1. 引言
随着大气污染治理向精细化转型，传统监管模式面临三大瓶颈：① 数据维度割裂，环境质量、污染源、气象等多源数据分散于不同系统，难以支撑协同分析[1]-[3]；② 溯源精准不足，人工研判依赖经验，难以解析复杂传输过程，如以区域传输为主的污染情景[4]；③ 管理闭环缺失，管控指令与效果评估脱节，导致减排措施科学性不足[1]-[3] [5]。
针对上述问题，本研究提出“数据融合驱动智能决策”路径，构建大气环境智慧监管平台。核心创新在于：① 架构设计，基于五维数据质量保障体系，集成天空地一体化监测网络(卫星遥感、超级站、热点网格)、污染源动态数据(5000余家企业在线监控)及跨部门数据(交通、气象)，通过冷热双轨存储(InfluxDB + HDFS)与区块链存证实现高效治理；② 技术突破，AI算法中心融合LSTM时序预测模型(输入7天滑动窗口数据，MAE < 10 μg/m3)与PMF源解析技术(解析工业源、移动源等5类贡献率)，攻克动态溯源难题；③ 机制创新，建立“市–区–街道”三级垂直闭环管理，通过可视化分析中心生成“靶向管控”指令(如基于用电关联分析触发偷排预警)。
2. 多源数据融合平台构建
2.1. 平台架构设计
本研究基于“真、准、全、快、新”五维数据质量保障体系，构建了大气多源数据融合智能平台。采用物联网技术集成环境质量网、污染源监控网的各类数据，以空气质量模型、溯源模型、机器深度学习和数据融合挖掘技术为途径，实现“感知预测–精准溯源–动态管控–效果评估”闭环管理，为环境管理的“精准治污、科学治污、依法治污、系统治污”提供技术支撑(见图1)。
Figure 1. Intelligent Multi-Source Data Fusion Platform Architecture for Atmospheric Applications
图1. 大气多源数据融合智能平台架构
AI算法中心作为核心引擎，采用机器学习(如LSTM、随机森林)与深度学习模型(CNN、图神经网络)，结合空气质量数值模型(如CMAQ、WRF-Chem)，实现三项关键技术突破：一是感知预测，基于环境预报与气象预报模块，实现72小时高精度污染态势模拟；二是精准溯源，通过动态溯源、需量探空技术解析污染传输路径，识别重点贡献源(如工业区排放与移动源)；三是动态管控，利用达标测算与排放特征分析生成差异化减排方案，通过管控提醒模块推送至管理部门。
预警预报中心与环境管理中心形成决策闭环。预警模块基于阈值规则与概率模型触发告警，指挥调度模块生成“一源一策”管控指令(如企业限产、道路降尘)，效果评估环节则依托减排评估、综合评估模块量化措施成效，结合考核机制实现“动态复阅环”(即动态复核–反馈优化)。
平台创新性在于将传统环境管理的“单向流程”重构为“智能闭环”：以数据融合挖掘驱动污染源管理(排放统计、关联分析)、以AI替代人工研判(典型研判、重点分析)、以动态评估支撑科学决策。其技术架构有效响应了“精准治污”(靶向溯源)、“科学治污”(模型仿真)、“系统治污”(多源协同)的核心诉求，为区域大气污染防治提供可验证的数字化范式。
2.2. 多源数据设计
多源数据融合中心的构建是实现环境治理现代化的重要技术基础。其核心架构包括数据采集、清洗、存储、处理与共享五大模块，通过整合环境监测感知数据(如空气质量传感器、卫星遥感数据)、生态环境局业务数据(如污染排放记录)、跨部门协同数据(如气象、交通信息)及第三方数据(如企业自测报告)，形成标准化、高可信度的数据资源池。构建过程中需依托分布式存储技术与云计算平台，实现海量异构数据的高效管理；同时，通过数据清洗与标准化流程，消除数据格式与语义差异，确保多源数据的兼容性与可比性。此外，基于区块链技术的共享机制可增强数据流转的安全性与透明度，推动跨部门数据协同(见图2)。
