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　　【仪表网 仪表文件】导读：目前生态环境监测数据集成共享和深度挖掘还存在一些壁垒与梗阻，亟需各有关方面同向发力，携手推动数据共享与交流合作，支撑实现生态环境治理体系与治理能力现代化。
 

　　各有关单位：
 

　　当今世界已进入“大数据时代”，随着大数据、物联网、人工智能以及云计算等新一代信息技术不断发展，数字经济站上世界经济发展的主舞台，并步入高速增长轨道，数据已成为数字经济的核心生产要素。生态环境监测数据在建设生态文明和美丽中国、落实减污降碳和生态保护修复中具有重要的基础性作用。但是，目前生态环境监测数据集成共享和深度挖掘还存在一些壁垒与梗阻，亟需各有关方面同向发力，携手推动数据共享与交流合作，支撑实现生态环境治理体系与治理能力现代化。为此，我们倡议，诚意邀请各方携起手来联合开展生态环境智慧监测创新应用联合研究，推动智慧监测新技术应用示范与成果转化，为政府提供高水平的生态环境管理决策建议，为社会提供高质量的监测数据共享、分析评估、模型算法等服务，助力生态环境监测实现从传统监测向智慧监测的跨越。
 

　　一、强化生态环境智慧监测技术支撑
 

　　配合生态环境主管部门推动规划纲要、现代化若干意见、十四五”监测规划、智慧监测创新指南等相关政策的贯彻实施工作。围绕生态环境管理需求，承担生态环境监测数据深度挖掘研究和智慧监测应用示范等任务，构建生态环境监测数据融合分析技术应用体系，提升生态环境智慧监测及数据融合分析应用水平。
 

　　二、推进生态环境监测数据共享
 

　　搭建生态环境监测大数据共享平台，提供数据治理与传输、算力及存储资源供应、数据资源检索查询与交易中介等服务；推动数据共享相关标准制度健全，研究编制监测数据资源治理、传输、共享、安全等方面标准规范，促进政府与社会间、各部门间、央地间生态环境监测数据流动与交易。
 

　　三、开展生态环境监测AI算法模型研究
 

　　搭建生态环境监测AI算法模型技术应用服务平台，组织开展关键领域模型算法研究，分析生态环境质量、水文气象、农业面源、经济人口等多维数据，揭示数据间的逻辑关系，探究生态环境治理的深层次原因，助力管理部门精准施策。开展生态环境模型算法评估研究，建立生态环境模型算法评估体系，搭建生态环境模型技术应用服务平台，定期向社会发布模型技术发展报告(白皮书)，推动生态环境模型算法研究持续走向深入。
 

　　四、推动生态环境智慧监测成果转化
 

　　搭建智慧监测新技术应用示范与成果转化平台，定期召开生态环境智慧监测技术交流会议与学术论坛，加强高等院校、科研院所与相关企业间的学术交流与合作研究，推动生态环境监测大数据技术发展及成果转化。围绕生态环境智能感知、污染溯源等城市精细化管控环节，率先开展生态环境智慧监测新技术示范应用。发布并定期更新生态环境智慧监测咨询服务业务清单，提供各类咨询服务。
 

　　“智慧监测风鹏举、联合研究正当时。”各位同志，让我们共同努力推动生态环境智慧监测创新应用，构建“大监测”发展格局，一同迎接生态环境智慧监测的新阶段，为生态文明和美丽中国建设贡献我们自己的力量。
 

　　原标题：生态环境智慧监测创新应用联合研究倡议书