国家数据局：以赛促质 发展绿色低碳领域新质生产力
水泥 国家数据局 2025-07-25
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近日，国家数据局发布了一篇名为“专家解读 | 以赛促质 发展绿色低碳领域新质生产力”的专家解读文章。
习近平总书记强调“绿色发展是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力”，为发展绿色生产力指明了重要方向、提供了实践路径。生态环境部深入贯彻落实习近平生态文明思想，充分发挥数据要素在推动绿色低碳领域创新发展中的作用，积极构建数据驱动的绿色发展新模式，推动生态环境治理体系和治理能力现代化，为实现经济社会发展全面绿色转型注入强劲动力。2025年“数据要素×”大赛绿色低碳赛道紧扣《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》重点行动部署，设置了优化生态环境治理服务、促进用能效率提升、促进资源循环利用、促进生产减排降碳等4个方向的赛题。为深入推动数据要素与绿色低碳产业深度融合，培育新业态、新模式，重点围绕以下四方面开展“数据要素×绿色低碳”应用探索。
（一）优化生态环境治理服务
1.气象和水文耦合预报与受灾分析
融合气象卫星、地面站网、水文站点等数据，融合数值模型与人工智能引擎，构建气象水文动态耦合推演模型，提高对极端天气事件引发的洪水、干旱等灾害的预测精度，动态评估受灾范围与等级，为预警、应急救援和灾后重建提供科学依据。
2.河湖岸线监测与城市水环境精细化管理
利用卫星遥感、地面信息及观测站数据，对河湖岸线进行动态监测，及时发现岸线变化、非法侵占等问题；通过对水质监测数据、污水处理厂运行数据、排水管网数据等的融合分析，优化污水处理工艺，实现对城市水环境的精细化管理。
3.重污染天气应对与环境质量监测评估
融合气象、空气质量、污染源排放数据等，建立重污染天气预测预警模型，提前预测重污染天气发展趋势，为制定科学有效的应对措施提供支持；综合多源数据开展环境质量监测与评估，支撑环境政策制定和环境管理科学决策。
4.污染源解析与追踪及环境风险预警应急
融合工业生产、交通运输、农业活动、气象条件等相关数据，构建污染溯源模型，实现对污染源的精准追踪。利用实时监测数据和预测预报模型，对环境风险进行实时预警，支撑应急预案科学制定和环境应急调度指挥。
5.环境污染责任保险与绿色金融
结合企业风险评级、事故档案与行业标准等数据，为环责险精准定价，提升企业抗风险能力。汇聚企业环境信息、财务数据、信用记录等，构建绿色金融风控模型，为绿色信贷审核、绿色债券发行提供量化依据，助力绿色产业发展。
（二）促进用能效率提升
1.工业能耗预测与多能互补优化
收集工业生产过程中的订单数据、排产数据、用电数据、设备运行数据等，实现对工业生产能耗的精准预测。通过不同能源的供应情况和成本，优化多能互补方案，实现电力、热力、天然气等多种能源的协同利用，提高能源利用效率。
2.能源梯度定价与智能管理
整合能源市场定价、用户信息、电网运行等数据，制定能源梯度定价策略，根据用户的用能时段、用能强度和能源成本，实现差异化定价，引导用户合理调整用能行为。通过实时监测和分析能源数据，实现能源的智能调度和优化配置，提升能源供应的可靠性和稳定性。
（三）促进资源循环利用
1.固体废物全流程智能化管理
打通固废从产生到处置的全链路数据，依托物联网、大数据技术构建智能化动态管理体系，实时追踪产生量、种类及转移情况。通过数据分析优化工艺流程，提升资源利用效率。
2.智能回收及资源化利用
聚合用户偏好、市场波动与回收行业数据，贯通供需信息链路，提升回收效率与公众参与度；依托图像识别与机器学习等技术优化智能收集分选系统，实现固体废物精准分类，助推资源化利用产业发展。
（四）促进生产减排降碳
1.碳排放监测、核算与动态追踪
收集能源消耗、原材料、生产工艺等数据，运用科学的核算方法实现碳排放的精准监测和核算，对产品或企业的碳排放进行全生命周期追踪，为企业制定减排策略提供数据支持。
2.能源系统优化与碳交易辅助决策
整合能源供应、能源消耗、碳排放等数据，实现能源系统的智能优化，降低能源消耗和碳排放。结合碳交易市场数据和企业碳排放情况，服务企业在碳交易市场中合理配置资源，降低交易成本。
3.重点领域降碳技术创新应用
聚焦电力、钢铁、水泥等重点碳排放领域，通过对行业生产数据的深度分析，支撑减碳技术筛选，服务降碳过程监控和效果评估，挖掘深度降碳潜力和技术路径。
作者： 黄明祥 生态环境部信息中心大数据发展部主任
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