摘要：在全球生態(tài)環(huán)境問題日益嚴(yán)峻的當(dāng)下，環(huán)保數(shù)字化作為新興且具變革性的理念，正深刻重塑環(huán)境保護(hù)的格局。本文深入剖析環(huán)保數(shù)字化，闡述其核心概念、顯著特征與多元構(gòu)成。通過豐富案例展示其在提升監(jiān)測精準(zhǔn)度、強(qiáng)化污染源監(jiān)管、優(yōu)化資源管理等方面的卓越成效。同時(shí)，直面環(huán)保數(shù)字化推進(jìn)中的技術(shù)、數(shù)據(jù)、人才等挑戰(zhàn)，并提出針對性解決策略。強(qiáng)調(diào)環(huán)保數(shù)字化對推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵作用，旨在為環(huán)保領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論支撐與實(shí)踐指引。

關(guān)鍵詞

環(huán)保數(shù)字化；生態(tài)文明；可持續(xù)發(fā)展；大數(shù)據(jù)；人工智能

一、引言

1.1研究背景

近年來，全球生態(tài)環(huán)境形勢愈發(fā)嚴(yán)峻，氣候變化、生物多樣性銳減、環(huán)境污染等問題不斷加劇，嚴(yán)重威脅著人類的生存與發(fā)展。傳統(tǒng)的環(huán)境保護(hù)模式在應(yīng)對這些復(fù)雜且大規(guī)模的環(huán)境問題時(shí)，逐漸顯露出監(jiān)測手段有限、管理效率不高、決策科學(xué)性不足等短板。在此背景下，以大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等為代表的數(shù)字技術(shù)蓬勃發(fā)展，并迅速滲透到各個(gè)領(lǐng)域，為環(huán)境保護(hù)帶來了全新的思路與方法。環(huán)保數(shù)字化應(yīng)運(yùn)而生，成為推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵力量。

1.2研究目的與意義

本研究旨在全面、深入地探究環(huán)保數(shù)字化這一創(chuàng)新理念，系統(tǒng)梳理其概念內(nèi)涵、特征、構(gòu)成及應(yīng)用成效，精準(zhǔn)剖析推進(jìn)過程中面臨的挑戰(zhàn)，并提出切實(shí)可行的應(yīng)對策略。通過本研究，期望為環(huán)保領(lǐng)域的專業(yè)人士、決策者以及相關(guān)企業(yè)提供關(guān)于環(huán)保數(shù)字化的全面認(rèn)知，助力其在實(shí)際工作中更好地運(yùn)用數(shù)字技術(shù)，提升環(huán)境保護(hù)工作的效率與質(zhì)量，推動(dòng)環(huán)保事業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為實(shí)現(xiàn)人與自然和諧共生的美好愿景貢獻(xiàn)力量。

二、環(huán)保數(shù)字化的概念剖析

2.1定義闡釋

環(huán)保數(shù)字化是指充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)，對生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位、深層次的采集、傳輸、存儲、分析與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測智能化、環(huán)境管理精準(zhǔn)化、環(huán)境決策科學(xué)化，從而有效提升環(huán)境保護(hù)工作的效率與質(zhì)量，推動(dòng)生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的過程。它不僅僅是數(shù)字技術(shù)在環(huán)保領(lǐng)域的簡單應(yīng)用，更是一種融合了先進(jìn)技術(shù)與創(chuàng)新理念的全新環(huán)保模式，涵蓋了從環(huán)境數(shù)據(jù)感知到環(huán)境問題解決的全流程數(shù)字化變革。

2.2核心特征

1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)性：環(huán)保數(shù)字化以海量的環(huán)境數(shù)據(jù)為核心驅(qū)動(dòng)力。通過多源數(shù)據(jù)采集，包括傳感器監(jiān)測、衛(wèi)星遙感、無人機(jī)巡查等手段，獲取大氣、水、土壤等多維度環(huán)境數(shù)據(jù)。利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為環(huán)境管理與決策提供科學(xué)依據(jù)，實(shí)現(xiàn)從經(jīng)驗(yàn)決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的轉(zhuǎn)變。

