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1300万+，这是生态环境部远程监督帮扶工作背后的数据支撑，也是生态环境部开展非现场执法的底气。
2月11日，在由中国环境报社、成都市生态环境局、中国环境新闻工作者协会、中国环保产业协会环境互联网+专业委员会主办的2022环境互联网创新大会上，王亚男介绍了大数据在重点行业企业识别、自动监控异常线索的识别，以及重污染天气应急管控异常线索识别等方面的技术应用情况。 做减法，聚焦重点企业提高执法效能2017年，生态环境部聚焦京津冀及周边区域“2+26”城市启动大气污染防治监督帮扶（强化督查）行动，随着监督帮扶工作重点不断调整变化，如今的监督帮扶行动已逐步扩展到包括汾渭平原、苏皖鲁豫等重点城市在内的100多个城市。监督帮扶的目标任务也从最初的细颗粒物管控拓展到细颗粒物和臭氧协同治理。 这100多个城市涉及了177万家企业，企业数量巨大、任务量繁重。王亚男介绍，评估中心依托排污许可数据情况，综合分析企业自动监控的排放量，排污许可排放量以及企业执行报告实际排放量，通过大数据的识别，将包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、VOC等污染物排放总量较大的行业，以及平均排放量较大的企业作为重点目标。借助大数据筛查，将177万家企业进一步聚焦到近9万家的重点行业企业，提高了清单的精准性。 2021年，大气监督帮扶工作启用“两支队伍、分工协作、一体化作战”的工作机制，组建专业组和常规组两支队伍，其中专业组是抽调各地生态环境部门执法精兵强将，携带专业设备，紧盯重点领域、重点行业、重点园区和重点企业的典型问题和突出短板，问题查实率很高。而常规组则以督促攻坚任务落实、持续保持监督压力为工作重点，对重点城市空气质量突出问题开展常态化排查，并对前期交办问题整改情况开展“回头看”。远程数据的聚焦，极大提升普通执法人员的问题查实能力。“问题的查实率基本与专业组检查水平持平”，王亚男表示。
强助力，火眼金睛识别数据异常
在生态环境部官方微信号上，会不定期公布自动监测设备不正常运行等环境违法行为典型案例。据“生态环境部”微信公众号消息，生态环境部门以解决突出环境问题为重点，因地制宜、分类施策，充分利用自动监控等非现场监管手段优化执法方式、提高执法效能，查处多起涉自动监控环境违法犯罪案件，实现对环境违法行为的精准打击。
在主题演讲中，王亚男对如何用好非现场监管手段查处自动监控环境违法案件做了介绍。
“数据之间本身存在逻辑关系的，不是你造一个假，我们就发现不了，通过其他数据的分析是可以发现数据异常”，王亚男说，在发现自动监控数据存在弄虚作假的可能时，评估中心会基于行业排污的具体特点，综合分析污染物的排放浓度、排放量、烟气参数等数据，远程识别出小时值、日均值超标，浓度陡升陡降等12类异常数据线索，并及时推送到当地执法人员，从而有效筛检造假行为。
除了自动监控数据弄虚作假行为识别外，对于企业在重污染天气预警期间未落实管控要求的违法生产行为，大数据也发挥了火眼金睛的作用。
“有可能你到现场的时候企业关停了某一条生产线，等执法人员走了之后，他可能又把这条生产线启动了，执法人员往往很难查实这些问题”，王亚男介绍说，碰到这种“来了就停产，走了就开工”的问题企业，评估中心通过用电数据和自动监控数据识别出与生产状态相关的关键因子，以这些关键因子的运行状态进行测算判定。
在没有依靠大数据的情况下，对于此类问题的查实率比例非常低，借助大数据的融合分析，问题查实率大幅提升。
来源： 中国环境
