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质量审核三部分，分别制定相应的质量策略；

6、合规性保证数据从源头经过转换加载到目标数据库的整个过程中

数据未被非法修改，因此需要对所有提取、转换加载过程进行合规性检查；

7、归档措施是数据安全、数据质量控制和合规性控制的重要保障，需

要针对不同阶段的数据和策略制定相应的归档方案。

4.1.3.2.3.4.2 数据整合步骤

在完成数据集成后，进入数据整合过程，数据整合工作按以下步骤进

行：

第一步：完成公共编码数据初始化。公共编码数据遵循国家、行业相

关标准文件，通过对公共编码的梳理，完成向关系型数据库的转换，数据

导入，数据检查等工作，形成唯一标准代码；

第二步：按对象进行数据梳理。以资源信息规划为指导，基于实际数

据汇聚成果，按对象进行数据类型、内容、关联关系的梳理，形成对象数

据整合范围；

第三步：按对象进行数据整合。基于梳理成果，利用数据整合匹配工

具，完成数据的整合，并形成初步标准档案。

以上数据整合过程需要遵循先后次序，即首先进行基础数据的整合，

接着依次是其他历史数据的整合过程。

4.1.3.2.4 数据加载入库

数据在抽取、转换、加工、校核、比对等各业务处理环节，分别依据

业务生成大量的时点结果数据。将这些清晰的、准备的结果数据持久化到

数据库中，才能为各业务环节所分析和使用。数据加载入库模块功能，可

以灵活配置、调度、执行、监控这些数据持久化过程。

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数据加载入库模块可根据不同情况，采取增量加载、全量加载等不同

策略，将抽取转换后的数据，加载到数据库中。可配置插入、更新、删除、

插入更新、删除插入等多种加载策略，实现数据加载。支持多种数据加载

方式，可以做到直接插入新数据、可以判断数据是否存在如存在则更新否

则插入、可以判断数据是否存在如存在则删除再插入及支持增量加载。

4.1.3.2.4.1 数据加载策略管理

通过数据加载策略管理功能，包括数据加载策略的新增、修改、删除、

查询等功能。可针对已完成数据处理待加载入库数据进行加载策略配置，

包括全量加载配置和增量加载配置，其中增量加载配置支持触发器方式、

时间戳方式和快照比对方式等。

1、数据加载策略查询：数据加载策略查询，根据 ID 和不同的查询条

件，查询出相应数据加载配置策略信息。

2、数据加载策略新增：在数据加载策略管理中，具有新增数据加载

配置策略信息的功能。

3、数据加载策略修改：当数据加载策略处于未启动或已完成状态时，

管理员可针对数据加载配置策略信息完善或更改。

4、数据加载策略删除：当数据加载策略需要删除时，针对于未启动

或已完成状态下的数据加载策略信息可将其永久删除。

4.1.3.2.4.2 数据加载入库执行

系统根据数据加载策略及任务的配置，自动执行数据加载任务处理，

同时系统对数据加载任务执行过程进行跟踪、监控。

1、数据加载任务查询：根据 ID 和不同的查询条件，查询出相应的数

据加载任务信息。

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2、数据加载任务启动：当数据加载任务需要启动时，管理员可对数

据加载任务进行操作使其启动。

3、数据加载任务停止：当启动中的数据加载任务需要停止时，管理

员可针对启动中的数据加载任务进行停止操作。

4、成功加载数据查看：数据加载入库执行功能中，管理员可对成功

加载数据信息进行查看。

5、加载日志信息查看：数据加载入库执行功能中，管理员可对加载

日志信息详情进行查看。

4.1.3.2.5 非结构化数据加工

4.1.3.2.5.1 非结构化数据分类

分别按不同维度对非结构化数据进行多级分类管理。以按数据的类别

分类：网页数据、图片数据、语音数据、视频数据、PDF、Word、Rtf、Excel

和 PowerPoint 等格式的数据。

4.1.3.2.5.2 非结构化数据关联

对于抓取或采集上来的非结构化数据，通过分词、分析等方法，同时

与结构化数据进行关联，只有这样能才发挥和体现非结构化数据的价值。

4.1.3.2.5.3 非结构化数据入库

建立非结构化文件库实现非结构化数据存储，并实现对集中数据库的

科学、高效管理与利用。平台提供对验证、分析且有实际意义的非结构化

数据在数据库中有序排列。原非结构化数据文件以文档形式存储在磁盘中，

通过访问路径附加到结构化数据库中，实现结构化数据对非结构化数据的

分析和价值体现。

在非结构化数据入库时，需建立非结构化数据归档的索引，以方便后

续查询及使用。

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1、非结构化数据物理存储：非结构化数据文件以文档的形式存储在

磁盘中，形成物理存储。

2、非结构化数据基础信息入库：非结构化数据以文档形式存储在磁

盘中，通过访问路径附加到结构化数据库中，进行关联对应，实现非结构

化数据基础信息入库。

3、非结构化数据索引建立：在非结构化数据入库时，建立非结构化

数据归档的索引，以方便后续查询及使用。通过与非结构化数据文件的存

储路径，完成对非结构化数据文件的查询、统计、分析、检索等处理。

4.1.3.3 数据资源存储

数据资源中心将形成“横向集成、纵向贯通”的高效有序的数据流，

发挥数据信息的基础支撑作用。从不同数据源汇集数据，通过数据清洗过

滤，形成高质量的生态环境数据，进行统一入库存储。通过大数据计算、

人工智能分析、环境模型分析等技术手段，分析计算形成供决策分析、环

境评价、环境预测的决策分析数据，为开放接口进行支撑。

4.1.3.3.1 数据资源存储体系

生态环境数据包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，不同

的结构的数据，存储于不同的介质。结合数据结构及业务数据处理方式，

数据资源存储体系包括关系型数据库、缓存数据库、时序数据库、图数据

库、半结构化数据库、对象数据库、分布式索引库、MPP 数据库。

4.1.3.3.1.1 关系型数据库

关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等

数学概念和方法来处理数据库中的数据。存储于关系型数据库的数据包括

主题数据、基础代码数据、业务管理数据、元数据等。

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4.1.3.3.1.2 缓存数据库

缓存数据库主要用于提升系统数据访问性能，采用持久化缓存处理方

式，对数据进行缓存。当系统访问数据时，将已持久化缓存加载入内存，

提升缓存效率。缓存数据包括人员登录信息、人员权限信息、安全加密信

息等。

4.1.3.3.1.3 时序数据库

时序数据即为具有时间序列的数据，时序数据包括环境业务实时监测

数据和日志监控数据等。

4.1.3.3.1.4 图数据库

图数据（Image Data）是指数值表示的各像素的灰度值的集合。半结

构化数据库

搭建半结构化数据存储体系，对气象、互联网舆情、Web 及社交媒体

等海量半结构数据化、结构化数据、大数据分析过程中产生的中间过程数

据、结果数据等具有多重数据种类的大规模数据集合进行规范化数据存储，

并支持半结构元数据的管理、访问等。

4.1.3.3.1.5 对象数据库

基于 HDFS 提供的分布式存储环境及对象数据存储能力，将与环境业

务相关的海量规模（PB 级别）的对象数据，如行政审批附件、图片、卫

星遥感图像、监控视频、标准规范等各类文档进行高效存储，为对象数

据的查询、分析提供有力数据基础支撑。

4.1.3.3.1.6 分布式索引库

基于大数据基础平台提供的分布式索引存储能力，支撑环境各类资

源，如报表、文档、服务、污染源档案、明细数据、舆情各类资源的元

数据的高效存储。

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4.1.3.3.1.7 MPP 数据库

TB 级别的结构化数据通常采用 MPP 数据库进行存储，基于平台提供

的 MPP 存储能力，将生态环境业务中数据量较大的监测汇总数据（分钟

数据、小时数据、日数据等）通常采用 MPP 数据库存储，满足关联查

询、关联分析的需求。

4.1.3.3.2 数据资源存储内容

根据汇聚不同来源的生态环境数据，通过数据过滤、整合处理，形成

不同维度的生态环境数据。通过大数据计算、人工智能分析、环境业务模

型等技术手段，对数据进行分析处理，形成决策、评价、预测等数据。按

业务逻辑分区概念，划分为公共数据区、综合业务数据区、共享数据区、

主题数据区、历史数据区五大分区。

4.1.3.3.2.1 公共数据区

公共基础数据指大数据管理平台运行需要的国家地理信息编码、平台

人员权限、地形地貌数据、行政区划数据、河流水系数据、道路和交通运

输数据以及环境资源信息描述、数据管理描述信息等元数据。根据数据中

心规划设计，公共基础数据存储于公共数据区。

4.1.3.3.2.1.1 元数据

元数据是信息门户、数据仓库、决策支持等应用所不可或缺的内容。

1、数据库元数据

数据库元数据是描述数据库设计、用途、管理信息的数据。根据国家

环境保护部发布的《环境信息元数据规范》标准，数据库元数据信息项包

括数据库名称、中文名称简述、数据库描述、监管机构、联系人、联系电

话、更新日期、更新记录、容量等内容。

2、数据表元数据

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数据表元数据是描述表设计、用途、管理信息的数据。依据国家生态

