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　　來(lai)源(yuan)：中國(guo)環(huan)境報第8版

　　2020年中央經(jing)濟(ji)工(gong)作(zuo)會議明(ming)確提出，打好(hao)污(wu)染防(fang)治(zhi)(zhi)攻堅(jian)戰(zhan)，堅(jian)持方向不(bu)變、力(li)度不(bu)減(jian)，突出精準(zhun)治(zhi)(zhi)污(wu)、科學治(zhi)(zhi)污(wu)、依法治(zhi)(zhi)污(wu)，推動生態環(huan)境質量(liang)持續(xu)好(hao)轉。近年來(lai)大氣(qi)污(wu)染治(zhi)(zhi)理成(cheng)效(xiao)顯(xian)著(zhu)，環(huan)境空氣(qi)質量(liang)明(ming)顯(xian)改(gai)善(shan)，細(xi)顆(ke)粒物濃度明(ming)顯(xian)下降，重(zhong)污(wu)染天氣(qi)明(ming)顯(xian)減(jian)少。但臭(chou)氧污(wu)染問(wen)題逐步(bu)顯(xian)現，濃度呈(cheng)逐年上升態勢，成(cheng)為影響環(huan)境空氣(qi)質量(liang)的(de)又一(yi)重(zhong)要污(wu)染物，加強細(xi)顆(ke)粒物和臭(chou)氧協同控制成(cheng)為改(gai)善(shan)環(huan)境空氣(qi)質量(liang)的(de)關鍵。大氣(qi)污(wu)染防(fang)治(zhi)(zhi)工(gong)作(zuo)的(de)艱巨性和復雜(za)性，亟需監測科技(ji)(ji)力(li)量(liang)的(de)支持。聚(ju)光科技(ji)(ji)（杭州）股份(fen)有限公(gong)司（以(yi)下簡稱“聚(ju)光科技(ji)(ji)”）成(cheng)立于2002年，經(jing)過近20年的(de)發展，現已(yi)成(cheng)為國內高端分析(xi)儀器儀表領(ling)軍(jun)企業，其自主(zhu)研(yan)發的(de)全流(liu)程監測設備技(ji)(ji)術(shu)成(cheng)熟，已(yi)廣泛應(ying)用于眾多國家(jia)級/省(sheng)級重(zhong)點項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)建設。通過多年技(ji)(ji)術(shu)研(yan)發，公(gong)司目(mu)前取得專利800余(yu)(yu)項(xiang)(xiang)(xiang)，計(ji)算機軟件著(zhu)作(zuo)權300余(yu)(yu)項(xiang)(xiang)(xiang)，主(zhu)持或參與標準(zhun)制定70余(yu)(yu)項(xiang)(xiang)(xiang)，累(lei)計(ji)承擔(dan)國家(jia)和地方科技(ji)(ji)計(ji)劃項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)100余(yu)(yu)項(xiang)(xiang)(xiang)。

