数据如何赋能/驱动污染源管控？
赋能/驱动后在污染源管控如何应用？
当前污染源管控有哪些问题？
8月25日，清创美科董事长康思聪在由中国环境科学学会污染源排放与管控专业委员会在哈尔滨市举办的“2023年学术年会暨第五届污染源排放清单技术研讨会”的演讲中提到了清创美科的新解决思路——以“数字技术在污染源排放核算与管控中的应用”为专题报告，向各位专家学者介绍了清创美科面向污染源精细化和高效化管理的关键技术、核心产品和实践经验。
在我国推动污染源排放与管控的理论和技术研究的纵深化正迈向“高质量发展”关键阶段，数字技术正成为推动力，对促进具有中国特色的污染源排放与管控体系建立至关重要。当前，如何应对多源异构排放数据融合、不同情景减排精细测算、模式可用排放数据、污染物排放行业精准溯源、减排成效模拟评估与优化等问题，已成为污染源管控企业必须面对的新挑战。
同一时间，8月23日在受邀出席的在哈尔滨市举行的“中国多尺度排放清单模型（MEIC）暨碳中和与清洁空气协同科学评估与决策支持平台（CNCAP）”暑期培训会议上康思聪董事长就“排放清单数据处理平台及其在污染源管控中的应用”作专题报告，分享了有关如何利用数据驱动的方法，实现污染源管理的精细化和高效化。“美科云”首次亮相并进行实操培训，以简易操作解决清单管理、清单融合、模式清单制作、减排评估等复杂繁琐难题，以低耦合小工具解决高成本、高耗时、高难度的大问题，培训吸引了大批学者、业务用户的广泛关注。
清创美科技凭借其多年实践经验，在污染源管控领域实现了以下五大技术突破：
1、污染源数据标准化融合，节省数据处理工作量：实现不同污染物、不同行业、不同数据颗粒度及不同时空分辨率、不同数据接口的多源异构数据融合，构建排放源数据库。
2、污染减排动态评估，支撑实时源管理决策：实现减排动态精准测算与监控，大大缩短数据迭代处理周期。
3、模式排放源数据制作，对接多模式模拟评估：实现模式排放源平台级简易化操作制作，提供多情景模式可用排放数据高效处理，省去准备分配参数，从人周级减到人小时量级。
4、污染源问题智能识别，提升AI智能识别能力：以海量图片、视频信号为输入，对海量知识进行归纳抽取训练得到的模型，具备强大视觉表征能力，视觉预训练模型+细分场景微调，以提高其准确性和适应性，助力问题识别与智慧调度管控。
5、产品体系快速迭代，多场景实战验证：实现技术成果向实际应用产品的转化，并在实际场景进行验证：基于在线监测的工业源管控效果分析—成都大运会、动态核算技术应用—冬奥张家口赛区保障、近实时排放核算平台—浙江省杭州亚运会等。
清创美科在技术上的突破已成功转化为实际应用产品，涵盖排放核算、清单管理、清单融合、减排评估、模式模拟等应用场景，有效支撑科研、业务的多维场景应用，满足学生、科研人员、业务人员不同用户的理论研究与业务应用需求，为污染源排放与管控体系的建设打开新思路、注入新活力。
康思聪表示，此次研讨会成功的打造了行业创新资源的交流中心，清创美科也将主动做好新时代的创新，助力整个污染源管控实现大发展，为实现清洁空气和碳中和目标提供有力支持。
关于美科云介绍
美科云是北京清创美科环境科技有限公司在清华大学多尺度排放清单模型（Multi-resolution Emission Inventory model for Climate and air pollution research，简称MEIC）团队支持下开发的污染源减排与效果评估平台，通过集成清单管理、清单融合、减排评估等工具及排放数据统计分析功能，能够支持地市级环保部门、高等院校和科研院等环境管理与科研单位在空气质量预报预警、污染溯源、重污染应急调控、排放源动态监管、决策效果评估等业务场景下开展排放清单快速调整、减排评估及排放数据的可视化统计分析等工作。
在平台的支持下，用户可以通过清单管理工具实时获取MEIC清单污染物与CO2最新排放数据；通过清单融合工具将本地清单与MEIC清单耦合生成四级排放源分类体系下时空覆盖完整的融合清单，并模拟多污染物的协同控制；可以通过减排评估工具生成环境领域常用的大气化学模式所需的网格化排放数据；此外，平台内嵌的清单分析与模式排放源分析功能还可以支持用户对清单开展统计分析、趋势分析和空间分布等多维度可视化分析。
