一、引言
在全球环境问题日益严峻的当下，环境监测作为环境保护的关键基础，其重要性愈发凸显。数字化技术的蓬勃发展，为环境监测领域带来了革命性的变革。从实时、精准的数据采集，到深度的数据分析与科学决策，数字化技术贯穿于环境监测的各个环节，成为推动智慧环保和保障生态安全的核心力量。深入探究环境监测领域数字化技术及应用的发展现状，对于把握行业发展趋势、解决现存问题、推动环境保护事业进步意义深远。
2025 年年初，生态环境部印发的《国家生态环境监测网络数智化转型方案》( 以下简称《方案》[1])，作为推进监测数智化转型的顶层设计，进一步提升技术装备数智化能力，推进建成新一代国家生态环境监测网络，为各地方政府高标高质高效推动生态环境监测数智化转型提供了遵循、指明了方向。
方案提到，要充分发挥生态环境数字化先行优势，加快推进生态环境监测数智化转型，全方位加强人工智能、物联网、云计算等数字技术在环境监测领域的应用，助力快速构建现代化生态环境监测体系。
二、环境监测领域关键数字化技术
当下，伴随着前沿科学技术的快速发展和更新迭代，环境监测领域的数字化技术呈现出丰富多样的形态，形成了一个涵盖数据采集、传输、存储、分析及决策支持的完整技术体系。
▲ 环境监测领域关键数字化技术，制图：a&s Research
2.1 感知与数据采集技术
传感器技术是数字化环境监测数据采集的基石。当前，传感器正朝着微型化、低功耗、高灵敏度和多参数集成的方向发展。例如，纳米传感器凭借其独特的纳米级结构，能够检测到痕量污染物，像石墨烯气体传感器可对空气中极微量的有害气体进行精准监测，检测下限达到 ppb 级。在水质监测方面，多参数水质传感器能同时测量酸碱度、溶解氧、化学需氧量、氨氮等多个指标，大大提高了监测效率。
物联网技术则实现了传感器的互联互通，构建起庞大的环境感知网络。在城市中，通过在不同区域部署大量的环境监测物联网节点，涵盖空气质量监测站、水质监测点、噪声监测设备等，这些节点借助无线通信技术将采集到的数据实时传输至数据中心，实现对环境质量的全方位、实时监测。在一些工业园区，利用物联网技术还能对企业的污染物排放进行 24 小时不间断监控，及时发现违规排放行为。
2.2 数据传输与存储技术
在数据传输领域，无线通信技术的发展为环境监测数据的远程、高速传输提供了保障。 4G/5G 网络凭借其高带宽、低延迟的特性，使大量监测数据能够快速、稳定地传输至后台服务器。在偏远地区或对功耗要求较高的场景，低功耗广域网技术 (LPWAN)，如 LoRa、NB-IoT 等发挥着重要作用，它们以低功耗、远距离传输的优势，确保监测数据不丢失。例如，在山区的生态监测中，通过 LoRa 技术将分布在各处的传感器数据传输至汇聚节点，再由汇聚节点通过其他网络将数据发送出去。
随着监测数据量的爆炸式增长，数据存储面临着巨大挑战。大数据存储技术应运而生，分布式文件系统 ( 如 Hadoop 分布式文件系统 HDFS) 和非关系型数据库 ( 如 MongoDB)能够高效存储海量、异构的环境监测数据，并具备良好的扩展性和容错能力。数据仓库技术则对多源数据进行整合和管理，为后续的数据分析提供统一的数据平台。
2.3 数据分析与处理技术
人工智能和机器学习算法在环境监测数据分析中发挥着关键作用。机器学习算法可对监测数据进行深度挖掘，实现模式识别和趋势预测。利用时间序列分析算法，能够对空气质量数据进行建模，预测未来一段时间内污染物浓度的变化趋势，为污染预警提供依据。深度学习算法在图像和视频分析方面表现卓越，通过对卫星遥感图像或监控视频的分析，可识别污染源、监测土地利用变化、评估生态系统健康状况等。
地理信息系统 (GIS) 技术为环境监测数据赋予了空间维度。它能够将环境数据与地理空间信息相结合，直观展示环境质量的空间分布特征和变化趋势。在分析河流污染时，借助 GIS 技术可以清晰地看到污染在河流中的扩散路径、影响范围以及与周边地理环境的关系，辅助制定针对性的治理方案。
三、环境监测领域数字化应用典型场景
在多元化创新技术的融合应用之下，近几年来，环境监测领域的数字化进程日趋显著，数字化技术深入到大气、水、土壤等多个关键场景，借助物联网、大数据、人工智能等技术，实现对环境的实时、精准监测与科学管理。
▲ 环境监测领域数字化应用典型场景，制图：a&s Research
3.1 大气环境监测
数字化技术构建起了全方位、多层次的大气环境监测体系。在城市中，网格化的空气质量监测站点与移动监测设备相结合，实现了对空气中 PM2.5、PM10、二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等污染物的实时、精准监测。利用大数据分析和人工智能算法，通过整合气象数据、交通流量数据、工业排放数据等多源信息，能够对大气污染来源进行精准溯源。例如，当空气质量出现异常时，通过模型分析可以快速确定是工业源、移动源 ( 如机动车尾气排放 ) 还是扬尘源等导致的污染。
