《呼吸之变-由人治到数治大气污染防控的实践之旅》课件

一 过去的时代：“人治”的局限与困境二 现在的进化：“数治”的崛起与赋能三 发展的范式：“智治”闭环与循环四 呼吸的未来，智慧的发展与循环主要内容过去的时代：“人治”的局限与困境一（一）DPSIR框架压力驱动力Driving

force经济发展能源消耗Pressure状态State响应Response政策应对节能减排影响Impact健康受损生态破坏空气污染气候变化极端天气排放超标能源消耗经济驱动力驱动力（D）——发展的原始冲动社会驱动力驱动力（D）——发展的原始冲动区域发展与环境治理的决策逻辑，并非基于可持续发展的长远规划，而是受地方主官对短期政绩、经济增长与个人仕途追求的驱动“人治”特征的体现压力（P）——无节制的排放在片面追求经济增长的强大驱动下，环境容量与排放标准并未被视为不可逾越的红线，反而被当作可以为短期发展妥协、变通甚至绕过的障碍“人治”特征的体现状态（S）——日益恶化的空气质量环境监测数据不完整、不公开，区域环境污染的真实状态被人为掩盖或淡化，公众环境知情权与监督权长期缺失“人治”特征的体现影响（I）——付出的沉重代价由于缺乏独立的评估与公开的辩论，环境污染造成的各类影响的严重性未能被充分认识与承认，难以有效转化为推动变革的紧迫感“人治”特征的体现响应（R）——“人治”下的失效与困境打破传统治理循环，用“法治”替代“人治”，建立一套基于法律、市场、数据和公众参与的现代环境治理体系，使“响应”环节能够真正发挥作用，从根本上扭转驱动力与压力最终出路我国经济发展与能源消耗呈现“规模扩张、结构优化、效率提升”的阶段性特征。年份GDP（万亿元）工业增加值（亿元）能源消费总量（万吨标准煤）机动车保有量（万辆）2020101.60381985.849831427340.922021114.92447138.252589629418.592022121.02467629.654095631184.442023126.06475936.157132733617.592024134.91492087.159600035268.18英国伦敦烟雾事件美国洛杉矶光化学烟雾事件我国大气复合型污染事件（二）我国空气质量标准发展历史1973年《工业“三废”排放试行标准》（GBJ

4-73）1982年《大气环境质量标准》（GB

3095-82）1988年《保护农作物的大气污染物最高允许浓度》（GB

9137-88）1996年《环境空气质量标准》（GB

3095-1996）2002年《环境空气质量标准》（GB

3095-1996）修改单2012年《环境空气质量标准》（GB

3095-2012）2018年《环境空气质量标准》（GB

3095-2012）修改单污染物平均时间一级标准二级标准单位及监测状态基本项目二氧化硫（SO2）年平均2060μg/m3参比状态24小时平均501501小时平均150500颗粒物（PM10）年平均4070μg/m3实际状态24小时平均50150颗粒物（PM2.5）年平均153524小时平均3575二氧化氮（NO2）年平均4040μg/m3参比状态24小时平均80801小时平均200200一氧化碳（CO）24小时平均44mg/m3参比状态1小时平均1010臭氧（O3）日最大8小时平均100160μg/m3参比状态1小时平均160200其他项目总悬浮颗粒物（TSP）年平均80200μg/m3实际状态24小时平均120300铅（Pb）年平均0.50.5季平均11苯并[a]芘（BaP）年平均0.0010.00124小时平均0.00250.0025氮氧化物（NOX）年平均5050μg/m3参比状态24小时平均1001001小时平均250250我国环境空气污染物基本项目和其他项目浓度限值注：a

