随着污染源自动监测数字化和信息化的发展，以及营商环境优化的需要，利用污染源自动监测数据开展非现场执法和监管成为当前生态环境管理部门主要的技术手段，而非现场执法监管效果很大程度上取决于污染源自动监测数据分析线索的精准性，污染源自动监测数据的分析和应用成为各级生态环境管理部门关注的重点，也是工作的难点和痛点。针对当前污染源自动监测数据分析应用的现状、管理问题和技术问题，在线大数据分析梳理总结如下，并对污染源自动监测数据分析应用进行了思考，提出相关建议便于相关单位相关工作的参考和借鉴。

当前，污染源自动监测数据分析和应用主要是生态环境管理部门为非现场执法监管提供线索支持，也存在部分排污单位尝试利用自动监测数据结合AI分析为治理设施运行提供参考。其中非现场执法监管的应用热度*高，影响面较广的场合，排污单位和基层生态环境管理人员感触*深。其工作流程多为国家、省市级生态环境部门通过数据分析逻辑，对一定区域内部分行业或企业的自动监测数据按照平台设定的算法逻辑、报警阈值、统计规则进行分析，对相关符合的企业、站点、监测因子和时段数据筛选出来，形成自动监测数据超标或异常线索，推送至下一级生态环境管理部门进行核实并反馈。前期由于算法逻辑、报警阈值、统计规则设置的不科学、不合理，产生大量的异常数据线索，由于工作量大且要求反馈时间紧，基层环境管理人员专业水平和人员数量不足，无法对相关线索逐一核实，多采用相关线索发送至相关排污单位或技术服务单位，其核实后将结果反馈至监管部门，然后再逐级反馈。排污单位、技术服务单位及基层监管人员出于利己因素考虑，线索核实为有效的数量较低，同时也存在未真实核实和反馈的情况，基于自动监测数据分析的非现场执法监管应用遇到瓶颈。需要对自动监测数据分析应用中的技术、管理、流程等方面的问题进行全面深度梳理，并有针对性的进行改进，才能更加精准有效的助力非现场执法监管的应用。

污染源自动监测数据分析应用问题既有管理问题，又涉及技术方面的问题。其中管理方面的问题主要表现在数据分析线索精准度差、线索验证核实增加企业及基层监管人员负担、为避免线索推送“一刀切”式的管理、数据分析应用相关标准缺失，形成了企业和基层监管人员体验感较差，工作应付反馈，平台算法有效更新不足，非现场应用受阻。技术方面的问题主要涉及模型认知不足（将报警统计包装为模型）、多维度数据分析能力不足、小模型精准度高应用面窄、算法更新和验证周期长、关联性分析能力差、信息化建设单位无实际业务能力基础等，相关问题具体情形和分析如下。

1.管理方面问题

1.1数据分析线索初步验证缺失或不足，线索精准度差自动监测数据在非现场中的应用源于疫情期间，通过平台设置的报警条件产生所谓的线索信息，由于人员流动受阻，相关核实反馈存在滞后性和准确性不足，且当时的线索主要为数据超标、无数据、数据无变化等基本情形，甚至无需核实就可以判断其中原因。随着疫情的结束，采用自动监测数据报警+统计的方式产生的线索数量骤减，自动监测数据特征中出现了贴限、数据波动小等情况，改变了以前设定相关阈值即可报出结果的模式，需要将相关参数或阈值进行预设定，对运行输出的线索进行人工验证，统计分析验证信息调整设定参数或阈值信息，使得输出线索更精准。实际运行中由于信息平台建设单位或使用单位缺乏数据分析初步验证的能力和时间，直接将输出的信息作为线索交由下一级验证反馈，验证反馈效果打折，线索精度无法有效提升。同时对非现场数据分析线索产生了不良认知和体验。数据分析线索初步验证能力亟需完善和加强。

