大数据背景下大气环境质量特征与管理政策研究

肖翠翠，中国□□大学人口、资源与环境经济学博士，清华大学环境管理与政策教研所博士后，现任北京科技大学文法学院公共管理系讲师，硕士生导师，曾就职于生态环境部环境与经济政策研究中心，主要研究领域为环境经济学、环境政策与管理、环境大数据分析等等。已在包括CSSCI、SSCI、SCI等在内的国内外期刊发表论文20余篇，目前主持教育部人文社科青年□□、中央高校基本科研经费等项目，作为核心人员参与国家社科□□重点项目、国家自然□□项目、生态环境部公益性科研项目等10余项。目前担任《Journal of Cleaner Production》、《中国人口资源与环境》、《干旱区资源与环境》等期刊匿名审稿人。

第一章绪论第一节研究背景一、城市大气环境质量改善压力大，管理部门考核问责制度日趋严格目前，我国城市大气环境污染呈现区域型、复合型、压缩型、结构型等特征，大气环境空气质量管理的控制目标由排放总量控制转变为关注排放总量与环境质量改善相协调。与巨大的环境空气质量改善压力对应的是，国家、省、区、市各级日趋严格的考核问责制度。自2015年《中华人民共和国环境保护法》实施后，地方政府和环保部门的生态环境和资源保护职责强化，对党政领导干部的生态环境损害责任追究坚持依法依规、客观公正、权责一致、终身追究的原则。习近平总书记多次强调：“绿水青山就是金山银山”“保护生态环境就是保护生产力，改善生态环境就是发展生产力”“我们要像保护眼睛一样保护自然和生态环境，推动形成人与自然和谐共生新格局”。①党的十九大要求着力解决突出环境问题，提高污染排放标准，强化排污者责任，构建政府为主导、企业为主体、社会组织和公众共同参与的环境治理体系。近年来各省区市出台的《政府环境保护目标责任制工作实施方案》《环境保护责任制考核办法》等一系列政策文件从考核、问责等环节明确各级领导责任及奖惩机制，严格监管，进而促使环保责任落实到位。地方政府负责的严格考核机制促使生态环境主管部门必须创新管理思路和管理方式，为大气环境质量持续改善注入新动力。二、环境质量改善目标导向要求提升环境监管的精细化水平环境质量的持续改善事关公众健康及其幸福指数，事关全面建成小康社会与美丽中国的实现。顺应污染防治攻坚战由“坚决打好”向“深入打好”的重大转变，要保持攻坚力度，延伸攻坚深度，拓展攻坚广度，抓紧研究提出深入打好污染防治攻坚战的顶层设计，推动出台相关指导意见，更加突出精准、科学、依法治污，解决群众身边突出的生态环境问题。大数据作为新的思维方式和技术手段，能在较短时间内迅速获取海量数据并进行分析，能够有效处理多来源、多类型、多尺度的数据，在生态环境领域受到广泛关注，有助于政府管理决策部门掌握城市大气污染的产生、排放、流动等全过程信息，提高环境监管的精细化水平和环境管理的定量化水平。但是，大数据分析方法与技术在中国仍处于起步阶段，探索大数据技术在生态环境领域的应用对生态环境精准监管和综合决策具有重要意义，大数据的方法与技术在环境领域中的应用为环境管理逐渐向网络化和智能化转变创造了良好的技术环境，成为辅助各级主管部门决策的有力工具。三、政府、企业环境信息公开为环境管理科学决策提供了大数据分析的基础近年来，国家出台多条政策鼓励实施大数据战略以及“互联网+”行动计划。《促进大数据发展行动纲要》《生态环境监测网络建设方案》《生态环境大数据建设总体方案》等文件相继颁布，为运用大数据技术对城市空气质量及污染源开展数据挖掘和数据分析提供了政策土壤。《促进大数据发展行动纲要》强调要加强顶层设计和统筹协调，大力推动政府信息系统和公共数据互联开放共享，加快政府信息平台整合，消除信息孤岛，推进数据资源向社会开放，增强政府公信力，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，促进大数据产业健康发展，打造精准治理、多方协作的社会治理新模式。2015年国务院办公厅印发的《生态环境监测网络建设方……