2.高度智能化：借助人工智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，環(huán)保數(shù)字化系統(tǒng)能夠?qū)Νh(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與預(yù)測。例如，通過對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，智能預(yù)測空氣污染事件的發(fā)生，提前發(fā)出預(yù)警；在污水處理中，利用智能算法自動(dòng)優(yōu)化處理工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)污水處理過程的智能控制，提高處理效率與效果。

3.廣泛互聯(lián)性：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用使得環(huán)保數(shù)字化具備廣泛的互聯(lián)性。大量的環(huán)境監(jiān)測設(shè)備、污染源排放設(shè)施、環(huán)保治理設(shè)備等通過網(wǎng)絡(luò)相互連接，形成一個(gè)龐大的環(huán)保物聯(lián)網(wǎng)。設(shè)備之間能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互與共享，實(shí)現(xiàn)環(huán)境信息的全面感知與協(xié)同處理，打破了傳統(tǒng)環(huán)保工作中的信息孤島現(xiàn)象。

4.顯著創(chuàng)新性：環(huán)保數(shù)字化帶來了諸多創(chuàng)新，包括理念創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新與管理創(chuàng)新。在理念上，強(qiáng)調(diào)利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)預(yù)防性環(huán)保，從源頭減少環(huán)境問題的發(fā)生；在技術(shù)上，不斷探索數(shù)字技術(shù)與環(huán)保業(yè)務(wù)的深度融合，如區(qū)塊鏈技術(shù)在環(huán)境數(shù)據(jù)存證與溯源中的應(yīng)用；在管理上，創(chuàng)新環(huán)保管理模式，實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域、跨部門的協(xié)同管理，提高管理效率與透明度。

2.3構(gòu)成要素

1.環(huán)保數(shù)據(jù)資源：是環(huán)保數(shù)字化的基礎(chǔ)要素。包括環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)（如空氣質(zhì)量、水質(zhì)狀況等）、污染源數(shù)據(jù)（企業(yè)排放數(shù)據(jù)、機(jī)動(dòng)車尾氣排放數(shù)據(jù)等）、生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)（生物多樣性、森林覆蓋率等）以及環(huán)境管理相關(guān)數(shù)據(jù)（政策法規(guī)、項(xiàng)目審批數(shù)據(jù)等）。豐富、準(zhǔn)確、及時(shí)的環(huán)保數(shù)據(jù)資源為環(huán)保數(shù)字化的各項(xiàng)應(yīng)用提供了數(shù)據(jù)支撐。

2.數(shù)字技術(shù)支撐體系：由大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)等構(gòu)成。大數(shù)據(jù)技術(shù)負(fù)責(zé)海量環(huán)境數(shù)據(jù)的存儲、管理與分析；人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)的智能處理與預(yù)測；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)境信息的實(shí)時(shí)采集與設(shè)備互聯(lián)；區(qū)塊鏈技術(shù)保障環(huán)境數(shù)據(jù)的真實(shí)性、不可篡改與可追溯性。這些數(shù)字技術(shù)相互協(xié)作，共同為環(huán)保數(shù)字化提供技術(shù)保障。

3.環(huán)保數(shù)字化應(yīng)用平臺：是環(huán)保數(shù)字化理念落地的重要載體。涵蓋環(huán)境監(jiān)測平臺、污染源監(jiān)管平臺、環(huán)境應(yīng)急管理平臺、生態(tài)保護(hù)與修復(fù)平臺等。這些平臺整合各類環(huán)保數(shù)據(jù)與數(shù)字技術(shù)，為環(huán)保部門、企業(yè)以及公眾提供一站式的環(huán)保數(shù)字化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)環(huán)境管理業(yè)務(wù)的數(shù)字化、信息化與智能化。

4.專業(yè)人才隊(duì)伍：環(huán)保數(shù)字化的推進(jìn)離不開既懂環(huán)保業(yè)務(wù)又掌握數(shù)字技術(shù)的復(fù)合型人才。他們能夠在環(huán)保數(shù)據(jù)的采集、分析、應(yīng)用以及數(shù)字化平臺的建設(shè)、運(yùn)維等方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，是推動(dòng)環(huán)保數(shù)字化發(fā)展的重要人力保障。

