学术分享会：智慧城市多场景环境感知与智能决策——数据驱动的环境提升关键技术及应用

摘要：
随着城市化进程加快和空气污染复合化特征加剧，城市环境治理亟需更高水平的智能化与精细化支撑。空气污染已成为全球健康与可持续发展的重大挑战，世界卫生组织估计每年约有
700万人死于空气污染。为此，本研究构建了面向智慧城市的多场景气体环境感知与智能决策框架，通过融合传感网络、在线监测与数据驱动决策，实现对复杂气态污染物的实时检测、精准溯源与自适应调控，覆盖城市与建筑室内等多层级环境场景。本研究提出以“源头识别—动态监测—智能调控—预测决策”为核心逻辑的方法体系，通过数据融合与模型推理，形成环境治理的智能闭环与健康环境营造。关键技术在于将原位检测信息与污染源行为特征、源释放规律及贡献量模型深度耦合，构建可量化的污染源表征与归因体系，实现从环境现象识别到责任分解的链式逻辑关联，使污染治理具备可追溯性与针对性。同时，结合数字孪生技术构建环境预测与决策模型，通过可视化仿真、行为反馈与方案评估，实现环境质量调控的动态优化与前置决策。该模型可在环境干预前对潜在污染变化进行虚拟预测与结果推演，从而提前优化策略、降低治理风险与成本，为智慧城市多场景环境质量提升提供数据驱动的关键技术支撑与智能化治理路径。