生态环境监测是生态环境保护的基础，是生态文明建设的重要支撑。 2024年3月，生态环境部印发了《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》（以下简称 《意见》），这是今后一个时期监测工作发展的指导性文件，对加快推进生态环境监测现代化建设具有重要意义。 《意见》明确了“两步走”推进现代化生态环境监测体系建设的规划部署。第一步，未来五年集中力量推进现代化监测体系建设取得重大进展，实施天空地海一体化监测网络建设工程、监测科技创新工程、强基层补短板能力提升工程、监测人才培养工程等“四大工程”，加速生态环境监测数智化转型，提升生态环境监测整体能力。第二步，再用五年左右时间，到2035年，现代化生态环境监测体系基本建成，生态环境监测综合实力达到世界先进水平，为中国式现代化贡献更多监测力量。 什么是现代化生态环境监测体系？ 现代化生态环境监测体系，是一套包含完善的监测网络、先进的监测技术、系统的监测业务、严格的质量控制、高效的监测管理等的有机系统，能够客观、准确反映生态环境状况及变化趋势、及时发现环境污染和生态破坏问题，有效支撑管理决策。这一体系具有布局合理、要素全面，精准科学、运行高效，制度健全、监管有序，发现问题、洞察规律，创新科技、培养人才等五个方面的鲜明特征。 生态环境监测现代化是以监测先行、监测灵敏、监测准确为导向，以更高标准保证监测数据“真、准、全、快、新”为目标，以全面支撑美丽中国建设为核心，以科学客观权威反映生态环境质量状况为宗旨，以健全天空地海一体化监测网络、塑造数智化监测技术新优势为重点，筑牢高质量监测数据根基，强化高效能监测管理，实现高水平业务支撑，更好发挥生态环境监测对污染治理、生态保护、应对气候变化的支撑、引领和服务作用。 生态环境监测数智化转型是将人工智能、大数据、云计算等数字技术与监测业务深度融合，对生态环境数据信息产品生产加工全链条进行信息化、智能化、智慧化的升级改造，旨在优化业务流程、提高运行效率、增强生产效能，切实提升感知网络、技术装备、业务支撑、质量监督、基础保障的现代化水平。 以科技创新为核心，全面提升监测技术支撑能力 生态环境监测数智化转型应以监测领域科技创新为核心，以有效支撑环境管理为导向，以提质增效、防范风险为目标，以推动监测产业进步为着力点，整合、优化和重构监测业务流程，对标监测现代化和天空地海一体化的监测体系建设目标要求，全面提升监测技术的支撑能力。 具体而言，就是通过提高生态环境监测劳动者素质、创新生态环境监测技术手段与方式、丰富拓展扩大生态环境监测对象，全面提升生态环境监测生产效能，赋能生态环境高水平保护和经济社会高质量发展。 生态环境监测工作会议强调，建立现代化生态环境监测体系要“以科技赋能、数智转型为动力引擎”。中国环境监测总站通过研究制定中国环境监测总站数智化转型方案，以生态环境监测提质增效防风险为目标，以“产数—管数—用数”全链条自动化、智能化升级改造为抓手，引领和推动监测领域新质生产力的培育与发展。 以实现“无人化”为目标，推动环境质量传统监测手段数智化改造 在网络高效感知建设方面，要以实现“无人化”为目标，以运维、采样、检测自动化，人员异常行为识别、设备与试剂耗材管理、周边环境感知等智能化为突破，推动环境质量传统监测手段数智化改造。探索机器视觉与识别、多模态大模型等人工智能技术在生物多样性、噪声等环境感知领域的应用。加强遥感、传感器等边际效应凸显的新一代感知技术应用，强化智能遥感解译、数据同化反演、跨技术量值溯源等技术研究。加强高光谱、紫外可见光谱、三维荧光等光学特征图谱识别技术在污染溯源场景中的应用。 在质量高效管理方面，要建立围绕数据质量真实性、准确性等目标的内部驱动型质量管理体系，实现监测领域从单纯依托CMA的实验室质量管理体系向覆盖全要素全手段的生态环境监测质量管理体系转变。加强实验室管理、自动监测运维管理、质量控制与监督检查管理等平台建设与应用，实现全过程质量管理、风险预警、质量改进与质量监督央地贯通。加强防范人为干扰智能识别，开展风险与问题点位智能研判、质量风险点交叉关联智能分析，以及异常视频识别、异常数据筛查、电子围栏、无人机大范围巡检等远程智能检查，杜绝人为干扰风险。 在深化数据处理方面，要建立生态环境监测行业的共性数据资源中心，实现从数据汇聚、数据治理、安全管控到服务的数据生命全周期管理。打通各监测业务系统的底层数据，实现多源异构数据的分级分类汇集与管理。建立健全数据管理规范、数据治理、数据安全保障体系，利用物联网、区块链、联邦学习等技术，连接全国生态环境监测设备和系统，实现监测数据、运行状态数据、仪器信息等实时传输至监测云平台，保障数据传输与应用安全。 在数据智慧分析方面，要搭建统一的生态环境监测开源共享技术研发与共享平台，应用区块链、数据沙箱等数字技术，搭建安全可信的数据流通环境。研究公共数据授权运营机制，推动建立生态环境监测共创共享社区，以激发全社会创新活力，充分释放数据价值。搭建生态环境监测行业的大语言模型，打造高质量人工智能大模型训练数据集，集成全行业数据知识、专家经验和各领域数据分析模型，实现信息查询、报告生成、知识培训等智能应用场景，赋能预测预报、污染溯源、关联分析等业务的转型升级。 作者单位：澎湃新闻