环境部发布的《环境信息元数据规范》标准，数据表元数据信息项包括表

名称、表的中文简述、表描述、管理机构、联系人、联系电话、电子邮件、

联系地址、最近更新日期、记录数、容量、触发器描述、索引描述等信息。

3、视图元数据

视图元数据是描述视图设计、用途、管理的数据。根据国家生态环境

部发布的《环境信息元数据规范》标准，视图元数据信息项包括视图名称、

视图中文简称、视图描述、脚本、最近更新人、最近更新日期等信息。

4、存储过程元数据

存储过程元数据是描述存储过程设计、用途、管理的数据。根据国家

生态环境部发布的《环境信息元数据规范》标准，存储过程信息项包括存

储过程名称、存储过程中文简述、存储过程描述、脚本、输入参数描述、

输出参数描述、最近更新人、最近更新日期等信息。

4.1.3.3.2.1.2 环境监测数据

生态环境监测数据可分为大气环境监测数据、水环境监测数据、土壤

环境监测数据、噪声污染监测数据、核与辐射监测数据、污染源监测数据

等。上述监测数据又可分为常规监测（环境要素监测、污染源监测）数据

和特殊目的监测（研究性监测、污染事故监测、仲裁监测）数据。监测数

据为环境预测评价、污染源督察监管提供了基础的分析数据。根据数据库

规划设计，将这类数据单独存储于监测数据库。

1、大气监测数据

大气监测数据是由国控及省控空气自动监测站点及沙尘天气自动监

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测站监测汇集的空气监测数据，具体监测项为二氧化碳、二氧化硫、一氧

化碳、臭氧、PM2.5颗粒物、PM10颗粒物六项监测因子和扬尘。

2、水质监测数据

水质监测数据包括地表水监测数据、饮用水监测数据等，地表水依据

在河流水系设置的地表水断面获取监测数据；饮用水源根据全市设置的监

测点获取监测数据。

3、土壤监测数据

土壤监测数据主要根据国家布置的土壤环境质量监测点进行获取，通

过数据交换获取的土壤监测数据。根据业务土壤监测数据分为土壤环境背

景数据、农业用地环境质量数据、牧业用地环境质量数据、建筑用地土壤

环境质量数据、工业用地环境质量数据、采矿用地环境质量数据、垃圾堆

放区/填埋场用地环境质量数据等。

4、噪声监测数据

根据对城市区域、功能区噪声、及交通道路噪声点位进行监测获取不

同的噪声监测数据。根据国家生态环境部发布的《环境信息分类和代码》

表中，将噪声监测数据分为功能区声环境质量数据、城市区域声环境质量

数据、工业区声环境质量数据、道路交通线周边区域声环境质量数据等。

5、核与辐射监测数据

核与辐射监测数据包括γ辐射监测数据、物样品射性核素（90Sr、γ

核素）浓度监测数据、土壤、底泥、潮间带土放射性核素（90Sr、γ核素）

浓度监测数据、饮用水放射性核素监测数据、地下水放射性核素监测数据、

降水中放射性核素监测数据、空气中氚监测数据等。

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6、污染源监测数据

污染源监测数据包括水污染危险源监测数据、大气污染危险源监测数

据、土壤污染危险源监测数据、辐射污染危险源监测数据等。污染源监测

数据来源有自动监测数据、污染源获取的手动监测数据等。

4.1.3.3.2.1.3 空间数据

空间数据又称几何数据，它用来表示物体的位置、形态、大小分布等

各方面的信息，是对现世界中存在的具有定位意义的事物和现象的定量描

述。根据在计算机系统中对地图是对现实教想的存储组织、处理方法的不

同，以及空间数据本身的几何特征，空间数据又可分为图形数据和图像数

据。在生态环境业务中，空间数据基本为 GIS 服务产生的图形图像、高分

影像等数据。这类数据属于半结构化数据，主要存储于对应的文件服务器。

为了 GIS 系统查询操作简单，将地图点位关系数据以图的形式保存于图数

据库中。

4.1.3.3.2.1.4 系统数据

系统配置数据包括人员权限、地形地貌、河流水系、行政区划等信息，

这类信息由国家提供的标准数据，是相对不变的、独立的基础数据。在生

态环境业务中，这类数据只为业务处理提供属性来源基础支撑。

4.1.3.3.2.2 综合业务数据区

综合业务数据包括大数据管理平台运行产生的环境质量报告、污染源、

政务管理、环境业务管理、环境保护产业等信息数据，为保证数据层次清

晰、数据结构合理、数据使用方便，数据中心规划设计中将上述各业务域

产生的数据存储在综合业务数据区。

4.1.3.3.2.2.1 环境业务管理数据

生态环境业务管理数据主要包括环境管理制度、污染防治、生态环境

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保护与修复、核与辐射安全管理、环境污染事故与应急处理、规划计划、

