“空氣偵探”發現PM10濃度突然飆升，自動警報并推送信息至執法人手機

（來源：中國環境報）

轉自：中國環境報

PM2.5來自近處的工地，還是遠處的工廠？若有若無的異味是化工企業的排放，還是汽車尾氣的累積？放在以前，這些問題說不清楚。

近年來，來自浙江清華長三角研究院的科研團隊建立了區域大氣污染源“指紋庫”，并用AI布下追蹤溯源的“天羅地網”。

“這個系統就像一位‘空氣偵探’，有聰明的‘大腦’、無處不在的‘眼線’、龐大的大氣污染源‘指紋庫’以及一雙精準打擊的‘手’。多方協同工作，實現對區域大氣污染問題的全面感知、快速計算和精準施策。”科研團隊研發骨干、浙江清華長三角研究院高級工程師龐星龍介紹。

目前，這套市域空氣污染精準溯源與綜合管控技術體系已經在長三角多地應用，成為助力各地大氣污染治理的新式“武器”。

2025年世界互聯網大會烏鎮峰會期間，“空氣偵探”就立過大功。一天深夜，大氣管控平臺通過多源數據分析，發現嘉興桐鄉市梧桐街道某小學周邊的PM10濃度突然飆升，高于區域均值34%。幾分鐘內，系統自動發出警報，信息被第一時間推送至執法人員的手機上。走航車迅速出動，鎖定污染源頭，執法人員跟進處置并解決問題，整個過程不到兩小時。

在過去，同樣的處置工作需要采集樣本、送實驗室分析、人工建模計算，少則三五天，多則半個月。等結果出來，污染早已散盡，證據也隨之消失。“現在AI代替了人工，響應效率提升了3倍以上。”龐星龍說。

“目前，系統的溯源準確率超過85%，這背后有兩個關鍵。”龐星龍介紹。

一是扎實做好本地化數據采集。長三角區域工業結構復雜，化工廠、電子廠、印染廠等企業的排放特征都不一樣。如果簡單套用通用的污染源圖譜，就像用別人的鑰匙開自己家的門，難以實現精準匹配。為了建立真正屬于本地的大氣污染源“指紋庫”，科研團隊爬上工廠煙囪采集廢氣，蹲在路口捕捉汽車尾氣，守在燒烤攤邊分析油煙成分，甚至跑到工地采集揚塵，每一個采樣點都要反復采集十幾次。“通過大量的一線實地采樣和跨部門的數據共享，我們用最鮮活、最真實的本地數據訓練AI。”龐星龍回憶道。

二是將傳統的環境化學模型與人工智能進行深度融合。科研團隊開發了一種“PMF源貢獻矩陣+深度學習模型”的數據關聯算法，將化學分析和AI識別“嫁接”到一起。

“在相關算法的支撐下，AI能把實時采集的空氣樣本與‘指紋庫’里的上百萬條記錄進行快速比對，判斷污染類型。然后，結合風向、風速、地形等數據，分析污染路徑。最后，把不同時間、不同地點的監測數據串聯起來，形成一張完整的污染擴散圖。”龐星龍解釋。

“未來，我們將繼續提升AI的自主學習能力，同時，計劃將相關技術體系進一步推廣應用于長三角其他工業密集型城市，助力更多地方實現大氣環境智慧監管與精準治污。”龐星龍信心滿滿。

來源：中國環境APP

作者：林辰辰 張靜雅 王雯

編輯：廉偉