概述

城市扬尘污染是大气环境治理的一大难题，其管理因分布广泛、易于反复产生等因素而面临重大挑战。

2024年1月，运城市引入了100套“灵嗅P1-T”出租车载走航监测系统，旨在提升城市扬尘问题的监测与治理效率。该系统通过建立一套动态、移动的监测网络，为城市扬尘的精准治理提供了强有力的技术支持，并在监测模式优化、监测范围拓展、实时与历史污染数据分析、长效机制构建等多方面展现出其独特价值。

背景

《防治城市扬尘污染技术规范》（HJT393-2007），将扬尘源分为道路扬尘、施工扬尘、土壤扬尘与堆场扬尘四类。

强化扬尘管控是大气污染防治攻坚重点工作。在《运城市2023-2024年秋冬季大气污染防治攻坚行动方案》中，强化扬尘管控作为核心内容之一，旨在通过处理施工扬尘、道路扬尘、堆场扬尘和裸地扬尘等问题，健全扬尘污染防治的长效管理机制，使其成为规范化、常态化的一部分，从而有效减轻各类扬尘对空气质量的不利影响。

扬尘治理面临的挑战在于其源头的广泛性和管理的复杂性。尽管扬尘防治技术相对成熟、成本较低，但由于其特有的分布特点，建立一套完善的排放标准、监测规范和治理措施一直是个难题，导致许多地区在扬尘治理上出现“管之则止、松之则反”的局面。

应对策略

面对这些挑战，建立一个高效、智能的扬尘污染监测与防治体系显得尤为关键。“灵嗅P1-T”系统的引入正是基于这一需求。系统通过出租车这一移动载体，实现了对城市扬尘的动态监测，极大地提高了监测的覆盖面和实时性，为城市扬尘的精细化管理和治理提供了有力的数据支撑。

这一创新不仅推动了城市扬尘治理向数字化、智能化的转型，也为其他城市提供了一种可借鉴的成功模式。

成效

完善监测模式，弥补传统局限

扬尘污染对区域空气质量的负面影响不容忽视，而其高效监测是扬尘管理策略的核心。尽管多数城市已经建立了复合监测网络，但这些传统方法仍存在一定局限性：

施工工地扬尘监测：通过实时监控施工现场的颗粒物排放，为控制污染源头提供关键数据。但此法受限于监控范围狭窄、设备成本高，且易受人为干扰。

施工工地视频监管：通过关键位置的摄像头实现实时施工监控，确保规范执行。但此方法受固定监测范围和高设备成本限制，且易受人为干预，依赖人工判断使数据带有主观性。

裸土卫星监控：利用地表特征反应分析识别裸露土地，拓宽监测范围。但卫星分辨率限制和天气条件如云层遮挡，加之地物混淆，影响监测准确性和时效性。

“灵嗅P1-T”出租车载走航监测系统利用密集的出租车网络，开创了一条高效、持续、且成本效益高的环境大数据采集新途径。不仅极大地丰富了监测维度，更提供了高时空分辨率的环境大数据支持，为扬尘污染的综合治理注入新动力，有效弥补传统监测体系的局限。

扩大监测范围，减少监测盲区

伴随城市化进程的加速，面临的扬尘问题也日益加剧，涉及道路、建筑工地、裸露土地及堆存区等多种源头。

“灵嗅P1-T”出租车走航监测系统发挥出租车长时间运营、路线多样性以及移动性的优势，实现了对城市扬尘源的常态化监控，不仅大幅扩展了监测的地理范围，还显著减少了城市监测的盲区：

多区域覆盖：监测范围覆盖城市众多行政区域，从核心城区扩展至周边郊县，包括住宅、行政、工业、商业等不同功能区，确保了数据的全面性和代表性。

多路段监测：监测范围涵盖从繁忙的主干道到僻静的小巷，无遗漏地捕捉各类路段，保证了扬尘数据的全面性和多维度。

示例：小巷污染无从遁形

2024年1月，项目运维方基于平台“历史云图”功能锁定的高值区位，深入现场实施污染源排查，揭示了一些隐秘扬尘源：

1、盐湖区的泰山巷：地面堆积的沙土未被妥善覆盖。

2、盐湖区的大张家巷：老旧墙面因长年累月的疏于维护，其剥落的涂料和泥灰成为了空气中颗粒物污染的主要贡献者。

强化实时监测，促进及时治理

城市扬尘的管理相对于其他颗粒物污染源而言，技术门槛并不高，但其成功的关键因素之一在于能否做到及时应对。例如，定期的道路清扫可以有效减少路面扬尘；对裸露土地进行硬化处理，能够显著抑制土壤扬尘的产生；对堆放物进行覆盖，可以大量减少扬尘释放；严格执行施工现场的作业规范，能够有效降低施工产生的扬尘。这些防控措施的有效实施，依赖于对扬尘源头和扩散情况的实时监测。

