1. 技术名称

基于人工智能的污染源精准识别—溯源分析—预测预报技术

2. 适用范围

城市污染状况识别、 溯源及预测预报。

3. 技术内容

将视频数据、 污染物浓度、 气象数据、 排放源等多种数据源统一融合， 运用人工智能( AI) 技术进行污染源精准识别、溯源贡献度分析、 污染物浓度预测预报。 该技术实现了从底层数据源接入、 数据处理、 数据融合到特征提取、 模型构建的一系列功能。

3.2 主要创新点

( 1) 提出了一种根据数据监测站点空间分布进行数据融合及异常处理的技术， 将空间按照一定的方式进行区域划分， 然后对同一区域的数据按照指定方式进行融合。 对于仍然存在数据缺失的区域， 通过高斯回归过程方法， 综合考虑时域、 空域信息和污染物浓度非线性变化情况， 对缺失处进行非线性插值，从而有效提升数据的稳定性， 消除噪声， 同时还能起到数据降维的作用。

( 2) 基于城市现有视频数据资源， 使用 FSSD 检测模型和 ResNet 分类网络模型对渣土车是否遮盖、 道路和工地扬尘进行智能识别， 使得相关生态环境违法信息能够第一时间掌握，提升执法人员的办案效率， 有效固定证据， 与办案系统对接，实现精细化管理。

( 3) 结合卡尔曼滤波和全连接神经网络技术， 可快速定量实时计算出中心站点所在目标区域内外污染物生成量占比以及各方位输入污染物贡献度， 便于有关人员针对性地采取相关措施进行管控处置。

( 4) 开发了基于 AI 技术区域大气污染预测模型， 实现对6 参数污染物浓度在未来时期长时间变化的小时级精确预测。

4. 污染治理或环境修复效果

可及时掌握生态环境违法信息， 有效固定证据， 实现快速发现、 快速响应、 应急指挥等执法闭环； 实现污染治理的动态调度和实时管控， 完成从发现问题到解决问题的闭环管理。 经统计， 模型预测范围的准确率比其他同类技术平均高 78%。

5. 技术示范情况

该技术已在北京大兴区、 重庆合川区、 太原清徐、 山东聊城、安徽淮北等多个城市应用。 重庆市合川区智慧环保项目中， 将环境监测设备安装在社会营运车辆( 出租车、 公交车等) 上， 对大气环境进行移动监测， 发现烟雾燃烧、 渣土车未苫盖、 黑烟车等污染事件后， 自动报警并将信息合成数据推送到平台与物联网设备进行联动展示， 精确定位， 方便网格员快速处理问题， 同时结合“市、 区、 乡、 社区” 四级环保网格化管理机制， 实现了相关污染事件处理全程留痕、 绩效考核量化， 有效支持了环境管理决策， 也为环境应急管理提供了快速可靠的数据支撑。

6. 投资估算

按全国 117 个重点城市级别估算， 每个城市的投资约 2000万元。

7. 投资回收期

投资回收期为 2～ 3 年。

8. 技术成果转化推广前景

该技术将人工智能技术与物联网大数据分析相结合， 实现城市复杂污染场景智能识别， 空气质量溯源与预测， 为生态环境管理提供了高效、 快速识别、 准确的决策支持， 解决了违规事件取证难、 取证慢的问题， 改变了过去依靠人海战术巡检效率低、 投入高的局面， 提升了环境治理工作效率， 优化了城市人力资源配置， 未来发展前景非常广阔