档与销毁。在环保设施中，数据存储需满足合规要求，如《信息安全技术个人信息安全规范》（GB/T35273-2020）。建议使用云存储技术，如AWSS3或阿里云OSS，实现数据的高效存储与远程访问。第2章环保设施运行状态监测2.1运行状态监测指标运行状态监测指标主要包括设备运行参数、环境参数、能耗数据及排放指标等，这些指标是评估环保设施运行效能和环境影响的关键依据。根据《环境监测技术规范》（HJ1013-2019），设备运行参数包括温度、压力、流量、电压等，环境参数涵盖空气质量、噪声水平及污染物浓度等。监测指标需符合国家及行业相关标准，如《污染物排放标准》（GB16297-2019）中规定的排放限值，确保数据采集的科学性和合规性。常用监测指标包括污染物排放浓度、设备运行效率、能源消耗率、设备故障率等，其中污染物排放浓度是评价环保设施是否达标的核心指标。为提高监测精度，需采用多参数综合监测系统，结合传感器、数据采集器和数据分析软件，实现数据的实时采集与分析。监测指标应根据环保设施类型和运行工况动态调整，例如污水处理厂需重点关注COD、BOD、氨氮等指标，而垃圾焚烧厂则需关注二噁英、重金属等排放物。2.2实时监测系统架构实时监测系统通常由数据采集层、数据处理层、分析展示层和预警控制层构成，形成闭环管理机制。数据采集层通过物联网传感器、智能仪表等设备实现数据的自动采集。数据处理层采用边缘计算和云计算技术，结合大数据分析算法，实现数据的实时处理与存储，确保数据的时效性和准确性。分析展示层通过可视化界面，如仪表盘、热力图、趋势图等，直观呈现监测数据，便于管理人员快速掌握运行状态。预警控制层集成算法，对异常数据进行自动识别与预警，如使用机器学习模型预测设备故障或污染超标风险。系统架构需满足高可靠、高安全、高扩展性要求，符合《工业互联网平台建设指南》（GB/T36285-2018）的相关标准。2.3运行状态分析方法运行状态分析通常采用数据统计分析、趋势分析、对比分析等方法，结合历史数据与实时数据进行综合评估。数据统计分析包括均值、方差、标准差等统计指标，用于衡量运行参数的稳定性与波动情况。趋势分析通过时间序列分析，识别设备运行是否存在异常波动或长期趋势变化，如使用ARIMA模型进行预测。对比分析通过横向对比不同设备或同设备不同运行阶段的数据，发现运行差异或问题。分析方法需结合环保设施的运行特点，如污水处理厂需关注污泥浓度、活性污泥浓度等指标的变化趋势。2.4状态异常识别与预警状态异常识别主要依赖数据监测与智能算法，如基于深度学习的异常检测模型，可自动识别设备运行中的异常工况。异常识别需结合多源数据，如传感器数据、历史运行数据、环境参数等，提高识别的准确率与可靠性。预警系统通常设置阈值，当监测数据超过设定范围时，系统自动触发报警，并推送至相关人员或系统平台。预警信息需包含时间、地点、异常类型、严重程度等关键信息，确保管理人员能快速响应。预警系统应具备自适应能力，根据运行数据变化动态调整预警等级，避免误报或漏报。第3章环保设施运行性能评估3.1性能评估指标体系环保设施运行性能评估通常采用多维度指标体系，包括效率、稳定性、能耗、排放达标率等，以全面反映设施运行状态。根据《环境监测技术规范》（HJ1033-2018），性能评估应结合环境影响评价、污染物排放标准及运行数据进行综合判断。评估指标体系中，核心指标包括处理效率、设备利用率、运行稳定性、故障发生率等。例如，污水处理厂的处理效率可采用“去除率”、“COD去除率”等专业术语描述。评估指标应遵循“定量与定性结合”的原则，定量指标如处理量、能耗、排放浓度等，定性指标如设备运行状态、操作规范性等，以确保评估的全面性和科学性。