在公共健康的视角下，扬尘污染的影响既深远又持久。公众在日常生活中，无论是行走在繁华的街道或是享受户外休闲活动，均直接暴露在扬尘污染之中。因此，及时治理扬尘不仅是解决环境问题的必要措施，更是对民众健康的投资，直接提升了城市居住的品质。

借助“灵嗅P1-T”系统的实时监测和分析能力，我们能够迅速识别扬尘污染，确保在扬尘开始扩散的初期就能够采取有针对性的控制措施，极大地提升了防控效率和成效。

示例：即时应对关键污染源

2024年1月，项目运维方基于平台“实时概览”功能，锁定的高值路段，实地排查问题根因，有效提升污染治理及时性：

1、实时区位分析：目标区位位于空港新区空气质量监测站周边，属于重点管控区域。

2、实时影响分析：在“实时概览”功能，利用实时轨迹数据锁定高值路段，结合实时风场，判断目标区位污染可能影响站点数据波动。

3、落地现场排查：现场排查发现问题存在原因，促进关键污染及时治理。

提升监测密度，实现全面洞察

城市扬尘浓度的形成受两大关键因素影响：一是扬尘源如道路积尘的颗粒物含量；二是扬尘颗粒被人为活动或自然力量扰动的程度。面对城市扬尘的源头不确定性和排放的随机性，我们需要的是既广泛又深入的监测。

“灵嗅P1-T”系统每秒高频采集数据，通过提高部署密度，极大增强了面对扬尘不确定性因素的应对力。通过提升监测的时空密度，实现了扬尘的精确识别与监控。

这种高密度的监测不仅捕捉到了扬尘排放的即时数据，更通过持续监测揭示了扬尘变化的动态模式，为制定具有针对性和时效性的扬尘控制策略提供了重要依据。

示例:运用环境大数据，综合研判施工扬尘难题

2024年1月，项目运维方基于平台海量数据，全面分析、综合研判目标区位扬尘问题：

1、时空分析：目标区位为运城市盐湖区一个在建小区

空间分析：住宅项目周围的PM10浓度显著高于其他区域，指示扬尘问题的空间集中。

时间分析：扬尘浓度的高峰期主要出现在凌晨2:00至4:00和清晨7:00至8:00。

2、初步研判：基于数据反映形成初步判断

施工活动显著影响了周边的颗粒物浓度水平。

施工现场可能进行了夜间作业。

3、实地排查，验证判断

发挥数据价值，构建长效机制

尽管城市扬尘源的防控技术相对简单且能快速见效，实际操作中却经常遇到一个难题：监管和管理一旦松懈，扬尘问题便会迅速恢复。这种“管之则止、松之则反”的现象突出了建立持续有效管理体系的重要性，以确保扬尘控制措施的长期效力和稳定性。

建立考核体系，强化属地管理

利用“灵嗅P1-T”系统通过出租车走航所采集的环境大数据，能够构建起一个精细化的环境评估体系。该体系针对不同区域（如区县、乡镇排名、道路等）进行量化分析与评价，从而加大地方治理责任的执行力度，确保各级治理措施落到实处，实现扬尘污染的长期有效控制。

促进多方参与，落地协同治理

扬尘治理需跨部门（包括城建、城管、交通、生态环境等部门）协同，共同构建持久有效的管理体系。密切合作，共同努力至关重要。

“可飞时空大数据”平台在账号管理、数据联通、数据应用层面可推动多方协作，实现共治共享。

问题导向，闭环管理

“可飞时空大数据”平台通过其深度的数据分析功能，支持建立以问题为核心的工作流程：“监测发现→精确追溯→整改落实→反馈优化”，从而加强问题导向的管理模式。

聚焦重点，分类施策

聚焦道路扬尘管控

道路扬尘作为城市扬尘的主要来源之一，对城市空气质量影响显著。由于其高频的人群接触率、大量的扬尘产生以及较好的可控性，道路扬尘成为城市综合扬尘治理的关键环节。在制定城市扬尘综合管控方案时，可优先考虑道路扬尘的控制。

