政策指导科技赋能智慧环保可视化解决方案

2022-04-19 14:38:56 浏览数 (1)

山与水构筑了人类生活的自然环境,是生活中地平线上的天然风景。青山绿水,是最繁荣自然的一种良性生态,是人类可持续生存和发展的基础。

政策指导加快环境数字化

2016年环境保护部印发了《生态环境大数据建设总体方案》,将智慧环保送上了“风口”。

2017年初国家发改委发布《“互联网 ”绿色生态三年行动实施方案》的通知标志着“智慧环保”提上了国家日程。

2021年中央网络安全和信息化委员会印发的《“十四五”国家信息化规划》中提到,到2023年,自然资源、生态环境、国家公园、水利和能源动态监测网络和监管体系建设进一步完善;到2025年,自然资源监管、生态环境保护、国家公园建设、水资源保护和能源利用等数字化、网络化、智能化水平大幅提升,有力支撑美丽中国建设。

2022年生态环境部印发《生态环境智慧监测创新应用试点工作方案》,要求加快推动生态环境监测体系与监测能力现代化建设,构建生态环境智慧监测体系。

在国家提出“碳达峰”和“碳中和”的大背景下。“十四五”时期,我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。众多行业,切实行动,依托物联网、人工智能、5G、大数据、云计算等新兴技术赋能生态环境治理,还大众一片蓝天、一汪碧水、一抔净土。

智慧科技守护青山绿水

在守护环境共享绿色生态的路上,智慧科技功不可没。

随着人工智能、5G、遥感、无人机等新型技术的崛起,“互联网 ”数字技术已经成为环境监测的“利器”。有了这个“利器”,为生态环境监测布下一张“天罗地网”,任何“风吹草动”都能充分暴露在数据“阳光”之下,让环境监测和污染防治变得更加精细、更加具象。

水环境监测方面,基于水污染动态管控难、追溯难等问题,通过搭建高光谱技术和化学检测的多维动态感知网络,实现监测、告警、溯源、处置、评估的业务闭环,水源污染物监测、污染扩散预警、污染源追踪、污染规模评估等一目了然。

固废危废监管方面,可利用全过程数据动态采集和智能分析预警,实现固体废物的“事前监测预警、事中监管处置、事后溯源防范”,辅助监管部门对涉废企业进行可视化管理,防范固废在生产、转运、储存和处置过程中由于操作不当带来的水域、土壤、大气污染等环境风险。

生物多样性监测、全景综合管理等方面,可铺设视频监测系统,对江豚、藏铃羊、犀牛、企鹅等珍稀动物展开大范围、全天候的保护与监测,构建完善的自然保护区管理技术体系,成为珍贵动植物保护的科技屏障。

智慧环保大数据解决方案

Sovitjs智慧环保大数据可视化解决方案依托GIS、BIM、大数据、物联网、云计算等融合技术,基于遍布全区的监测点形成感知网络,采集各类设备监测的大气、水、土壤、固体废物、噪声等数据并形成环保数据库。系统融合其它专业数据资源,实现综合数据分析和可视化展示,客观真实反映污染现状,综合分析污染原因,进而判断污染来源,追溯污染物扩散趋势,提供准确、及时的数据信息和科学、高效的指挥平台,为环境执法和决策提供直接依据。

1、 环保大数据采集系统

对于环保各业务系统的数据,如空气质量在线监测数据、工业废气在线监测数据,采用采集引擎自动进行采集,可实现数据自动获取、归类、清洗、汇集。

2、生态环境资源目录建设

按照政府有关标准和文件中有关信息目录体系总体框架、技术要求,进行生态环境信息资源核心元数据、生态环境信息资源分类、生态环境信息资源标识符编码方案以及生态环境信息资源目录体系的建设、运行和维护管理。

3、环保大数据存储系统

在大数据归集的基础上,对采集来的数据进行存储,按照数据结构类型、重要程度、以及查询性能等要求,采用不同的软硬件方案进行存储,满足对结构化数据、半结构数据、非结构化数据存储要求。

4、环保大数据计算系统

利用大数据计算系统从现有的数据中挖掘出有价值的信息,从而进行决策支持,环保大数据计算系统包括环保大数据分布式计算系统、环保大数据分布式搜索引擎两部分功能。

5、数据质量监控与评价系统

提供一整套完整的接口数据质量评估体系,同时建立完善的数据监控机制,对市生态环境局各相关部门数据上传的情况进行综合展示和评价,以指导环保业务应用系统的改造与接口开发。

面对智慧环保大数据监测系统繁多的前端展示界面,可以用Web组态开发工具简化工作,提升效率。Sovit2D是一款强大的WEB组态模型在线编辑器,提供丰富环境行业组件及多数据源接入能力,提供了轻量化外部系统集成。通过简单拖拽操作,即可设计出满足企业各类数据管理场景,提供的动画设计功能还原真实业务场景,全方位提升数据价值。打造涵盖智慧环保、智慧园区、智慧流域和智慧水务等在内的管理业务集群。

绿水如镜,鉴照峥嵘岁月;青山如屏,尽展奋进画卷。


E N D

文 | 数维图

编 | 花 少

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