内蒙古环境监测行业在我国发展了数十年，从人工到仪器设备辅助，从抽样到在线监测，从固定污染源到无组织排放监测，从实验室到监测现场，伴随着雨后春笋般的发展，我们的监测手段越来越先进，对监测区域的要求越来越高，能力建设也正在逐步完善。

建立具备智能学习系统性分析模型：人类的城市化进程，带来社会发展的同时也严重污染了环境，并在一定程度上造成了短期难以复原的危害，导致了自身生存空间的恶化。因为城市与工业往往在一个大尺度监测网格中同步体现，若需要对城市环境进行综合管控和预警，则需要对整个污染传输链进行微尺度的监测和大数据的积累。当前而言，我国的环保政策大部分集中在城市和工业区，正处于逐步完成大部分工业的有组织排放监测上线的阶段。在无组织和微尺度预警方面仍有相当大的完善空间。所以，在一定程度上，采用快速移动方式的多维度观测及遥测来快速补充数据，建立具备智能学习系统性分析模型尤为重要。目前，环境监测主要面临着任务繁重、震慑性差、污染溯源难、器材成本高、灵活度小、安全风险大、数据获取单一以及时效性低这八大痛点。从设备方面而言，由于监测环境、待测因子、使用目的等差别，单一设备和监测方法正受到用户需求的不断挑战。而运用地空一体化移动监测方案能够快速建立区域污染数据模型，搭建人工智能化监测平台，微尺度捕捉污染传输链。基于这一平台，进行多源异构环境数据融合处理，并通过环境动力学、人工智能等方法，对环境因子的扩散进行模拟，对污染源实时动态溯源，从而达到更好的监管效果。

针对多源异构生态环保监测数据时空尺度差异大的问题，平台提出面向空间尺度差异的遥感图像高精度融合算法、面向时间尺度差异的传感器数据高精度时序融合、基于时空过程的空天地监测数据同化等方法，具体突破基于深度学习的超分辨率遥感图像重建、基于插值和时空加权回归的传感器时序数据高精度融合、基于变分方法的时空信息同化、传感网数据与陆面模式的多参数联合同化等关键技术，实现多源异构生态环境数据的高精度时空重建。

而在前面，我们也曾提到：搭建具有人工智能及机器学习模型的微尺度环监平台时，需要大量的基础数据。在这一方面，USW环境监测产品体系派上了大用场。整个体系包含车载移动走航监测系统（JS17系列车载走航监测系统）、机载环境监测系统（ZF19系列无人机载环境监测系统）以及便携式监测系统（XR20系列便携式环境监测系统）三大检测系统。通过USW环境监测产品体系，内蒙古环境监测能够实现空气质量监察管控、区域大气环境污染物浓度分布、污染排放溯源及投诉处理、环境应急事件监测等一系列地空协同环境综合管控服务。

地空一体化监测技术优势：

高效省时：智能化、可视化技术应用有效提升环境管理与监察工作效率，扩大了监管范围，降低人力资源投入

灵活隐蔽：无人机与机动车出动速度快、隐蔽性强，留给污染排放单位的反应时间极短，有助于找寻真实的问题

快速锁定：通过带有GIS，经纬度标记的污染浓度数据和强大的可视化与分析软件，可以快速定位污染源的位置与传输方向，精准溯源。

运行成本低：整个系统除需持续供电外，没有任何耗材，核心分析模块基本保证三年工作时间不需更换；无需专业技术人员运行维护，整个操作流程简单易懂，一键开机便可使用。

机动灵活：灵活选择扫描路劲与检测方位，不受时间、空间及现场环境因素（如道路、建筑物等）限制，且准备时间短，出动速度快

降低风险：在日常环境污染排查、监督性监测工作中，可利用大气监测无人机、移动监测车代替人工现场采集数据，确保人员安全

获取单一全面分析：通过扫描不同高度、不同地点的三维污染浓度信息，可帮助管理部门了解污染的三维空间分布情况，进而了解污染成因及传输特点，为大气污染防治提供行动思路和依据

秒级出数：在走航过程中，监测数值达到秒级，且对于车速并没有强制要求，内蒙古环境监测可以实时的反应监测地点的污染状况，可以做到快速执法