智慧城市技术在大气环境治理中的应用与效果评估

一、引言

大气环境质量直接关系公众健康与城市可持续发展。当前，PM2.5、臭氧、氮氧化物等污染物的复合型污染问题成为城市大气治理的主要难点。传统治理模式存在监测网络稀疏、污染源识别滞后、决策精准度不足等局限，难以适应动态化、复杂化的污染防控需求。智慧城市技术以“感知 -分析 - 决策 - 执行”的闭环管理为核心，通过构建全域化、实时化的环境治理体系，为破解大气污染难题提供了新路径。据《全球智慧城市发展报告（2024）》显示，全球已有 87% 的智慧城市试点项目将大气环境治理纳入核心应用场景，技术融合与效果评估成为学术界与产业界的研究热点。

二、智慧城市技术在大气环境治理中的应用框架

（一）多维度立体监测网络的构建

智慧城市技术通过“天 - 地 - 空”一体化监测体系实现大气污染的精准感知。在地面端，基于物联网技术部署高密度微型空气质量传感器，覆盖工业园区、交通干道、居民区等重点区域，实时采集 PM2.5、PM10、VOCs 等指标数据，数据采集频率可达分钟级，较传统国控站点密度提升10-20 倍。例如，深圳市在 2023 年建成的“智慧环保”监测网络，布设了 5000 余个微型传感器，实现 PM2.5 监测空间分辨率达 500 米 ×500 米。在空中端，利用无人机搭载光谱监测设备，对工业集群、垃圾焚烧厂等区域进行立体走航监测，快速定位臭氧前体物等高值区；卫星遥感技术则用于追踪沙尘、秸秆焚烧等区域性污染传输路径，为跨区域协同治理提供数据支撑。

（二）污染源智能化管控技术的应用

1. 工业污染源精准治理：通过安装智能监测终端与PLC 系统，实现企业污染排放数据与生产过程的联动控制。当某化工园区 VOCs 排放浓度超过阈值时，系统自动触发生产工艺调整指令，同时向环保部门推送预警信息。常州某化工园区应用该技术后，VOCs 排放总量同比下降 32% 。

2. 移动源动态监管：基于车联网与遥感监测技术，建立机动车排放“电子身份证”。在城市主干道布设红外遥感监测设备，实时抓拍超标车辆并关联车牌信息，结合大数据分析构建高排放车辆热力图，为限行政策制定提供依据。

3. 面源污染精细化防控：利用 AI 视频监控与卫星遥感识别建筑施工、道路扬尘等面源污染行为，通过 AI 算法自动识别裸土未覆盖、车辆带泥上路等违规现象，推送至责任单位限时整改。成都某新区应用该技术后，施工扬尘投诉量下降 45% 。

（三）大数据驱动的决策支持系统

智慧城市技术通过构建大气污染“数字孪生”模型，实现治理方案的精准推演。基于气象数据、污染源排放数据及历史监测数据，利用机器学习算法建立污染扩散预测模型，预测精度可达 90% 以上。此外，通过建立污染源排放清单动态更新机制，结合 GIS 可视化技术，直观展示各类污染源对环境质量的贡献率，为产业结构调整提供科学依据。

（四）公众参与的协同治理机制

依托智慧城市 APP 与社交平台，构建“全民环保”参与体系。市民可通过手机实时查看周边空气质量数据，上传污染举报信息，系统自动对接城管、环保等部门进行处置反馈。上海市“空气质量实时发布”小程序累计注册用户超 500 万，年均接收污染举报 30 余万条，处置及时率达92%。此外，通过积分奖励、环保科普等方式引导公众参与低碳出行、家庭源污染控制，形成政府主导、公众参与的协同治理格局。

三、典型案例与效果评估

（一）案例背景与技术应用

选取京津冀某工业城市（简称 A 市）作为研究案例。A 市曾长期面临钢铁、焦化行业污染与机动车尾气复合污染问题，2020 年 PM2.5 年均浓度为 68μg/m³ ，超过国家标准（ 35μg/m³ ） 94% 。2021-2023 年，A 市投入5.2 亿元建设“智慧城市大气治理综合平台”，重点实施三项技术工程：

