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推进环评大数据建设 有哪些思路和重点工作?

2017-03-06 09:13来源:中国环境报作者:梁鹏关键词:环境影响评价环境监测数据环评大数据收藏点赞

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在环境影响模拟与风险预测方面。一是解决“标准算”的问题,通过开展环境质量模型法规化与标准化研究,构建国家法规模型体系,按要素提出模型选择、预测应遵循的各类技术规定和要求;二是解决“快速算”问题,初步构建各要素环境影响数值模拟云计算中心,搭建数值模型高性能云计算环境,实现计算资源、模拟软件的整合统一管理和云计算模式;三是解决“胡乱算”问题,通过技术导则重构提高技术规范性要求,并通过开展各要素环境影响预测结果技术校核,遏制环评假数真算和真数假算现象。

在环评监管信息技术支持能力方面。初步建设环评“云眼”。重点围绕典型行业建设项目识别定位、开工状态分析、空间布局变化监测及排污设施定量分析等需求开展技术方法及其适应性研究,并在京津冀等地区开展示范应用。同时,相关技术还可用于查处“未批先建”,石化、化工风险排查等工作。

在战略、规划和项目环评信息联动方面。初步开展战略环评、规划环评成果落实的要求和内容的梳理工作,启动环评信息智能联动应用平台的规划设计与典型应用案例建设工作。

在强化环评监管信息技术支持能力方面。初步建设环评“云眼”。重点围绕典型行业建设项目识别定位、开工状态分析、空间布局变化监测及排污设施定量分析等需求开展技术方法及其适应性研究,并在京津冀等地区开展示范应用。

在环评信息共享与公共服务方面。一是解决数据“无米之炊”问题。自2009年开始面向全国环评单位对外提供“中尺度气象模拟数据”在线服务,2015年通过跨部委合作,逐步开展全国地面气象数据标准化、高空气象数据标准化等数据服务。目前已实现持续运行,实现通过网络系统自助提供数据服务上万次,极大解决了全国环评机构在环评阶段的数据获取困难等问题。二是解决模型高成本的问题。有的模型前处理任务繁重,通过开发系列工具箱,简化前处理工作;有的模型购置费用很贵,通过建设模型共享平台共同使用降低费用;有的模型计算时间长,通过开发高性能计算模型加速计算,缩短环评工作周期。

环评大数据的建设取得了良好进展,但仍需再接再厉。近期环评大数据建设要继续依托生态环境大数据基础,借助环境保护部内数据资源共享和环评审批信息联网报送,不断夯实环评数据资源基础,加强数据资源整合集成,并做好环境影响模拟预测、环评质量校核、分析统计、预测预警、信息公开、诚信记录等服务,为“十三五”环境影响评价改革制度日臻完善、机制更加合理、效能显著提高、保障科学有力等核心工作目标实现提供可靠支撑。

作者单位:环境保护部环境工程评估中心

原标题:运用现代信息技术 推进环评大数据建设
投稿与新闻线索:电话:0335-3030550, 邮箱:huanbaowang#bjxmail.com(请将#改成@)

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