环境舆情、环境宣传教育等信息。

4.1.3.3.2.2.2 综合政务数据

综合政务数据由机关行政职能部门产生的相关数据，包括行政审批、

机构人事管理、文档管理、日常政务信息、资产管理、个人办公、会议管

理、财务管理等相关政务管理数据。

4.1.3.3.2.2.3 自然生态数据

自然生态数据包括土壤生态、草原和草甸生态、森林生态、荒漠生态、

水域生态、湿地生态、自然遗迹、农村生态、生物多样性、遗传多样性、

生态系统多样性、生物安全、生态红线等数据。

4.1.3.3.2.2.4 督察执法数据

督察执法数据包括环境执法、污染源监察、生态监察、专项行动、污

染事故管理、事故应急管理、监测/检测管理、环境行政处罚、行政复议和

诉讼、环境信访等数据。

4.1.3.3.2.2.5 污染源数据

生态环境污染源数据包括大气污染、工业废水废气、农业废水废气、

机动车尾气排放、工业噪声、建筑施工噪声、交通运输噪声、社会噪声、

普通固体废物、危险废物、危险化学品污染等污染源信息及污染防治详情

信息。

4.1.3.3.2.3 共享数据区

共享区分为两类，一类是交换数据共享，一类是文件数据共享，文件

共享数据为行政审批文件、图形图像、监控视频等数据，通过文件共享的

形式提供数据中心服务计算分析、业务系统的查询展示。

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4.1.3.3.2.3.1 交换共享数据

交换共享数据主要包括以下几类：

1、委办局交换数据

生态环境业务数据分析、督察执法、污染源防治等过程中，都需要跟

生态环境业务相关的其行业的数据，如需从市场监管局获取污染企业信息、

负责人信息，从水利获取河流湖泊数据，水质监测数据，从气象局获得气

象监控数据，从城市建设单位获得建设项目数据等。其他行业也需要从生

态环境局获取相关生态环境数据，这些数据统称为行业交换数据。

2、市(州)交换数据

市（州）交换数据包括了各个市(州)自建系统产生的环境业务数据、

市(州)微站监测数据等。通过数据交换平台、接口服务等方式导入源数据，

经整理清洗形成有业务分析价值的数据，这类数据作为共享交换数据，存

储于数据共享区。

3、生态环境部交换数据

生态环境部交换数据包括未授权采集的国控环境质量监测数据、空气

质量统计数据、环境政务数据、环境评价数据、污染源监测数据、污染源

防治数据等。通过数据导入工具、接口服务等方式交换获取数据，并整理

清洗形成有业务分析价值数据存储于数据共享区。

4.1.3.3.2.3.2 文件共享数据

共享文件数据是由行政办公、督察执法、环境规划、环境质量评价等

产生的审批材料、规划方案、环境质量报告、通知等文件数据，环境监测、

环境舆情、新闻发布、环境宣传教育培训、高分影像等产生的图片、音频

视频等数据。这类数据容量大，内容复杂，这类数据基本为非结构化数据，

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为了使用方便，这类数据存储于共享文件服务器。

4.1.3.3.2.4 主题数据区

在监测数据基础上，由生态环境业务特色形成不同的业务模型，通过

人工智能分析、大数据分析计算等技术手段，分析导出模型导向的业务决

策数据，形成满足特定业务系统、特定需求的决策性数据，在数据库建设

规划中，为了数据归类层次清晰化，数据应用便捷化，主题数据存储与主

题仓库，数据中心作为数据集市将这类数据通过提供统一服务接口的方式

对各类业务系统供应主题数据。

4.1.3.3.2.4.1 大气环境分析主题数据

大气环境分析主要是对大气环境监测的六项监测因子和扬尘的监测

结果做出分析，依据生态环境部发布的大气环境质量标准和大气环境技术

规范标准中的计算方式，对不同类型大气污染指标通过计算模型得到相关

的大气环境分析主题数据。

4.1.3.3.2.4.2 土壤环境分析主题数据

土壤环境分析主题数据依据土壤监测数据中土壤因子监测结果数据，

参照国家土壤环境质量标准及土壤监测技术规范，制定各类土壤相关的业

务指标模型，通过人工智能，大数据分析技术对业务指标模型机型计算分

析得出的结果数据即为土壤环境分析主题数据，这类数据可通过应用服务

层调用展示，土壤相关的职能部门及决策者可直观的观测到土壤各项指标

结果。

4.1.3.3.2.4.3 污染源分析主题数据

针对不同的污染源，如工业废水排放、工业废气处理、固体废物及危

险化学品处理监管、机动车尾气排放等。参照国家对污染源的排放标准及

监测规范，制定出各类污染源指标分析模型，通过平台人工智能分析，大

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数据分析计算获得对应的模型指标数据。

4.1.3.3.2.4.4 风险应急分析主题数据

生态环境中存在潜在风险的污染企业，固体废物及危险化学品等，需

根据督察数据及相关法律法规，定制风险应急方案。数据中心将相关基础

数据通过人工智能分析、大数据计算分析等手段形成风险应急分析主题数

据，支撑风险应急方案的制定和执行。

4.1.3.3.2.5 历史数据区

在平台运行过程中，随着时间推移、会产生大量包括监测数据、主题

数据、督察执法、行政审批等海量数据。为了不影响数据库的查询操作性

能，在数据中心设计中，这些具有时间属性的数据划分归类于历史区数据，

存储于历史数据仓库中，数据中心通过提供统一的带有时间查询数据性的

服务接口，如报表系统、历史展现系统等供应数据。

4.1.3.4 数据资源治理

构建大数据治理组件，提供从元数据到核心数据的全面质量管理与安

全管控的组件体系。大数据治理组件包括数据标准管理、元数据管理、核

心数据管理、智能生产线、数据质量管理和数据安全管理，实现对数据生

命周期的管理，对数据实现全面管控，为大数据应用分析提供数据管理保

障。

4.1.3.4.1 生态环境资源目录管理

4.1.3.4.1.1 目录内容管理

4.1.3.4.1.1.1 目录编制

根据用户权限，通过新增和模板导入的方式进行信息资源的编目工作。

通过编辑、添加、移动、删除分类等，实现对编制中的资源目录树的分类

进行便捷管理。对于已通过登记的目录，可以查看目录的发布状态，包含

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暂存、待审核、待发布和已发布等状态，掌握当前目录发布情况。

4.1.3.4.1.1.2 目录编审

为信息资源管理员提供对已编制信息资源目录的标准符合性检查和

核心元数据完整性检查功能，支持通过手工或者自动提取的方式生成信息

资源目录的分类和关键词。

4.1.3.4.1.1.3 目录注册

提供将信息资源目录提交目录中心进行注册的功能。在注册时，支持

按照信息资源编码规范实现信息资源唯一标识符的分配和赋值，支持信息

资源目录撤回、复制、导出及提交审核等操作。

4.1.3.4.1.1.4 目录审核

目录资源经过编目后，提交审核申请，审核人员对已编制目录的格式、

核心元数据、扩展元数据等信息进行审核管理工作。

4.1.3.4.1.1.5 目录变更

提供信息资源目录变更功能，支持当信息资源的信息项、共享属性等

核心元数据发生变更时将信息资源目录的版本进行升级，同时实现低版本

信息资源目录服务向高版本信息资源目录服务的平滑过渡。

4.1.3.4.1.1.6 目录变更审核

发起目录变更申请后，需要对变更后的目录进行审核，审核通过后可

以再次进行发布。

4.1.3.4.1.1.7 目录发布

提供将信息资源目录按照共享属性发布到信息资源共享门户完整的

功能，方便目录信息资源被检索、浏览、订阅。如需对目录重新进行编辑

等操作，应进行变更，防止目录被维护过程中进行误操作，导致不一致的

情况发生。

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4.1.3.4.1.1.8 目录订阅

目录订阅功能是实现目录服务的主要方式，通过目录订阅功能实现信

息资源共享交换目录驱动方式的服务，包括订阅申请、订阅审核功能。按

照目录无条件共享、有条件共享和不予共享等共享条件由平台管理员或者

平台管理员与提供方授权结合的方式实现目录订阅。包含目录检索、目录

浏览、订阅通知等功能。

4.1.3.4.1.2 数据集管理

4.1.3.4.1.2.1 数据集登记

对不同的登录用户，具有不同资源管理与浏览权限。包括但不限于环

境业务信息资源登记、组织机构信息资源登记和环境要素信息资源登记。

其中信息资源登记应包括但不限于：结构化数据资源、数据库资源(表结

构、表字段)、非结构化数据资源、空间数据资源、接口服务资源等内容。

针对资源的权限要对每一个用户进行细分，确保数据不可篡改和删除。

4.1.3.4.1.2.2 数据集编制

根据用户权限，通过新增和模板导入的方式进行数据资源的编目工作。

根据数据资源的保存方式选择对应的编目方式，通过编辑、添加、移动、

删除等，实现对编制中的数据资源进行便捷管理。对于已通过登记的数据

资源，可以查看资源的发布状态，包含暂存、待审核、待发布和已发布等

状态，掌握当前资源发布情况。通过系统实现已发布资源的变更和删除等

管理。

4.1.3.4.1.2.3 数据集审核

数据资源经过编目后，提交审核申请，审核人员对已编制数据资源进

行审核管理工作。

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4.1.3.4.1.2.4 数据集变更

因业务需求变更，可以对已发布资源进行更新，提交版本变更可以对

资源进行信息项、共享属性、开放属性等元数据进行维护，也可以直接将

已发布的资源进行变更或者删除等，停止已发布数据资源的服务。

4.1.3.4.1.2.5 数据集变更审核

发起数据资源变更申请后，需要对变更后的数据资源进行审核，审核

通过可以再次进行发布。

4.1.3.4.1.2.6 数据集发布

对已审核完成，确认无误的数据资源信息，可以对其进行发布，以便

服务于订阅、共享等。发布后数据资源可以被预览、订阅。如需对数据资

源重新进行编辑等操作，应进行变更，防止数据资源被维护过程中进行误

操作，导致不一致的情况发生。

4.1.3.4.1.2.7 数据集订阅

申请用户根据业务需求对数据资源申请订阅，说明订阅的用途、内容

等，由数据资源主管部门完成申请的审批、授权、发布流程后，即可完成

订阅。对已订阅的内容，用户有权限进行读取和下载。同时，提供已订阅

数据资源退订功能，保证资源订阅的安全性。

4.1.3.4.1.3 数据整理与初始化

基于构建好的资源目录功能，协助用户对历史数据进行元数据整理和

资源编目，将历史数据批量导入数据资源中心，在共享资源目录体系中进

行发布，供各单位用户查询、浏览、下载。

4.1.3.4.1.3.1 资源整理内容

1、业务资源整理

依托数据资源规划思路及初步成果，根据用户数据实际需求，深入梳

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理分类体系、数据集、指标项内容及其相关元数据的整理，完成按业务进