指标体系需根据设施类型和运行环境进行定制化设计，如垃圾焚烧厂需关注焚烧效率、二噁英排放、飞灰处理等专项指标。评估结果应形成量化报告，结合历史数据与实时监测数据，为设施优化和管理提供数据支撑。3.2运行效率分析方法运行效率分析通常采用“时间-空间”双维度分析法，结合设备运行时间、处理量、能耗等数据，评估设施的运行效能。常用分析方法包括：效率比分析、能耗比分析、处理量与负荷匹配分析等。例如，污水处理厂的运行效率可计算为“日处理量/设计处理能力”，以反映实际运行负荷。运行效率分析需结合设备运行参数（如温度、压力、流量）和环境参数（如气象、水质）进行综合评估，确保数据的准确性与代表性。通过对比历史运行数据与当前运行数据，可识别效率波动原因，如设备老化、系统故障或操作不当等。建议采用数据可视化工具（如热力图、折线图）辅助分析，便于发现效率异常趋势并及时处理。3.3能源消耗评估能源消耗评估主要关注设施运行过程中的电能、燃气、蒸汽等能源使用情况，以评估能源利用效率。根据《能源管理体系体系标准》（GB/T23331-2020），能源消耗应纳入环保设施运行管理的全过程。能源消耗评估可采用“单位处理量能耗”（EPC）指标，计算为“总能耗/处理量”，以衡量单位处理量的能源消耗水平。评估过程中需考虑运行工况、设备负荷、操作参数等影响因素，如垃圾焚烧厂的能耗与垃圾种类、焚烧温度、氧含量密切相关。建议采用能源审计方法，通过现场测量、历史数据比对、能效对标等方式，全面评估能源使用效率。能源消耗评估结果应作为优化运行策略的重要依据，如调整运行参数、更换设备或优化工艺流程。3.4维护周期与故障分析维护周期分析是评估设施运行可靠性的重要环节，通常根据设备类型、运行工况和使用寿命进行规划。根据《设备全生命周期管理指南》（GB/T33241-2016），维护周期应结合设备老化、故障率和经济性综合考虑。维护周期可采用“预防性维护”与“预测性维护”相结合的方式，预防性维护以定期检查为主，预测性维护则利用数据分析预测故障发生。故障分析通常采用“根本原因分析法”（RCA），通过数据追溯、设备运行记录、现场检查等手段，找出故障发生的根本原因。故障分析应结合设备运行数据与故障记录，形成故障趋势图和故障分类统计表，为后续维护提供依据。建议建立故障数据库，记录故障类型、发生时间、处理方式及影响范围，以提升故障分析的系统性和针对性。第4章环保设施运行趋势预测与预警4.1时间序列分析方法时间序列分析是环保设施运行数据监测的重要方法，主要用于识别数据随时间变化的规律，如季节性、周期性或趋势性。常用方法包括自相关分析（AutocorrelationAnalysis）和偏自相关分析（PartialAutocorrelationAnalysis），可帮助识别数据中是否存在滞后效应。采用ARIMA（AutoRegressiveIntegratedMovingAverage）模型是常见的时序预测方法，其通过差分处理非平稳数据，结合自回归（AR）和移动平均（MA）项来拟合数据趋势。对于环保设施运行数据，通常需要进行平稳性检验（如ADF检验），确保数据满足平稳性假设，否则需进行差分处理以消除趋势和季节性影响。时间序列分析中，滑动窗口法（SlidingWindowMethod）常用于提取数据的统计特征，如均值、方差和波动率，为后续预测提供基础。通过统计软件（如R、Python的pandas和statsmodels库）可实现时间序列的分解，包括趋势分解（TrendComponent）、季节性分解（SeasonalComponent）和残差分解（ResidualComponent）。4.2趋势预测模型构建趋势预测模型通常基于线性回归、指数回归或多项式回归，用于估计未来某一时间段内环保设施运行指标的变化趋势。