　強化多污染物協同管控 

　　針對大氣(qi)復(fu)合(he)(he)污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)日(ri)(ri)益突出(chu)的問題(ti)，聚光(guang)科(ke)技準(zhun)確(que)分析(xi)大氣(qi)復(fu)合(he)(he)污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)成(cheng)(cheng)因(yin)(yin)，強(qiang)化(hua)(hua)(hua)多污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)物(wu)協(xie)同管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)，落實(shi)污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)源治(zhi)理(li)(li)任務(wu)(wu)，加快(kuai)實(shi)現(xian)環境空(kong)氣(qi)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)改善，其《環境空(kong)氣(qi)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)達標(biao)(biao)管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)服務(wu)(wu)方案(an)(an)》通過當地基礎數據(ju)分析(xi)，建立污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)成(cheng)(cheng)因(yin)(yin)案(an)(an)例庫，掌握污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)物(wu)歷(li)史變化(hua)(hua)(hua)規律，指導多污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)物(wu)的日(ri)(ri)常協(xie)同管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)與重污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)應急。采(cai)用(yong)細顆粒(li)物(wu)（PM2.5）、可吸(xi)入(ru)顆粒(li)物(wu)（PM10）、臭氧(yang)（O3）、二氧(yang)化(hua)(hua)(hua)硫（SO2）、二氧(yang)化(hua)(hua)(hua)氮（NO2）、一(yi)氧(yang)化(hua)(hua)(hua)碳（CO）、揮發性有(you)機物(wu)（VOCs）、甲(jia)醛(quan)（HCOH）、過氧(yang)乙(yi)酰(xian)硝酸酯（PANs）、光(guang)解速率等多因(yin)(yin)子、全(quan)流程協(xie)同走(zou)航(hang)監(jian)測(ce)技術與激光(guang)雷達掃描技術，開展重點(dian)地區(qu)(qu)走(zou)航(hang)摸(mo)排(pai)，快(kuai)速掌握區(qu)(qu)域污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)物(wu)濃度(du)與污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)源時空(kong)分布狀況，識(shi)(shi)別熱點(dian)管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)區(qu)(qu)域與時段；進一(yi)步結合(he)(he)車載(zai)顆粒(li)物(wu)來源解析(xi)、臭氧(yang)光(guang)化(hua)(hua)(hua)學污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)綜合(he)(he)監(jian)測(ce)系(xi)統(tong)，源排(pai)放(fang)清單及(ji)空(kong)氣(qi)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)模(mo)擬技術，分析(xi)各項污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)成(cheng)(cheng)因(yin)(yin)與生(sheng)成(cheng)(cheng)機制，識(shi)(shi)別主(zhu)要污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)源類，定量(liang)(liang)(liang)評估一(yi)次、二次污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)貢獻，識(shi)(shi)別重點(dian)管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)行(xing)業，為從時、空(kong)、物(wu)各角度(du)制定差異(yi)化(hua)(hua)(hua)協(xie)同管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)策(ce)略(lve)，提供決策(ce)支(zhi)撐。依托多元(yuan)數據(ju)分析(xi)成(cheng)(cheng)果及(ji)相(xiang)關工作流程與機制構建測(ce)管(guan)(guan)(guan)(guan)治(zhi)一(yi)體(ti)化(hua)(hua)(hua)達標(biao)(biao)管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)服務(wu)(wu)體(ti)系(xi)，可根據(ju)區(qu)(qu)域、點(dian)位差異(yi)性，形成(cheng)(cheng)日(ri)(ri)常與重污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)分級管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)策(ce)略(lve)，保(bao)障重點(dian)區(qu)(qu)域空(kong)氣(qi)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)；針對各類污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)源形成(cheng)(cheng)行(xing)業管(guan)(guan)(guan)(guan)理(li)(li)、治(zhi)理(li)(li)體(ti)系(xi)，落實(shi)污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)源管(guan)(guan)(guan)(guan)治(zhi)任務(wu)(wu)，協(xie)同減(jian)少污(wu)(wu)(wu)(wu)(wu)染(ran)(ran)(ran)(ran)(ran)物(wu)排(pai)放(fang)；并多維度(du)量(liang)(liang)(liang)化(hua)(hua)(hua)評估管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)效(xiao)果，確(que)保(bao)及(ji)時發現(xian)問題(ti)，精準(zhun)定位問題(ti)，有(you)效(xiao)解決問題(ti)，實(shi)現(xian)環境空(kong)氣(qi)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)協(xie)同管(guan)(guan)(guan)(guan)控(kong)(kong)(kong)，助力環境空(kong)氣(qi)質(zhi)量(liang)(liang)(liang)持續(xu)改善。

　　《環(huan)境空氣質量達(da)標管控(kong)服務方案(an)》已在海南(nan)省、宿(su)州(zhou)市、武威市、徐州(zhou)市、聊城市、宜昌市等多(duo)個省市區進行了應用，并取得(de)顯著效果(guo)。方案(an)配置的核心(xin)在線(xian)監測設備均為(wei)公司自產設備，各項技術指標均達(da)到國內領先水平，可(ke)為(wei)大(da)氣污染防治提供精準數據(ju)支撐。

  管控提升空氣質量排名 

　　2017年(nian)(nian)，聚光(guang)科技在(zai)歷史(shi)數據研(yan)判(pan)分(fen)析基礎(chu)上(shang)，采用空(kong)氣質(zhi)量走航監(jian)測(ce)車、激(ji)光(guang)雷(lei)達監(jian)測(ce)車等(deng)(deng)(deng)技術對宿(su)州市顆粒(li)物的整體污染(ran)特征進行了(le)摸(mo)排分(fen)析，并制定(ding)了(le)管控策(ce)略(lve)。2018年(nian)(nian)-2019年(nian)(nian)，通過在(zai)當地(di)組建技術組、走航巡查組等(deng)(deng)(deng)專業團隊，建立網格分(fen)級(ji)、部門聯動(dong)、污染(ran)巡查等(deng)(deng)(deng)機制，并提供動(dong)態研(yan)判(pan)分(fen)析、污染(ran)巡查處置(zhi)、敏感點防(fang)控策(ce)略(lve)以及工地(di)揚塵、散煤、餐(can)飲油(you)煙(yan)等(deng)(deng)(deng)污染(ran)源專項管控服(fu)務，逐步降低PM2.5濃度(du)，提升空(kong)氣質(zhi)量排名。