行分类的资源的整理。

2、固定源专题资源整理

利用数据资源规划方法，进一步深化了解甘肃资源实际需求，对固定

源目录、相关数据集、指标进行深入梳理，形成固定源相关资源目录，完

成数据集、指标元数据的梳理，形成相关梳理文档，并完成资源编目。

3、大气专题资源整理

在固定源资源整理基础上，整合与大气环境相关各类数据，并建立关

联，包括大气环境质量、相关污染源管理、污染源排放数据以及大气相关

外部委数据，明确数据集、指标项内容，完成元数据的梳理，完成资源编

目并形成文档。

4、水专题资源整理

在固定源资源整理基础上，整合与水环境相关各类数据，并建立关联，

包括水环境质量、废水污染源管理、废水污染源排放数据以及水相关外部

委数据，明确数据集、指标项内容，完成元数据的梳理，完成资源编目并

形成文档。

5、其它专题资源目录整理

其它专题包括核与辐射、土壤专题、生态保护专题等专题的资源整理。

4.1.3.4.1.3.2 资源整理与初始化步骤

1、数据集加工及发布

（1）数据集加工

数据集加工包括：

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1）数据集元数据采集与初始化

元数据内容包括：数据集名称、数据集编码、数据集摘要、更新时间、

数据集发布日期、关键字、所属系统名称、覆盖空间范围、覆盖开始时间、

覆盖结束时间、元数据联系单位、共享方式、交换方式、更新频率、公开

方式、获取方式、收费方式、不公开原因。

2）数据集展现内容配置

通过报表工具配置出数据集需展现的数据元及对应的数值。

（2）数据集发布

数据集只有通过后台被发布到资源目录中才可让用户在资源目录服

务页面被查询检索到。数据集可发布在任一目录分类下。发布内容包括数

据集的元数据内容以及数据集的地址链接。

2、指标采集及发布

（1）指标采集

结合大数据管理平台的数据字典管理，可将全部数据集的指标采集入

库。采集内容包括：指标名称、英文名称、定义说明、数据类型、数据长

度。

（2）指标发布

将完成采集的指标发布至前端展现页面查看。

4.1.3.4.2 数据标准管理

4.1.3.4.2.1 数据标准信息项管理

数据标准信息项管理功能包括对业务系统数据源的配置维护和公共

代码的维护。环境数据中心公共代码遵照《环境信息分类与代码》标准进

行分类。环境数据中心涉及的公共代码类目在环境业务分类标识的基础上，

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基于信息资源规划对具体代码类目进行分类标识。

4.1.3.4.2.2 数据标准结构服务

数据标准结构服务提供标准信息项清单，可通过文本、接口、样例库

的方式获取标准信息项，并记录数据标准获取日志。

4.1.3.4.2.3 数据评估监测

数据评估监测对数据标准项校核任务进行配置管理，包括对校核系统

的配置、校核类型的配置、代码表和业务表的校核配置，通过生成检查评

估报告完成统计分析。

4.1.3.4.2.4 数据标准智能检索

数据标准智能检索基于标准文件清单与标准文件的映射管理，依托大

数据搜索引擎，提供智能搜索功能。通过一键搜索、高级精确搜索，实现

对标准清单分类和文件内容的快速准确检索。依靠搜索结果的多维度展示，

迅速定位搜索目标。搜索结果中提供标准文件下载链接，实现在线标准文

件下载。

1、标准索引创建

根据搜索需要，分析搜索类型和数据类型，创建唯一索引、非唯一索

引、位图索引、函数索引等多种索引，优化索引的利用率，提高查询时索

引的命中率，提高标准的查询效率。

2、标准精确搜索

通过建立的标准索引、目录分类、标准映射关系，通过多种方法，精

确快速查找定位搜索结果，并根据推荐算法，在没有命中项的时候，分析

搜索内容，推荐搜索数据与搜索关键词。

3、标准全文索引

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65

按照全文检索理论，创建标准文件，标准定义、标准映射、标准目录

的全文检索索引，基于输入查询条件，通过索引引擎、查询引擎、文本分

析引擎，处理查询返回结果集，对结构化及非结构化数据进行快速高效查

询。

4.1.3.4.3 元数据管理

元数据管理基于海量异构数据，包括关系型元数据、对象元数据、半

结构化元数据、时序元数据、空间元数据、索引元数据七个类型。

4.1.3.4.3.1 关系型元数据管理

关系型数据元数据管理包括存储于关系型数据库中的数据外，还包括

存储于大规模并行处理数据库中数据的元数据管理。

4.1.3.4.3.2 对象元数据管理

对象数据类型的元数据管理包括新建、更新、查询、删除操作，并提

供对象数据的上传界面，实现对象数据元数据的管理及内容的更新。具体

使用的技术有：

1、管理元数据和数据块

名称节点也可以称为元数据节点，主要功能是管理文件的元数据信息。

2、持久化元数据

为了元数据的安全性，名称节点将元数据持久化到硬盘中。

3、处理请求

名称节点负责处理客户端和数据节点的请求。名称节点启动后会监听

客户端和数据节点的请求，对请求进行处理后返回结果。

4、管理数据节点

数据节点会定时向名称节点节点发送心跳信息，数据节点通过心跳信

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66

息检测失效或已恢复的数据节点。

4.1.3.4.3.3 半结构化元数据管理

半结构化元数据管理使用 Hcatalog 作为元数据管理的组件，Hcatalog

应用程序的数据模型以表的形式组织。可以基于一个或多个键对表进行散

列分区，允许将包含一个(或一组)给定键值的所有行组织在一起。可以从

表中动态地创建和删除新分区。

4.1.3.4.3.4 时序元数据管理

时序元数据管理实现对时序数据元数据的统一管理。允许用户根据实

际的使用场景和数据模型对元数据进行建模，如建立污染源、排口、测点

和污染物指标的层次模型，统一数据模型，简化数据访问使用，支持数据

的多版本维护。当模型变更时，变更前后的数据都可以在平台上有效保存。

4.1.3.4.3.5 空间元数据管理

空间元数据管理基于空间数据库的数据存储管理能力，提供空间数据

元数据查询功能，包括基本信息和服务信息的快速查询，同时提供空间数

据的直接下载服务，为统一管理和高效共享奠定基础。

4.1.3.4.3.6 索引元数据管理

利用平台提供的配置文件或是接口方法实现对索引数据元数据的维

护管理，包括资源索引库、词库索引库中元数据维护，详见下表：

1、资源索引库表

表 4.1-1 资源索引库表

名称 代码 数据类型 非空 约束

主键 id string Y

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67

资源标题 rms_title text_ik Y

资源关键字 rms_filterWords string

资源描述 rms_desc text_ik Y

资源链接 rms_url string

数据类型 rms_data_type string Y

业务类型 rms_business_type string Y

业务类型 1 级（未使用） rms_business_type_level1 string

业务类型 2 级（未使用） rms_business_type_level2 string

业务类型 3 级（未使用） rms_business_type_level3 string

业务类型 4 级（未使用） rms_business_type_level4 string

资源权限（未使用） rms_rights string

快速分类 rms_faceting string

聚类名称 rms_group string

资源评分（未使用） rms_score float

被访问次数 rms_visit_times long

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68

被下载次数 rms_download_times long

相关资源 id rms_related_data_ids string

行政区代码 rms_region_code string

行政区名称 rms_region_name string

原始文档路径 rms_file_path string

转换后的文档路径 rms_flash_path string

文档上传时间 rms_file_uploadtime date

文档类型 rms_file_type string

文档上传人 rms_file_author string

公开方式 rms_public_area string Y

资源对应权限（停用） rms_authority_codes string

资源授权用户代码 rms_user_codes string

资源授权部门代码 rms_dep_codes string