三、環(huán)保數(shù)字化的應(yīng)用領(lǐng)域及成效

3.1環(huán)境監(jiān)測與評估

1.精準(zhǔn)化監(jiān)測：在空氣質(zhì)量監(jiān)測方面，利用高精度傳感器結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對空氣中各類污染物（如PM2.5、二氧化硫、氮氧化物等）的實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)監(jiān)測。例如，某城市部署了密集的空氣質(zhì)量監(jiān)測微站，這些微站通過物聯(lián)網(wǎng)將監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至監(jiān)測平臺，數(shù)據(jù)分辨率可達(dá)每立方米微克級，能精準(zhǔn)捕捉空氣質(zhì)量的細(xì)微變化。在水質(zhì)監(jiān)測領(lǐng)域，采用無人船搭載多參數(shù)水質(zhì)監(jiān)測設(shè)備，可對江河湖泊的水質(zhì)進(jìn)行全方位、動(dòng)態(tài)監(jiān)測。無人船按照預(yù)設(shè)航線自動(dòng)行駛，實(shí)時(shí)采集水體的酸堿度、溶解氧、化學(xué)需氧量等指標(biāo)數(shù)據(jù)，并通過衛(wèi)星通信將數(shù)據(jù)回傳至監(jiān)測中心，大大提高了水質(zhì)監(jiān)測的覆蓋面與精準(zhǔn)度。

2.智能化評估：借助人工智能算法對大量的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量的智能化評估。通過建立環(huán)境質(zhì)量評估模型，輸入各類環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)，模型能夠自動(dòng)判斷當(dāng)前環(huán)境質(zhì)量狀況，并預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)環(huán)境質(zhì)量的變化趨勢。如利用深度學(xué)習(xí)算法對某地區(qū)多年的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立空氣質(zhì)量預(yù)測模型，該模型能夠提前一周準(zhǔn)確預(yù)測空氣質(zhì)量的優(yōu)良等級，為政府部門制定針對性的污染防控措施提供科學(xué)依據(jù)。同時(shí)，在生態(tài)系統(tǒng)評估方面，結(jié)合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用人工智能圖像識別技術(shù)，對森林、濕地等生態(tài)系統(tǒng)的面積、健康狀況進(jìn)行智能評估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)退化等問題。

3.2污染源監(jiān)管

1.實(shí)時(shí)監(jiān)控：通過在企業(yè)排污口、工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備等污染源關(guān)鍵部位安裝傳感器，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對污染源排放的實(shí)時(shí)監(jiān)控。企業(yè)的污染物排放濃度、排放量等數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)傳輸至環(huán)保部門的監(jiān)管平臺，一旦排放數(shù)據(jù)超過設(shè)定的閾值，系統(tǒng)將自動(dòng)發(fā)出報(bào)警信息。例如，某化工企業(yè)在其廢水排放口安裝了流量傳感器與水質(zhì)監(jiān)測傳感器，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至環(huán)保監(jiān)管平臺，環(huán)保部門可隨時(shí)掌握企業(yè)的廢水排放情況，有效防止企業(yè)偷排、漏排行為。

2.精準(zhǔn)溯源：利用大數(shù)據(jù)分析與區(qū)塊鏈技術(shù)，實(shí)現(xiàn)污染源的精準(zhǔn)溯源。在發(fā)生環(huán)境污染事件時(shí)，通過對周邊環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、污染源排放數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)的綜合分析，結(jié)合區(qū)塊鏈不可篡改的特性，能夠快速、準(zhǔn)確地確定污染源。如在一次河流污染事件中，環(huán)保部門通過大數(shù)據(jù)分析平臺，對河流沿線多個(gè)監(jiān)測點(diǎn)的水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空分析，結(jié)合區(qū)塊鏈上記錄的企業(yè)排放數(shù)據(jù)，迅速鎖定了一家違規(guī)排放的企業(yè)，為污染治理與責(zé)任追究提供了有力證據(jù)。

3.3資源管理與保護(hù)

