在應(yīng)對(duì)全球氣候變化與實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的雙重驅(qū)動(dòng)下，土壤修復(fù)行業(yè)正在從“傳統(tǒng)粗放式治理”向“低碳精準(zhǔn)治理”的模式轉(zhuǎn)變。近年來，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，土壤修復(fù)行業(yè)已進(jìn)入數(shù)字化、智能化發(fā)展的新階段。通過建立涵蓋“天—空—地—井”的一體化立體監(jiān)測(cè)體系，結(jié)合智能決策支持系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在深度改造污染源識(shí)別、修復(fù)工藝優(yōu)化和治理效果評(píng)估等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，為行業(yè)綠色低碳發(fā)展提供了新的技術(shù)支撐。

大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能土壤修復(fù)全鏈條降碳

大數(shù)據(jù)與智能技術(shù)正驅(qū)動(dòng)土壤污染治理體系向精準(zhǔn)化、低碳化轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)治理模式受限于經(jīng)驗(yàn)依賴與靜態(tài)評(píng)估，存在效率低、隱性成本高等瓶頸。新技術(shù)通過多維數(shù)據(jù)融合與智能算法迭代，在污染空間解析、修復(fù)過程調(diào)控及碳足跡溯源三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)突破，為精準(zhǔn)修復(fù)與“雙碳”目標(biāo)協(xié)同提供了創(chuàng)新路徑。

一是污染識(shí)別模式從經(jīng)驗(yàn)判斷向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)土壤污染識(shí)別主要依靠經(jīng)驗(yàn)判斷和離散采樣，檢測(cè)周期長(zhǎng)、成本高。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過多維數(shù)據(jù)融合，顯著提升了污染識(shí)別精度。如利用衛(wèi)星遙感高光譜數(shù)據(jù)反演表層重金屬空間分布，結(jié)合歷史工業(yè)用地GIS數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在某鉛鋅礦區(qū)案例中識(shí)別精度達(dá)到89%，調(diào)查成本降低40%。通過部署物聯(lián)網(wǎng)電化學(xué)傳感器陣列，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤pH、電導(dǎo)率及污染物濃度，在某化工地塊實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)污染邊界定位?；跉v史數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，整合30年工業(yè)企業(yè)排污記錄與水文地質(zhì)數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜，在南方某電子拆解園區(qū)案例中將污染源追溯準(zhǔn)確率提升至76%。

二是修復(fù)過程實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。傳統(tǒng)土壤修復(fù)采用線性操作模式，修復(fù)效率低且資源消耗大。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)修復(fù)過程向智能動(dòng)態(tài)調(diào)控轉(zhuǎn)變，能顯著降低能耗與材料浪費(fèi)。如天津某氯代烴污染場(chǎng)地應(yīng)用基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的藥劑投加智能決策系統(tǒng)，使過硫酸鹽使用量減少22%，尾氣處理能耗降低18%。通過實(shí)時(shí)分析熱脫附尾氣成分，動(dòng)態(tài)優(yōu)化熱脫附設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，某焦化廠修復(fù)項(xiàng)目天然氣消耗量下降15%。某工業(yè)地塊采用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建修復(fù)工藝鏈仿真模型，評(píng)估不同方案的碳足跡影響，通過工藝優(yōu)化使全生命周期碳排放減少31%。

三是修復(fù)效果評(píng)估從終端檢測(cè)向全過程碳足跡追蹤模式升級(jí)。傳統(tǒng)修復(fù)效果評(píng)估側(cè)重于最終驗(yàn)收，難以識(shí)別隱性污染和全過程環(huán)境影響。大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)治理修復(fù)工程的效果評(píng)估體系向全生命周期溯源轉(zhuǎn)變。如基于區(qū)塊鏈的溯源平臺(tái)完整記錄修復(fù)材料從生產(chǎn)到處置的碳足跡數(shù)據(jù)，某PRB工程案例顯示不同來源膨潤(rùn)土的隱含碳排放差異達(dá)43%，據(jù)此促進(jìn)了綠色供應(yīng)鏈管理。某生物修復(fù)案例采用LCA系統(tǒng)結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，動(dòng)態(tài)計(jì)算修復(fù)方案碳強(qiáng)度，優(yōu)化方案相較傳統(tǒng)的化學(xué)氧化方案減少碳排放2.6噸/畝。