资源授权角色代码 rms_role_codes string

所属目录 id（停用） rms_catalog_id string

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69

资源更新时间 rms_updatetime date Y

数据来源 rms_data_source string

数据提供单位 rms_data_supply_unit string

资源业务时间 rms_business_time date Y

索引创建错误代码 rms_error_code string

所属知识主题 rms_topic_knowledge string

所属业务主题 rms_topic_business string

文档大小 rms_file_size double

应用宽度 APP_width string

应用高度 APP_height string

索引创建/更新时间 updatetime date Y

2、检索词索引表

表 4.1-2 检索词索引表

名称 代码 数据类型 非空 约束

主键 id string Y

关键字 sk_keyWords string Y

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70

被检索次数 sk_search_times long Y

创建/更新时间 sk_updatetime date Y

4.1.3.4.3.7 数据血缘分析

数据血缘关系指数据的产生、加工融合、流转流通到最终消亡，数据

之间形成的表达数据之间的关系。利用信息节点、信息流转路线、清洗规

则、转换规则等统一分析形成数据血缘，通过数据可视化技术，对数据血

缘分析结果进行清晰直观展示。数据血缘分析可以帮助进行数据溯源、评

估数据价值、评估数据质量、数据归档等应用。

数据的血缘关系包含了以下特征：

1、归属性。特定的数据归属特定的组织或者个人，数据具有归属性。

2、多源性。同一个数据可以有多个来源。一条数据可以是多个数据

经过加工而生成的，而且这种加工过程可以是多个。

3、可追溯性。数据的血缘关系体现了数据的生命周期，体现了数据

从产生到消亡的整个过程，具备可追溯性。

4、层次性。数据的血缘关系是有层次的。对数据进行分类、归纳、

总结形成的描述信息又形成了新的数据，不同程度的描述信息形成了数据

的层次。

4.1.3.4.3.8 元数据变更管理

根据需求发生变更的元数据，提供人机交互界面，对元数据进行在线

变更维护，经过审核、审批流程最终完成元数据变更，并及时根据变更后

的元数据，维护相关数据集。

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71

4.1.3.4.4 主数据管理

4.1.3.4.4.1 管理属性维护

实现对环境管理数据的管理，环境管理属性配置包括属性名称、属性

类别、公共代码类别以及环境管理属性状态情况。用户通过对环境管理属

性进行配置，实现对环境管理数据的管理。

4.1.3.4.4.2 主数据维护

主数据维护对污染源等主数据结构进行维护。例如面向信息管理部门，

提供手工维护污染源档案信息功能，为建立标准的“一企一档”提供支撑。

支持新增和修改污染源，可以对企业的档案信息进行维护。污染源档案信

息维护能够维护污染源中基本信息、产品及原辅材料、生产设备、环保设

施、排口信息、监测设备、数采仪信息、资质文件管理信息等内容。同时

可对污染源相应信息进行编辑，更新该污染源档案。

4.1.3.4.4.3 主数据审核

主数据审核实现污染源等主数据信息审核功能。指定动态更新规则，

对于信息变更操作，系统将设置变更审批功能流程，对每次信息变更进行

审批，只有经审批通过的操作，其变更内容才能进行发布。

4.1.3.4.4.4 主数据共享

主数据共享实现对污染源等主数据档案的查询功能，例如用户通过污

染源信息共享页面，可以查询污染源名称、统一社会信用代码、所属行政

区划及所属行业等基本信息。同时，基于污染源主数据信息，进行数据统

计分析，通过统计图直观地展现污染源主数据相关信息。主要内容包括全

市污染源构成情况分析、污染源行业统计、各市（州）不同类型污染源数

量统计等。

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72

4.1.3.4.4.5 主数据整合清洗

主数据整合清洗基于主数据初始化成果，对污染源等主数据进行整合

清洗，通过匹配整合、质量校验等手段，形成唯一的标准源，实现精细化

管理。

4.1.3.4.4.6 公共代码管理

环境数据中心公共代码遵照《环境信息分类与代码》标准进行分类编

码。公共代码管理对公共代码库中各类公共代码进行增、删、改、查操作，

同时支持公共代码文件批量加载。通过规则配置可以实现对不同公共代码

数据文件的处理。公共代码管理包括公共代码维护、代码匹配、代码清洗

和公共代码版本管理等模块。

4.1.3.4.5 历史数据管理

4.1.3.4.5.1 历史数据初始化管理

通过对历史数据发布、导入、比对、审核等操作，实现对历史数据的

集中初始化管理。形成数据中心的基础历史数据，供共享分析等场景使用，

以便符合业务的连续性。

4.1.3.4.5.2 历史数据校核管理

对已形成的历史数据，根据标准规范进行校核，对校核不通过的数据

按步骤进行处理，以便改善历史数据质量。

4.1.3.4.5.3 历史数据整合清洗

历史数据整合清洗基于历史数据初始化成果，对污染源等历史数据进

行整合清洗，通过匹配整合、质量校验等手段，形成唯一的标准源，实现

精细化管理。

4.1.3.4.6 数据质量管理

数据质量管理基于完善的数据质量管理标准规范体系，将元数据库、

操作数据库（ODS）、数据仓库和数据集市各环节都纳入到数据质量问题

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73

发现-评估-监控-改进-跟踪的数据质量管理流程闭环，及时发现并解决数

据质量问题，提升数据的完整性、及时性、准确性及一致性，降低数据管

理成本，给数据资源“升值”。

数据质量管理与数据资源中心其他系统紧密结合，从数据进入前置库、

数据资源中心库、数据共享服务前置库到数据集成、管理、服务全数据流

程检查评估数据质量，及时发现数据一致性、更新及时性问题，降低数据

管理成本。与环境业务紧密结合，根据水、气、声环境质量以及污染源基

本信息、监测、排放等六大业务主题数据问题特性，制定针对性数据检查

评估内容，灵活、快速、可视化配置数据检查方案。

数据质量管理的核心价值是数据质量规则的定义，数据质量规则是数

据质量检查和监控管理的基础。数据质量管理提供一致性、引用完整性、

记录缺失、重复数据检查、空值检查、值域检查、逻辑校验、及时性检查、

规范性检查等丰富的数据质量检查规则的定义和管理。

数据质量管理应遵循六西格玛的十步管理方法，具体步骤如下：

1）定义和商定问题、时机和目标，以指导整个数据质量管理的工作。

2）收集、汇总、分析有关形式和信息环境。设计设计捕获和评估的

方案。

3）按照数据质量维度对数据质量进行评估。

4）使用各种技术评估劣质数据对业务产生的影响。

5）确定影响数据质量的真实原因，并区分这些原因的影响的数据质

量的级别。

6）最终确定行动的建议，为数据质量改善制定方案，包括数据级和

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74

组织级的。

7）建立数据错误预防方案，并改正当前数据问题。

8）通过改进组织管理流程，最大限度控制由管理上的缺陷造成的数

据质量问题。

9）对数据和管理实施监控，维护已改善的效果。

10）沟通贯穿管理始终，循环的评估组织管理流程，以确保数据质量

改善的成果得到有效保持。

数据质量管理主要包含对数据完整性、准确性、鲜活性、权威性进行

分心和管理，并对数据进行跟踪、处理和解决，实现对数据质量的全程管

理，提高数据的质量。

4.1.3.4.6.1 数据质量评估

基于生态环境数据资源中心建设的数据集成、数据整合、数据服务等

各个数据流转过程和加工环节都会产生数据质量问题，针对各环节数据问

题特性制定相应的数据质量检查评估方案。对于数据集成和数据服务两个

传输过程，原则上不存在数据修改，因此需要对数据更新及时性和数据一

致性做评估。数据主题库是数据整合加工的结果，需要对数据内容本身做

质量评估。提供数据质量监控、报表功能，便于对数据进行评估。

4.1.3.4.6.2 数据质量管控

数据质量管控通过可视化操作、检查方案灵活配置，提供包括质量评

估、质量监控、质量改进和质量报告等功能。在数据质量管控实施阶段，

数据质量管控必须增加可量化指标，例如及时率、可用率等指标。数据质

量处理

1、数据清洗

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数据清洗主要是针对业务数据空值处理、数据正确性验证和数据格式

