習近平總書記強調“綠色發展是高質量發展的底色，新質生產力本身就是綠色生產力”，為發展綠色生產力指明了重要方向、提供了實踐路徑。生態環境部深入貫徹落實習近平生態文明思想，充分發揮數據要素在推動綠色低碳領域創新發展中的作用，積極構建數據驅動的綠色發展新模式，推動生態環境治理體系和治理能力現代化，為實現經濟社會發展全面綠色轉型注入強勁動力。2025年“數據要素×”大賽綠色低碳賽道緊扣《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》重點行動部署，設置了優化生態環境治理服務、促進用能效率提升、促進資源循環利用、促進生產減排降碳等4個方向的賽題。為深入推動數據要素與綠色低碳產業深度融合，培育新業態、新模式，重點圍繞以下四方面開展“數據要素×綠色低碳”應用探索。
。ㄒ唬﹥灮鷳B環境治理服務
1.氣象和水文耦合預報與受災分析
融合氣象衛星、地面站網、水文站點等數據，融合數值模型與人工智能引擎，構建氣象水文動態耦合推演模型，提高對極端天氣事件引發的洪水、干旱等災害的預測精度，動態評估受災范圍與等級，為預警、應急救援和災后重建提供科學依據。
2.河湖岸線監測與城市水環境精細化管理
利用衛星遙感、地面信息及觀測站數據，對河湖岸線進行動態監測，及時發現岸線變化、非法侵占等問題；通過對水質監測數據、污水處理廠運行數據、排水管網數據等的融合分析，優化污水處理工藝，實現對城市水環境的精細化管理。
3.重污染天氣應對與環境質量監測評估
融合氣象、空氣質量、污染源排放數據等，建立重污染天氣預測預警模型，提前預測重污染天氣發展趨勢，為制定科學有效的應對措施提供支持；綜合多源數據開展環境質量監測與評估，支撐環境政策制定和環境管理科學決策。
4.污染源解析與追蹤及環境風險預警應急
融合工業生產、交通運輸、農業活動、氣象條件等相關數據，構建污染溯源模型，實現對污染源的精準追蹤。利用實時監測數據和預測預報模型，對環境風險進行實時預警，支撐應急預案科學制定和環境應急調度指揮。
5.環境污染責任保險與綠色金融
結合企業風險評級、事故檔案與行業標準等數據，為環責險精準定價，提升企業抗風險能力。匯聚企業環境信息、財務數據、信用記錄等，構建綠色金融風控模型，為綠色信貸審核、綠色債券發行提供量化依據，助力綠色產業發展。
。ǘ┐龠M用能效率提升
1.工業能耗預測與多能互補優化
收集工業生產過程中的訂單數據、排產數據、用電數據、設備運行數據等，實現對工業生產能耗的精準預測。通過不同能源的供應情況和成本，優化多能互補方案，實現電力、熱力、天然氣等多種能源的協同利用，提高能源利用效率。
2.能源梯度定價與智能管理
整合能源市場定價、用戶信息、電網運行等數據，制定能源梯度定價策略，根據用戶的用能時段、用能強度和能源成本，實現差異化定價，引導用戶合理調整用能行為。通過實時監測和分析能源數據，實現能源的智能調度和優化配置，提升能源供應的可靠性和穩定性。
。ㄈ┐龠M資源循環利用
1.固體廢物全流程智能化管理
打通固廢從產生到處置的全鏈路數據，依托物聯網、大數據技術構建智能化動態管理體系，實時追蹤產生量、種類及轉移情況。通過數據分析優化工藝流程，提升資源利用效率。
2.智能回收及資源化利用
聚合用戶偏好、市場波動與回收行業數據，貫通供需信息鏈路，提升回收效率與公眾參與度；依托圖像識別與機器學習等技術優化智能收集分選系統，實現固體廢物精準分類，助推資源化利用產業發展。
。ㄋ模┐龠M生產減排降碳
1.碳排放監測、核算與動態追蹤
收集能源消耗、原材料、生產工藝等數據，運用科學的核算方法實現碳排放的精準監測和核算，對產品或企業的碳排放進行全生命周期追蹤，為企業制定減排策略提供數據支持。
2.能源系統優化與碳交易輔助決策
整合能源供應、能源消耗、碳排放等數據，實現能源系統的智能優化，降低能源消耗和碳排放。結合碳交易市場數據和企業碳排放情況，服務企業在碳交易市場中合理配置資源，降低交易成本。
3.重點領域降碳技術創新應用
聚焦電力、鋼鐵、水泥等重點碳排放領域，通過對行業生產數據的深度分析，支撐減碳技術篩選，服務降碳過程監控和效果評估，挖掘深度降碳潛力和技術路徑。
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