北京昌平区布设300个微型监测站,实现网格化监控大气污染
2016年12月22日，北京市发生重污染天气过程。昌平区环保部门正是通过以上的热力图判断本时间点昌平区西部地区的空气质量较好，重污染重点区域集中在崔村镇，并以此为中心向四周扩散。
◆中国环境报记者童克难
2016年，北京市昌平区PM2.5年均浓度为61微克/立方米，较2015年下降14.1%，PM2.5浓度降幅居全市首位。2017年，昌平区的大气污染治理工作目标是PM2.5年均浓度达到55微克/立方米。
“除了按照北京市的统一部署在压减燃煤、控车减油、治污减排和清洁降尘等方面落实工作，我们还继续利用信息化的手段挖掘大气污染治理的潜力，力争实现科学治污、精准治污。”昌平区环保局副局长孙云表示。
如何利用信息化手段内部挖掘潜力？精准治污又会从哪些方面提升环境管理水平？带着这些问题，记者来到了北京市昌平区环保局进行采访。
深挖潜力
300个“微站”可精确反映辖区空气质量
“‘微站’的核心部件就是这个蓝盒子。”在昌平公园内，昌平区环保局工作人员姚磊指着地面竖起的立杆上的一套系统向记者介绍。这种实时监控PM2.5和PM10两个因子的微型监测站，可以实现每一分钟向系统上传一次数据。
而这种“微站”，在昌平区一共部署了300个，基本涵盖了昌平的所有区域。所有的监测点位，还按照大气污染源的重点分布进行了精细分配，将实时反映辖区内的大气环境质量变化趋势。
仔细观察“微站”的外形，记者发现蓝色盒子顶端还有一块一米见方的太阳能电池板。姚磊介绍说，所有“微站”都采用太阳能作为能量，相比大气自动监测站，“微站”有着维护方便、体积小和价格低廉等优势。
但是，这并不意味着监测数据没有保障。在昌平公园内，距离“微站”几米开外，就是昌平区的国控监测站。将“微站”设置在这里，就是要最大程度地与国控点位保持一致，方便比对。姚磊介绍，除此之外，“微站”在出厂之前也会进行校对。
“300个‘微站’可以实时反映辖区内的空气质量。密集的点位部署，相比之前反映的空气质量范围更小，也更加精确。”孙云表示，选择PM2.5和PM10作为监测目标，也是因为公众对于这两个因子比较关注，这也符合大气污染防治工作要从解决群众关心的环境问题入手的宗旨。
精准执法
污染说得清 传输看得明
走进昌平区环保局信息化控制大厅，环境管理系统大屏幕上密密麻麻全是数据，反映的正是这300个“微站”实时传输回来的PM2.5和PM10的数据。
按照污染物浓度不同，300个点位的数据在大屏幕上以不同的颜色呈现出来。紫色代表最为严重，接下来是红色、橙色、黄色和绿色。这些数据，就代表了这个区域内实时的空气质量。
“从目前看，区域内的空气质量还是不错的。”随手点开一个数值相对较高的点位，系统的大屏幕上就出现了目前这个点位具体的PM2.5和PM10的数据。
“这就让我们的监管执法和下一步的污染治理工作有了比较明确的方向。”孙云表示。
配合着300个“微站”，这套信息化系统还接入了昌平区国土部门的86处高清摄像头，并基本涵盖了昌平的所有区域。
通过每个高清摄像头，环保局的工作人员可以在控制大厅将方圆5公里内所有的生产、生活状况尽收眼底。
“调节方向按钮，路上行驶的汽车车牌都可以看得清楚。”姚磊向记者演示，如果“微站”发现了问题，首先可以用这套视频系统对相应的点位进行巡查，这就节省了行政执法成本，同时也更加精准。
污染情况可以通过信息化的手段精准掌握，那么处置是否能够及时？在监管执法方面，昌平区环保局的9个监察大队实现了属地办公，实现了全区21个镇（街）的环保机构全覆盖，并增加了50名环境监察协管人员。由点到面的垂直管理模式，加上信息化的管理系统，辖区内出现任何环境污染问题，监察力量都可以在第一时间进行现场处理。
除了在日常监管过程中能够说清楚具体点位的污染现状，对于整个区域的污染趋势和传输过程，通过系统也可以实现。
科学预测、合理预报、提前预防
大数据助力大气环境智能监管
“微站”的建设，是昌平区主动加码、自我加压，继续利用科技手段提高工作效能的一个缩影。
虽然2016年的大气环境质量取得了较为不错的成绩，但是昌平区环保局并没有满足现状，而是继续探索用信息化手段科学治污、精准治污。
2016年8月，昌平区环境监管综合化信息平台项目开始启动。经过半年多的建设，平台已经初步实现当初的预设功能。这一系统将环境管理业务与环境GIS相结合，以一中心、一平台、一张图为指导原则，实现“以业务带图、以图管环境”的环境管理新模式。摸清家底，对辖区内所有企业资料进行汇总整理，形成环保企业信息的数据中心；精准找霾，布设了300个微站，实现精准的网格化监控。同时，利用模型计算弄清楚污染物的分布、传播和影响，为精准执法、合理化的控霾提供了决策依据。
项目的承建方，中科宇图科技股份有限公司的研发总监李少杰向记者介绍说，根据“微站”实施传输的数据，结合气象、排放源等综合因素，系统可以生成全区内大气环境污染指数的热力图。通过颜色的区分，工作人员可以清楚地了解整个区域或者某个区域的环境质量情况。
“这方面的成果，已经应用到了去年冬天的重污染天气的应急响应中。”孙云在系统内调出了去年某次重污染天气期间的一张空气质量热力图。“从东南方向开始，热力图的颜色由深变浅，这说明此次污染主要来自外部的传输，那么在应急响应过程中，我们的工作重点就集中在这个污染带内。”孙云说。
“历史监控数据提供了大数据分析的数据基础，为实现更合理的预测、预报、预防提供了数据支撑。接下来，昌平区将在数据分析和预测预报方面发力，做到科学预测、合理预报、提前预防。”孙云表示。