规范统一化的操作。

（1）空值处理。根据业务需要可以将空值替换为特定的值或者直接

进行过滤。

（2）验证数据准确性（包括极值处理）。把不符合业务含义的数据

进行统一处理。

（3）规范统一数据格式。规范日期、时间、温度、百分比等数据的

格式。

2、数据拆分

通过基于字段的纵向拆分、记录的横向拆分、表的双向拆分三种拆分

方式将各自分布的数据通过规则合并起来。

（1）基于字段的纵向拆分。将包含多方面信息的数据纵向拆成多个

数据字段，生成一条新数据。

（2）基于记录的横向拆分。把描述结构关系、多元关系、传递关系

的记录进行横向拆分，以便满足特定需要。

（3）基于表的双向拆分。对于源数据信息包含多个维度信息的，为

了提高访问效率减少冗余，对数据进行双向拆分。

3、数据过滤

数据过滤包括两部分：

（1）对数据操作，过滤出错误、残缺、重复的数据，形成过滤数据

清单，并对过滤的数据进行确认。

（2）通过对数据排序、筛选、分类汇总过滤出符合条件的数据。

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76

4、数据融合

对同一目标的多源数据通过转换、关联、聚合等操作，最终形成比单

一信息源更精确完整的信息资源。

5、数据比对

通过数据源表比对、迁移对象比对等多种比对方式，对多源数据的完

整性、一致性、合规性进行核验，通过数据比对能够发现数据信息项是否

正确，以便提高数据质量。

4.1.3.4.6.3 数据质量处理

1、数据清洗

数据清洗主要是针对业务数据空值处理、数据正确性验证和数据格式

规范统一化的操作。

（1）空值处理。根据业务需要可以将空值替换为特定的值或者直接

进行过滤。

（2）验证数据准确性（包括极值处理）。把不符合业务含义的数据

进行统一处理。

（3）规范统一数据格式。规范日期、时间、温度、百分比等数据的

格式。

2、数据拆分

通过基于字段的纵向拆分、记录的横向拆分、表的双向拆分三种拆分

方式将各自分布的数据通过规则合并起来。

（1）基于字段的纵向拆分。将包含多方面信息的数据纵向拆成多个

数据字段，生成一条新数据。

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77

（2）基于记录的横向拆分。把描述结构关系、多元关系、传递关系

的记录进行横向拆分，以便满足特定需要。

（3）基于表的双向拆分。对于源数据信息包含多个维度信息的，为

了提高访问效率减少冗余，对数据进行双向拆分。

3、数据过滤

数据过滤包括两部分：

（1）对数据操作，过滤出错误、残缺、重复的数据，形成过滤数据

清单，并对过滤的数据进行确认。

（3）通过对数据排序、筛选、分类汇总过滤出符合条件的数据。

4、数据融合

对同一目标的多源数据通过转换、关联、聚合等操作，最终形成比单

一信息源更精确完整的信息资源。

5、数据比对

通过数据源表比对、迁移对象比对等多种比对方式，对多源数据的完

整性、一致性、合规性进行核验，通过数据比对能够发现数据信息项是否

正确，以便提高数据质量。

4.1.3.4.6.4 数据质量检查

数据质量检查将从前端融入校验、中段监测、末端质量评估三个方面

对数据中心汇总的数据进行检查、识别和度量。

1、前端融入。在各业务应用系统中融入各数据项质量校验规则。

2、中段监测。通过指标特殊值检查、指标环比同比波动检查、取值

合法性检查进进行中段监测。

3、末端评估。定期对数据质量评价校核，数据质量分析来评估数据

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78

质量。

4.1.3.4.6.5 数据质量预警

监测监察过程中发现异常状况实时产生告警信息，可以通过邮件、站

内信、系统告警记录、短信等方式反馈给管理人员，同时对告警信息进行

提示、查看和管理。

4.1.3.4.7 智能生产线

智能生产线基于大数据资源规划成果，内置海量数据资源，以统一元

数据管理为核心，实现数据从入库、处理、应用、服务一条龙的数据服务。

智能生产线依托统一元数据管理，以每个数据源为一条生产线，提供生产

业务源库数据元数据自动采集、数据自动入库、自动生成报表、服务接口、

智搜初始化任务、数据监控等全过程的智能可视化配置。智能生产线主要

包括三个阶段，分别是数据资源体系下发、元数据自动采集、数据批量自

动入库、数据智能加工。基于大数据资源规划，系统内置环境数据资源体

系和海量数据资源初始化模板，包括多种目录体系模板、数据集模板、数

据集元数据模板、数据集信息项模板。根据数据来源确定数据资源体系，

初始化相应数据资源目录体系、数据集、数据集元数据、数据集信息项等

模板，完成资源中心主题库数据资源的自动初始化。

4.1.3.4.7.1 数据来源管理

数据来源管理对数据来源系统的基本信息、归属部门和运维厂商等信

息进行采集管理，为数据采集入库、应用服务、管理等工作开展提供支撑。

4.1.3.4.7.2 数据自动入库

数据入库主要包括元数据采集、目标库创建和数据交换任务执行三部

分。提供元数据快速采集、目标库一键创建、数据交换任务批量生成等可

视化智能配置功能。

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4.1.3.4.7.2.1 元数据快速采集

基于关系数据库适配器、建模工具适配器、ETL 工具等，提供可视化

的元数据采集任务智能配置界面，对源系统库表结构进行快速采集，采集

适配器在采集元数据时候自动建立起元数据间的映射关系。

4.1.3.4.7.2.2 目标库一键创建

基于已采集的源系统元数据，一键复制源系统库表结构，批量创建数

据存储目标库表。

4.1.3.4.7.2.3 交换任务批量生成

提供同一数据源多个概要、批量表的不同目标类型、分组频率的交换

任务的可视化配置和批量生成。

4.1.3.4.7.3 数据智能加工

数据智能加工基于数据资源体系初始化，提供环境统计、监督性监测、

排污许可证、数据中心主题库数据业务查询报表、数据分析、服务接口、

资源目录、智能搜索等数据自动初始化功能。提供地方业务系统数据资源

元目录配置、主题报表配置、智搜初始化任务配置、服务接口配置、数据

监控配置等可视化配置功能以及自助数据集配置、自动生成业务查询报表、

自动生成数据接口、自动生成智能检索任等功能。

4.1.3.4.7.3.1 数据集维护

数据集维护是对数据集的属性描述进行定义和管理，即数据集元数据

管理。对于系统内置数据资源体系范围内的数据集，可根据用户需求对数

据集元数据进行调整。对于内置数据资源体系不包含的数据集，可以根据

用户需求创建新的数据集并进行元数据定义和管理。数据集元数据包括标

识信息、维护信息、限制信息、分发信息、关联信息等。

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4.1.3.4.7.3.2 信息项维护

信息项维护是对数据集里包含的数据内容进行定义和管理。对于系统

内置数据资源体系范围内的数据集的信息项，可根据用户需求对数据集信

息项元数据进行调整。对于内置数据资源体系不包含的数据集的信息项，

可以根据用户需求在新创建的数据集添加数据项，并进行元数据定义和管

理。

4.1.3.4.7.3.3 业务主题配置

主题配置是指基于数据集的业务定义建立相应的主题，可配置主题的

基本属性、数据表、SQL 数据集、指标集、条件属性等。

4.1.3.4.7.3.4 自动生成报表

自动生成报表基于数据集和信息项与主题配置的元数据属性自动匹

配，根据已定义的信息项自动匹配数据表中的字段，根据主题配置自动生

成报表。可对报表的样式、数据过滤条件、关联关系和报表条件属性等进

行设计和配置。

4.1.3.4.7.3.5 自动生成接口

自动生成接口基于主题配置可一键自动生成数据服务接口，初始化到

接口服务平台进行统一管理。

4.1.3.4.7.3.6 自动生成智搜任务

自动生成智搜任务基于主题配置可一键生成智搜初始化任务，分别以

报表和明细数据两种类型初始化到智能搜索系统。

4.1.4 智能分析计算

4.1.4.1 规则分析

业务规则数据分析包括业务规则维护与调用监控。主要通过建设污染

排放、许可证、风险隐患、监管问题等方面的业务规则体系，利用大数据

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分析技术，形成相对独立、完备的预警“信号池”。当预警指标的相关数

据达到所设定的信号阈值时，即根据业务规则体系自动触发对应预警，并

生成预警处理信号。帮助用户主动发现问题企业，促进环境执法工作抓住

重点、精确打击。

1、基于 RETE 模式匹配算法的规则引擎

平台支持基于 RETE 模式匹配算法的规则引擎，规则引擎的核心价值

体现在其运行效率，而规则引擎的效率主要取决于模式匹配的效率，RETE

算法是目前使用最广泛的规则匹配算法，是一种前向规则快速匹配算法。

RETE 算法通过形成一个 RETE 网络进行模式匹配，利用基于规则的系统的

两个特征，即时间冗余性（Temporal redundancy）和结构相似性

（structural similarity），提高系统模式匹配效率。RETE 算法的基本

思想是保存过去匹配过程中留下的全部信息，以空间代价来换取执行效率。

对每一个模式，附加一个匹配元素表来记录工作存储器中所有能与之匹配

的元素。当一个新元素加入到工作存储器时，找出所有能与之匹配的模式，

并将该元素加入到匹配元素表中； 当一个无素从工作存储器中删除时，

同样找出所有与该元素匹配的模式，并将元素从匹配元素表中删除。

2、环境质量监测

主要包括断面水质同比明显变差、饮用水源地水质环比明显变差、空

气质量同比变差、辐射超标等规则，根据水环境质量监测、空气质量监测、

辐射监测等环境质量监测数据分析判断，根据实际业务工作进行规则优化、

细化和更新。

3、风险隐患

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主要包括风险评估、无风险预案、无防范设施、违反生态红线、无应

急队伍、距敏感源太近等规则，根据风险源企业填报数据、监管数据等进

行分析判断，根据实际业务工作进行规则优化、细化和更新。

4、污染源监管规则

主要包括严重超标、连续多日污染物排放浓度均值超标、未按时排污

申报、信访投诉、超证排污、治污设施超负荷运行、处罚金额未缴纳等规

则，根据污染源监管相关数据进行分析判断，可根据实际业务工作进行规

则优化、细化和更新。

5、环评“三同时”规则

主要规则包括未批先建，久试不验、环保设施为建成即投入生产等，

根据建设项目相关的环评审批、验收数据等数据分析判断，可根据实际业

务工作进行规则优化、细化和更新。

6、审批许可规则

主要规则包括无证排污、排污许可证过期、无证经营、危废许可证过

期等，根据排污许可证、危废经营许可等相关审批许信息分析判断，可根

据实际业务工作进行规则优化、细化和更新。

7、数据质量校验

主要包括企业基本信息不实、重复记录、时间戳异常、数据缺失等规

则，根据各类业务数据的关联比对分析判断，根据实际业务工作进行规则

优化、细化和更新。

4.1.4.2 AI 分析

AI 分析提供分词、词性标注、命名实体识别三大功能。能够识别出文

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本串中的基本词汇（分词），对这些词汇进行重组、标注组合后词汇的词

性，并进一步识别出命名实体。将 AI 分析等技术融合到环境应急管理、

环境监测等方面，建设专项 AI 分析支撑服务，通过大数据进行风险评估、

分析，从而为提出环境治理智慧型解决方案提供服务支撑。AI 分析服务

包括以下内容：

1、机器学习算法库

平台提供机器学算法库以支持数据分析任务在平台上的运行。机器学

习算法库提供的算法包括：回归算法、决策树算法、贝叶斯算法、聚类算

法、关联规则算法以及深度学习算法。

2、统计分析算法库

平台提供统计分析模型库支持各类统计模型在平台上的注册、管理及

调用，并且提供包括主成分分析、层次分析法（AHP）、聚类分析、判别

分析、计算经验半变异函数、拟合模型、多元回归分析、对应分析、因子

分析、相关分析在内的统计分析模型，支持统计分析类任务的执行。可视

化分析服务提供基于工作流的数据分析项目创建，提供可视化的工作流创

建和配置功能，加速数据分析项目的创建和管理。

3、分析任务

该平台提供分析任务管理，作为统一的分析任务管理入口，允许用户

上传自己的分析任务。可实时查看其运行状态，并在运行完成之后，获取

其运行结果。

4、分析结果

平台对分析结果进行统一的管理，数据分析结果可以以用户指定的任

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意格式保存下来，并且为用户提供了分析结果的访问接口，以查看/下载

分析项目的内容和结果。

4.1.4.3 大数据分析模型

4.1.4.3.1 水环境质量模型

4.1.4.3.1.1 水环境质量模拟

建立包含面源污染的陆域水循环和水体水质模拟相耦合（流域采用流

域模型，重点河段和湖库采用水体水动力水质模型）的流域水环境数值预

报系统，对流域的水循环过程以及水体水质进行数值模拟。流域模型包括

水文循环、土壤侵蚀、营养物质迁移转化等功能模块，在建设范围的流域

进行水文水质预报，为水体水动力水质模型提供径流和面源污染输入。流

域模型的水文预报能够提供各个国控站未来 7 天的流量、水温等预报产

品，水质预报能提供各个国控站未来 7 天的溶解氧、COD、氨氮、总磷、

总氮、水质类别等预报产品。水体水动力水质模型包括水动力、水质模块，

在具备基础数据的河段进行水平二维水文水质预报，在具备基础数据的湖

泊水库进行三维水文水质预报，其中水文预报能提供未来 7 天的流速、水

温、水位等预报产品，水质预报能够提供未来 7 天的溶解氧、COD、氨氮、

总磷、总氮、水质类别等预报产品。

水环境质量模型实现业务化运行，为水质预测预警、水环境容量动态

测算、污染防治规划方案情景模拟、应急会商等功能提供服务。流域模型

可采用 SWAT、HEQM 等，水体水动力水质模型可采用 EFDC、Delft3D、

WASP 等。

1、SWAT

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是由美国农业部（USDA）的

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农业研究中心 Jeff Arnold 博士 1994 年开发的流域模型。模型开发的最初

