大數(shù)據(jù)技術(shù)如何助力土壤修復(fù)更加綠色低碳,？
【谷騰環(huán)保網(wǎng)訊】在應(yīng)對全球氣候變化與實現(xiàn)“雙碳”目標的雙重驅(qū)動下,，土壤修復(fù)行業(yè)正在從“傳統(tǒng)粗放式治理”向“低碳精準治理”的模式轉(zhuǎn)變。近年來,，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展,，土壤修復(fù)行業(yè)已進入數(shù)字化、智能化發(fā)展的新階段,。通過建立涵蓋“天—空—地—井”的一體化立體監(jiān)測體系,，結(jié)合智能決策支持系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在深度改造污染源識別,、修復(fù)工藝優(yōu)化和治理效果評估等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié),，為行業(yè)綠色低碳發(fā)展提供了新的技術(shù)支撐。
大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能土壤修復(fù)全鏈條降碳
大數(shù)據(jù)與智能技術(shù)正驅(qū)動土壤污染治理體系向精準化,、低碳化轉(zhuǎn)型,。傳統(tǒng)治理模式受限于經(jīng)驗依賴與靜態(tài)評估，存在效率低,、隱性成本高等瓶頸,。新技術(shù)通過多維數(shù)據(jù)融合與智能算法迭代，在污染空間解析,、修復(fù)過程調(diào)控及碳足跡溯源三個維度實現(xiàn)突破,，為精準修復(fù)與“雙碳”目標協(xié)同提供了創(chuàng)新路徑。
一是污染識別模式從經(jīng)驗判斷向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變,。傳統(tǒng)土壤污染識別主要依靠經(jīng)驗判斷和離散采樣,，檢測周期長、成本高,。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過多維數(shù)據(jù)融合,，顯著提升了污染識別精度。如利用衛(wèi)星遙感高光譜數(shù)據(jù)反演表層重金屬空間分布,，結(jié)合歷史工業(yè)用地GIS數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型,，在某鉛鋅礦區(qū)案例中識別精度達到89%，調(diào)查成本降低40%,。通過部署物聯(lián)網(wǎng)電化學(xué)傳感器陣列,，可實時監(jiān)測土壤pH、電導(dǎo)率及污染物濃度,，在某化工地塊實現(xiàn)厘米級污染邊界定位,?；跉v史數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，整合30年工業(yè)企業(yè)排污記錄與水文地質(zhì)數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜,，在南方某電子拆解園區(qū)案例中將污染源追溯準確率提升至76%,。
二是修復(fù)過程實現(xiàn)智能化升級。傳統(tǒng)土壤修復(fù)采用線性操作模式,，修復(fù)效率低且資源消耗大,。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動修復(fù)過程向智能動態(tài)調(diào)控轉(zhuǎn)變，能顯著降低能耗與材料浪費,。如天津某氯代烴污染場地應(yīng)用基于深度強化學(xué)習(xí)的藥劑投加智能決策系統(tǒng),，使過硫酸鹽使用量減少22%，尾氣處理能耗降低18%,。通過實時分析熱脫附尾氣成分,，動態(tài)優(yōu)化熱脫附設(shè)備運行參數(shù)，某焦化廠修復(fù)項目天然氣消耗量下降15%,。某工業(yè)地塊采用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建修復(fù)工藝鏈仿真模型,，評估不同方案的碳足跡影響，通過工藝優(yōu)化使全生命周期碳排放減少31%,。
三是修復(fù)效果評估從終端檢測向全過程碳足跡追蹤模式升級,。傳統(tǒng)修復(fù)效果評估側(cè)重于最終驗收，難以識別隱性污染和全過程環(huán)境影響,。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動治理修復(fù)工程的效果評估體系向全生命周期溯源轉(zhuǎn)變,。如基于區(qū)塊鏈的溯源平臺完整記錄修復(fù)材料從生產(chǎn)到處置的碳足跡數(shù)據(jù)，某PRB工程案例顯示不同來源膨潤土的隱含碳排放差異達43%,，據(jù)此促進了綠色供應(yīng)鏈管理,。某生物修復(fù)案例采用LCA系統(tǒng)結(jié)合實時數(shù)據(jù)與機器學(xué)習(xí)算法，動態(tài)計算修復(fù)方案碳強度,，優(yōu)化方案相較傳統(tǒng)的化學(xué)氧化方案減少碳排放2.6噸/畝,。