1.水資源管理：構(gòu)建智慧水務(wù)系統(tǒng)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)對水資源的開發(fā)、利用、調(diào)配進(jìn)行精細(xì)化管理。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測水資源的水位、流量、水質(zhì)等信息，結(jié)合用水需求預(yù)測模型，優(yōu)化水資源調(diào)配方案，實(shí)現(xiàn)水資源的高效利用。例如，某城市的智慧水務(wù)系統(tǒng)通過分析歷史用水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，預(yù)測不同區(qū)域的用水需求，合理調(diào)整供水泵站的運(yùn)行參數(shù)，在保障城市供水的前提下，有效降低了水資源的浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)了節(jié)水約15%。

2.森林資源保護(hù)：利用無人機(jī)與衛(wèi)星遙感技術(shù)，對森林資源進(jìn)行全方位監(jiān)測。無人機(jī)搭載高清攝像頭與熱成像儀，可對森林進(jìn)行定期巡查，及時(shí)發(fā)現(xiàn)森林火災(zāi)隱患、非法砍伐等行為。衛(wèi)星遙感則能夠?qū)Υ竺娣e森林的覆蓋變化、生態(tài)健康狀況進(jìn)行宏觀監(jiān)測。同時(shí)，借助區(qū)塊鏈技術(shù)，對木材的來源、運(yùn)輸、加工等環(huán)節(jié)進(jìn)行追溯，防止非法木材進(jìn)入市場，保護(hù)森林資源。如某林業(yè)部門利用無人機(jī)巡查，在一個(gè)月內(nèi)發(fā)現(xiàn)并制止了多起非法砍伐行為，有效保護(hù)了森林生態(tài)環(huán)境。

3.4環(huán)境應(yīng)急管理

1.快速響應(yīng)：建立環(huán)境應(yīng)急管理數(shù)字化平臺，整合環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)對突發(fā)環(huán)境事件的快速響應(yīng)。當(dāng)發(fā)生突發(fā)環(huán)境事件時(shí)，平臺能夠迅速獲取事件相關(guān)信息，通過數(shù)據(jù)分析與模擬，預(yù)測事件的發(fā)展態(tài)勢，并為應(yīng)急決策提供科學(xué)依據(jù)。例如，在發(fā)生化學(xué)品泄漏事故時(shí)，平臺可根據(jù)泄漏物質(zhì)的性質(zhì)、周邊環(huán)境敏感點(diǎn)分布以及氣象條件，快速制定人員疏散、污染控制等應(yīng)急方案，大大縮短了應(yīng)急響應(yīng)時(shí)間。

2.科學(xué)決策：利用虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)，為環(huán)境應(yīng)急指揮提供沉浸式的決策支持。通過構(gòu)建虛擬的事故現(xiàn)場模型，應(yīng)急指揮人員可以直觀地了解事故情況，模擬不同應(yīng)急處置措施的效果，從而選擇最優(yōu)的處置方案。如在一次大型油庫火災(zāi)事故中，應(yīng)急指揮人員借助VR技術(shù)，在虛擬環(huán)境中模擬了多種滅火方案，最終確定了最佳滅火策略，成功撲滅了火災(zāi)，減少了環(huán)境污染與人員傷亡。

四、環(huán)保數(shù)字化面臨的挑戰(zhàn)

4.1技術(shù)瓶頸

1.數(shù)據(jù)處理技術(shù)：環(huán)保領(lǐng)域產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有海量、多源、異構(gòu)的特點(diǎn)，對數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了極高要求。當(dāng)前，在處理大規(guī)模環(huán)境數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)存儲、計(jì)算效率仍有待提高。例如，在對長時(shí)間序列的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理算法耗時(shí)較長，無法滿足實(shí)時(shí)性需求。同時(shí)，在多源數(shù)據(jù)融合方面，由于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、精度、時(shí)空分辨率等存在差異，數(shù)據(jù)融合難度較大，影響了數(shù)據(jù)的綜合利用價(jià)值。

