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          摘要近年來,浙江充分發揮生態環境數字化先行優勢,加快推進生態環境監測數智化轉型,全方位加強人工智能、物聯網、云計算等數字技術在監測領域的應用,在構建現代化生態環境監測體系上邁出了突破性一步,取得了扎實成效。

            【儀表網 產業報道】生態環境監測數智化轉型是貫徹落實習近平生態文明思想、構建現代環境治理體系的具體舉措,是縱深推進污染防治攻堅和美麗中國建設的重要支撐。生態環境部印發的《國家生態環境監測網絡數智化轉型方案》(以下簡稱《方案》),作為推進監測數智化轉型的頂層設計,進一步提升技術裝備數智化能力,推進建成新一代國家生態環境監測網絡,為浙江高標高質高效推動生態環境監測數智化轉型提供了遵循、指明了方向。
           
            近年來,浙江充分發揮生態環境數字化先行優勢,加快推進生態環境監測數智化轉型,全方位加強人工智能、物聯網、云計算等數字技術在監測領域的應用,在構建現代化生態環境監測體系上邁出了突破性一步,取得了扎實成效。一是監測網絡日趨完善。率先實現省控以上環境空氣和地表水、縣級以上飲用水源、省控交接斷面、重點污染源自動監測全覆蓋。建成7個國家級生態質量綜合監測站,投用全國首艘千噸級的專業海洋生態環境監測船,建立集衛星遙感、高位瞭望、無人機、走航監測和地面監測于一體的天空地海立體化監測網絡。二是監測支撐更加高效。率先開發“生態環境大腦”,監測領域及跨部門業務數據歸集量近200億條,開發迭代浙江省大氣監測預警平臺和水質監測預警平臺,杭州亞運會期間創新構建重大活動環境質量精準智慧保障新模式,做到精準監測、精密管控。三是監測能力向新向智。全面推進生態環境智慧監測,環境空氣數字孿生應用等10個項目列入國家首批智慧監測試點。率先推進環境質量自動監測站智能化運維,目前已建成10套智能運維站點。首創“AI人工智能實驗室”,每日可分析100多個樣品,效率提升5倍。投入運行“四足機器人+微流控”模式的水質監測機器狗,切實做到“提質、降本、增效”。
           
            鞏固先發優勢必須持續發力、全速奔跑。新征程上,浙江將認真領會《方案》要求,按照需求牽引、問題導向、系統謀劃、分步實施等原則,著力提升監測自動化、智能化水平,以更高標準保證監測數據“真、準、全、快、新”,著力構建AI賦能監測數智化轉型的“浙江范式”。爭取到2027年,全要素一體化監測網絡更加完善,綜合應用支撐更加高效,監測基礎能力全面加強,數智化轉型取得明顯進展。到2030年,管理規范化、感知數字化、應用智慧化、能力實戰化的現代化生態環境監測體系全面建成。
           
            一是率先構建全域靈敏感知網絡,在打造實時智能的“產數”體系上走在前作示范。全面推進環境質量自動監測網絡數智化改造,自動監測網絡向噪聲、地下水、海洋、生態質量等要素擴展,向區縣、鄉鎮(街道)、村(社區)、工業園區延伸。推進衛星遙感、無人機、走航監測等技術在生態監管、大氣污染、藍藻水華、海洋環境等領域的應用。應用視頻+AI和光譜+AI等技術建設環境智能監控體系。推廣人工智能監測實驗室,建設有機物及特殊污染因子人工智能拓展實驗室、土壤自動化制備實驗室。推進人形機器人、四足機器人、無人機(船)等在采樣、巡查等領域應用,試點推進“一人一機一狗”現場監測能力配置,利用輔助采樣和光學分析技術,用于現場監測人員難以到達的復雜環境監測。
           
            二是率先推進監測監管“機器換人”革命,在建立可靠智治的生態環境監測“管數”體系上走在前作示范。加快開展自動站智能運維改造,推進自動站電子圍欄及高位瞭望系統、無人機自動巡查系統建設。運用信息化手段健全“人機料法環測”全過程質量管理體系,在全省生態環境監測機構推廣應用實驗室信息管理系統(LIMS),加快建成全省質控實驗室和量值溯源體系。建設應用“環檢碼”場景,對社會環境監測機構實施實時動態監管評價。引導支持企業加強高新監測儀器自主研發,強化現場直讀監測儀器小型化、集成化、精準化技術攻關,提升自動監測設備可靠性和防干擾性。加快監測新技術標準或規范供給,明確監測網絡、站房、設施智能化改造和運維技術要求,積極承擔或參與國家相關監測標準修訂或研究。
           
            三是率先構建生態環境大模型,在構建精準智慧的“用數”體系上走在前作示范。依托數字生態文明省域試點建設,分批引入DeepSeek、通義等基礎大模型,加快建設生態環境行業領域大模型,迭代“生態環境大腦”,集成生態環境監測各類數據、知識,構建智能問答、智能問數智能體。推進新一代大氣、地表水環境質量預測預警模型及污染溯源系統建設,提升主動預警、科學分析、智能決策能力。全面運用自動監測數據開展水質“5+X”融合評價,強化環境質量與污染源一體化分析評價,注重污染排放數據與企業生產狀況、污染治理設施運行、用水用電用能等信息的關聯分析,充分挖掘各類監測數據價值。

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