　　2018年宿州市(shi)PM2.5濃(nong)度明顯下降(jiang)，擺脫倒一，下降(jiang)率全省(sheng)第3（-17.71%）。

　　2019年宿州市PM2.5濃度明顯(xian)下降，下降率省內排名第1（-9.09%）。

　　2019年1-12月宿州市空氣(qi)質量改(gai)善幅度居168重點(dian)城市第一。

 精準臭氧管控技術服務 

　　2020年4月，聚光(guang)(guang)科(ke)技進駐湖北宜昌，利(li)用(yong)當地基礎空氣質量監(jian)測數(shu)據、光(guang)(guang)化學(xue)全(quan)流程監(jian)測數(shu)據以及(ji)走航技術開展(zhan)(zhan)臭氧(yang)(yang)污染特征(zheng)分析(xi)(xi)、VOCs區域整體特征(zheng)摸排、臭氧(yang)(yang)成因(yin)診斷及(ji)來源(yuan)解析(xi)(xi)工作(zuo)，并組建(jian)數(shu)據分析(xi)(xi)組、走航巡(xun)(xun)查組，確定指導專(zhuan)家，建(jian)立了宜昌市本地化臭氧(yang)(yang)研(yan)判分析(xi)(xi)機(ji)制(zhi)、日會(hui)商機(ji)制(zhi)、預報(bao)預警機(ji)制(zhi)。針對宜昌市工業企(qi)業、加油(you)站等行(xing)業開展(zhan)(zhan)了拉網式巡(xun)(xun)查和(he)突(tu)擊巡(xun)(xun)查，形(xing)成巡(xun)(xun)查問題(ti)臺賬，整理特征(zheng)因(yin)子(zi)庫，保障臭氧(yang)(yang)污染防治(zhi)工作(zuo)有序(xu)推(tui)進。

　　2019年(nian)5-8月(yue)均為不降(jiang)反升，2020年(nian)均改善為同比顯(xian)著下降(jiang)。變(bian)化(hua)率湖(hu)北省(sheng)內排名(ming)各月(yue)均有提升，2020年(nian)8月(yue)下降(jiang)率居全省(sheng)第(di)一(yi)。

　　優(you)良天(tian)(tian)同(tong)(tong)比(bi)增(zeng)加(jia)21天(tian)(tian)。5月同(tong)(tong)比(bi)增(zeng)加(jia)3天(tian)(tian)；6月全(quan)月優(you)良，同(tong)(tong)比(bi)增(zeng)加(jia)7天(tian)(tian)；7月全(quan)月優(you)良，同(tong)(tong)比(bi)增(zeng)加(jia)4天(tian)(tian)；8月同(tong)(tong)比(bi)增(zeng)加(jia)7天(tian)(tian)。

　　臭氧濃度顯著下降(jiang)，6月同(tong)比下降(jiang)29μg/m3；7月同(tong)比下降(jiang)38μg/m3，8月同(tong)比下降(jiang)30μg/m3。

　　2020年1-6月，宜(yi)昌市空氣(qi)質(zhi)量(liang)改善幅度居全國168城市第一。

 多項技術應用于重點項目中 

　　聚光科技(ji)(ji)涉(she)及顆粒物來源解析、光化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)反應(ying)(ying)全過程因(yin)子監測(ce)(ce)(ce)系列設備技(ji)(ji)術成熟(shu)，已(yi)應(ying)(ying)用(yong)于眾多國(guo)家級(ji)/省級(ji)重點項(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)建(jian)設，可(ke)提供(gong)準確可(ke)靠的大(da)(da)氣(qi)(qi)污染(ran)監測(ce)(ce)(ce)數據，開展精細(xi)化(hua)(hua)污染(ran)成因(yin)分(fen)析及精細(xi)化(hua)(hua)管控指(zhi)導，協助(zhu)客戶實現大(da)(da)氣(qi)(qi)污染(ran)管控“產品-技(ji)(ji)術-服務(wu)應(ying)(ying)用(yong)”的一(yi)(yi)站式購買。目(mu)(mu)(mu)前公(gong)司(si)已(yi)建(jian)設中國(guo)環(huan)境(jing)監測(ce)(ce)(ce)總站國(guo)家大(da)(da)氣(qi)(qi)顆粒物組分(fen)-光化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)監測(ce)(ce)(ce)網建(jian)設項(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)，海(hai)南省大(da)(da)氣(qi)(qi)復(fu)合(he)(he)污染(ran)綜合(he)(he)來源解析項(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)、廣東顆粒物組分(fen)監測(ce)(ce)(ce)網（二期）建(jian)設項(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)、浙(zhe)江(jiang)省環(huan)境(jing)監測(ce)(ce)(ce)中心-杭州光化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)監測(ce)(ce)(ce)網-金華光化(hua)(hua)學(xue)(xue)(xue)監測(ce)(ce)(ce)網、石(shi)家莊大(da)(da)氣(qi)(qi)復(fu)合(he)(he)超級(ji)站及應(ying)(ying)用(yong)項(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)。此外(wai)，公(gong)司(si)擁有(you)專業化(hua)(hua)數據分(fen)析服務(wu)團隊(dui)，均由(you)國(guo)內(nei)雙一(yi)(yi)流高(gao)校（北京大(da)(da)學(xue)(xue)(xue)、浙(zhe)江(jiang)大(da)(da)學(xue)(xue)(xue)、復(fu)旦大(da)(da)學(xue)(xue)(xue)、南開大(da)(da)學(xue)(xue)(xue)等）碩(shuo)博學(xue)(xue)(xue)歷的高(gao)素質人才組建(jian)，并與國(guo)內(nei)知名高(gao)校、科研院所有(you)深(shen)入(ru)合(he)(he)作。