城市大气污染精细化监测与分区治理策略研究

引言

城市大气污染已成为影响生态环境安全与公众健康的突出问题。主要污染物包括颗粒物（ PM_2.5,PM₁₀ ）、二氧化氮、臭氧和挥发性有机物，其来源涉及交通、工业生产、能源消耗及生活排放等。现有治理措施多以宏观调控和统一减排为主，缺乏针对性，容易出现“整体改善但局部突出”的现象 [1]。随着监测技术、信息化平台和数据处理能力的提升，精细化治理逐渐成为大气污染防治的新趋势。所谓精细化，既包括监测手段上的高分辨率与高时效性，也包括治理措施上的分区化与差异化。本文旨在探讨如何利用精细化监测手段提升大气污染认知水平，并在此基础上提出分区治理策略，以期为城市可持续发展提供理论支持和实践借鉴。

1 研究方法

1.1 监测网络构建

通过物联网传感器、微型空气监测站与传统固定监测点相结合，形成多层次的监测网络。采用分布式布点原则，使监测数据能够覆盖交通干道、工业园区、居民区及生态敏感区，从而实现空间维度上的精细化[2]。

1.2 数据采集与分析

采集包括 PM_2.5 、 PM₁₀ 、 NO₂ 、 O₃ 等常规污染物浓度，以及气象条件如风速、风向、温湿度等。利用大数据技术对采集数据进行清洗、聚合和挖掘，结合空气质量模型进行污染源解析与扩散模拟，获取污染的时空分布特征。

1.3 分区划分与治理策略设计

基于监测数据与模型分析结果，将城市划分为交通源主导区、工业源主导区、生活源主导区和生态敏感区。针对不同分区污染特征，制定差异化治理措施。例如，交通源主导区侧重机动车减排与道路扬尘治理，工业源主导区加强排放许可与末端治理，生活源主导区推进清洁能源替代，生态敏感区重点保护与预警联动[3]。

2 结果与讨论

研究结果表明，精细化监测能够将污染数据的时间分辨率缩短至分钟级，空间分辨率提升至百米级，远高于传统监测手段。这使得污染物的瞬时波动和局地污染源能够被有效识别。在此基础上开展的分区治理策略显示，不同区域的污染防控重点各异，交通源主导区的氮氧化物和颗粒物浓度下降最为显著，工业源主导区的 SO₂ 与 VOC 排放得到有效控制，生活源主导区居民使用清洁能源比例明显提升。与此同时，分区治理提高了治理资源的使用效率，避免了“一刀切”带来的资源浪费和治理效果不佳的问题。值得注意的是，分区治理需要完善的信息共享与协同机制，否则可能出现治理措施分散、难以形成合力的情况。

3 对策与建议

3.1 构建高效的精细化监测网络

为了实现城市大气污染的精准治理，必须首先建立覆盖全面且响应迅速的精细化监测网络。该网络应充分结合固定监测站、移动监测设备和物联网传感器等多种手段，形成多层次、全方位的数据采集体系。通过在交通干道、工业园区、居民生活区和生态敏感区域布设传感节点，可显著提高数据的空间分辨率；同时结合高频率采样与智能算法，可缩短数据获取的时间间隔，提升监测结果的时效性。在此基础上，污染源的变化趋势和局地污染事件能够得到更快识别与预警，有助于管理部门及时采取干预措施。此外，该网络还应实现与大数据平台的互联互通，使海量监测数据能够快速汇聚、清洗与处理，从而为污染成因分析与治理策略制定提供更加可靠的科学依据。通过构建完善的监测网络，城市大气污染管理将由传统的粗放型监管转向实时、精准、科学的动态管理，推动环境治理水平的整体提升。

3.2 推动多源数据融合与分区治理制度化

在复杂的城市生态系统中，大气污染的成因往往具有多源性和动态性，因此推动多源数据融合是科学治理的重要环节。除了传统的环境监测数据外，还应将交通流量、工业排放、能源消耗和气象条件等多领域数据纳入治理平台，利用大数据技术与人工智能算法实现多源信息的整合分析。这种跨学科的数据融合不仅能够揭示污染物的空间扩散特征和时间变化规律，还能为源解析提供更加精确的支持。在此基础上，应逐步完善分区治理的制度化设计，根据不同区域的污染主导因素制定差异化的治理目标与实施路径，避免“一刀切”的治理方式带来的效率低下[4]。

3.3 强化动态反馈与公众参与协同机制

为了确保大气污染治理的持续性与有效性，有必要构建动态反馈机制和社会协同治理格局。动态反馈机制的核心在于将监测结果与治理平台实时对接，实现从数据采集、信息分析到决策响应的闭环管理。当监测数据出现超标或异常波动时，系统能够迅速触发预警并推送至管理人员的移动终端，使其第一时间采取措施，如调整交通管制、加强洒水抑尘或启动工业减排计划。同时，治理措施的执行效果应再次纳入监测系统，实现自我修正与优化。除此之外，还应加强公众参与和信息公开，将监测数据和治理进展以可视化方式向社会展示，提升居民的环保意识和参与度。

4 结论

城市大气污染治理正在从粗放化向精细化转变。本文通过研究表明，精细化监测能够为分区治理提供科学依据，分区治理能够有效提升治理效率与效果。未来应进一步加强信息化技术与治理模式的深度融合，构建以数据驱动为核心的智慧环保体系，实现从单一污染控制向系统性、协同化与可持续治理转型。该研究对推动城市大气污染防治与绿色发展具有重要意义。

参考文献

[1] 张华 . 浅析城市空气质量监测与改善策略 [J]. 皮革制作与环保科技 ,2023, 4 (18): 63-65.

[2] 宋晓鹏, 贺承川, 江源. 城市区域空气污染物质动态监测方法研究[J]. 环境科学与管理 , 2023, 48 (06): 143-148.

[3] 张永林, 吴睿, 杨孝文, 杨道源, 李悦, 王人洁, 徐洪磊. 典型城市道路交通加密监测点大气污染特征及影响因素 [J]. 环境工程技术学报 , 2023, 13 (03):929-939.

[4] 郭荣. 基于时空网络的城市空气质量面域预测方法研究[D]. 西北师范大学 , 2023.