四川省生态环境科学研究院关于多源数据驱动的大气污染智能溯源技术研发项目公开选聘的公告

根据工作安排，我院拟就“多源数据驱动的大气污染智能溯源技术研发项目”工作公开选聘承担单位，现邀请合格的供应商参加公开选聘承担单位的竞聘活动。

一、项目名称

多源数据驱动的大气污染智能溯源技术研发项目

二、项目主要内容

针对排放清单更新相对滞后、动态不确定性较高、部分中小排放源在线监测覆盖不足、污染传输受气象条件影响显著、排放源贡献难以定量识别等问题，面向大气污染精细化溯源与精准化管控的实际需求，在现有环境监测与企业排放监测体系基础上，结合多源大数据，研发基于多源数据融合与时空智能建模的多污染物智能溯源技术。研究重点围绕CO、SO2、NO2等排放特征相对明确的污染物开展溯源分析，并探索PM2.5、O3、VOCs等受二次转化和非线性化学过程影响较强污染物的协同溯源方法，实现污染过程中重点排放源贡献的量化归因，并为污染预警提供排放管控建议。具体包含以下研发内容（以**市为研究对象）：

1. 多源数据融合。汇集企业排放监测、排放清单、地面站点观测、卫星遥感反演、气象再分析及预报等多源数据，开展数据清洗、质量控制、时空对齐和特征工程等处理，建立多源融合基础数据库，并明确数据质量分级、缺失数据处理及异常值识别策略。

2. 溯源算法的研发。将各监测站作为受体节点，结合污染物时空分布与气象条件（风速、风向、边界层高度等），并综合考虑地形地貌、土地利用和排放源空间分布等下垫面特征，构建适用于多污染物溯源的智能算法模型。基于历史数据，以受体节点污染物浓度拟合、污染传输特征识别和排放源贡献解析为核心任务，量化重点****监测站点浓度变化的相对贡献，实现污染溯源，并提升模型结果的可解释性。

3. 管理模块开发、平台部署及结果验证。

污染智能溯源模块开发：基于研发的溯源算法，建立污染智能溯源模块，实现历史时段潜在主要贡献企业及重点区域的识别；

污染异常线索模块开发：基于污染智能溯源模块的判别结果，构建污染异常行为识别模型，自动发现并生成历史时段污染异常线索，支撑环保部门精准执法与闭环管理；

污染预警管控模块开发：面向污染预警管控需求，利用基于历史数据训练形成的智能溯源模型，结合平台现有空气质量与气象预报数据，动态识别污染高风险时段的潜在主要贡献企业和重点区域，生成分级管控建议，并建立预警误报、漏报识别与修正机制；

综合平台部署：完成污染智能溯源、污染异常线索模块、预警管控模块在信息化平台的部署实施，实现试点城市小时级时间分辨率、企业及网格尺度空间表征的多污染物动态溯源与精准管控，其中常规区域网格分辨率不低于1 km，重点区域达到100 m；

溯源模拟结果验证：建立多维度评估体系，采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）及决定系数（R2）等常规模型评估指标；结合补充监测或已有监测数据，对距国控、省控监测站点较远区域（>5 km）的污染物浓度模拟结果进行验证；同时，与传统受体模型和空气质量模型模拟结果开展对比，分析主要溯源企业或重点排放源排序差异，并结合实地调研和排放活动信息，综合评估溯源结果的可靠性。

项目成果要求：（1）实现CO、SO2、NO2等不少于3种重点污染物的动态溯源分析，探索PM2.5、O3、VOCs等协同溯源方法；（2）实现常规区域不低于1 km、重点区域达到100 m的网格尺度空间表征；（3）完成不少于10次典型污染过程的溯源验证，重点污染物模拟或预测精度较基准方法提升不低于10%；（4）完成污染智能溯源、污染异常线索模块、预警管控模块在部署（将溯源模型封装为标准RESTful API，通过HTTP/HTTPS协议与我院的**省空气质量调控综合决策支撑平台进行请求-响应交互），具备小时级动态更新、重点排放源排序、重点区域识别、企业和网格级别（常规区域网格分辨率不低于1 km，重点区域达到100 m）贡献和分级管控建议输出功能，形成1套平台模块、1份技术报告和3个典型案例。

三、项目最高限价

18万元（含税）。

四、供应商资格要求

1．具有独立承担民事责任的能力；

2．具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度；

3．具有履行合同所必需的设备和专业技术能力；

4．具有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录；

5．****政府采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录；

6．法律、行政法规规定的其他条件；

7．供应商资质：供应商若为企业法人：提供“统一社会信用代码营业执照”；未换证的提供“营业执照、税务登记证、组织机构代码证”；若为事业法人：提供“统一社会信用代码法人登记证书”；未换证的提交“事业法人登记证书、组织机构代码证”；若为其他组织：提供“对应主管部门颁发的准许执业证明文件或营业执照”；

8．业绩要求：需要提供多源数据融合、大气污染物源解析与贡献量化、深度学习及机器学习等领域的相关业绩证明。

五、报名

报名截止时间为2026年5月29日17：00前，竞聘人凭单位介绍信、经办人身份证原件及复印件（盖鲜章）、业绩（相关业绩）复印件（盖鲜章）前往**市**区人民南路四段9号75幢****3-7办公室报名。报名材料被接收即视为报名成功。标书代写

六、竞聘地点和时间

地点：****附楼2-1会议室

时间：2026年6月5日15:00。

七、联系人及方式

若需提前了解竞聘文件，可致电我处联系人。

联系人：辜老师

联系电话：028-****6928

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2026年5月26日