第99百分位（即每年可超标3—4天）b

O3滑动平均浓度最高的六个月中，日最大8小时平均O3浓度的六个月平均值污染物平均时间过渡时期目标值AQG水平单位及监测状态1234SO224小时平均a12550--40μg/m3参考状态PM10年平均7050302015μg/m3实际状态24小时平均a150100755045PM2.5年平均35251510524小时平均a755037.52515NO2年平均403020-10μg/m3参考状态24小时平均a12050--25CO24小时平均a7---4mg/m3参考状态O3高峰期b10070--60μg/m3参考状态8小时平均a160120--100世界卫生组织环境空气质量准则基本项目：普遍参考了WHO全球空气质量准则中的项目，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3重金属类指标：中国（含中国香港、中国台湾地区）等15个国家和地区的标准中均列入了铅（Pb）标准涵盖污染物种类常见的取值时间：1小时、8小时、24小时、1年污染物取值时间588.8

91010

101235

3525

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252015

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1540WHO

AQG澳大利亚加拿大美国英国苏格兰新西兰WHO

IT-4新加坡中国台湾韩国马来西亚日本WHO

IT-3南非中国澳门中国香港越南泰国菲律宾以色列英国欧盟WHO

IT-2中国WHO

IT-1印度单位：微克/立方米调研国家/地区PM2.5年平均浓度限值标准调研国家/地区PM2.5日平均浓度限值标准调研国家/地区PM10年平均浓度限值标准调研国家/地区PM10日平均浓度限值标准调研国家/地区NO2年平均浓度限值标准NO21小时均浓度标准限值200μg/m3O38小时平均浓度标准限值160μg/m3我国O3浓度标准（三）我国大气污染防治主要行动计划到2017年，全国地级及以上城市可吸入颗粒物浓度比2012年下降10%以上，优良天数逐年提高；京津冀、长三角、珠三角等区域细颗粒物浓度分别下降25%、20%、15%左右，其中北京市细颗粒物年均浓度控制在60微克/立方米左右《大气污染防治行动计划》经过3年努力，大幅减少主要大气污染物排放总量，协同减少温室气体排放，进一步明显降低细颗粒物（PM2.5）浓度，明显减少重污染天数，明显改善环境空气质量，明显增强人民的蓝天幸福感《打赢蓝天保卫战三年行动计划》到2020年，二氧化硫、氮氧化物排放总量分别比2015年下降15%以上；PM2.5未达标地级及以上城市浓度比2015年下降18%以上，地级及以上城市空气质量优良天数比率达到80%，重度及以上污染天数比率比2015年下降25%以上《打赢蓝天保卫战三年行动计划》要强化多污染物协同控制和区域协同治理，加强细颗粒物和臭氧协同控制，基本消除重污染天气。习近平2021年4月30日在十九届中央政治局第二十九次集体学习时的讲话到2025年，全国地级及以上城市PM2.5浓度比2020年下降10%，重度及以上污染天数比率控制在1%以内京津冀及周边地区、汾渭平原PM2.5浓度分别下降20%、15%，长三角地区PM2.5浓度总体达标，北京市控制在32微克/立方米以内《空气质量持续改善行动计划》单一污染物短期空气质量达标源头防控为主导传统检测技术粗放式执法监管末端治理多污染物协同控制长期可持续改善转变区域联防联控深度化创新驱动为主精准执法与监管全过程监管减污（达标）健康、宜居、幸福感高浓度O3和

