隨著我國機動車保有量和工程機械使用量迅速上升,對環境的影響逐漸凸顯?!吨袊苿釉喘h境管理年報(2023年)》顯示,2022年全國以機動車和工程機械為代表的移動源排放氮氧化物達到1000萬噸,已成為國內部分城市大氣污染物的首要來源。以山東省濟南市為例,全市機動車保有量突破389萬輛,編碼登記機械突破6萬臺,氮氧化物排放占全市總排放量的49%,是第一大貢獻源。

移動源數量多、分布散、移動性強,監管工作起步晚、力量弱,結構性矛盾十分突出。通過數字化、智能化手段提高監管效能,是化解這一矛盾的有效手段。今年3月,生態環境部印發《關于加快建立現代化生態環境監測體系的實施意見》,明確提出加速監測技術數智化轉型,強化高效能監測管理。因此,加快推動移動源排放監管數智化進程,十分必要和迫切。

推進移動源排放監管數智化,首先要夯實數據底座。加強生態環境、公安、交通運輸等部門間的聯動協同與數據共享,構建覆蓋全種類、全周期的移動源信息數據庫。打通新車及機械生產企業、機動車排放檢驗機構、維修管理服務站、重點用車用機企業工地等單位數據共享通道,實現覆蓋移動源生產使用全周期的“端到端”監控體系。打破省市間地域限制,在各省市移動源監控平臺的基礎上整合優化,形成全國統一的全空間監控網絡。

推進移動源排放監管數智化,必須提高感知智能化自動化水平。要深入推進機動車和工程機械遠程監控系統優化升級,提升可編程控制器、傳感器感知及防篡改性能,對排放超標、治污設施運行不正?;驌p壞篡改的自主預警。要提升定期排放檢驗、遙感監測及重點用車單位視頻監控等監測設施效能,充分利用機器視覺、屏幕識別等技術,在自動識別黑煙車的基礎上,探索排放超標及數據造假車輛自動識別預警。探索區塊鏈技術在監測數據防篡改中的應用,確保監測數據真實準確。

推進移動源排放監管數智化,關鍵是提升分析決策智能化。要深化監測數據分析自主功能,不斷優化分析模型,通過交叉比對、相互印證等方式發現車輛和機械排放違法行為,并自動溯源違法主體。充分利用生成式人工智能,通過歷史數據學習及實時數據分析,發現違法行為線索,為監管部門執法提供科學依據。在此基礎上,借鑒智能制造行業預測性維護模式,逐步實現移動源排放預測,在超標等違法行為出現之前做出預警,實現由事后執法向事先提醒模式的轉變。

推進移動源排放監管數智化,務必要建設高素質高水平智慧化監管隊伍。加強培訓教育,培養監管人員跨領域跨學科思考能力,由環境監管專業人才向多領域復合型管理人才轉變,充分利用最新數智化技術為環境監管工作服務。加強基層執法工作人員幫扶指導,提高使用數字化智能化工具能力,減輕基層人員日常工作負擔,提升監管效能。