自动监测数据应用现状与问题 - 某市生态环境执法部门分析研判自动监测异常数据，挖掘出超标排放及其他异常线索超200条，但现场核查结果显示超九成（超过90%）分析研判不准确 [1] - 案例分析显示，某热电有限公司有4天出现颗粒物、二氧化硫、氮氧化物自动监测数据超标，但核查发现超标时段企业废气排口处于停炉状态，并非真实排放超标 [1] - 实际工作中发现，近七成（近70%）移交核查的自动监测超标数据实为设备调试、故障、日常维护、校准等产生的无效数据，这些本应在分析研判阶段被剔除 [1] 非现场监管的政策与实践效果 - 应用自动监测数据监管企业排污是实施非现场监管、减少现场检查频次的重要手段 [2] - 某市2024年通过污染源在线监测、分表计电等在线监测数据发现的问题有822个，占发现问题总数1078个的72.3%，现场检查频次较上一年度下降30%以上 [2] - 部分地区因自动监测异常数据分析研判能力不足，导致现场检查频次及无效执法不降反增，与非现场监管初衷背道而驰 [2] 数据分析研判机制的改进方向 - 当务之急是建立科学合理的自动监测异常数据分析研判机制，不能仅由执法部门依据"数据是否达标"的简单标准研判 [3] - 长期存在恒值、零值、突升突降等情形的自动监测数据往往是弄虚作假、超标排放的主要表现 [3] - 上海市实践提供借鉴，明确由市区两级生态环境监测机构对超标数据进行专业认定，并对特定异常情形标记为疑似不属实数据开展专业分析，实行"监测部门专业分析研判、执法部门精准核查处理"的分工模式 [3] 科技手段提升研判精准性 - 可利用大数据、人工智能等科技手段增强分析研判的精准性和效率，例如苏州市开发的机动车排放检验非现场监管"AI前哨"系统 [4] - 该系统构建了涵盖数据骤停、数据恒值、曲线陡降等97个特征的分析模型，覆盖已知机动车排放检验异常数据情形，其分析研判并推送的12条异常线索经核实后均已立案处理，精准性极高 [4] - 基于数据建模的智能分析模式可对海量数据进行高效智能初筛，有效过滤设备故障等无效数据，快速锁定高嫌疑异常线索 [4]