存储与处理层依托分布式技术实现“全、快、新”要求。一是存储架构采用“冷热双轨”策略，实时高频数据存入时序数据库(如InfluxDB)满足秒级响应，历史低频数据置于分布式文件系统(如HDFS)保障海量扩展性。二是处理引擎引入Flink流式计算框架，实现污染事件动态溯源、传输通道模拟的毫秒级响应。三是区块链存证技术为跨部门数据共享建立信任锚点，通过智能合约自动记录数据流转路径，确保气象、工信等部门协同数据的不可篡改性。
Figure 2. Data Processing Workflow for Multi-Source Data Fusion Centers
图2. 多源数据融合中心数据处理流程
共享模块的创新性在于构建了“三级垂直闭环管理”体系：纵向穿透，打通“市–区–街道”三级环境管理链条，预警预报中心生成的管控指令可直达基层执行单元(如网格员移动终端)；横向协同，通过政务云平台与相关委办局(住建、交管)建立数据交换接口，例如融合交通卡口数据优化移动源排放清单；智慧应用闭环，可视化分析中心将多源数据转化为动态知识图谱，支撑污染源管理中心的“靶向管控”，如基于企业用电量、视频监控的实时关联分析，自动触发偷排嫌疑预警。
3. 核心技术体系与实现路径
3.1. 多源异构数据融合与标准化处理技术
与传统的环境监管平台不同，基于数据融合的智慧监管平台通过系统性数据治理流程，实现了环境数据的全生命周期管理，解决了数据碎片化与质量参差问题。
3.1.1. 异构数据归集与分类
平台整合12大类环境数据，涵盖空气质量监测、污染源排放、气象观测、遥感监测等。一是环境质量数据，如空气质量监测站(6项常规污染物：SO2、NO2、PM10、CO、O3、PM2.5)；大气超级站(25类精细化监测设备，如VOCs分析仪、颗粒物粒径谱仪)；热点网格监测(PM2.5、PM10实时浓度，覆盖全域)。二是污染源数据，如工业企业排污许可证信息(含产能、排放限值等)；企业在线监控数据(NOx、SO2、用电工况等实时数据流，采样频率5分钟/次)；机动车尾气遥感监测数据(日均检测车辆超5000辆次，黑烟车识别准确率>95%)。
通过物联网传感器(如工地扬尘监测仪)、API接口(气象局、美国NOAA数据接口)及非结构化数据处理技术(OCR识别历史纸质数据)，平台日均处理数据量达10TB，支撑实时分析与动态决策。
3.1.2. 数据清洗与关联规则
数据清洗分为四阶段：一是原始数据规范化，统一单位，如PM2.5单位统一为μg/m3。修正异常值，剔除传感器故障导致的离群值。二是实体关联匹配，以“统一社会信用代码”为核心标识符，关联企业排污许可、在线监控、二污普数据，构建企业全生命周期档案。三是冗余数据取舍，对文本信息如企业地址等，采用“最新优先”规则；数值型数据如排放量等，保留多来源数据以支持交叉验证。三是规则化识别，对数值偏差 > 30%的数据添加标签，如在线数据与历史数据偏差大于临界值，即触发人工复核流程。
3.1.3. 资源目录与元数据管理
依据《环境信息分类与代码》(HJ721-2014)，平台构建了三级数据资源目录。一级目录，按业务域分类，如环境质量、污染源、气象等。二级目录，细化至数据类别，如PM2.5监测、VOCs排放清单。三级目录，定义数据字段，如监测时间、浓度值、设备编号。
通过可视化元数据管理工具，实现数据血缘分析(即追踪数据来源与流转路径)和版本控制，确保数据可追溯性。
3.2. 智能算法与动态溯源技术
平台基于深度学习与空间分析技术，构建了多场景AI模型，显著提升污染溯源与预测精度。
3.2.1. 时序数据分析模型
