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近些年，随着城市化、工业化进程加快，以雾霾为主的区域大气污染事件屡屡发生，尤其是秋冬季重污染天气频繁，大气污染问题受到了各界的关注。大气污染的监测和治理是我国生态环境质量持续改善的关键举措，是当下打赢污染防治攻坚战中的重要组成部分。

1、构建智能化的环境感知网络

通过建设大气监测监管平台，在融合现有的国控站、市控站、工业在线监测数据的基础上，针对各城市监测区域构建天、空、地一体化的空气质量立体监测网络，具备全方位的智能化感知能力。

2、大气污染的时空分布

通过对城区居民区、农村乡镇、重点工业企业、道路交通、建筑工地、区域边界、污染物传输通道等多种环境的监测，实现对大气环境的全覆盖式网格化精准监控，实时掌握区域内污染分布状况及空气质量变化趋势，准确掌握城市大气污染的特征规律和时空分布，促进环境监测与监管能力的提升。

3、针对污染的靶向定位和精准溯源

利用先进的大数据和云平台技术，结合大气受体模型、源清单模型、污染扩散模型等专业大气和气象算法模型，针对空气质量监测数据超标（超限）的状况，对造成环境污染的主要污染源进行准确追溯，为污染源追溯提供技术手段。

4、大力提高空气质量研判能力

通过大数据、人工智能技术与环境监测业务的深度融合，为大气污染精准治理和空气质量达标提供事前研判、事中跟踪、事后评估的一体化大数据服务。真正弥补基础环保部门缺乏空气质量研判、污染态势评估、治理成效评价等专业性工具平台系统的短板，为城市大气环境管理提供有力支撑。

5、实现大气污染治理精准发力

通过一张图的展现形式，迅速掌握污染源分布数量，了解水环境自动站、断面的分布情况。统计出每种管控类型的优先、重点、一般管控区的个数以及面积占比，并根据不同的管控类型结合环境质量数据进行分析，管控单元所在区域属性情况结合环保业务数据的水环境质量、大气环境质量、污染物排放情况以及投诉该区域的污染源的投诉和处罚情况，为人工决策提供有效依据。