大气污染预测预警系统借助机器学习算法，对历史监测数据和实时数据进行分析，预测未来空气质量变化。一些城市已经实现了提前 3 - 5 天的空气质量精准预报，为公众出行和政府决策提供了重要参考。当预测到可能出现重污染天气时，政府可以提前启动应急预案，如限制机动车出行、工业企业限产停产等，以减轻污染影响。
3.2 水环境监测
在水环境监测方面，数字化技术实现了对水质的实时、动态监测。在河流、湖泊、水库以及饮用水源地等关键位置，大量部署水质监测传感器，实时采集水质数据。结合 GIS技术，能够直观展示水环境质量状况及变化趋势，一旦水质出现异常，系统会及时发出预警。例如，2020 年，中科院南京地湖所就曾携手海康威视采用高光谱水质多参数监测仪和水质监测应用软件一体化方案，实现高效、实时、连续、无污染监测，并通过水质比对分析等功能，为生态修复、可持续发展规划与评估提供依据。通过高光谱水质多参数监测仪，20 秒就能采集叶绿素等多项关键水质参数，并依托水质监测应用软件，汇聚不同点位的水质监测数据，既能看水质变化趋势，还能用液位雷达看水位，也能异常预警，助力太湖水环境精细化管理。
物联网技术实现了对污水处理厂、工业企业排污口等重点污染源的远程监控。监管部门可以实时获取企业的污水排放数据，对超标排放行为及时发现并处理，确保污水达标排放。一些污水处理厂还利用数字化技术实现了污水处理过程的自动化控制，根据进水水质和水量自动调整处理工艺参数，提高处理效率和出水质量。
3.3 土壤环境监测
传统土壤监测方法存在采样点有限、分析周期长等问题，而数字化技术为土壤环境监测带来了新突破。利用卫星遥感[2] 和无人机搭载的光谱仪，可以对大面积土壤进行快速监测，获取土壤的光谱信息，分析土壤的成分、肥力状况以及是否存在污染等。例如，通过对土壤光谱数据的分析，可以检测出土壤中重金属元素的含量，及时发现土壤污染区域。
便携式土壤监测设备结合物联网技术，使现场快速检测和数据实时传输成为可能。在野外采样时，工作人员可以使用便携式设备对土壤的酸碱度、养分含量等指标进行现场检测，并将数据实时上传至云端，方便后续分析和管理。一些农业生产中，利用这些技术实现了精准施肥，根据土壤养分状况合理调整施肥量，减少肥料浪费和环境污染。
四、环境监测领域数字化技术应用的成果与挑战
4.1 显著成果
数字化技术的应用使环境监测的范围得到极大拓展。无论是偏远的山区、广袤的海洋，还是人口密集的城市，都能实现环境数据的采集。监测精度也大幅提升，能够检测到更微量的污染物，为环境质量评估提供更准确的数据支持。通过对长期监测数据的分析，揭示了环境变化的趋势和规律，为制定科学的环境保护政策提供了有力依据。
在环境管理和决策方面，数字化技术发挥了重要作用。实时、准确的监测数据[3] 为环境执法提供了有力证据，提高了执法效率和公正性。通过对监测数据的分析，能够及时发现环境问题的根源，制定针对性的治理措施，实现精准治污。例如，在大气污染治理中，根据污染溯源结果，对重点污染源进行精准管控，有效改善了空气质量。
4.2 现存挑战
尽管数字化技术在环境监测领域取得了显著成果，但仍面临诸多挑战。在技术层面，高精度监测设备往往价格昂贵，部署和维护成本高，这限制了其在一些发展中国家或经济欠发达地区的广泛应用，导致监测网络覆盖不足。不同厂商生产的传感器在测量原理、精度、数据格式等方面存在差异，缺乏统一的校准机制和数据标准，使得不同来源的数据难以直接对比和整合分析，影响了数据的可靠性和可用性。
数据安全与隐私问题也日益凸显。环境监测数据包含大量敏感信息，如企业的排污数据、特定区域的生态状况等，一旦泄露可能会对企业、社会和生态环境造成严重影响。随着数据共享和开放程度的提高，如何保障数据的安全性和隐私性成为亟待解决的问题。此外，环境监测领域数字化技术的发展需要既懂环境科学又熟悉信息技术的复合型人才，但目前这类人才相对匮乏，制约了技术的创新和应用推广。
五、结论
环境监测领域数字化技术及应用的发展，在数据采集、传输、分析和应用等方面取得了显著进展，为大气、水、土壤等环境监测提供了强有力的支持，提升了环境监测和管理的效率与精准度。然而，在技术成本、数据质量、安全隐私和人才培养等方面仍面临挑战。未来，需要加大技术研发投入，降低设备成本，统一数据标准，加强数据安全保护，培养更多复合型人才，推动环境监测领域数字化技术的持续创新和广泛应用，实现环境保护的智能化、科学化发展，为人类创造更加美好的生态环境。
参考资料：
[1] 生态环境部《国家生态环境监测网络数智化转型方案》
[2] 生态环境部：专家解读 | 紧抓数智化转型机遇 推动生态环境遥感监测事业大发展
[3] 南宁日报：强化数字赋能环境治理 用“大数据”守护“大生态”
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