主题:【分享】环境监测的新质生产力有哪些?

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    新质生产力是创新起主导作用,摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径,具有高科技、高效能、高质量特征,符合新发展理念的先进生产力质态。简而言之,新质生产力就是提高效率。环境监测的新质生产力主要体现在三个方面:基础数据、数据管理、数据分析。

一、基础数据

  新质生产力需求:增加覆盖、扩展指标、提高频率、提升效率新质生产力目标:提高数据量的技术是方向,更大的数据量保证数据分析新质生产力的解决方案:

  1. 强覆盖:随着人工智能、物联网等技术的发展,环境监测设备正变得更加智能化。如AI智能采样、无人机自动采样、无人船采样等,解决目前人工采样慢、自动站点覆盖不足的问题,对一些难采样、高频次采样、特殊场景进行覆盖。

  2. 快监测:建立高通量的全自动实验室,解决人工检测效率低,覆盖面小的问题。同时也解决不同实验室的系统误差问题,通过高通量的全自动实验室快速检测,一天可完成上百个水样多指标的快速检测。

  3. 新技术:高光谱、三维荧光、紫外可见光谱等新溯源手段,通过水质指纹实现污染源的快速识别,解决溯源难题。

  4. 传感化:通过高度集成的传感器或者非标方法的设备,短时间获取大量数据,进行汛期、面源、排污口等场景高通量监测,实现分钟级的数据量。

  5. 多元化:更多的向特征因子、新污染物、生态多样性监测发展,全面表征生态环境质量。机器视觉、荧光藻分类、色谱、质谱的应用,实现水质生态指标的全覆盖。

二、数据管理

  新质生产力需求:降低人工、防止干扰、自动审核新质生产力目标:提高数据质量新质生产力的解决方案:

  1. 无人化:自动站点的运维无人化,提升运维效率,降低数据的认为干扰。

  2. 区域化:监测站点周边环境智能识别技术,AI识别防止干扰数据 。

  3. 数据直采:数据直采直连,避免数据造假,从仪器端实现穿透式保真、打假。

  4. 自动审核:基于模型的数据审核体系,快速识别异常数据,高效审核。

  5. 数据归集:自动集合手工、实验室、自动数据等,提高数据量。

三、数据分析

  新质生产力需求:水质预测、AI溯源、AI决策

  新质生产力目标:通过多维度的数据分析,实现污染溯源及管控

  新质生产力的解决方案:

  1.反演分析:面源负荷反演评估、湖库水华反演分析等。

  2.预测分析:提升污染防治效率,未来3-7的水质数据预报。

  3.溯源分析:实现污染溯源,氮磷、水华、突发事件的溯源。

  4.知识库急、预警、溯源的案例解析,AI提供解决方案。

  这些新质生产力的发展,不仅提高了环境监测的准确性和效率,还有助于实现环境质量的实时监控和管理,为环境保护和治理提供了强有力的技术支持。展望基础数据是源头,数据管理是保障,数据分析是应用,目前我们的新质生产力是提高数据量,保障数据准确,做好数据应用。基于AI的数据应用能够更好的挖掘数据底层下的逻辑,为预测、溯源、机理分析提供有力的数据支撑。
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