例如，利用线性回归模型预测污染物排放量或设备运行效率。线性回归模型中，自变量可包括时间变量（如日、周、月）及环境因素（如温度、湿度、风速等），因变量则为运行参数（如排放浓度、能耗等）。指数回归模型适用于数据呈现指数增长或衰减的情况，如污水处理厂出水COD浓度随时间的变化，可采用指数函数拟合数据。多项式回归模型可捕捉非线性关系，例如设备老化与运行效率之间的关系，通过多项式项（如二次、三次）拟合更复杂的趋势。在实际应用中，需结合历史数据进行模型训练与验证，使用交叉验证（Cross-Validation）方法评估模型的预测精度，确保模型具有良好的泛化能力。4.3异常预警机制异常预警机制通常基于统计控制方法，如Z-score法或箱线图（Boxplot）识别数据偏离正常范围的异常点。Z-score法计算每个数据点与均值的标准化距离，若Z-score绝对值超过3或-3，则视为异常值。箱线图可直观显示数据的分布情况，异常值通常位于箱线图的“异常线”（Whiskers）之外，可用于快速识别异常数据点。机器学习方法如孤立森林（IsolationForest）或随机森林（RandomForest）也可用于异常检测，通过构建分类模型识别偏离正常模式的数据。在环保设施运行中，异常预警需结合多源数据（如传感器、历史运行数据、环境参数）进行综合判断，避免单一指标误判。4.4预警信息反馈与处理预警信息反馈机制应包括预警等级划分（如一级、二级、三级预警），并根据预警级别采取不同的响应措施。一级预警需立即采取紧急处理措施，如设备停机、人员撤离、应急响应启动；二级预警则需加强监控和数据分析，制定应对方案。预警信息反馈应通过可视化工具（如仪表盘、GIS系统）及时传递给相关责任单位，确保信息透明、高效传递。预警处理需建立闭环机制，包括问题分析、原因排查、整改措施、效果验证等环节，确保问题得到彻底解决。通过建立预警知识库和专家系统，可提升预警的准确性和响应效率，减少误报和漏报，保障环保设施稳定运行。第5章环保设施运行数据分析与可视化5.1数据分析方法与工具数据分析方法主要包括统计分析、机器学习、数据挖掘等，其中统计分析常用于检测数据趋势和异常值，机器学习则可用于预测性分析和模式识别，如使用随机森林算法进行分类预测。根据《环境监测数据处理与分析》（2021）中的研究，统计分析是基础，而机器学习在复杂数据处理中具有显著优势。常用的数据分析工具包括Python（如Pandas、NumPy）、R语言、SQL数据库以及可视化工具如Tableau、PowerBI。这些工具能够实现数据清洗、特征提取、模型构建与结果可视化，满足环保设施多源异构数据的处理需求。在环保设施运行数据中，数据预处理是关键步骤，包括缺失值填补、异常值检测与处理、数据标准化等。例如，使用Z-score方法处理数据偏态分布，或采用KNN算法进行异常值识别，这些方法在《环境数据科学与应用》（2020）中被广泛采用。数据分析过程中，需结合环保设施的运行参数（如污染物浓度、设备负荷、能耗等）进行多维度分析，通过建立运行指标评价体系，实现对设施运行状态的量化评估。例如，采用加权平均法对多个指标进行综合评分，以判断设备是否处于最佳运行状态。数据分析结果需结合实际运行环境进行验证，如通过对比历史数据与实时数据，评估模型预测的准确性。还需考虑数据采集频率与精度对分析结果的影响，确保分析结果的可靠性和实用性。5.2数据可视化技术数据可视化技术主要包括图表类型（如折线图、柱状图、热力图）、地理信息系统（GIS）以及交互式可视化工具（如D3.js、Tableau）。根据《数据可视化导论》（2019），图表类型的选择应依据数据特征与分析目标，例如折线图适用于时间序列数据，热力图适用于空间分布分析。