构建生态环境大数据 排污费核算多元化

发布日期:2016-5-9 浏览次数:465
近年来,排污收费工作中关于核算繁琐、征收标准低和征收面窄等问题日益突出。对此,生态环境大数据的建设,为排污费核算提供一条新路径。


构建生态环境大数据 排污费核算多元化
  
  近日,环保领域各省市陆续出台排污费政策,排污收费运用经济手段要求污染者承担污染对社会损害的责任,是控制污染的一项重要环境政策,排污费也是环保监测重要一环。但近年来,排污收费工作中关于核算繁琐、征收标准低和征收面窄等问题日益突出。
  
  排污费核算依据单一
  
  在基层,排污费核算比较困难,主要原因在于法律界定的模糊,人员专业素养参差不齐。虽然国家也正在积极推进环境税的立法,但这些难题恐怕难以克服。
  
  目前,排污费核算依据有4种,分别为自动监控数据、监测报告数据、物料衡算法和小样本抽查法,4种方法效力依次递减。被认为具有高效力的自动监控数据,在单独使用时,由于设备维护周期、与工况衔接等问题,很难精确地反映企业排污情况。物料衡算法则较为复杂,其中的参数和计算公式常使基层工作者望而却步。
  
  在实际应用中,4种方法并不是综合使用,从基层实践来看,基于行政成本的考量,监测报告数据法简单直接,虽然有失偏颇,但应用范围最广泛。
  
  大数据提供多元依据
  
  事实上,计算企业的真实排污情况依靠单一数据或方法是远远不够的。生态环境大数据的建设,也为排污费核算提供了一条新路径。
  
  首先,生态环境大数据包含了企业信息、自动监测数据等排污全周期信息,排污费核算可以经过比对,综合运用以上4种方法,而不是仅仅依靠监测报告所得的数据,大大改变了过去的局面。
  
  在此基础上,生态环境大数据还有与企业相关的其他数据,构成了企业信息生态圈,比如企业的用电量、银行贷款、排污设施型号等,可以多层面地支撑和配合排污费的核算,使得排污费核算更加科学。随着排污费核算逐渐成熟,可以构建数据库,专门用于排污费核算。
  
  另外,生态环境大数据建设可以提供更多的模型和算法,为排污费核算提供更科学的计算模型。
  
  以废气企业为例,在湿法脱硫工艺中,自动监控得出的颗粒物数值和手工监测数值就有很大差距。这就不能单纯依据自动监控数据或监督性监测报告等,还要对上述4种方法进行综合运用,且同这一企业以前的排污情况进行环比,并与其他类似企业的数据进行对比。
  
  另外,还需实时网罗企业生产状况、治污设施运行情况、进料量、用电量以及银行账目等信息,然后由国家建立相关算法和程序系统,从大量化、多类别的数据中提取有效数据,通过概率与统计方法计算误差,从而确定每个企业的排污费数额,有效杜绝机器故障、人为干扰、计算误差造成的不准确。
  
  (原标题:以大数据完善排污费核算)(来源:中国环境报)

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