1. 全域感知网络升级：布设 1200 个微型空气质量传感器、50 套道路扬尘监测站、20 架无人机监测单元，形成“500 米监测网格 +10 分钟数据更新”的立体监测网络。

2. 工业源智能管控：对全市200 余家重点企业安装污染源在线监测与智能控制系统，实现脱硫脱硝设施运行状态、污染物排放数据的实时监控与自动调节。

3. 决策支持系统构建：基于华为云大数据平台，整合气象、污染源、交通等 18 类数据，建立 PM2.5 与臭氧协同控制模型，实现污染预警准确率≥ 85% 。

（二）治理效果量化分析

1. 环境质量改善成效

重点行业污染物排放显著下降：钢铁企业氮氧化物排放强度降低41% ，焦化行业 VOCs 无组织排放减少 58% ，机动车尾气排放超标率下降29% 。

2. 治理效率与成本优化

污染事件响应时间从传统模式的 4 小时缩短至 15 分钟，应急管控措施的精准度提升 3 倍，减少因“一刀切”管控导致的企业经济损失约 1.2亿元/ 年。

基于大数据分析优化监测点位布局，减少冗余监测设备 30% ，运维成本降低 25% ；通过智能算法动态调整洒水车、雾炮机作业路线，市政清洁能耗下降 18% 。

3. 社会效益与协同效应

公众对空气质量的满意度从 2020 年的 65% 提升至 2023 年的 89% ，环境信访投诉量下降 63% 。

推动产业绿色转型：高耗能企业通过智能管控技术改造实现超低排放，带动全市绿色技术产业投资增长，形成“治理- 产业升级- 经济增值”的良性循环。

四、技术应用的挑战与对策

（一）主要挑战

1. 数据壁垒与安全风险：环境、气象、交通等部门数据存在“信息孤岛”，跨部门协同共享机制尚未完善；海量监测数据的存储、传输面临黑客攻击、隐私泄露等安全隐患。

2. 技术标准化与兼容性：微型传感器、智能终端等设备缺乏统一技术标准，不同厂商产品的数据一致性差，导致监测网络存在“数据碎片化”问题。

3. 基层执行与技术适配：部分中小城市环保部门技术人才短缺，对AI模型、大数据平台的应用能力不足，导致先进技术落地效果打折扣。

4. 成本投入与效益平衡：智慧城市技术初期建设投资大，欠发达地区财政压力显著，需探索可持续的投入机制。

（二）对策建议

1. 构建数据治理体系：推动建立国家 / 省级大气环境数据共享平台，制定跨部门数据交互标准，采用区块链技术保障数据溯源与安全；鼓励企业、科研机构参与数据开发利用，形成“数据资产化”运营模式。

2. 完善技术标准体系：由生态环境部牵头制定智能监测设备、污染预警模型等技术规范，建立第三方认证机制；支持行业协会推动设备接口标准化，提升系统兼容性。

3. 强化基层能力建设：通过“政企合作”“产学研联动”模式，为地方环保部门提供技术培训与运维支持；开发轻量化、易操作的智能终端（如手机APP 版简易决策系统），降低技术应用门槛。

4. 创新投入运营机制：探索“政府购买服务 + 特许经营”模式，引入社会资本参与智慧城市项目建设；通过排污权交易、碳资产开发等方式拓展资金来源，实现治理效益与经济效益的平衡。

五、结论与展望

智慧城市技术通过重塑大气环境治理的“感知 - 决策 - 执行”链条，在提升污染防控精准度、降低治理成本、推动协同共治等方面展现出显著优势。未来，随着 5G、边缘计算、数字孪生等技术的深度融合，大气环境治理将向“实时预警 - 主动防控 - 智慧进化”方向发展。建议进一步加强技术标准体系建设，深化跨领域数据融合，探索符合中国城市特点的智能化治理路径，为“双碳”目标下的大气污染防治提供核心支撑。

参考文献

[1] 智慧城市发展研究中心 . 中国大气环境智慧治理白皮书 (2023)[R].北京 : 科学出版社 , 2023.

[2] 生态环境部 . “十四五”智慧城市生态环境治理典型案例集 [Z]. 北京 : 生态环境部 , 2024