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穹顶之下的环保物联网建设向智慧化过渡

添加时间:2015-03-06 18:35:51 来源:安防知识网

           日前,从央视辞职的柴静,推出了其自费百万拍摄的雾霾深度调查《穹顶之下》视频,且截止到周一清晨,这部视频在48小时内的点播次数超2亿,中国众多视频网站也纷纷进行了转载。

         一时间,成百上千万的中国人心惊肉跳又心怀愤慨的带着好奇、压抑、震颤的心情观看了这部一个多小时的纪录片。一系列看似耸人听闻的数据与画面都在向我们传达一个概念:再不为环保做出点实际行动,你我及我们的后人都会死在这场人为的灾难里,我们的每一次呼吸都在滑向疾病与死亡。
根据据视频内容,我们国家60%的PM2.5来自燃油燃煤,且燃煤量已经超越了全世界其他国家的总和,光是河北省就烧了全世界6%的煤,并且违规排放的企业没有得到任何管理。
         全国柴油车排放了80%以上的机动车污染,而大多数柴油车的排放设备全是造假,大气法的执法主体受利益方影响,至今是个谜。环保部门在GDP挂帅的政府里,没有任何的影响力,我们为了经济的增长,要付出多大的代价?
       “霾”字当头,这对于一些重污染企业来说可能是灭顶之灾,但对环保企业而言,却可谓是迎来了发展的艳阳天。由于中国地大物广且环境复杂,要做好环境监管自然要借助技术手段实现,好比环保物联网。
         环保物联网
         环保物联网是物联网技术在环保领域的智能应用,通过综合应用传感器、全球定位系统、视频监控、卫星遥感、红外探测、射频识别等装置与技术,实时采集污染源、环境质量、生态等信息,构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境监测网络,推动环境信息资源高效、精准的传递,通过构建海量数据资源中心和统一的服务支撑平台,支持污染源监控、环境质量监测、监督执法及管理决策等环保业务的全程智能,从而达到促进污染减排与环境风险防范、培育环保战略性新型产业、促进生态文明建设和环保事业科学发展的目的。
         针对环保物联网话题,本文采访了东软集团公共解决方案事业部环保业务咨询总监苏文革,他表示目前国内从环境质量监测、污染源监控、环境执法、环境应急等方面广泛采用物联网技术,提升了环境管理能力。在环保领域,目前中国最大的物联网应用是国控重点污染源自动监控系统,构建了国家、省、市、重点企业的四级监控体系。 
        污染源监控和防治是智能环保物联网建设的关键,需要建立完善的污染源在线物联网监控工程,通过在全市范围内布置大气、水体、固体废弃物、特征污染物、辐射等监管物联网,多方位、全时段地对各种可能的污染源进行在线监控,实现事故早发现、早预警,为环境事故及时、有效的管理提供有力保障。 
         污染源在线物联网监控工程至少要包含:流域内城镇排水系统及水污染治理设施物联网监控系统、河道运输污染物排放物联网监管系统、大气环境质量物联网监测系统、机动车尾气排放物联网监控系统以及固危废物联网动态监管系统。
        目前国外环保建设起步较早,如哈佛大学CitySense(感知城市)项目、美国大鸭岛生态环境监测系统等项目从方案创新、技术应用、管理机制、公众参与等方面都具有很好的借鉴意义。
而我国国务院早在2011年就发布了《国务院关于加强环境保护重点工作的意见》,15年1月,新的环保法正式开始执行,并且国家在十二五期间也出台了一系列的政策文件来保障环保物联网的建设,如《2014-2015年节能减排低碳发展行动方案》等。
        现在环保部门相比以前权力有所增强,为环保物联网的建设和运维提供了强有力的政策保障,但各地由于经济发展程度和污染程度不同,各地建设的情况也有所不同,需针对各地的不同的实际情况进行有针对性的系统建设。相对国外,我国环保物联网的发展路还很长,任重而道远。 
        智慧环保
        伴随智慧城市项目的推进,各地在生态文明建设、环境保护方面都比较重视,一些地方政府更是把智慧环保的建设列入智慧城市的重点项目工程中。
        我国环保物联网目前正处于从“数字环保”向“智慧环保”过渡的关键阶段,在以往环保部门的建设体系中,主要针对“水”、“气”、“排污企业”进行数据和简单的视频监控,环保局各业务部门各司其职,单独监管所辖范围,实现“数字环保”,即简单的将数据获取上来,仅实现了物联网概念中的“感”与“传”,但随着检测数据量的增大,执法力度要求的提高,现有的系统明显已无法满足对智能监测预警、业务决策支撑、事故应急指挥、多业务联动推进等智能化应用的要求,环保行业开始向“智慧环保”转型。
   “智慧环保”基于物联网的概念,在传统“数字环保”的“感”和“传”的基础上,着重加强了“知”和“用”的功能,通过建设基于省、市一级的环保局大平台,将各业务系统的数据模块进行有机整合,并在前端感知系统增加智能应用设备,强调在获取大量数据后对信息进行智能分析,整合成“有用”的数据提供给各业务部门,并针对各业务应用场景提供实时、准确的信息化支撑,真正实现智能化的应用。