第43章 环境统计学家（1/2）

林夏盯着电脑屏幕上跳动的数据流，指尖在键盘上飞快敲击。屏幕左侧的折线图里，pm2.5浓度曲线在凌晨三点突然出现异常波动，像一条被惊扰的游蛇，突兀地向上拱起。他面前的办公桌上，摊着三张不同区域的空气质量监测地图，荧光笔标记的红点在城郊工业区密集得刺眼。

“林工，这是凌晨三点的实时监测数据复核结果，”实习生小周抱着一摞打印纸快步走进来，额头上带着薄汗，“城郊的三个监测站数据都异常，其中焦化厂附近的站点pm2.5浓度达到112μg\/m3，超出二级标准近40%，但同期的气象数据显示无风，排除了外来输送的可能。”

林夏接过数据单，目光扫过监测站点编号、采样时间和浓度数值，眉头越皱越紧。他是市环境监测中心的环境统计学家，日常工作就是和这些冰冷的数据打交道——分析空气质量、水质、土壤污染的监测数据，建立统计模型，追踪污染源头，为环境治理提供科学依据。在外人看来，这份工作枯燥又乏味，但林夏却能从密密麻麻的数字中，捕捉到城市环境的细微呼吸。

“把焦化厂近一个月的排污申报数据调出来，还有夜间生产负荷记录，”林夏的声音平静却带着不容置疑的力度，“另外，联系气象部门，要凌晨两点到四点的垂直气象数据，重点看逆温层厚度。”

小周点点头，转身快步离开。林夏起身走到办公室尽头的巨大落地窗前，窗外是清晨六点的城市，高楼大厦在薄雾中若隐若现，马路上的车流逐渐密集，远处的工业区烟囱冒着淡淡的白烟。他从事环境统计工作已经五年，从最初跟着老专家学习数据处理，到如今能独立负责重点污染源的统计分析，经手的案例不计其数，但这次的异常波动却让他隐隐觉得不简单。

环境统计不是简单的数据罗列，而是要通过科学的统计方法，挖掘数据背后的关联。林夏打开电脑里的统计分析软件，将监测数据、排污数据、气象数据逐一导入模型。屏幕上的散点图、折线图、热力图不断切换，他的目光专注而锐利，仿佛在破解一组复杂的密码。

上午十点，林夏的办公室里挤满了人。市生态环境局的执法人员、焦化厂的环保负责人、监测中心的技术骨干围坐在会议桌旁，气氛严肃。

“林工，你先说说分析结果吧。”执法大队的张队长率先开口，他的目光落在林夏面前的电脑屏幕上。

林夏点点头，切换出统计模型的分析结果：“根据凌晨的监测数据和复核结果，结合气象条件和企业排污数据，我们可以确定这次pm2.5浓度异常波动的主要原因是焦化厂夜间超标排污。”

他点击鼠标，屏幕上出现了两条对比曲线：“这是焦化厂近一个月的夜间排污申报数据，红线是二氧化硫排放量，蓝线是颗粒物排放量，都控制在许可范围内。但我们通过时间序列分析发现，凌晨三点左右，企业的生产负荷突然增加，而对应的排污数据却没有同步增长，这不符合正常的生产排污规律。”

“另外，”林夏继续说道，“凌晨的垂直气象数据显示，当时存在厚度约200米的逆温层，空气垂直扩散能力极差，这使得企业排放的污染物无法扩散，在近地面积聚，最终导致监测数据异常。我们通过回归分析模型测算，焦化厂当时的实际颗粒物排放量至少是申报值的1.8倍。”

焦化厂的环保负责人脸色一阵红一阵白，他张了张嘴，试图辩解：“林工，这不可能吧？我们的环保设施一直正常运行，排污数据都是实时在线监测的，怎么会超标呢？”

“在线监测数据确实没有超标，但这正是问题所在。”林夏调出在线监测设备的运行日志，“你们的在线监测设备在凌晨两点五十分到三点二十分之间，数据传输出现了短暂的延迟，而这段时间正好是生产负荷增加的时段。我们通过统计推断，结合设备的历史运行数据，发现这种延迟并不是技术故障导致的，而是人为干预的可能性极大。”

张队长的脸色沉了下来：“如果情况属实，这就是典型的恶意偷排行为。我们现在就去企业现场核查，调取生产记录和设备运行日志。”

焦化厂的环保负责人额头冒出冷汗，不再说话。林夏看着他的样子，心里没有丝毫快意。他做环境统计工作，不是为了追责，而是为了让数据说话，推动企业整改，改善城市环境。

接下来的几天，林夏和同事们忙着跟进焦化厂的整改情况。他们多次前往企业现场，核查环保设施运行情况，采集样品进行实验室分析，补充统计数据。焦化厂最终承认了夜间超标排污的事实，缴纳了罚款，并投入资金对环保设施进行了升级改造。

但林夏并没有停下脚步。他意识到，单一企业的偷排问题背后，可能隐藏着整个工业区的排污监管漏洞。他向中心领导提出，对全市重点污染源开展一次全面的统计核查，通过大数据分析，排查潜在的排污风险。

领导批准了他的申请，林夏牵头成立了专项工作组。接下来的一个月，他和同事们几乎天天加班到深夜。他们收集了全市200多家重点污染源的排污申报数据、在线监测数据、生产台账、环保设施运行记录等海量信息，建立了一套涵盖水、气、土等多环境要素的统计分析模型。

“林工，这是化工园区12家企业的用水和排水数据对比分析，”小周拿着一份报告走进来，脸上带着兴奋，“我们发现有3家企业的新鲜水用量和排水量严重不匹配，排水量远低于用水量，这不符合生产工艺的正常水平，怀疑存在偷排漏排行为。”

林夏接过报告，仔细查看数据对比表和统计分析结果。他打开卫星地图，找到这三家企业的位置，发现它们都靠近一条流经园区的河流。“立即联系执法部门，对这三家企业进行突击检查，重点排查是否存在暗管偷排。”林夏果断下令。

执法人员在企业的厂区角落发现了隐藏的暗管，污水直接排入了河流。检测结果显示，污水中的化学需氧量、氨氮等指标严重超标。这起案件的查处，引起了全市重点污染源企业的震动，也让环境统计工作的重要性得到了更多人的认可。

但工作中的挑战远不止这些。环境统计工作常常会面临数据缺失、数据失真等问题，这就需要统计学家凭借专业知识和经验进行判断和修正。

有一次，林夏负责全市饮用水源地水质的统计分析。在整理数据时，他发现某水源地的溶解氧数据连续一周异常偏低，而其他指标都正常。按照常规分析，溶解氧偏低可能是由于水体污染导致的，但林夏凭借经验判断，这里面可能存在问题。

他查阅了该水源地的监测站点位置图，发现监测站点位于水源地的一个拐角处，水流缓慢。同时，他联系了当地的水文部门，了解到近期该区域的降雨量明显偏少，水体流动性差。林夏推测，溶解氧数据偏低可能是由于水体自身流动不畅导致的，而不是污染问题。

为了验证自己的推测，林夏亲自前往水源地进行现场勘查。他在监测站点周边不同位置采集了水样，带回实验室进行分析。结果显示，其他位置的溶解氧数据都正常，只有监测站点所在位置的溶解氧偏低。此外，他还发现监测站点的采样设备深度设置不合理，导致采集到的是底层水体样本，而底层水体由于光照不足、微生物分解作用，溶解氧含量本身就偏低。