生态环境监测服务走向智能化

更新日期:2021-03-19   文章来源:管理员
  环境监测网络的不断完善,监测对象和适用范围的不断丰富,将推动物联网、传感器、区块链、人工智能等新技术在监测检测业务中的应用,一批生态环境监测创新示范基地有望建立,具有自主知识产权的监测技术装备研发和应用转化全面加速,生态环境监测自动化、智能化、信息化能力不断提升,为创新驱动环境监测产品的不断升级与推陈出新助力。同时我们的研发投入也在持续加大,例如在环境与健康领域,我们已经对环境病理性、毒理性监测分析有所布局。

   我们还看到了九大外延,也就是对森林、草原、湿地、荒漠、河湖、海洋、农田、城市和乡村等生态状况的监测,包括对大气、地表水、地下水、海水、土壤、声、光、热、生物、振动、辐射、温室气体等环境要素质量的监测。显而易见,未来生态环境监测高新技术、先进装备的研究、开发应用和推广,新型污染物、应对新兴环境问题和履行国际环境公约涉及污染物的研究性监测将有更多突破和发展。

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通过环境监测管理系统计算,对一个地区的臭氧污染成因精准画像,什么时间生成,哪个时段浓度最高,哪些因子较活跃,是哪些行业导致的……当然,一个城市的臭氧不仅仅来自于本地,还有外源输入。对此,我们也有一个监测指标——pan。pan(ch3c(o)oono2,过氧乙酰硝酸酯)是由大气中部分vocs和nox进行光化学反应而生成的,是一种重要的二次污染物,聚光科技pans就是针对它。通过这一监测,能迅速分析出臭氧污染是外源输入还是本地源造成的。

这些围绕vocs的监测,除了因为它通过光照与nox发生反应后生产臭氧,也源于它与空气中的氧化剂、硝酸等发生氧化、吸附、凝结反应会生成二次有机颗粒物,也就是我们熟知的pm2.5。监测分析vocs就把臭氧防治和pm2.5防治两项任务协同起来了,也就是既要扭转臭氧污染升高态势,还要保持pm2.5污染持续下降。

我们的走航车同时开展vocs 大气常规六参数(o3、no2、so2、co、pm2.5、pm10)监测工作,再通过搭载的检查仪器,分析本地生成和外部传输臭氧前体物与臭氧的占比,获得各地区各类污染源排放对受体点环境臭氧浓度的贡献。当得到环境中臭氧浓度与其生成前体物排放之间的定量关系后,还可以以此为依据开展减排效果评估。

这些复杂的源解析模型和扩散模型、预警模型都需要人工智能(ai)不断优化,让一台车至少解决五六个方面的问题,大大降低了监测成本。比如除了前面讲的,pm10我们怎么办?在走航车底部就有这样的装置,针对建筑工地或者城市道路的道路积尘负荷,都可以做到实时监测。

除了降低成本,还要提升工作效率。现在的大气走航监测车采用飞行时间质谱仪,实现秒级出数,便于快速摸清污染底数。同时与搭载的气相色谱-质谱联用仪(gc-ms分析仪)相结合,输出vocs特征因子污染全域图,全面摸排、定性定量诊断污染情况。

   中国环境报:关于生态环境部提出的构建全流域生态质量监测一张网,您怎么理解?作为的龙头企业,又会在水环境监测领域有何布局?