近日，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布了一篇名為“專家解讀 | 以賽促質 發(fā)展綠色低碳領域新質生產力”的專家解讀文章。

習近平總書記強調“綠色發(fā)展是高質量發(fā)展的底色，新質生產力本身就是綠色生產力”，為發(fā)展綠色生產力指明了重要方向、提供了實踐路徑。生態(tài)環(huán)境部深入貫徹落實習近平生態(tài)文明思想，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素在推動綠色低碳領域創(chuàng)新發(fā)展中的作用，積極構建數(shù)據(jù)驅動的綠色發(fā)展新模式，推動生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化，為實現(xiàn)經濟社會發(fā)展全面綠色轉型注入強勁動力。2025年“數(shù)據(jù)要素×”大賽綠色低碳賽道緊扣《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》重點行動部署，設置了優(yōu)化生態(tài)環(huán)境治理服務、促進用能效率提升、促進資源循環(huán)利用、促進生產減排降碳等4個方向的賽題。為深入推動數(shù)據(jù)要素與綠色低碳產業(yè)深度融合，培育新業(yè)態(tài)、新模式，重點圍繞以下四方面開展“數(shù)據(jù)要素×綠色低碳”應用探索。

（一）優(yōu)化生態(tài)環(huán)境治理服務

1.氣象和水文耦合預報與受災分析

融合氣象衛(wèi)星、地面站網、水文站點等數(shù)據(jù)，融合數(shù)值模型與人工智能引擎，構建氣象水文動態(tài)耦合推演模型，提高對極端天氣事件引發(fā)的洪水、干旱等災害的預測精度，動態(tài)評估受災范圍與等級，為預警、應急救援和災后重建提供科學依據(jù)。

2.河湖岸線監(jiān)測與城市水環(huán)境精細化管理

利用衛(wèi)星遙感、地面信息及觀測站數(shù)據(jù)，對河湖岸線進行動態(tài)監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)岸線變化、非法侵占等問題；通過對水質監(jiān)測數(shù)據(jù)、污水處理廠運行數(shù)據(jù)、排水管網數(shù)據(jù)等的融合分析，優(yōu)化污水處理工藝，實現(xiàn)對城市水環(huán)境的精細化管理。

3.重污染天氣應對與環(huán)境質量監(jiān)測評估

融合氣象、空氣質量、污染源排放數(shù)據(jù)等，建立重污染天氣預測預警模型，提前預測重污染天氣發(fā)展趨勢，為制定科學有效的應對措施提供支持；綜合多源數(shù)據(jù)開展環(huán)境質量監(jiān)測與評估，支撐環(huán)境政策制定和環(huán)境管理科學決策。

4.污染源解析與追蹤及環(huán)境風險預警應急

融合工業(yè)生產、交通運輸、農業(yè)活動、氣象條件等相關數(shù)據(jù)，構建污染溯源模型，實現(xiàn)對污染源的精準追蹤。利用實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和預測預報模型，對環(huán)境風險進行實時預警，支撐應急預案科學制定和環(huán)境應急調度指揮。

5.環(huán)境污染責任保險與綠色金融

結合企業(yè)風險評級、事故檔案與行業(yè)標準等數(shù)據(jù)，為環(huán)責險精準定價，提升企業(yè)抗風險能力。匯聚企業(yè)環(huán)境信息、財務數(shù)據(jù)、信用記錄等，構建綠色金融風控模型，為綠色信貸審核、綠色債券發(fā)行提供量化依據(jù)，助力綠色產業(yè)發(fā)展。

（二）促進用能效率提升

1.工業(yè)能耗預測與多能互補優(yōu)化

收集工業(yè)生產過程中的訂單數(shù)據(jù)、排產數(shù)據(jù)、用電數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)對工業(yè)生產能耗的精準預測。通過不同能源的供應情況和成本，優(yōu)化多能互補方案，實現(xiàn)電力、熱力、天然氣等多種能源的協(xié)同利用，提高能源利用效率。

2.能源梯度定價與智能管理

整合能源市場定價、用戶信息、電網運行等數(shù)據(jù)，制定能源梯度定價策略，根據(jù)用戶的用能時段、用能強度和能源成本，實現(xiàn)差異化定價，引導用戶合理調整用能行為。通過實時監(jiān)測和分析能源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)能源的智能調度和優(yōu)化配置，提升能源供應的可靠性和穩(wěn)定性。

（三）促進資源循環(huán)利用

1.固體廢物全流程智能化管理

打通固廢從產生到處置的全鏈路數(shù)據(jù)，依托物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)技術構建智能化動態(tài)管理體系，實時追蹤產生量、種類及轉移情況。通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化工藝流程，提升資源利用效率。

2.智能回收及資源化利用

聚合用戶偏好、市場波動與回收行業(yè)數(shù)據(jù)，貫通供需信息鏈路，提升回收效率與公眾參與度；依托圖像識別與機器學習等技術優(yōu)化智能收集分選系統(tǒng)，實現(xiàn)固體廢物精準分類，助推資源化利用產業(yè)發(fā)展。

（四）促進生產減排降碳

1.碳排放監(jiān)測、核算與動態(tài)追蹤

收集能源消耗、原材料、生產工藝等數(shù)據(jù)，運用科學的核算方法實現(xiàn)碳排放的精準監(jiān)測和核算，對產品或企業(yè)的碳排放進行全生命周期追蹤，為企業(yè)制定減排策略提供數(shù)據(jù)支持。

2.能源系統(tǒng)優(yōu)化與碳交易輔助決策

整合能源供應、能源消耗、碳排放等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)能源系統(tǒng)的智能優(yōu)化，降低能源消耗和碳排放。結合碳交易市場數(shù)據(jù)和企業(yè)碳排放情況，服務企業(yè)在碳交易市場中合理配置資源，降低交易成本。

3.重點領域降碳技術創(chuàng)新應用

聚焦電力、鋼鐵、水泥等重點碳排放領域，通過對行業(yè)生產數(shù)據(jù)的深度分析，支撐減碳技術篩選，服務降碳過程監(jiān)控和效果評估，挖掘深度降碳潛力和技術路徑。

作者： 黃明祥 生態(tài)環(huán)境部信息中心大數(shù)據(jù)發(fā)展部主任