大数据与智能技术正驱动土壤污染治理体系向精准化、低碳化转型。传统治理模式受限于经验依赖与静态评估，存在效率低、隐性成本高等瓶颈。新技术通过多维数据融合与智能算法迭代，在污染空间解析、修复过程调控及碳足迹溯源三个维度实现突破，为精准修复与“双碳”目标协同提供了创新路径。

　　二是修复过程实现智能化升级。传统土壤修复采用线性操作模式，修复效率低且资源消耗大。大数据技术推动修复过程向智能动态调控转变，能显著降低能耗与材料浪费。如天津某氯代烃污染场地应用基于深度强化学习的药剂投加智能决策系统，使过硫酸盐使用量减少22%，尾气处理能耗降低18%。通过实时分析热脱附尾气成分，动态优化热脱附设备运行参数，某焦化厂修复项目天然气消耗量下降15%。某工业地块采用数字孪生技术构建修复工艺链仿真模型，评估不同方案的碳足迹影响，通过工艺优化使全生命周期碳排放减少31%。

　　大数据技术已在国内外污染修复领域有所应用，在污染精准诊断、智能设计、协同管理、成本控制等方面展现出了不可替代的优势，显著提升了修复工作的精准性、效率与可持续性，在“监测—建模—决策—监管”闭环中推动污染修复从“经验驱动”转向“数据驱动”。

　　强调技术集成与创新应用。国内在污染场地修复领域展现出了较强的技术整合能力，已有研究通过融合三维激光扫描、地质雷达和量子遗传算法等先进技术，实现了精准评估与修复优化。例如某钢铁厂污染场地修复，利用数字孪生技术构建模型，并采用量子遗传算法优化热脱附井位布置，最终修复周期缩短28%，碳排放由820吨降至312吨。

　　注重实际应用与效率提升。国内在污染场地调查、评估及修复实践中广泛应用大数据技术，避免了人为判断的主观影响，提高了决策效率。通过数据驱动实现了污染风险快速预测、精准评估及修复方案优化，大幅提升了场地环境管理的科学性和工作效率。

　　强调绿色低碳与可持续发展。国内土壤修复工程强调节能减排与生态保护，推动绿色可持续修复。如某钢铁厂修复项目采用余热回收和光伏补能系统，实现能源循环利用，降低修复碳排放；修复后的地块改造为生态公园，兼顾了环境效益与经济效益。

　　构建“地块—流域—区域”多尺度协同治理体系，实现数据驱动的跨尺度协同治理。以美国超级基金场地为例，通过整合30年跨行政区污染监测数据，建立了联邦—州际联动的动态风险评估模型，以系统化数据整合能力为复杂污染场地精准治理提供了范式。

　　强调政策支持与法规保障。发达国家较早建立数据共享机制，为土壤修复提供了制度保障。如欧盟《水框架指令》要求成员国构建流域级大数据平台。强调跨国数据协同，如欧洲环境署云计算平台促进了跨境环境数据共享，形成了更高效的土壤修复决策支持体系。

　　我国土壤污染数据资源丰富，建议整合经济、社会、地理、气象、水文等多源数据，构建统一的土壤环境大数据平台，实现土壤环境量化管理以及多环境介质协同治理。需重点提高数据质量，确保监测数据真实准确，同时打破部门数据壁垒，促进资源共享。

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　　强化复合型人才培养。抓住大数据蓬勃发展契机，大力推动跨学科人才培育模式，促进环境科学、信息技术、工程管理等多学科深度交叉融合。鼓励高校、科研机构开设融合课程，使学生在系统学习环境科学知识的同时掌握大数据技术，培养既懂环境科学又能熟练运用大数据技术的复合型人才。此外，积极开展国际合作交流，主动与发达国家相关高校、科研团队及专业机构对接，通过学术互访、联合科研等形式，汲取其在污染场地修复领域成熟的技术方法，以及数据管理分析的有效经验。

　　总体来看，大数据技术正在重塑土壤修复价值逻辑，推动其从单纯的“污染清除”迈向“生态增值”，从聚焦降低成本转变为创造“碳资产”。在此进程中，技术突破与制度创新需协同推进，既要全力攻克“卡脖子”技术难题，掌握核心技术，又要构建起多方参与、协同治理的数据治理体系。伴随数字孪生、区块链、人工智能等前沿技术深度融合，污染修复将更趋智能化、精细化，为全球环境治理提供数据精准赋能的可持续解决方案。

　　作者单位：杨欣桐、董璟琦、张红振，生态环境部环境规划院；刘鹏，北京建工环境修复股份有限公司