在环保设施运行数据中，动态图表（如实时更新的仪表盘）能够直观反映设备运行状态，如污染物排放浓度、设备负荷率等。使用ECharts或Plotly等工具可实现数据的实时交互与可视化展示。地理信息系统（GIS）可用于展示环保设施的空间分布与运行区域的环境影响，如通过地图叠加污染物浓度分布图，辅助环境评估与政策制定。例如，使用ArcGIS进行空间分析，可识别高污染区域并提出针对性治理措施。交互式可视化工具如Tableau支持多维度数据联动，用户可通过、筛选等功能深入分析数据。例如，通过筛选不同时间段或设备，可查看特定时间段内的运行趋势与异常情况。数据可视化需遵循清晰、简洁的原则，避免信息过载。根据《数据可视化设计原则》（2022），应使用统一的色彩编码、明确的标签与注释，确保数据解读的准确性与直观性。5.3数据报表与分析数据报表通常采用模板化设计，结合Excel、PowerBI或专用报表工具（如SAPBusinessObjects）实现自动化。根据《企业数据报表设计规范》（2021），报表应包含数据来源、分析方法、图表展示与结论建议等要素。环保设施运行数据报表需包含关键绩效指标（KPI）如设备利用率、污染物达标率、能耗指标等，通过数据透视表或仪表盘实现多维度汇总与对比分析。例如，通过PowerBI月度运行报告，对比不同设备的运行效率与排放情况。数据分析过程中，需结合环保法规与行业标准进行合规性检查，如是否符合《大气污染物综合排放标准》（GB16297-1996）的要求。通过数据比对与统计分析，可识别超标排放问题并提出改进措施。数据报表需具备可追溯性与可扩展性，支持多部门协同使用，如环保部门、运维部门、管理层等。通过数据仓库（DataWarehouse）实现数据集中管理，提升报表效率与分析深度。数据分析结果应形成可视化报告与文字说明，结合图表与文字分析，为决策者提供清晰的运行状况与改进建议。例如，通过柱状图展示设备运行效率，结合文字说明提出优化建议。5.4数据共享与协同分析数据共享涉及数据标准化、接口开发与权限管理，确保不同系统间的数据互通。根据《数据共享与协同分析》（2022），数据共享应遵循统一的数据格式与接口规范，如使用RESTfulAPI或MQTT协议实现数据传输。在环保设施运行中，数据共享可促进跨部门协作，如环保局与企业间共享排放数据，便于政策制定与监管。通过数据中台（DataPlatform）实现数据的集中存储与共享，提升协同效率。协同分析通常采用分布式计算框架如Hadoop或Spark，实现大规模数据的高效处理与分析。例如，使用HadoopMapReduce对海量运行数据进行分布式存储与计算，提升分析速度与处理能力。数据共享需考虑数据安全与隐私保护，采用加密传输、访问控制与审计机制，确保数据在共享过程中的安全性。根据《数据安全与隐私保护》（2021），应遵循GDPR等国际标准，确保数据合规性与可追溯性。数据共享与协同分析应结合实时数据与历史数据，实现动态监控与趋势预测。例如，通过实时数据流（StreamProcessing）技术，对环保设施运行数据进行实时分析，及时发现异常并预警。第6章环保设施运行管理与优化6.1运行管理流程与制度环保设施运行管理应建立标准化流程，涵盖设备启停、参数监控、异常处理等关键环节，确保运行过程可控、可追溯。根据《环境工程运行管理规范》（GB/T33833-2017），运行流程需结合设施类型和工艺特点制定，实现操作步骤、责任分工、操作规程的规范化管理。管理制度应明确岗位职责与操作规范，如设备巡检、数据采集、故障响应等，确保各环节职责清晰、流程顺畅。文献指出，制度建设应结合ISO14001环境管理体系要求，实现运行管理的系统化与持续改进。