污染溯源

实时多尺度动态分析模型采用环境大数据分析技术和神经网络算法，能够实时快速锁定污染物来源，在环境应急、污染投诉排查时快速处理，为环保精细化管理提供科学依据，为政府部门及时了解污染现状及污染物来源提供技术支撑，同时也为环境管理部门检验治理成效提供技术支撑。

综合国内外的技术发展现状，污染溯源技术可大概分为被动式及主动式两种。主动式搜寻方法较常见的有等高图高点、单纯型搜寻和路径移动搜寻。被动式预测方法则包含烟流预测和分布几率预测等方法。

（1）主动式搜寻
等高图高点方法使用大量的点监测或线监测设备，获得充分的数据之后，计算特定空间中污染物的浓度分布等高图，然后由等高图的高点区域标定污染源位置。利用这种方式需要使用大量的硬设备才能达到良好的效果。单纯型搜寻及路径移动搜寻这两种方法，并不需要使用大量的监测设备，而是移动监测设备以收集不同位置的污染物浓度数据，然后进一步计算浓度分布的信息。使用这两种方式容易发生量测间隔时间过长而浓度分布前后不一致的问题，适合应用在污染物浓度稳定、分布变化较小的区域。
（2）被动式搜寻
分布机率预测法不使用浓度分布的方式，而是利用测点在各方向污染物出现机率计算污染源逸散位置。这个方法不需要大量的监测设备，也不需要移动监测设备，但是需要配合气象数据计算。另外烟流预测法则以少量的监测设备，结合气象数据或高斯扩散模式，推估污染的位置。