一是LSTM空气质量预测，模型输入包含历史空气质量数据(PM2.5、O3)、气象参数(风速、湿度)、污染源排放量等，通过时间窗口滑动(窗口长度7天)与特征工程，预测未来7天污染物浓度，平均绝对误差(MAE) < 10 μg/m3。二是动态污染溯源模型，融合气象场(WRF模型输出)、污染源排放清单(包含5000余家工业企业)与监测数据，采用动态权重分配算法(气象条件权重占比30%~50%)，识别对空气质量影响排名前10%的重点污染源。
3.2.2. 图像识别与空间组网分析
一是非现场监管算法，工地违规识别通过视频监控与YOLOv5模型，实时检测未覆盖防尘网的裸露土方，识别准确率达92%；生物质燃烧识别通过结合热红外遥感数据与卷积神经网络(CNN)，定位焚烧火点，响应时间 < 10分钟。二是激光雷达组网技术，部署2台颗粒物激光雷达，反演气溶胶光学厚度(AOD)与边界层高度(PBL)，结合卫星遥感数据，构建污染物传输通道模型，解析区域传输贡献率。
3.2.3. 污染源解析技术
将颗粒物、光化学组分数据与常规数据、气象数据结合进行深度应用，通过时序分析、相关性分析、组分重构、规律分析、PMF溯源模型、OBM模型等方式，分析掌握主要组分浓度及占比结构变化，对比分析不同场景下组分浓度特征差异性，分析不同组分因子之间的同源性、关联性等，依据掌握的源谱分布的信息来决定解析出的污染源类型，辅助判断颗粒物或光化学污染组分的主要来源。
3.3. 动态监管与实时预警技术
平台通过多维度监控与智能告警机制，实现污染源全流程闭环管理。
3.3.1. 污染源动态画像
一是工业源监管，建立多源数据融合模型，将烟气排放浓度、厂界污染物监测、企业分表记电、生产设施与治理设施工况监测等众多数据融合为工业源动态画像，及时发现工业企业异常生产与排放状况，来有效应对环保监管过程中的种种问题，实现在线联防联动，深化污染源的非现场监管。二是移动源监管，通过机动车尾气固定遥感监测识别超标车辆，利用多源数据进行数据抽取、关联、异构、挖掘和表达，分析结果自动生成凭证，为执法部门提供现场检查依据，大幅提高移动源执法的时效性和准确率。
3.3.2. 多级告警与“智慧调度一张图”
一是告警规则设定，如空气质量同比超标(阈值15%)、环比突变(阈值25%)；企业排放浓度超过许可限值，如SO2−浓度 > 100 mg/m3；组分数据异常告警，如CO浓度环比超标(阈值15%)。二是“智慧调度一张图”，协调指挥机构和各执行单位实现跨平台异地协同，基于现场图片、多图层地理信息进行专业标绘，提供环境问题事件的联动分析、任务生成、领导签批、任务下发、任务办理、任务跟踪及任务反馈的全流程可视化指挥调度。
4. 结论
本研究构建的多源数据融合大气环境智慧监管平台，实现了环境治理从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变。在技术体系层面，通过“采集–清洗–存储–处理–共享”五步流程整合12类异构数据(含企业工况、激光雷达组网及机动车遥感)，依托区块链存证技术保障跨部门数据可信共享；算法层融合深度学习(LSTM预测模型、YOLOv5违规识别)与空间分析技术(WRF气象场耦合传输通道模型)，显著提升污染溯源精度；应用层基于污染源动态画像(排放浓度与分表记电数据融合)及阈值–概率双规则告警机制，实现污染事件分钟级响应。管理模式层面，纵向贯通“市–区–街道”三级管理链条使预警指令直达网格终端，横向构建委办局协同网络(如集成交通卡口数据优化移动源清单)，支撑“一源一策”精准管控体系。
未来研究将聚焦模型智能升级与跨域技术融合。一方面通过大语言模型(LLM)增强污染成因推理能力，构建“碳污协同”监测模块支撑减污降碳联动；另一方面深化边缘智能部署，将轻量化算法嵌入物联网终端实现秒级响应，同时耦合WRF-Chem模型量化跨省污染传输贡献率，拓展区域联防联控技术路径。