建立河湖問題風險預警模型 廣州挖掘河長制數據價值

打好污染防治攻堅戰要堅持精準治污、科學治污!在水環境質量得到明顯改善的基礎上，廣州為充分發揮河長制作用，鞏固城市黑臭水體治理成效，建立防止返黑返臭的長效機制，廣州市利用大數據技術，充分挖掘河長制數據價值，建立河湖問題風險預警模型，形成一套靠前預防、標本兼治的河湖管治長效機制，為河湖長制高質量發展保駕護航。

風險預警 為基層河長減負增效

近年來，廣州舉全市之力高位推動河長制工作，取得了河湖治理的階段性勝利。當前廣州197宗黑臭水體全部消除黑臭，“清四亂”任務全面完成并進入常態化監管，13個國省考斷面水質全部達到考核要求，水環境質量得到明顯改善。

基層河長作為落實河湖治理“最后一公里”的關鍵角色，對河長制的治理效能尤為重要。河湖長身為一方行政長官，既要面對繁瑣的日常公務，還要兼顧巡河履職的要求。2019~2020年期間，村級河長月均巡河15.2天次，鎮級河長月均巡河7.3天次，其中黑臭河湖巡查頻次5倍于一般河湖，巡河負擔較大。然而，在如此密集的巡河頻次下，河長履職效率卻比較低下，河湖問題上報率僅0.05個/天次，黑臭河湖5倍巡查頻次下，單條河湖平均上報問題數量也僅比一般河湖稍高。

在河湖治理重重指標考核壓力下，基層河長巡河履職主要依賴自上而下的機械推動，形式主義履職的隱患逐漸顯現——發現問題避重就輕，河湖返黑返臭風險極高。在當前治水形勢下，解決基層減負與履職增效的矛盾成為維持河長制長期有效最迫切的需求。2021年初，廣州市創新探索出一套基于河湖大數據的河湖風險預警模型并以此推出差異化河湖巡查制度，精準回應了基層河長減負增效的需求。

問題導向 推行差異化河湖巡查制度

為推動河湖問題風險預警模型落地生效，實現河長履職減負增效的目標，廣州市以制度配套為技術賦權，全國首推以問題和結果為導向的差異化河湖巡查制度，顛覆了傳統模式中“普適性、一刀切”的巡河規則，以河湖問題風險預警結果為依托，結合河湖監測數據、輿情數據，每月對全市河湖進行“紅、橙、黃”三色預警，按照預警等級調整河長各條責任河湖(河段)的巡查頻次，從而引導河長湖長關注水質反彈風險較高的河湖、發現并推動解決重大問題，同時為責任河湖水質優良的河長湖長減負。

各級河長通過河長App【我的履職】功能即可實時了解責任河湖預警情況并掌握履職任務清單，實現了“清單化”履職、“傻瓜式”履職，切實落實了“準預警，易操作、實履職、高效能”，應用至上的價值導向。制度的推出，夯實了預警模型技術的落地應用場景，極大調動了河長履職能動性，受到基層河長的一致好評。

預警模型支撐數字賦能

廣州河湖問題風險預警模型的核心是數據關聯，一方面劃定全市河湖流域范圍，將污染源、排水戶、下墊面土地利用情況、排水體制等空間數據通過空間拓撲和河湖建立關聯關系，另一方面，通過科學建立河湖基礎信息、河湖動態信息、空間關聯數據和水質數據之間的關系，采用大數據聚類算法，以具備水質監測數據的河湖作為模型學習基礎，將算法用于評估沒有水質監測的河湖，達到河湖水質態勢預警全覆蓋，區別于傳統的水質模型回歸擬合或耦合水動力的算法，該方法覆蓋范圍更廣，輸入數據的精度、尺度要求相對較低，計算效率更高，與常規監測手段形成了優勢互補，將廣州河長制的數字觀從理念孵化為賦能工具。

創新驅動激勵提升能力

廣州市積極探索與當前治水形勢相適應的新手段、新方法，用業務視角科學看待和挖掘數據價值，樹立數據決策思維模式。廣州河湖問題風險預警模型和差異化河湖巡查制度就是此思維模式下的產物，旨在養成以“大概率思維”應對“小概率事件”的工作慣性，提升河湖長履職能力和河湖抗風險能力。

2021年實施差異化河湖巡查以來，基層河長巡查次數減少24%，其中因河湖水質優良而被減免巡河的河長占42%;巡河頻次雖減，河湖問題上報數量卻保持持平，重大問題占比反而提升了7%，基層減負與履職的提質增效達成雙贏。預警信息通過App點對點快速傳遞，信息的對稱打破了傳統河湖問題治理上熱下冷的困境，使基層工作人員更加明晰水環境治理的目標與愿景，參與業務協同鏈條的主觀能動性被充分調動起來，治理效能自然事半功倍。

數說治水

當前廣州197宗黑臭水體全部消除黑臭，“清四亂”任務全面完成并進入常態化監管，13個國省考斷面水質全部達到考核要求，水環境質量得到明顯改善。(杜娟)

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