在应对全球气候变化与实现"双碳"目标的双重驱动下，土壤修复行业正在从"传统粗放式治理"向"低碳 精准治理"的模式转变。近年来，随着数字技术的快速发展，土壤修复行业已进入数字化、智能化发展 的新阶段。通过建立涵盖"天—空—地—井"的一体化立体监测体系，结合智能决策支持系统，大数据技 术正在深度改造污染源识别、修复工艺优化和治理效果评估等关键技术环节，为行业绿色低碳发展提供 了新的技术支撑。 大数据技术赋能土壤修复全链条降碳 大数据与智能技术正驱动土壤污染治理体系向精准化、低碳化转型。传统治理模式受限于经验依赖与静 态评估，存在效率低、隐性成本高等瓶颈。新技术通过多维数据融合与智能算法迭代，在污染空间解 析、修复过程调控及碳足迹溯源三个维度实现突破，为精准修复与"双碳"目标协同提供了创新路径。 一是污染识别模式从经验判断向数据驱动转变。传统土壤污染识别主要依靠经验判断和离散采样，检测 周期长、成本高。大数据技术通过多维数据融合，显著提升了污染识别精度。如利用卫星遥感高光谱数 据反演表层重金属空间分布，结合历史工业用地GIS数据训练机器学习模型，在某铅锌矿区案例中识别 精度达到89%，调查成本降低40%。通过部署物 ...