目的是为了预测在大流域复杂多变的土壤类型、土地利用方式和管理措施

条件下，土地管理对水分、泥沙和化学物质的长期影响。SWAT 模型采用

日为时间连续计算。是一种基于 GIS 基础之上的分布式流域水文模型，近

年来得到了快速的发展和应用，主要是利用遥感和地理信息系统提供的空

间信息模拟多种不同的水文物理化学过程，如水量、水质、以及杀虫剂的

输移与转化过程。SWAT 是一个物理基础的模型，可以进行连续时间序列

的模拟。SWAT 模拟的流域水文过程分为水文循环的陆地阶段（即产流和

坡面汇流部分）和水文循环的汇流阶段（即河道汇流部分）。前者控制着

每个子流域内主河道的水、沙、营养物质和化学物质等的输入量；后者决

定水、沙等物质从河网向流域出口的输移运动。整个水分循环系统遵循水

量平衡规律。

2、HEQM

HEQM 模型是考虑生物地球化学过程的流域水循环系统模型，该模型

以水和营养物质循环作为联系各过程的联系纽带，综合考虑变化环境下水

文循环和营养源循环在陆面、土壤、植被和河流水体中的相互作用关系，

以及闸坝调控、排污和闸坝调控对水和营养源循环的影响。HEQM 包含七

大模块，即：水文循环模块(HCM) 、土壤生物地球化学模块(SBM)、作物

生长模块(CGM) 、土壤侵蚀模型(SEM) 、物质运移模块（OQM）、水体水

质模块(WQM)、闸坝调度模块(DRM)和参数分析工具(PAT)。其中水文循环

模块耦合夏军院士提出的时变增益非线性模型(TVGM)、土壤生物地球化

学模块耦合李长生教授提出的 DNDC 模型，作物生长模块耦合了国际成熟

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的作物生长模型 EPIC，水质模拟则采用基于物质平衡的 QUAL 模型，参数

分析模块则耦合了 LH-OAT、SCE-UA、遗传算法、粒子群算法、NSGA-II 多

目标优化算法以及贝叶斯等多种参数敏感性分析、自动优化算法。

3、EFDC

EFDC 模型是由威廉玛丽大学维吉尼亚海洋科学研究所开发的三维地

表水质数学模型，可实现河流、湖泊、水库、湿地系统、河口和海洋等水

体的水动力学和水质模拟，是一个多参数有限差分模型。经过近 20 年的

发展和完善，目前该模型已在大学，政府机关和环境咨询公司等组织中被

广泛使用，并成功用于美国和欧洲其他国家 100 多个水体区域的研究。在

我国已被应用于云南滇池水质模拟，重庆两江汇流水动力模拟、密云水库

营养物模拟等以及内蒙古乌梁素海地区水体富营养化模拟等。该模型系统

包括水动力、泥沙、有毒物质、水质、底质、风浪等模块，模拟计算过程

中首先完成流场计算，获得三维流速场的时空分布特征，在此基础上计算

泥沙迁移、冲淤作用，进而模拟受粘性泥沙吸附影响的各水质变量动态变

化过程。为更好的拟合研究区地形条件，模型在水平方向除可采用传统的

直角坐标外还可在水平向使用正交曲线坐标，垂直方向采用σ坐标。

4、Delft3D

Delft3D 是由荷兰 Delft 大学 WL Delft Hydraulics 开发的一套功能强大

的软件包，主要应用于自由地表水环境。该软件具有灵活的框架，能够模

拟二维和三维的水流、波浪、水质、生态、泥沙输移及床底地貌，以及各

个过程之间的相互作用。它是目前国际上最为先进的水动力水质模型之一。

Delft3D 系统在国际上应用的十分广泛，如荷兰、波兰、德国、澳大利亚、

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美国等，尤其是美国己经有很长的应用历史。中国香港地区从 70 年代中

期开始使用 Delft3D 系统，已经成为香港环境署的标准产品。Delft3D 从 80

年代中期开始在中国大陆也有越来越多的应用，如长江口、杭州湾、渤海

湾、太湖、滇池。

5、WASP

WASP(The water quality analysis simulation program) 是美国环境保护

局提出的水质模型，能够用于不同环境污染决策系统中分析和预测由于自

然和人为污染造成的各种水质状况，可以模拟一维水动力、常规污染物

( 包括溶解氧、生物耗氧量、营养物质以及海藻污染) 和有毒污染物( 包

括有机化学物质、金属和沉积物) 在水中的迁移和转化规律。WASP 是一

个动态模型模拟体系，基于质量守恒原理，待研究的水质组分在水体中以

某种形态存在，WASP 在时空上追踪某种水质组分的变化。它由两个子程

序组成: 有毒化学物模型 TOXI 和富营养化模型 EUTRO，分别模拟两类典

型的水质问题。

应用场景：“水环境质量目标管控应用”“水环境目标管控决策分析” -

-“水污染防治规划情景模拟”。

场景描述：

将水体水质现状、水文水质预报结果与规划目标进行对比，分析区域

或流域水环境综合特征，筛选水污染防治重点断面及主要污染物等。通过

设置不同的情景方案，对气象水文条件及污染源清单配置主要污染源采用

不同的控制与调节参数，进而对比不同情景方案的水质模拟结果，实现对

污染源治理措施的水质改善效果的定量评估。设定情景一：假定各点污染

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源的排放量不变，但污水必须经过处理后排放，使排放的污染物浓度符合

一级 A 标准（氨氮取 5mg/L，总氮取 15mg/L，总磷取 0.5mg/L）后方能排

入河道中，非点源污染采用现状不变情况进行计算。根据点源达标排放后

的情景，利用 SWAT 模型模拟计算得到污染负荷的变化量见下表。

表 4.1-3 水污染防治规划情景模拟示例

4.1.4.3.2 大气环境模型

4.1.4.3.2.1 空气质量预报数值模型

WRF-NAQPMS、WRF-CMAQ 模式升级，NAQPMS 采用开放式气象驱动

场，可利用 WRF 等中尺度气象模式输出的气象要素场作为模式的动力驱

动，而中尺度气象模式预报所需的初始条件和边界条件可由美国国家环境

预报中心的 NCEP/NCAR 再分析数据、欧洲数值预报中心的 ECMWF 数据

等全球数据提供。结合清单模型处理实时输出的排放源，NAQPMS 可以对

大气中主要化学成分的分布状况、输送态势、沉降特征进行数值模拟，从

而使得模式系统能够合理反映大气化学成分在输送过程中的物理化学特

性变化。Model-3/CMAQ 系统是美国环境保护局开发的第三代空气质量模

式，以“一个大气”为设计理念，拟将所有的大气问题均考虑进模式之中。

Model3 模式系统由中尺度气象模式，排放模式模式以及通用多尺度模式

（CMAQ）三大模块组成，中尺度模式为与 CMAQ 相容的 WRF，排放模型

处理模式提供污染源的排放清单，估算污染源位置和产生量随时间的变化；

CMAQ 为空气质量系统的核心部分，设计为多重网格嵌套模式，可以模拟

多种污染物的输送和转化过程。实现石家庄市 1 日 4 报及未来 15 天的趋

势预报。

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空气质量模式的气象驱动场由美国美国环境预测中心（NCEP）、美国

国家大气研究中心（NCAR）等科研机构和大学联合开发的新一代中尺度

气象模式 WRF（Weather Research and Forecast）提供。它能够方便、高效

地在并行计算的平台上运行，可应用于几百米到几千公里尺度范围，应用

领域广泛，包括理想化的动力学研究(如大涡模拟、对流、斜压波)、参数

化研究、数据同化、业务天气预报、实时数值天气预报、模型耦合、教学

等。

嵌套网格空气质量模式系统（NAQPMS）的设计是以我国当前计算硬

件条件和业务水平为出发点，结合我国城市群大气复合污染的排放、输送、

演变特点，综合评估多个有代表性的数值模式，通过各种分析筛选出合理

反映中国区域大气复合污染特征、充分考虑多尺度相互作用和复杂排放源

状况的模式表征，设计出规范的区域空气质量模式及评估框架，确保所发

展的技术及其软件程序代码具有国际水准的可靠度，同时兼容国内主要硬

件平台。

NAQPMS 模式以具有显著环境和气候效应的大气成分为主要研究对

象的区域和城市尺度三维欧拉空气质量数值模式。该系统可模拟臭氧、氮

氧化物、二氧化硫、一氧化碳等大气痕量气体以及沙尘、含碳气溶胶等大

气气溶胶成分。NAQPMS 主要由气象处理、排放源处理、空气质量模式及

模式输出等四个主要部分构成。

Model-3/CMAQ 系统是美国环境保护局开发的第三代空气质量模式，

以“一个大气”为设计理念，拟将所有的大气问题均考虑进模式之中。

Model3 模式系统由中尺度气象模式，排放模式模式以及通用多尺度模式

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（CMAQ）三大模块组成，中尺度模式为与 CMAQ 相容的 MM5 和 WRF，