示例：运城聚焦道路扬尘治理

2024年，项目运维方以道路扬尘为重点，采取以下措施加强管理：

1、划定重点道路：根据管理需求，通过“可飞时空大数据平台”的“兴趣地点”功能，精确划分需要重点管控的道路区段。

2、实施道路排名：将道路边界信息上传至平台后，利用平台的大数据能力对各条道路进行综合评估和排名，以确定优先治理的路段。

3、落地数据应用：依据平台提供的道路评价数据，科学安排洒水车和炮雾车的工作频率及作业区域，有效降低道路扬尘，减轻空气污染。

聚焦站点扬尘管控

考核站点周边的扬尘污染源管控，是区域大气污染防治的重心。通过“可飞时空大数据平台”，可以辅助站点精细化管控实施。

示例：运城聚焦站点扬尘管控

2024年，项目运维方以站点周边扬尘源为重点，采取以下措施加强管理：

1、明确范围：明确考核站点半径2000米范围为重点管控区域。

2、锁定区位：通过“历史云图”和“关键事件”功能锁定高值区位。

3、摸清原因：结合实地排查摸清污染根因。

4、促进整改：协调资源落地整改。

5、分类管理：通过“兴趣地点”功能对施工、道路等不同污染源实施分类管理。

6、闭环管理：常态化数据管控，形成工作闭环。

空地一体，立体监测

在扬尘治理的闭环管理中，"精准溯源"环节至关重要，它不仅衔接了监测和整改环节，还是深入了解污染原因、推动有效措施的关键。深究扬尘根源的能力，直接影响问题解决的效果。现场排查面临诸多挑战，如扬尘源的多元复杂性，特别是在广阔的裸露土地上，传统排查方法难以全面覆盖，导致资源浪费和工作效率低下。施工现场的围挡等障碍物，也限制了传统排查的深入性。

结合“灵嗅P1-T”走航监测系统和“灵嗅”无人机多气体监测系统，实现了业务与数据的深度融合，极大提高了溯源环节的覆盖广度和数据收集的全面性。这种联合监测方式能快速精确追踪扬尘源，克服了传统方法的局限，为扬尘问题的迅速解决提供了强有力的技术支撑。

示例：无人机助力高效监测取证

2024年1月，项目运维方成功实现了“灵嗅P1-T”与“灵嗅”无人机多气体监测系统业务与数据的深度融合：

1、利用“灵嗅P1-T”采集的海量环境大数据，通过“历史云图”锁定热点污染区位。目标区位特征：空间面积大，主干道为运永线，北部支路连接着李店铺村，周边颗粒物特征污染物多且分布广泛，传统排查方式难以高效监测取证。

2、结合“灵嗅”无人机多气体监测系统，利用无人机影像功能进行摄影取证，有以下发现：

北部支路存在土方作业，土壤裸露且未落实苫盖。

某企业仓库外部存在煤堆，且未利用仓库、储藏罐、封闭或半封闭堆场等形式，避免作业起尘和风蚀起尘。

某企业厂区内部存在砂石料堆，且未利用仓库、储藏罐、封闭或半封闭堆场等形式，避免作业起尘和风蚀起尘。

某企业厂区内部存在裸土，苫盖不完全。

3、“可飞时空大数据平台”支持导入“灵嗅”无人机多气体监测数据。通过分析发现，这些数据的高值分布趋势与“灵嗅P1-T”相符，并且特征污染源的位置也相当吻合。这进一步加强了对目标区域扬尘污染原因的分析。

4、通过“可飞时空大数据平台”海量的历史数据，辅助全面说明区位的污染问题：

目标区位颗粒物污染问题是长期存在的。

个别企业砂石料堆未采用封闭或半封闭堆场等形式处置，个别企业内部裸土未完全苫盖等问题，是区域颗粒物污染的重要原因。

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责任编辑：kj005