2.人工智能算法：雖然人工智能技術(shù)在環(huán)保領(lǐng)域有了一定應(yīng)用，但現(xiàn)有的人工智能算法在環(huán)境復(fù)雜場景下的適應(yīng)性不足。例如，在利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行大氣污染源解析時(shí)，由于大氣環(huán)境受到多種因素（如氣象條件、地形地貌、污染源分布等）的綜合影響，算法容易出現(xiàn)誤判。此外，人工智能算法的可解釋性問題也限制了其在環(huán)保決策中的廣泛應(yīng)用，環(huán)保決策者往往需要了解算法決策的依據(jù)，而目前部分復(fù)雜的人工智能算法難以做到這一點(diǎn)。

4.2數(shù)據(jù)困境

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量：環(huán)保數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊，部分?jǐn)?shù)據(jù)存在準(zhǔn)確性、完整性與一致性問題。在數(shù)據(jù)采集過程中，由于監(jiān)測設(shè)備老化、校準(zhǔn)不及時(shí)、人為操作失誤等原因，導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)存在誤差。例如，一些水質(zhì)監(jiān)測設(shè)備的傳感器出現(xiàn)故障，未及時(shí)發(fā)現(xiàn)與修復(fù)，使得采集的水質(zhì)數(shù)據(jù)失真。同時(shí)，不同部門、不同地區(qū)之間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)格式各異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在整合與共享過程中出現(xiàn)沖突，影響了數(shù)據(jù)的質(zhì)量與應(yīng)用效果。

2.數(shù)據(jù)安全：環(huán)保數(shù)據(jù)涉及國家生態(tài)安全、企業(yè)商業(yè)機(jī)密以及公眾個(gè)人隱私等重要信息，數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。然而，隨著環(huán)保數(shù)字化的推進(jìn)，數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲與應(yīng)用過程中面臨諸多安全風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)泄露、惡意篡改等安全事件時(shí)有發(fā)生。例如，某環(huán)保監(jiān)測平臺曾遭受黑客攻擊，部分環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)被篡改，給環(huán)境管理與決策帶來了嚴(yán)重干擾。此外，在數(shù)據(jù)跨境傳輸過程中，還面臨著不同國家與地區(qū)數(shù)據(jù)安全法規(guī)不一致的問題，增加了數(shù)據(jù)安全管理的難度。

4.3人才短缺

1.復(fù)合型人才匱乏：環(huán)保數(shù)字化需要既懂環(huán)保專業(yè)知識又掌握數(shù)字技術(shù)的復(fù)合型人才。然而，目前這類復(fù)合型人才嚴(yán)重短缺。在高校教育中，環(huán)保專業(yè)與計(jì)算機(jī)、信息等數(shù)字技術(shù)專業(yè)相對獨(dú)立，課程設(shè)置缺乏交叉融合，導(dǎo)致培養(yǎng)出的學(xué)生難以滿足環(huán)保數(shù)字化的需求。在企業(yè)與環(huán)保部門中，現(xiàn)有的工作人員大多只具備單一領(lǐng)域的知識與技能，缺乏對環(huán)保業(yè)務(wù)與數(shù)字技術(shù)的綜合理解與應(yīng)用能力，限制了環(huán)保數(shù)字化項(xiàng)目的推進(jìn)與實(shí)施。

2.人才培養(yǎng)體系不完善：當(dāng)前針對環(huán)保數(shù)字化人才的培養(yǎng)體系尚不完善，缺乏系統(tǒng)、專業(yè)的培訓(xùn)課程與實(shí)踐平臺。企業(yè)與高校之間的合作不夠緊密，企業(yè)對人才培養(yǎng)的參與度較低，無法根據(jù)實(shí)際需求及時(shí)調(diào)整人才培養(yǎng)方向。同時(shí)，針對在職人員的繼續(xù)教育與培訓(xùn)機(jī)制也不健全，難以滿足環(huán)保從業(yè)人員不斷提升數(shù)字技術(shù)能力的需求，導(dǎo)致環(huán)保數(shù)字化人才隊(duì)伍的整體素質(zhì)提升緩慢。