1.2非现场数据分析线索核实和反馈增加企业和基层管理部门负担。基于自动监测数据报警信息、统计信息和简易逻辑信息形成的数据分析线索，由于系统或平台缺乏验证判断方法或数据支持，直接将大量的线索推送至下级监管部门和企业，排污单位需配置专有人员对超标异常数据进行标记处理，同时对推送的大量的数据线索进行核实反馈，反馈中需要相关图文说明，企业能力不足时，相关问题需要运维单位进行核实反馈，运维单位和排污单位每天需要花费大量的时间和精力回复与日常工作的线索。同时一些数据分析平台创造出多种线索类型，诸如数据方块状、数据波浪形、数据长城状，企业、运维单位和基层监管人员一脸茫然。非现场数据分析线索不应只是给上级监管部门服务的工具，更应是便于企业、基层和运维单位相关工作规范开展，降低相关单位和人员的工作强度和负担。

1.3“一刀切”式的非现场数据线索管理。一些地方对非现场数据线索的推送情况进行考核排名通报，对线索推送多、反馈不及时、反馈问题多的通报，甚至关系基层相关人员的晋升与绩效，造就了一些地方采用一刀切式的管理方式，要求企业不得存在非现场数据线索，具体细化到自动监测工作中如校准不准超标、维护不得有异常数据、超标异常数据要标记，不能产生线索推送，给企业生产治理设施运行及自动监测运维带来的较大影响，甚至形成企业自动监测数据被迫不当操作的情况。自动监测数据分析线索一定程度上说明了自动监测工作中存在的问题，也可能存在线索规则与当地管理不匹配的情况，正视数据线索，查找其中原因，能解决的问题及时解决，短时间内解决不了的问题积极反馈，一刀切式的管理伤了别人的同时，也会伤到自己。

1.4非现场数据分析相关规则不统一，相关标准和流程缺失。各级非现场数据分析平台由于厂家、算法和模型的不同，数据分析结果输出类型或名称各不相同，即使同一类型线索，不同厂家参数设置也各不相同，如监测数据恒值和监测数据无变化看似相同，实际输出线索可能存在较大差异，数据恒值可能将数据无变化和数据变化范围在某个范围内均认定为恒值，而数据无变化可能就不包括数据小范围变化的情况，两种方法输出的线索结果就存在差异。同时数据线索产生后的验证规则、审核程序、发布、反馈、更新升级各方的理解认识和能力不同输出的线索差异明显。建立健全自动监测数据分析线索统一规则和标准是规范非现场数据线索应用亟需面对和解决的问题。

2.技术方面问题

2.1大模型训化不足，投入产出不成比例。污染源自动监测数据影响要素多且复杂，数据分析类信息化建设单位往往依靠大模型进行数据处理和分析，由于大模型对数据产生过程、来源及处理、外在影响因素不了解，或现有网络上的相关信息不具备系统性，语言描述性较多，直接供模型调取和借用的资源较少，形成大模型驯化周期长且输出价值有限，需要长期性的投入和驯化，造就了自动监测数据利用大模型分析算力、人力及精力投入大，对应的产出价值低，投入产出不成比例，不符合资本和商业运作的初衷，自动监测大模型数据分析项目夭折。合理调整预期，持续推进自动监测数据模型分析才是健康发展之路。

2.2数据维度单一，要求和提供资源不对等。污染源自动监测数据分析多采用即有污染源自动监测系统中已有数据进行分析，仅为监测结果性数据，附带部分数据标记，通过标记可得到数据的有效性，但是监测数据产生过程中设备运行状态和关键参数数据多数无法获取，即是部分地方存在监测设备关键参数，但是数据时间上存在不对齐的问题，即结果数据和参数数据非同一平台，数据时间戳上存在错误，不利于模型的分析计算。同时监测数据结果除了受设备工作状态影响外，还受运维操作、生产和治理设施运行情况影响，目前生产治理设施运行情况的数据多无法纳入数据分析模型内，在提供的资源有限的情况下，高质量、有价值的数据分析结果输出不易实现。丰富数据维度，对多维数据汇集并核验数据格式是自动监测数据分析的根本，资源和输出应统一、协调。

2.3数据分析方法传统，创新不足。当前污染源自动监测数据分析多基于事件统计方法开展，通过对相关因子监测数据设定阈值触发标签事件，或对一定周期内触发的事件进行统计计算后输出新的事件，进而形成数据分析的结果。其中高度依赖数据阈值的设定，不同行业、治理设施和监测设备阈值的设定存在差异，形成大量误触发事件，事件统计量大且不精准。同时由于信息化平台建设单位卷式发展，将简易报警事件标称为数据分析模型，对数据分析方法的创新带来不利影响。数据分析应加强创新应用，采用定性+定量+定时间+定要素的方式进行分析，分析结果不但可以发现问题，还能定位问题，甚至为问题的解决提供参考方案。