國(guó)內(nèi)外修復(fù)技術(shù)的綠色設(shè)計(jì)與實(shí)踐

大數(shù)據(jù)技術(shù)已在國(guó)內(nèi)外污染修復(fù)領(lǐng)域有所應(yīng)用，在污染精準(zhǔn)診斷、智能設(shè)計(jì)、協(xié)同管理、成本控制等方面展現(xiàn)出了不可替代的優(yōu)勢(shì)，顯著提升了修復(fù)工作的精準(zhǔn)性、效率與可持續(xù)性，在“監(jiān)測(cè)—建?！獩Q策—監(jiān)管”閉環(huán)中推動(dòng)污染修復(fù)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在我國(guó)土壤修復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：

強(qiáng)調(diào)技術(shù)集成與創(chuàng)新應(yīng)用。國(guó)內(nèi)在污染場(chǎng)地修復(fù)領(lǐng)域展現(xiàn)出了較強(qiáng)的技術(shù)整合能力，已有研究通過融合三維激光掃描、地質(zhì)雷達(dá)和量子遺傳算法等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)評(píng)估與修復(fù)優(yōu)化。例如某鋼鐵廠污染場(chǎng)地修復(fù)，利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建模型，并采用量子遺傳算法優(yōu)化熱脫附井位布置，最終修復(fù)周期縮短28%，碳排放由820噸降至312噸。

注重實(shí)際應(yīng)用與效率提升。國(guó)內(nèi)在污染場(chǎng)地調(diào)查、評(píng)估及修復(fù)實(shí)踐中廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，避免了人為判斷的主觀影響，提高了決策效率。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)了污染風(fēng)險(xiǎn)快速預(yù)測(cè)、精準(zhǔn)評(píng)估及修復(fù)方案優(yōu)化，大幅提升了場(chǎng)地環(huán)境管理的科學(xué)性和工作效率。

強(qiáng)調(diào)綠色低碳與可持續(xù)發(fā)展。國(guó)內(nèi)土壤修復(fù)工程強(qiáng)調(diào)節(jié)能減排與生態(tài)保護(hù)，推動(dòng)綠色可持續(xù)修復(fù)。如某鋼鐵廠修復(fù)項(xiàng)目采用余熱回收和光伏補(bǔ)能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)能源循環(huán)利用，降低修復(fù)碳排放；修復(fù)后的地塊改造為生態(tài)公園，兼顧了環(huán)境效益與經(jīng)濟(jì)效益。

國(guó)外在土壤修復(fù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的特點(diǎn)主要表現(xiàn)為：

強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科整合與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新。例如某鎘污染稻作區(qū)結(jié)合高光譜遙感和衛(wèi)星監(jiān)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)污染源識(shí)別，使水稻鎘超標(biāo)率從34%降至8%，同時(shí)減少化肥碳排放0.8噸/畝。在微生物修復(fù)領(lǐng)域，某油田區(qū)采用植入式活性傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)降解菌群，優(yōu)化營(yíng)養(yǎng)液投加，修復(fù)周期從18個(gè)月縮短至11個(gè)月，柴油降解率提升至98%。這些案例體現(xiàn)了國(guó)外在分布式計(jì)算與生物—數(shù)據(jù)融合方面的前沿探索。

構(gòu)建“地塊—流域—區(qū)域”多尺度協(xié)同治理體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的跨尺度協(xié)同治理。以美國(guó)超級(jí)基金場(chǎng)地為例，通過整合30年跨行政區(qū)污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，建立了聯(lián)邦—州際聯(lián)動(dòng)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以系統(tǒng)化數(shù)據(jù)整合能力為復(fù)雜污染場(chǎng)地精準(zhǔn)治理提供了范式。