4.4資金投入與政策支持

1.資金短缺：環(huán)保數(shù)字化項(xiàng)目的建設(shè)與運(yùn)維需要大量資金投入，包括數(shù)字技術(shù)研發(fā)、監(jiān)測設(shè)備購置、數(shù)據(jù)中心建設(shè)、人才培養(yǎng)等方面。然而，目前環(huán)保領(lǐng)域的資金來源相對單一，主要依賴政府財(cái)政撥款，社會資本參與度較低。由于資金有限，一些地區(qū)在環(huán)保數(shù)字化建設(shè)過程中無法購置先進(jìn)的設(shè)備與技術(shù)，導(dǎo)致項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)度緩慢，數(shù)字化水平不高。例如，部分偏遠(yuǎn)地區(qū)的環(huán)保部門因資金不足，無法建立完善的環(huán)境監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)，環(huán)境監(jiān)測手段仍較為落后。

2.政策法規(guī)滯后：環(huán)保數(shù)字化作為新興領(lǐng)域，相關(guān)的政策法規(guī)尚不完善。在數(shù)據(jù)管理方面，缺乏明確的數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)、收益權(quán)等方面的規(guī)定，導(dǎo)致數(shù)據(jù)在共享與交易過程中存在法律風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)字技術(shù)應(yīng)用方面，對于人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)在環(huán)保領(lǐng)域的應(yīng)用規(guī)范、監(jiān)管機(jī)制等尚未明確，影響了新技術(shù)的推廣與應(yīng)用。例如，由于缺乏對區(qū)塊鏈技術(shù)在環(huán)境數(shù)據(jù)存證應(yīng)用中的法律規(guī)范，一些企業(yè)在使用該技術(shù)時(shí)存在顧慮，擔(dān)心出現(xiàn)法律糾紛。

五、推進(jìn)環(huán)保數(shù)字化的策略建議

5.1技術(shù)創(chuàng)新與突破

1.加大研發(fā)投入：政府與企業(yè)應(yīng)加大對環(huán)保數(shù)據(jù)處理技術(shù)、人工智能算法等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)投入。設(shè)立專項(xiàng)科研基金，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)開展聯(lián)合研發(fā)，突破技術(shù)瓶頸。例如，政府可以每年安排一定比例的財(cái)政資金，支持環(huán)保數(shù)字化技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目，引導(dǎo)企業(yè)增加研發(fā)投入，形成多元化的研發(fā)投入機(jī)制。

2.加強(qiáng)技術(shù)合作與交流：積極推動(dòng)國內(nèi)外環(huán)保數(shù)字化技術(shù)的合作與交流，鼓勵(lì)國內(nèi)企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)參與國際合作項(xiàng)目，引進(jìn)國外先進(jìn)的技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)，舉辦各類環(huán)保數(shù)字化技術(shù)研討會、學(xué)術(shù)會議等，為技術(shù)人員提供交流平臺，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與共享。如定期舉辦國際環(huán)保數(shù)字技術(shù)論壇，邀請國內(nèi)外專家學(xué)者與企業(yè)代表共同探討技術(shù)發(fā)展趨勢與應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。

3.開展技術(shù)試點(diǎn)與示范：在部分地區(qū)或環(huán)保項(xiàng)目中開展新技術(shù)的試點(diǎn)與示范工作，通過實(shí)踐檢驗(yàn)技術(shù)的可行性與有效性。例如，選擇一些有條件的城市開展人工智能在污染源精準(zhǔn)治理方面的試點(diǎn)應(yīng)用，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，為技術(shù)的推廣應(yīng)用提供實(shí)踐依據(jù)。同時(shí)，建立技術(shù)應(yīng)用示范基地，展示先進(jìn)的環(huán)保數(shù)字化技術(shù)與應(yīng)用案例，引導(dǎo)其他地區(qū)與企業(yè)借鑒學(xué)習(xí)。

5.2數(shù)據(jù)治理與安全保障

1.提升數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理制度，規(guī)范數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲與處理流程。加強(qiáng)監(jiān)測設(shè)備的維護(hù)與校準(zhǔn)，提高數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系，定期對環(huán)保數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評估與清理。例如，環(huán)保部門可以制定數(shù)據(jù)質(zhì)量考核辦法，對各數(shù)據(jù)采集單位的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行考核，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合要求。同時(shí)，利用數(shù)據(jù)清洗與修復(fù)技術(shù)，對存在誤差或缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提高數(shù)據(jù)的完整性與一致性。

