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ICS
FORMTEXT13.020
CCS
FORMTEXTXZBX
FORMTEXTZ05
FORMTEXT西安市质量与标准化协会团体标准
T/FORMTEXTXZBXFORMTEXT0039—FORMTEXT2025
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FORMTEXT环境监测数据智能分析与大数据
污染溯源规程
FORMTEXTCodeofpracticeforintelligentanalysisofenvironmentalmonitoringdataandbigdata-basedpollutionsourcetracing
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FORMTEXT2025-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX发布
FORMTEXT2025-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX实施
FORMTEXT西安市质量与标准化协会??发布
STYLEREF标准文件_文件编号T/XZBX0039—2025
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STYLEREF标准文件_文件编号T/XZBX0039—2025
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环境监测数据智能分析与大数据
污染溯源规程
范围
本文件规定了环境监测数据智能分析与大数据污染溯源的总体原则、数据采集与预处理、智能分析模型与算法、污染溯源路径识别、系统平台功能与架构、质量控制与数据验证及安全性与合规性等技术要求。
本文件适用于环境监测数据的智能化处理与污染溯源技术在地表水、地下水、大气、土壤等环境介质中的应用，适用于环境管理部门、科研单位、第三方检测机构及相关技术服务企业开展污染溯源分析与技术集成服务。
规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T14848—2017地下水质量标准
GB3095—2012环境空气质量标准
GB3838—2002地表水环境质量标准
术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
环境监测数据environmentalmonitoringdata
指通过自动监测设备、人工采样、遥感技术或其他手段获取的反映环境介质（如水体、大气、土壤等）质量状态和变化规律的原始或处理后数据。
污染溯源pollutiontracing
利用监测数据、污染特征因子、地理信息、时间演化关系等手段，识别污染物来源、路径和扩散机制的过程。
智能分析smartanalysis
基于机器学习、深度学习、知识图谱等人工智能技术对环境监测数据进行建模、分析和预测，以提取污染特征、识别异常并支持决策的过程。
总体原则
环境监测数据的智能分析与污染溯源应遵循科学性、系统性、可操作性与合规性原则，确保数据真实可靠、模型合理有效、分析结果可解释、溯源路径具备实用指导价值。
科学性：数据采集、处理与分析方法应基于现代环境科学理论和人工智能、大数据等技术基础，确保逻辑严谨、结果准确，避免主观推断或技术滥用；
系统性：全过程应涵盖数据采集、预处理、存储、分析、建模、验证、结果可视化与反馈等多个环节，并实现流程闭环管理，具备跨部门协同与多源数据融合能力；
可操作性：相关流程、方法与模型应具备明确的技术参数与执行规范，便于在环境监管、执法取证、污染治理等具体场景中快速部署与应用；
合规性：全过程应符合国家有关环保、数据安全、个人信息保护等方面的法律法规和标准规范，严格控制数据使用范围与访问权限，保障合法合规。
数据采集与预处理
数据采集要求
环境监测数据应来源明确，具备时间戳、空间定位及采样/监测方式说明。可采集的数据类型包括但不限于以下内容：
自动监测设备实时数据；
实验室分析检测数据；
辅助数据；
遥感数据、无人机影像等多源空间数据；
网络爬取或人工填报的管理数据与公众举报信息等。
采集频率应覆盖污染演化的关键时间节点，采样布点应考虑地理分布、污染扩散路径、边界控制与代表性。
数据预处理
采集到的数据应通过以下步骤进行预处理：
数据清洗：剔除重复、空值、异常值，统一单位与量纲，确保结构规范；
时空对齐：不同来源数据应通过插值、映射等方式进行时间补齐与空间配准；
格式转换：统一数据存储格式以适配后续模型分析；
标准化处理：对关键因子进行归一化、标准化、异常检测、缺失值填充等操作；
元数据记录：为每类数据建立元数据档案，包括数据来源、处理规则、更新时间等