國內(nèi)外修復(fù)技術(shù)的綠色設(shè)計與實踐
大數(shù)據(jù)技術(shù)已在國內(nèi)外污染修復(fù)領(lǐng)域有所應(yīng)用，在污染精準診斷,、智能設(shè)計,、協(xié)同管理、成本控制等方面展現(xiàn)出了不可替代的優(yōu)勢,，顯著提升了修復(fù)工作的精準性,、效率與可持續(xù)性,，在“監(jiān)測—建模—決策—監(jiān)管”閉環(huán)中推動污染修復(fù)從“經(jīng)驗驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”,。
大數(shù)據(jù)技術(shù)在我國土壤修復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)以下特點：
強調(diào)技術(shù)集成與創(chuàng)新應(yīng)用。國內(nèi)在污染場地修復(fù)領(lǐng)域展現(xiàn)出了較強的技術(shù)整合能力,，已有研究通過融合三維激光掃描,、地質(zhì)雷達和量子遺傳算法等先進技術(shù),，實現(xiàn)了精準評估與修復(fù)優(yōu)化。例如某鋼鐵廠污染場地修復(fù),，利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建模型,，并采用量子遺傳算法優(yōu)化熱脫附井位布置，最終修復(fù)周期縮短28%,，碳排放由820噸降至312噸,。
注重實際應(yīng)用與效率提升。國內(nèi)在污染場地調(diào)查,、評估及修復(fù)實踐中廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù),，避免了人為判斷的主觀影響，提高了決策效率,。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)了污染風(fēng)險快速預(yù)測,、精準評估及修復(fù)方案優(yōu)化，大幅提升了場地環(huán)境管理的科學(xué)性和工作效率,。
強調(diào)綠色低碳與可持續(xù)發(fā)展,。國內(nèi)土壤修復(fù)工程強調(diào)節(jié)能減排與生態(tài)保護，推動綠色可持續(xù)修復(fù),。如某鋼鐵廠修復(fù)項目采用余熱回收和光伏補能系統(tǒng),，實現(xiàn)能源循環(huán)利用，降低修復(fù)碳排放,；修復(fù)后的地塊改造為生態(tài)公園,，兼顧了環(huán)境效益與經(jīng)濟效益。
國外在土壤修復(fù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的特點主要表現(xiàn)為：
強調(diào)跨學(xué)科整合與數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新,。例如某鎘污染稻作區(qū)結(jié)合高光譜遙感和衛(wèi)星監(jiān)測技術(shù),，實現(xiàn)精準污染源識別，使水稻鎘超標率從34%降至8%,，同時減少化肥碳排放0.8噸/畝,。在微生物修復(fù)領(lǐng)域，某油田區(qū)采用植入式活性傳感器網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測降解菌群,，優(yōu)化營養(yǎng)液投加,，修復(fù)周期從18個月縮短至11個月，柴油降解率提升至98%,。這些案例體現(xiàn)了國外在分布式計算與生物—數(shù)據(jù)融合方面的前沿探索,。
構(gòu)建“地塊—流域—區(qū)域”多尺度協(xié)同治理體系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的跨尺度協(xié)同治理,。以美國超級基金場地為例,，通過整合30年跨行政區(qū)污染監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立了聯(lián)邦—州際聯(lián)動的動態(tài)風(fēng)險評估模型,，以系統(tǒng)化數(shù)據(jù)整合能力為復(fù)雜污染場地精準治理提供了范式,。