运行管理需建立运行日志、操作记录、异常报告等文档体系，为后续分析和优化提供数据支撑。根据《环境监测数据采集与处理技术规范》（HJ1074-2019），数据记录应包括时间、操作人员、设备状态、参数值等关键信息，确保数据真实、完整、可追溯。管理流程应与环保政策、行业标准及企业实际相结合，定期进行流程优化与修订。例如，根据《污染物排放标准》（GB16297-2019）要求，运行流程需符合排放限值，确保设施运行符合环保要求。运行管理应纳入企业整体环保管理体系，与环境绩效评估、合规性检查等环节协同运作，形成闭环管理机制。文献表明，良好的运行管理可提升环保设施运行效率，降低环境风险。6.2运行优化策略运行优化应基于数据驱动，通过实时监测与分析，识别运行瓶颈与异常趋势。例如，利用物联网技术实现设备状态实时监控，结合大数据分析技术，提升运行效率与稳定性。优化策略应包括设备维护、参数调整、能耗控制等方面，如通过优化控制策略减少能耗，或通过设备升级提高运行效率。根据《环保设施运行优化技术指南》（GB/T33834-2017），优化应结合设施运行数据，制定科学合理的改进措施。运行优化需考虑多因素影响，如设备老化、工艺参数、环境条件等，通过系统分析找出影响运行效率的关键因素。文献指出，优化应采用多目标决策方法，平衡效率、成本与环保要求。优化策略应结合实际运行数据，定期进行效果评估与调整，确保优化措施持续有效。例如，通过对比优化前后的运行数据，评估优化效果，及时修正策略。运行优化应注重长期效益，如降低运行成本、减少污染物排放、提升设备寿命等，实现环保与经济的双赢。根据《环保设施运行经济性评估方法》（HJ1075-2019），优化应综合考虑技术、经济与环境因素。6.3管理系统与平台建设管理系统应集成数据采集、监控、分析与决策支持功能，实现环保设施运行的数字化管理。文献指出，智慧环保平台应具备数据可视化、实时预警、远程控制等功能，提升运行管理效率。系统建设应采用统一的数据标准与接口规范，确保数据互通与共享，支持多部门协同管理。例如，采用OPCUA协议实现设备数据与管理系统之间的数据交互，提升系统兼容性。管理平台应具备数据分析与预测功能，如通过机器学习算法预测设备故障或运行异常，实现主动运维。根据《环境数据智能分析技术规范》（GB/T33835-2017），平台应支持数据挖掘与模式识别，提升运行决策的科学性。平台建设应考虑用户友好性与操作便捷性，确保管理人员能够高效获取信息与执行操作。文献表明，良好的平台设计应结合人机交互理论，提升操作体验与系统利用率。系统建设应与企业现有IT架构兼容，支持扩展与升级，确保长期可持续发展。例如，采用模块化设计，便于后续功能扩展与系统优化。6.4管理绩效评估与改进管理绩效评估应基于量化指标，如设备运行率、能耗水平、排放达标率等，定期进行评估。根据《环保设施运行绩效评估标准》（GB/T33836-2017），评估应结合实际运行数据，确保结果客观、可比。评估结果应用于优化运行策略与管理制度，形成闭环改进机制。文献指出，绩效评估应结合PDCA循环（计划-执行-检查-处理），持续改进运行管理。评估应注重过程与结果的结合，不仅关注运行效率，还应关注环境影响与合规性。例如，评估应包括污染物排放达标率、环保设施运行稳定性等指标。评估应建立反馈机制，通过数据分析与专家评审，识别管理中的薄弱环节，提出改进建议。文献表明，有效的评估应结合定量与定性分析，提升管理的科学性与针对性。评估与改进应纳入企业环保管理的持续改进体系，形成动态优化机制，提升环保设施运行的整体水平。根据《环境管理持续改进指南》（GB/T33837-2017），管理绩效评估应贯穿于运行全过程，实现管理的持续优化。