PM2.5污染相互耦合并存，形成大气复合污染，两者同根同源，一体两面，根本上是大气的氧化性导致的。PM2.5和O3各自的健康危害和生态胁迫已成共识，而PM2.5和O3的耦合效应造成的影响更为显著。我国建成了全球规模最大、要素最齐全、技术手段较先进的生态环境监测网络，为生态环境保护、污染防治攻坚发挥了重要的支撑作用。从网络规模看，生态环境部直接组织监测的站点达3.3万个，覆盖了所有地级及以上城市、重点流域和管辖海域从监测要素看，除水、气、土壤等传统重点监测的内容外，增加了生态质量监测、生物多样性监测、温室气体监测、新污染物监测等，基本做到全覆盖从技术手段看，自动化监测已经成为主要方式，无人机、走航车、激光雷达成为各地监测站的“标配”重点推进生态环境监测体系现代化，进一步健全天空地海一体化监测网络，依法严厉打击、遏制数据造假，加强监测数据集成融合、智慧分析，更精准地支撑污染防治攻坚。构建一套“1+1+N”的实施体系推出一批标志性改革成果培育一系列实践示范样板实施一揽子支撑保障措施全面推进美丽中国建设（四）大气污染综合观测的发展趋势多技术融合与协同观测1智能化与自动化发展2高时空分辨率监测3注重污染成因、来源解析与气象条件深度结合4重污染天气预警与应对5服务于大气污染防治决策6（五）环境空气质量监测智慧运维管理系统遵循“降本、增效、防风险”核心思想，依托全面质量管理与大数据等先进技术的深度融合，积极打造环境空气质量监测智慧运维管理系统气溶胶、云和痕量气体研究基础设施欧洲研究基础设施联盟（ACTRIS）现在的进化：“数治”的崛起与赋能二（一）“数治”的金字塔治理模式“数治”的金字塔底座——现实需求的迫切驱动“数治”的金字塔身——技术成熟的硬核支撑感知层技术网络层技术平台层技术“数治”的金字塔架——政策战略的顶层引导“数治”的金字塔芯——数据资源的要素地位（二）基于机器学习和深度学习算法的数据驱动模型基于空间地理和物理/化学机理的综合区域模型基于机器学习和深度学习的数据驱动模型对于重建和预测PM2.5浓度，大致分为两类方法卷积神经网络（CNN）擅长从数据的空间维度提取特征，自动化从输入数据中提取空间特征，捕捉污染物在邻近区域的空间分布模式循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），擅长捕捉时间序列中的动态依赖关系，对于仅时序数据的预测，LSTM和GRU能够防止梯度消失，显著提高预测精度混合模型CNN-LSTM混合模型常用于处理带有空间格局的时间序列数据，卷积层提取空间特征，随后LSTM层学习时间依赖图神经网络（GNN）GNN能将监测站点视为图节点，通过图卷积提取邻近区域之间的依赖，是对CNN的延伸（CNN假定规则网格，而GNN适用于任意拓扑）注意力机制与Transformer模型注意力机制（Attention）用以自动聚焦重要的时空信息Transformer通过自注意力（Self-Attention）可建模长距离依赖，适合PM2.5这类长时间序列预测任务准确率极端情况下不确定性上升、对超出经验范围的新情景准确率无保障时空分辨率可达1km甚至更高分辨率，时间尺度灵活（小时或日均）数据依赖性严重依赖历史监测数据，超出训练范围的情景预测可靠性低可解释性数据模型内部机理复杂难解（黑箱），只能借助特征重要性等方法部分解释政策评估应用擅长实时预测预警，不适合直接用于全新减排政策模拟数据驱动模型的特点（三）“数治”的崛起与赋能技术类别具体手段赋能效果应用案例/效果天空地一体化监测卫星遥感、无人机、高空瞭望大范围巡查，识别裸地、黑臭水体等构建“空天地”立体监测网车载走航监测、微观监测站点、激光雷达实时定位污染源，精准溯源布设微观站，实时反映空气质量数据整合与智能分析物联网传感器、污染源在线监测实时监控企业排放企业多点位在线监控大数据平台、AI算法模型融合多源数据，智能识别问题研发20余种算法，问题识别能力至小时级闭环管理与精准执法“监测-预警-派发-处置-反馈”数字化平台快速响应，闭环处置扬尘问题24小时闭环处置率100%用电监控、视频AI分析非现场监管，精准打击违法通过AI视频分析查获企业违法智慧环保/大气污染防治的技术赋能体系数治的核心优势提升监管效率，减少人力成本数治的核心优势实现精准打击，优化营商环境数治的核心优势推动数据共享，助力科学决策数字赋能超大城市生态治理发展的范式：“智治”闭环与循环三（一）大气污染治理的“智治”闭环与循环“智治”是“智慧治理”的简称，其本质是数据驱动、人机协同、跨界融合、精准高效的治理新模式。“闭环”是“智治”