2.強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)：構(gòu)建全方位的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，從技術(shù)、管理、制度等多方面保障環(huán)保數(shù)據(jù)安全。在技術(shù)上，采用數(shù)據(jù)加密、訪問控制、防火墻、入侵檢測等安全技術(shù)，防止數(shù)據(jù)泄露與篡改。在管理上，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全管理制度，明確數(shù)據(jù)安全責(zé)任，加強(qiáng)人員培訓(xùn)，提高數(shù)據(jù)安全意識。例如，對涉及環(huán)保數(shù)據(jù)的工作人員進(jìn)行定期的數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)，簽訂保密協(xié)議，規(guī)范人員操作行為。在制度上，完善數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)，加大對數(shù)據(jù)安全違法行為的懲處力度，為數(shù)據(jù)安全提供法律保障。

5.3人才培養(yǎng)與引進(jìn)

1.優(yōu)化高校教育：高校應(yīng)優(yōu)化環(huán)保與數(shù)字技術(shù)相關(guān)專業(yè)的課程設(shè)置，增加跨學(xué)科課程，培養(yǎng)復(fù)合型人才。例如，在環(huán)境科學(xué)專業(yè)中開設(shè)大數(shù)據(jù)分析、人工智能應(yīng)用等課程，在計(jì)算機(jī)專業(yè)中設(shè)置環(huán)境信息系統(tǒng)、環(huán)保數(shù)據(jù)處理等課程，促進(jìn)學(xué)科交叉融合。同時(shí)，加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，與企業(yè)建立實(shí)習(xí)基地，讓學(xué)生在實(shí)踐中提升環(huán)保數(shù)字化應(yīng)用能力。

2.加強(qiáng)在職人員培訓(xùn)：環(huán)保部門與企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)對在職人員的培訓(xùn)，制定系統(tǒng)的培訓(xùn)計(jì)劃，定期組織環(huán)保數(shù)字化相關(guān)知識與技能培訓(xùn)。例如，邀請專家開展線上線下相結(jié)合的培訓(xùn)課程，內(nèi)容涵蓋大數(shù)據(jù)技術(shù)在環(huán)保中的應(yīng)用、人工智能算法原理與實(shí)踐等。鼓勵(lì)在職人員參加行業(yè)認(rèn)證考試，提升專業(yè)水平。同時(shí)，建立培訓(xùn)考核機(jī)制，將培訓(xùn)成績與個(gè)人績效掛鉤，提高在職人員參與培訓(xùn)的積極性。

3.引進(jìn)高端人才：制定優(yōu)惠政策，吸引國內(nèi)外環(huán)保數(shù)字化領(lǐng)域的高端人才。例如，為高端人才提供優(yōu)厚的薪酬待遇、住房補(bǔ)貼、科研啟動(dòng)資金等，解決人才的后顧之憂。搭建良好的事業(yè)發(fā)展平臺，為高端人才提供廣闊的發(fā)展空間，充分發(fā)揮其專業(yè)優(yōu)勢，帶動(dòng)環(huán)保數(shù)字化人才隊(duì)伍整體水平的提升。

5.4資金與政策支持

拓寬資金渠道：政府應(yīng)加大對環(huán)保數(shù)字化的財(cái)政支持力度，同時(shí)鼓勵(lì)社會資本參與環(huán)保數(shù)字化項(xiàng)目等等。

冷秋，中國紀(jì)實(shí)文學(xué)研究會新寫實(shí)創(chuàng)作委員會主任，電影編劇、短視頻中國新寫實(shí)策展人。先后在中央國家機(jī)關(guān)從事記者、主編、執(zhí)行總編等職，國家生態(tài)標(biāo)志產(chǎn)品認(rèn)定管理委員會委員、中國林科院《中國人造板》雜志編輯、國家林草局《中國林業(yè)產(chǎn)業(yè)》雜志主編等。中國作家協(xié)會團(tuán)體會員、安徽省作家協(xié)會會員，中國水利作家協(xié)會理事。《中國家居產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》、中國紀(jì)實(shí)文學(xué)典藏叢書《中國十大科技創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展紀(jì)實(shí)》圖書總編輯。聯(lián)系方式287257214@qq.com