2.4算法更新滞后，验证纠错不足。自动监测数据分析算法模型迭代周期长，多数依赖人工经验调整参数，缺乏基于实时监测数据的自动反馈与动态优化机制；分析平台或模型上线后验证多停留在历史数据重复性测试验证阶段，缺少现场实际工况下数据分析结果的核实和验证，不能为算法持续优化提供参考。部分算法长期未更新或优化参数，难以适应新工艺工况、污染物组分的变化，导致分析结果准确率逐步衰减。亟需构建“部署—验证反馈—优化”的闭环迭代体系，强化算法在真实业务场景中的适应性。此外，算法模型与业务场景脱节现象突出，缺乏对治理工艺逻辑、排放规律及监管规则的深度耦合；跨平台数据接口标准不一，制约模型深度开发能力。应推动算法嵌入行业知识图谱与动态工况识别功能，提升模型可解释性与决策支撑力。

2.5事件关联性分析缺失弱，难以支撑溯源研判。当前自动监测数据分析系统多孤立分析单点异常事件，缺乏对跨设备、跨时段、跨工艺的关联挖掘能力，无法识别隐性关联模式与复合型超标异常数据成因。例如，某企业COD与氨氮浓度同步异常升高，若未结合污水处理工艺、长周期进出水指标、长周期内运维及质控等多源数据交叉印证，极易误判为独立异常事件。亟需构建基于多要素相关性关联分析框架逻辑，将监测数据、设备信息、工况日志、治理设施运行参数及运维情况动态耦合，实现从“单点报警”到“链条溯源”的跃升，切实提升生产、治理及监测问题的发现、归因响应的精准度与时效性。

2.6信息化平台建设单位对自动监测数据流程不精通。缺乏对自动监测数据的产生、传输、存储、分析到应用的全过程了解，数据分析高度依赖常规分析方法和模型，致使自动监测数据分析花费大量的资源去对数据进行清洗和预处理，得到的分析结果与自动监测方法原理、数据有效性、工艺逻辑及运维实际不符。亟需构建覆盖自动监测数据的“采集—审核—分析—验证—决策”全链条的智能分析体系，嵌入自动监测方法、工艺运行知识库、常见问题库约束规则，实现数据异常识别与成因推演，真正让自动监测数据数据分析结果服务生产、治理及监测设备运行的目的。

1.建立完善数据分析标准和流程，指导自动监测数据分析应用。环境管理部门应结合当前自动监测数据分析应用取得的成果、存在问题及下一步计划要求，出台污染源自动监测数据分析应用技术指南或文件，明确数据接入方式、异常判定阈值、关联分析方法、溯源推演路径及结果应用规范，为基层监测人员提供可操作、可复现、可验证的技术路径，避免各级环境监管部门重复性投入建设，以及相关单位走不必要的弯路，推动行业的快速发展和完善。

2.统一自动监测数据源，完善自动监测数据审核规范及情形。环境管理部门应加强数据的有效性审核与判断，将自动监测数据有效性判断前置与设备端，通过边缘计算与轻量化模型实时校验数据质量、识别初始偏差，结合历史数据趋势与工况阈值动态标记可疑数据，并触发分级预警机制。

3.强化自动监测数据分析结果的实时性和指导性。实现对自动监测实时数据或分钟数据的秒级异常捕捉与自适应阈值调整，结合气象、排污许可、生产负荷等多维动态因子，构建“数据—工况—治理”耦合校验模型，提升分钟级数据在超标预警、工艺诊断与执法支撑中的可信度与响应精度，让自动监测数据分析结果得到有价值的应用。

免责声明：文中所载内容来源于在线大数据分析公众号，转载的稿件版权归原作者和机构所有，如有侵权，请联系我们删除。

我司主营：

▲基于--环境监测智慧家的中环在线TM--环境监测智慧家运营平台；基于核心专利技术的各类水质在线分析仪（CODcr、氨氮、总磷、总氮、CODmn、多参数仪、MLSS、余氯及各类重金属等）；