如何利用好海量自动监测数据，进一步提升大气污染治理效能？

随着大气污染防治工作持续深化，各地已建成较为完善的大气自动监测网络。这些监测站点如同遍布城乡的“环境哨兵”，每天实时采集海量大气环境数据，为精准治污、科学治污提供了坚实的基础支撑。然而，笔者注意到，不少地方在对这些数据的挖掘利用方面，更多是侧重结合气象数据开展大气环境质量预测预报，在利用海量数据来精准发现大气污染治理中存在的问题并采取针对性举措方面仍存在不足。

当然，通过对未来一段时间内气象条件和空气质量变化趋势的预判，能够助力提前调整大气污染治理措施，合理调配监管力量，引导公众做好健康防护。但这些海量数据的价值，除了体现在开展大气环境质量预测预报方面，更多体现在通过对这些数据进行深入挖掘，帮助地方找准污染症结、提升治理效能方面。

如何利用好这些海量的自动监测数据，进一步提升大气污染治理效能？笔者认为，可以从以下几方面着手。

做好大气数据研判，要聚焦所辖区域污染物排放总量，挖掘减排潜力。排污总量是反映区域大气环境质量的核心指标，其变化趋势直接影响大气污染治理成效。在数据研判中，要通过排污总量数值的升降，深入分析数据变化背后的原因：是清洁原料替代政策落实不到位，导致企业仍依赖高污染原料生产；还是区域内产能扩张过快，新增污染源未得到有效管控；或是季节性生产因素导致污染物排放阶段性增加。只有通过精准的数据比对、企业调研和政策评估，找到区域污染物排放总量变化的根本原因，才能针对性地制定治理方案。对于政策落实不力的要强化监管，对于产能过剩的要合理调控，对于季节性污染问题要提前部署防控措施，从源头压减污染物排放总量。

要紧盯小区域污染高值，遏制局部污染。在区域大气监测中，时常会出现局部区域污染高值现象。这些小区域高值往往是点源污染或面源污染的集中体现，比如企业无组织排放、建筑施工扬尘管控不到位、露天焚烧秸秆垃圾等。如果对这些局部高值重视不够，就可能成为区域空气质量持续改善的“绊脚石”。因此，数据研判要建立“高值追踪”机制，通过加密监测点位、调取周边监控、开展现场排查等方式，精准定位高值区域的污染来源。对于无组织排放的企业，要督促其完善收集处理设施；对于施工扬尘，要落实湿法作业、围挡覆盖、加强喷淋等措施；对于露天焚烧，要加强巡查管控和宣传引导，通过“针灸式”治理，逐个定点清除污染高值现象。

要细化污染指标分析，强化精准治理。大气监测数据包含细颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、钾离子等多项指标，每一项指标的异常变化都对应着特定的污染来源。例如，钾离子浓度升高，往往与秸秆焚烧、生物质燃料燃烧相关；氮氧化物浓度上升，则可能是工业窑炉排放不达标或移动源污染管控不力所致。在数据研判中，要建立污染指标与污染物来源、气象因素的对应分析体系，通过对各项指标的动态监测和关联性分析，精准锁定污染类型。针对不同的污染来源，采取差异化治理措施：对秸秆焚烧，要推广秸秆还田、饲料化利用等替代方式；对工业窑炉，要推动超低排放改造；对移动源，要加强油品监管、尾气检测和新能源替代，让治理措施精准指向污染症结。

当前，我国大气污染防治已进入深水区，面临的污染问题更加复杂多样，对治理的精准性、科学性提出了更高要求。大气自动监测网络产生的海量数据，是破解治污难题的“金钥匙”。要优化数据研判思路，将更多精力投入到排污总量分析、小区域高值追踪和污染指标细化研究上，利用实时的监测监控数据发现问题、剖析原因、找准对策，不断提升大气污染防治的针对性和高效性，推动大气环境质量持续改善。

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