強調(diào)政策支持與法規(guī)保障,。發(fā)達國家較早建立數(shù)據(jù)共享機制，為土壤修復(fù)提供了制度保障,。如歐盟《水框架指令》要求成員國構(gòu)建流域級大數(shù)據(jù)平臺,。強調(diào)跨國數(shù)據(jù)協(xié)同，如歐洲環(huán)境署云計算平臺促進了跨境環(huán)境數(shù)據(jù)共享,，形成了更高效的土壤修復(fù)決策支持體系,。
大數(shù)據(jù)技術(shù)融入土壤修復(fù)綠色低碳轉(zhuǎn)型的建議
我國土壤污染數(shù)據(jù)資源豐富，建議整合經(jīng)濟,、社會,、地理、氣象,、水文等多源數(shù)據(jù),，構(gòu)建統(tǒng)一的土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)土壤環(huán)境量化管理以及多環(huán)境介質(zhì)協(xié)同治理,。需重點提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,，確保監(jiān)測數(shù)據(jù)真實準確，同時打破部門數(shù)據(jù)壁壘,，促進資源共享,。
推動行業(yè)智能體研發(fā)。應(yīng)全力突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸,。如攻克污染物數(shù)字指紋技術(shù),，開發(fā)出基于光譜與深度學(xué)習(xí)的目標物快速識別系統(tǒng)，其檢出限能夠達到十億分之一級,。著重強化修復(fù)材料智能設(shè)計,，借助材料數(shù)據(jù)庫與生成對抗網(wǎng)絡(luò)，篩選出低環(huán)境負荷的材料,。進一步完善碳匯補償算法,，構(gòu)建修復(fù)后土地碳匯潛力評估模型。如某棕地再生項目通過碳交易獲得了83萬元的收益,，充分驗證了“土壤修復(fù)—生態(tài)重建—碳資產(chǎn)開發(fā)”閉環(huán)模式具備可行性,。此模式的核心在于，依靠精準的碳監(jiān)測體系打通從環(huán)境效益向經(jīng)濟價值的轉(zhuǎn)化通道,。
強化復(fù)合型人才培養(yǎng),。抓住大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展契機，大力推動跨學(xué)科人才培育模式,，促進環(huán)境科學(xué),、信息技術(shù)、工程管理等多學(xué)科深度交叉融合。鼓勵高校,、科研機構(gòu)開設(shè)融合課程,，使學(xué)生在系統(tǒng)學(xué)習(xí)環(huán)境科學(xué)知識的同時掌握大數(shù)據(jù)技術(shù),，培養(yǎng)既懂環(huán)境科學(xué)又能熟練運用大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才,。此外，積極開展國際合作交流,，主動與發(fā)達國家相關(guān)高校,、科研團隊及專業(yè)機構(gòu)對接，通過學(xué)術(shù)互訪,、聯(lián)合科研等形式,，汲取其在污染場地修復(fù)領(lǐng)域成熟的技術(shù)方法，以及數(shù)據(jù)管理分析的有效經(jīng)驗,。
總體來看,，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在重塑土壤修復(fù)價值邏輯，推動其從單純的“污染清除”邁向“生態(tài)增值”,，從聚焦降低成本轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)造“碳資產(chǎn)”,。在此進程中，技術(shù)突破與制度創(chuàng)新需協(xié)同推進,，既要全力攻克“卡脖子”技術(shù)難題,，掌握核心技術(shù)，又要構(gòu)建起多方參與,、協(xié)同治理的數(shù)據(jù)治理體系,。伴隨數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈,、人工智能等前沿技術(shù)深度融合,，污染修復(fù)將更趨智能化、精細化,，為全球環(huán)境治理提供數(shù)據(jù)精準賦能的可持續(xù)解決方案,。
作者單位：楊欣桐、董璟琦,、張紅振,，生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院；劉鵬,，北京建工環(huán)境修復(fù)股份有限公司
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