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发表日期:2020年07月31日
我院邀请专家开展场地污染识别与管控大数据学术交流

  2020年7月17日,为加快推进国家重点研发计划“基于大数据的场地土壤和地下水污染识别与风险管控研究”项目,我院邀请戴尔(中国)有限公司大数据专家李建民总监进行学术交流。项目研发技术团队主要人员参加会议。
  李建民总监围绕大数据技术、多源数据应用、数据可视化等做了详细报告和介绍,提出目前多源数据深度挖掘技术、可视化技术已较为成熟,大数据在销售、电信、疫情防控等领域已得到广泛应用,取得了良好的应用效果,但是在土壤污染管理方面尚未得到有效应用。与会人员结合各自领域,就大数据如何在土壤污染识别、生态环境保护规划与政策方面切入点进行了研讨交流。
  与会人员认为,大数据技术发展迅速,国家高度关注大数据发展,在与土壤污染管理融合领域,科技部自2018年以来连续三年在“场地土壤污染治理与成因”专项中设立有关研究项目,大数据支持场地污染风险管理已成为研究热点。场地污染涉及时空多要素、多来源、多维度、多变量,传统的以采样分析、调查评估、风险预测、风险管控为主的技术体系面临着诸多技术瓶颈,如污染溯源、污染边界判定、风险预测、风险管控效率、治理修复效果等不确定性较大。大数据作为新兴的信息技术手段和思维范式,将结构化、半结构化和非结构化的海量、多源、异构、多维的土壤环境信息进行有效链接,可以实现数据驱动管理决策,使管理向精准化、智能化、数字化、高效化、低成本化转变。结合大数据技术,场地污染风险管理应重点关注并攻克大数据系统构建技术、基于大数据的场地污染智能化精准识别技术、区域尺度场地特征污染物源—汇关系诊断技术、大数据驱动的场地污染评估建模与风险预测技术、大数据支持的场地污染全景式决策管理技术等关键技术,这些技术将为管理者提供更为系统、整体、全局视野的决策支持。国家和地方正在编制“十四五”土壤生态环境保护相关规划,利用大数据技术进行土壤污染识别和风险预测可以为规划编制提供更坚实科学的基础,也可为今后规划实施提供有效监管手段。大数据支持场地土壤污染风险管理具有较高应用价值,将对推动土壤生态环境的精准治污、科学治污、依法治污具有重要意义。
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