1. 新质生产力

   新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。简而言之，新质生产力就是提高效率。

   环境监测的新质生产力主要体现在三个方面：基础数据、数据管理、数据分析。

2. 基础数据

   1.新质生产力需求：增加覆盖、扩展指标、提高频率、提升效率

   2.新质生产力目标：提高数据量的技术是方向，更大的数据量；

   3.保证数据分析新质生产力的解决方案：

   （1）.强覆盖：随着人工智能、物联网等技术的发展，环境监测设备正变得更加智能化。如AI智能采样、无人机自动采样、无人船采样等，解决目前人工采样慢、自动站点覆盖不足的问题，对一些难采样、高频次采样、特殊场景进行覆盖。

   （2）.快监测：建立高通量的全自动实验室，解决人工检测效率低，覆盖面小的问题。同时也解决不同实验室的系统误差问题，通过高通量的全自动实验室快速检测，一天可完成上百个水样多指标的快速检测。

   （3）.新技术：高光谱、三维荧光、紫外可见光谱等新溯源手段，通过水质指纹实现污染源的快速识别，解决溯源难题。

   （4）.传感化：通过高度集成的传感器或者非标方法的设备，短时间获取大量数据，进行汛期、面源、排污口等场景高通量监测，实现分钟级的数据量。

   （5）.多元化：更多的向特征因子、新污染物、生态多样性监测发展，全面表征生态环境质量。机器视觉、荧光藻分类、色谱、质谱的应用，实现水质生态指标的全覆盖。

   三、数据管理

   1.新质生产力需求：降低人工、防止干扰、自动审核

   2.新质生产力目标：提高数据质量

   3.新质生产力的解决方案：

   （1）.无人化：自动站点的运维无人化，提升运维效率，降低数据的认为干扰。

   （2）.区域化：监测站点周边环境智能识别技术，AI识别防止干扰数据 。

   （3）.数据直采：数据直采直连，避免数据造假，从仪器端实现穿透式保真、打假。

   （4）.自动审核：基于模型的数据审核体系，快速识别异常数据，高效审核。

   （5）.数据归集：自动集合手工、实验室、自动数据等，提高数据量。

   四、数据分析

1.新质生产力需求：水质预测、AI溯源、AI决策

2.新质生产力目标：通过多维度的数据分析，实现污染溯源及管控

3.新质生产力的解决方案：

（1）.反演分析：面源负荷反演评估、湖库水华反演分析等。

（2）.预测分析：提升污染防治效率，未来3-7的水质数据预报。

（3）.溯源分析：实现污染溯源，氮磷、水华、突发事件的溯源。

（4）.知识库 ：各类应急、预警、溯源的案例解析，AI提供解决方案。

这些新质生产力的发展，不仅提高了环境监测的准确性和效率，还有助于实现环境质量的实时监控和管理，为环境保护和治理提供了强有力的技术支持。

1. 展望

   基础数据是源头，数据管理是保障，数据分析是应用，目前我们的新质生产力是提高数据量，保障数据准确，做好数据应用。基于AI的数据应用能够更好的挖掘数据底层下的逻辑，为预测、溯源、机理分析提供有力的数据支撑。