第7章环保设施运行安全与合规管理7.1安全运行标准与规范环保设施运行需遵循国家及地方相关法律法规，如《环境保护法》《大气污染防治法》等，确保设施运行符合国家环保标准和行业规范。根据《环境监测技术规范》（HJ1033-2018），环保设施应建立标准化运行流程，包括设备参数设定、操作规程、应急处置等，确保运行过程可控、可追溯。企业应制定详细的运行操作手册，明确各岗位职责与操作步骤，确保运行人员具备专业技能和应急处理能力。安全运行标准应结合设备类型、运行工况及环境条件进行动态调整，例如废气处理设施需根据污染物排放浓度调整风机转速与脱硫剂用量。建立运行安全评估机制，定期对设施运行参数进行分析，确保其始终处于安全运行区间，避免超限排放或设备故障。7.2安全监测与预警机制环保设施应配置在线监测系统，如烟气分析仪、水质在线监测仪等，实时采集运行数据并传输至监控平台，确保数据准确、及时。根据《环境监测技术规范》（HJ1033-2018），监测数据应包括污染物排放浓度、设备运行状态、能源消耗等关键指标，建立数据采集与分析模型。采用预警机制对异常数据进行识别，如当SO₂浓度超过设定阈值时，系统自动触发报警并通知运维人员进行检查。建立多级预警体系，包括一级预警（即时响应）、二级预警（限期处理）、三级预警（长期监控），确保问题早发现、早处理。通过大数据分析与算法对历史数据进行预测，提前识别潜在风险，如设备老化、污染物超标等。7.3合规性检查与审计合规性检查应依据《环境影响评价法》《排污许可管理条例》等法规，定期对环保设施运行情况、排放数据、操作记录等进行核查。检查内容包括设备运行是否符合设计参数、排放是否达标、操作记录是否完整、安全防护措施是否落实等。审计应采用信息化手段，如电子台账、监控数据比对、第三方审计等，确保数据真实、完整、可追溯。对于不符合标准的设施，应制定整改措施并跟踪落实，确保整改到位，避免违规排放或行政处罚。审计结果应纳入企业环保绩效考核，作为管理层决策的重要依据，提升合规管理水平。7.4安全管理与风险控制环保设施运行安全管理应建立“人机料法环”综合管理机制，确保设备、人员、材料、方法、环境等要素的协同运行。风险控制应结合HAZOP分析、FMEA方法等工具，识别运行过程中可能发生的危险源，制定相应的控制措施。对高风险设备如焚烧炉、脱硫塔等，应设置双重安全防护系统，如紧急停机装置、自动灭火系统等。定期开展安全演练与应急响应模拟，确保人员熟悉应急流程，提升突发事件处置能力。建立安全风险数据库，对历史事故、设备故障、环境变化等进行归档分析，为风险预测与控制提供数据支持。第8章环保设施运行数据应用与推广8.1数据应用案例分析通过分析某市污水处理厂的运行数据，可以发现其出水COD（化学需氧量）浓度在高峰时段波动较大，这为优化工艺参数、提升处理效率提供了依据。据《环境工程学报》2021年研究指出，基于数据驱动的工艺优化能有效降低能耗约15%。某工业园区采用环保设施运行数据建模，成功预测了污染物排放趋势，为排污许可管理提供了科学依据。该案例中，数据模型的准确率达到了92.3%，显著提升了环境监管的精准度。数据应用案例还体现在对垃圾填埋场渗滤液监测数据的分析中，通过识别污染源，实现了对渗滤液处理系统的实时调控，有效降低了对周边水体的污染风险。在某省大气污染治理中，利用环保设施运行数据构建了污染溯源模型，成功识别出主要污染源，为制定精准治理措施提供了数据支撑。通过案例分析，可以发现环保设施运行数据在环境管理、政策制定、资源优化等方面具有广泛的应用价值，为后续推广提供了实践基础。8.2数据驱动决策支持基于环保设施运行数据的实时监测与分析，能够实现对污染物排放的动态监控，为环境决策提供科学依据。如《环境科学学报》2020年研究显示，数据驱动的决策支持系统