強(qiáng)調(diào)政策支持與法規(guī)保障。發(fā)達(dá)國(guó)家較早建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，為土壤修復(fù)提供了制度保障。如歐盟《水框架指令》要求成員國(guó)構(gòu)建流域級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。強(qiáng)調(diào)跨國(guó)數(shù)據(jù)協(xié)同，如歐洲環(huán)境署云計(jì)算平臺(tái)促進(jìn)了跨境環(huán)境數(shù)據(jù)共享，形成了更高效的土壤修復(fù)決策支持體系。

大數(shù)據(jù)技術(shù)融入土壤修復(fù)綠色低碳轉(zhuǎn)型的建議

我國(guó)土壤污染數(shù)據(jù)資源豐富，建議整合經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、地理、氣象、水文等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)土壤環(huán)境量化管理以及多環(huán)境介質(zhì)協(xié)同治理。需重點(diǎn)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確，同時(shí)打破部門數(shù)據(jù)壁壘，促進(jìn)資源共享。

推動(dòng)行業(yè)智能體研發(fā)。應(yīng)全力突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。如攻克污染物數(shù)字指紋技術(shù)，開發(fā)出基于光譜與深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)物快速識(shí)別系統(tǒng)，其檢出限能夠達(dá)到十億分之一級(jí)。著重強(qiáng)化修復(fù)材料智能設(shè)計(jì)，借助材料數(shù)據(jù)庫與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，篩選出低環(huán)境負(fù)荷的材料。進(jìn)一步完善碳匯補(bǔ)償算法，構(gòu)建修復(fù)后土地碳匯潛力評(píng)估模型。如某棕地再生項(xiàng)目通過碳交易獲得了83萬元的收益，充分驗(yàn)證了“土壤修復(fù)—生態(tài)重建—碳資產(chǎn)開發(fā)”閉環(huán)模式具備可行性。此模式的核心在于，依靠精準(zhǔn)的碳監(jiān)測(cè)體系打通從環(huán)境效益向經(jīng)濟(jì)價(jià)值的轉(zhuǎn)化通道。

強(qiáng)化復(fù)合型人才培養(yǎng)。抓住大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展契機(jī)，大力推動(dòng)跨學(xué)科人才培育模式，促進(jìn)環(huán)境科學(xué)、信息技術(shù)、工程管理等多學(xué)科深度交叉融合。鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)開設(shè)融合課程，使學(xué)生在系統(tǒng)學(xué)習(xí)環(huán)境科學(xué)知識(shí)的同時(shí)掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)，培養(yǎng)既懂環(huán)境科學(xué)又能熟練運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)的復(fù)合型人才。此外，積極開展國(guó)際合作交流，主動(dòng)與發(fā)達(dá)國(guó)家相關(guān)高校、科研團(tuán)隊(duì)及專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)接，通過學(xué)術(shù)互訪、聯(lián)合科研等形式，汲取其在污染場(chǎng)地修復(fù)領(lǐng)域成熟的技術(shù)方法，以及數(shù)據(jù)管理分析的有效經(jīng)驗(yàn)。

總體來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)正在重塑土壤修復(fù)價(jià)值邏輯，推動(dòng)其從單純的“污染清除”邁向“生態(tài)增值”，從聚焦降低成本轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)造“碳資產(chǎn)”。在此進(jìn)程中，技術(shù)突破與制度創(chuàng)新需協(xié)同推進(jìn)，既要全力攻克“卡脖子”技術(shù)難題，掌握核心技術(shù)，又要構(gòu)建起多方參與、協(xié)同治理的數(shù)據(jù)治理體系。伴隨數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈、人工智能等前沿技術(shù)深度融合，污染修復(fù)將更趨智能化、精細(xì)化，為全球環(huán)境治理提供數(shù)據(jù)精準(zhǔn)賦能的可持續(xù)解決方案。

作者單位：楊欣桐、董璟琦、張紅振，生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院；劉鵬，北京建工環(huán)境修復(fù)股份有限公司