SMOKE 和 CONCEPT 等排放模式提供污染源的排放清单，估算污染源位置

和产生量随时间的变化；CMAQ 为空气质量系统的核心部分，设计为多重

网格嵌套模式，可以模拟多种污染物的输送和转化过程。

应用场景：“环境空气质量预报预警系统升级”-“重污染应急管理与

决策支持”-“大气环境达标规划决策支持”。

场景描述：

使用基于空气质量数值预报系统应用嵌套网格空气质量模式系统

（NAQPM）和第 3 代空气质量模式（CMAQ）搭建的预报平台系统，分析

大范围的 PM2.5重污染事件，评估其对重污染过程的预报效果。结果表明：

数值模式系统较好地预报出本次污染过程，尤其是 NAQPMS 模式，较为

准确的预报出污染时段和污染物的浓度水平。

此系统充分利用了 0-7 时这段相对空余的时间运行，呈现未来几天的

详细天气走势以及不同高度污染物的分布，为空气污染的预报预警和分析

预报提供有力的支持。系统每日 0 时自动下载全球气象预报场数据，整个

计算时间约为 4h，保证预报结果在每日 7 时之前输入预报平台，满足业

务预报时效性需求。预报结果一日 4 报，为指导当地空气质量环境提供了

时效性和高科学性保障。

重污染过程模拟分析：受采暖季污染物排放增强和不利气象条件的综

合影响，我国华北地区发生了大范围的细颗粒物持续重污染过程，20 多

个城市同步启动了重污染红色预警。

细对比 NAQPMS 和 CMAQ 的 24h 预报结果，2 个模式很好的预报出

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了此次过程 PM2.5的变化趋势，但在污染较重的几天同观测值相比，有一

定偏差。NAQPMS 和 CMAQ24h 预报的 PM2.5 值的相关系数 r 分别为 0.81

和 0.63，2 个模式 24h 预报时效同观测的相关性较强。

图 4.1-2 AQI 和 PM2.5浓度模拟和观测对比图

预报系统不但预报出了局地污染过程，对整个区域的颗粒物污染也有

较好的反应。整个过程 NAQPMS 预报结果和监测结果基本一致。

图 4.1-3 “红警”事件期间对事件涉及地点空气质量预报与监测数据对比

经验证，NAQPMS 空气质量预报模式及集合预报模式可提前 3-4 天就

可以成功预测出重污染过程的累积和清除趋势。

图 4.1-4 观测结果与 0-48h OCF 集合预报结果对比

经对比，集合预报对污染变化趋势和浓度水平的预报效果显著优于单

个模式，AQI 预报准确率大概能提升 5-10%左右。

4.1.4.3.2.2 污染来源解析数值模型

NAQPMS-OSAM 利用追踪和识别颗粒物来源的模式技术，通过在线模

拟的方法，避免非线性过程带来的误差，研究不同地区不同类型的源排放、

平流层与对流层交换、外界输入、以及化学反应等各种过程对颗粒物及其

前体物（硫酸盐、铵盐、硝酸盐等）浓度的影响。NAQPMS-OSAM 模式实

现对颗粒物前体物的地区、行业贡献情况进行在线的源分析，能够识别大

气污染物的化学成分及其来源、定量分析出一次污染物和二次污染物的来

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源和行业占比，同时可区分出本地贡献和外来的贡献、从而分析出区域传

输的贡献率。

NAQPMS-OSAM 模式耦合的污染在线源追踪技术从源排放开始对各种

物理、化学过程进行分源类别、分地域的质量追踪，可以跟踪污染物来源，

分析输送过程及区域污染排放贡献率。此方法有机的结合了传统源解析和

气象追溯各自的特点，通过在线追踪，减小非线性过程误差，同时也不需

要对模拟过程进行多次设定，可大大节约计算时间。该方法已被多次应用

于污染物的区域或城市间输送定量评估，也是中国环境保护部确定的三种

污染来源解析方法（排放清单法、受体模型法、数值模型法）之一。

应用场景：“大气污染精细化来源解析应用”-“污染源溯源分析”-

“重污染应急决策支持”。

场景描述：

基于本地化高分辨率大气污染排放清单，采用 NAQPMS 空气质量模

式及 NAQPMS-OSAM 分析模块，探究和揭示了大气污染的时空分布特征

及各地区的排放贡献，研究发现，当地 PM2.5的污染具有区域性特征且存

在季节性差异，污染严重的地区主要集中在某市中部，并呈现 1 月份 PM2.5

污染最严重，7 月份 PM2.5污染最轻的特征；外地对国控点 PM2.5的贡献大

于本地贡献，且 1 月份受研究区域外的影响最大，7 月份最小。不同月份

的来源潜在区域不同。

图 4.1-5 本地各季度 PM2.5浓度空间分布

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图 4.1-6 外地 PM2.5浓度削减 20%后本地各网格 PM2.5浓度下降率

图 4.1-7 本地各季度其他城市对 PM2.5的贡献率

图 4.1-8 各季度潜在源区分布

4.1.4.3.2.3 传输路径聚类模型

运用 Hysplit 模型，根据气象要素（如风速风向等）的变化情况，结合

本地污染源分布与排放，可模拟污染传输到分析点位的路径以及预测未来

污染气团可能的传输路径，将一段时间内的路径根据传输方向和速度等进

行聚类，得出城市或站点分析时段内的主要路径，为确定传输通道并对通

道上的污染源进行有针对性的监管提供决策辅助。

我们可以利用混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式 HYSPLIT 的聚类功

能将轨迹信息加以凝练，给出更为简单、直接的概念。在第一版的气团轨

迹业务化模块中（version 1.0），基于 HSPLIT，集成了两个功能：1）给

出给定时间段内（1 天）目标点的气流来向通道（后向轨迹的聚类中心）；

2）给出给定时间段内（1 天）目标点的气流去向通道（前向轨迹的聚类中

心）。

应用场景：“大气环境精细化管理应用”-“大气环境目标管控决策分

析”-“污染过程分析”。

场景描述：

利用 WRF 气象模拟数据，结合后向轨迹 HYSLIT 轨迹模型，计算重污

染期间重点污染城市的气团后向轨迹，对后向轨迹进行归类分析，确定重

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污染的主要气团来源和污染输送通道。

4.1.4.3.3 污染源模型

4.1.4.3.3.1 源清单处理模型

4.1.4.3.3.1.1 逐源清单处理和融合技术

通过读取各尺度大气污染物逐源排放清单，结合人口、路网、工业产

值、GDP 分布、农业耕地等地理信息（GIS datasets）得到不同类型排放源

的空间分配系数，考虑日变化、年变化等分配曲线，进行时空处理得到模

式网格化逐源排放数据；通过将各尺度大气污染物逐源排放清单进行融合，

根据各类空气质量数值模式的时空网格、化学机制要求，对模式网格化逐

源排放清单进行垂直分配和小时分配，逐源处理为模式可直接读取的模式

源排放清单。

4.1.4.3.3.1.2 网格化清单编制（空间分配）

由于研究区域不同，空气质量模拟区域和网格必须重新定义，因而排

放清单空间分配处理的本地化是网格化清单编制最基本的工作之一。排放

清单的网格化分为面源处理和点源处理两种方式。对于面源，以空间分配

因子（根据人口、路网、土地利用类型、GDP 等信息制作）为依据对排放

源进行网格化。这些地理位置信息和分配因子信息是依赖于输入的排放源

的空间特征和模拟区域。对于点源，是根据各个排放源的坐标对排放源进

行网格化。点源排放数据包含点源的坐标（经度和纬度），根据该坐标判

断污染源位置，将落入相同网格的排放量相加，完成点源清单的网格化过

程。在这个过程中，超出区域范围的排放量将被舍弃。

4.1.4.3.3.1.3 时间分配

时间分配处理主要是以污染源分类和区域为依据，结合区域排放清单

和污染源时间变化系数，对排放源基准年清单进行按月变化、周变化和 24

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小时变化进行常规处理。同时，时间分配中还针对公休节日等进行特殊处

理。区域之间居民生活和工作作息规律差异以及产品和能源需求差异导致

污染源排放特征存在明显差异，源排放时间变化特征亦是如此。因此，排

放清单时间分配处理需要源排放本地时间变化规律的研究支持。

时间分配系数使用时间分配谱文件识别，时间谱采用代码进行识别。

其中，日变化分配系数可分为工作日和周末两部分，且必须使用相同的代

码。与正常的工作日相比，大部分人类活动在公休节日或者周末呈现出与

平常不一样的特征。例如，我国许多工厂在春节假期都会停止加工；道路

车流量 24 小时特征在周末时间与工作日都有所不同。把原本是工作日的

公休节日当作工作日来处理并不是一个合理的方法。对于周末和工作日，

能够采用不同的小时分配谱来代表周末和工作日的排放特征，从而达到分

开处理的目的。而对于公休节日，最好是能够根据的假期性质，建立不同

节日的单独时间分配谱，但目前最好的方法是将这些公休节日当作周末来

处理，这是考虑到许多排放源在节日的时间排放特征与周末的时间排放特

征相近。在对本地点源清单进行时间分配时，需要提供排放源的时间谱和

本地公休节日时间。

时间分配谱文件存储的时间分配谱必须能够反映本地排放源的时间

特征，其建立的过程主要集中于排放时间特征表征数据的收集与调研上。

时间谱文件存储的信息有：多个月分配方案、周分配方案（一周中每天的

分配因子）和一天的小时分配方案。而每个分配方案包括的信息有分配方

案的代码和分配权重（变化系数）。时间分配方案通过时间谱引用文件指

定，其作用是通过建立排放源与时间分配谱代码之间的关系，从而将时间