加快推进移动源排放监管数智化

　　◆刘坤

　　随着我国机动车保有量和工程机械使用量迅速上升，对环境的影响逐渐凸显。《中国移动源环境管理年报（2023年）》显示，2022年全国以机动车和工程机械为代表的移动源排放氮氧化物达到1000万吨，已成为国内部分城市大气污染物的首要来源。以山东省济南市为例，全市机动车保有量突破389万辆，编码登记机械突破6万台，氮氧化物排放占全市总排放量的49%，是第一大贡献源。

　　移动源数量多、分布散、移动性强，监管工作起步晚、力量弱，结构性矛盾十分突出。通过数字化、智能化手段提高监管效能，是化解这一矛盾的有效手段。今年3月，生态环境部印发《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》，明确提出加速监测技术数智化转型，强化高效能监测管理。因此，加快推动移动源排放监管数智化进程，十分必要和迫切。

　　推进移动源排放监管数智化，首先要夯实数据底座。加强生态环境、公安、交通运输等部门间的联动协同与数据共享，构建覆盖全种类、全周期的移动源信息数据库。打通新车及机械生产企业、机动车排放检验机构、维修管理服务站、重点用车用机企业工地等单位数据共享通道，实现覆盖移动源生产使用全周期的“端到端”监控体系。打破省市间地域限制，在各省市移动源监控平台的基础上整合优化，形成全国统一的全空间监控网络。

　　推进移动源排放监管数智化，必须提高感知智能化自动化水平。要深入推进机动车和工程机械远程监控系统优化升级，提升可编程控制器、传感器感知及防篡改性能，对排放超标、治污设施运行不正常或损坏篡改的自主预警。要提升定期排放检验、遥感监测及重点用车单位视频监控等监测设施效能，充分利用机器视觉、屏幕识别等技术，在自动识别黑烟车的基础上，探索排放超标及数据造假车辆自动识别预警。探索区块链技术在监测数据防篡改中的应用，确保监测数据真实准确。

　　推进移动源排放监管数智化，关键是提升分析决策智能化。要深化监测数据分析自主功能，不断优化分析模型，通过交叉比对、相互印证等方式发现车辆和机械排放违法行为，并自动溯源违法主体。充分利用生成式人工智能，通过历史数据学习及实时数据分析，发现违法行为线索，为监管部门执法提供科学依据。在此基础上，借鉴智能制造行业预测性维护模式，逐步实现移动源排放预测，在超标等违法行为出现之前做出预警，实现由事后执法向事先提醒模式的转变。

　　推进移动源排放监管数智化，务必要建设高素质高水平智慧化监管队伍。加强培训教育，培养监管人员跨领域跨学科思考能力，由环境监管专业人才向多领域复合型管理人才转变，充分利用最新数智化技术为环境监管工作服务。加强基层执法工作人员帮扶指导，提高使用数字化智能化工具能力，减轻基层人员日常工作负担，提升监管效能。

　　作者单位：山东省济南市生态环境局