基于大数据可视化分析技术的大气污染防治审计方法研究

发布时间：2024-05-17 17:48

　　污染防治审计是目前审计领域关注的重点,大气污染防治审计是污染防治审计的一项重要内容,大数据技术的发展为解决这一问题提供了机遇。本文首先分析了研究大气污染防治审计方法的重要性、目前常用审计方法及其存在的不足,在分析了常用大数据审计技术方法的基础上,提出了基于大数据可视化技术的大气污染防治审计方法,并分析了该方法的原理。最后以某大气污染防治审计项目为例,验证了该方法的有效性。

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【部分图文】：

图2六项污染物时间序列对比图

过时间序列图分析，可以比较不同时期区域内环境空气质量变化情况，检测该地空气质量有没有变差；可以判断该地大气污染防治有关约束性指标的完成情况，如二氧化硫（SO2）等排放物控制指标、PM2.5或可吸入颗粒物（PM10）年均浓度下降考核指标完成情况等；通过分析六项污染物的浓度变化情况，....

图4国控和省控相邻站点监测数据的比较分析示例

分地区通过将空气监测站设在公园，或采用棉纱堵塞采样头、向监测设备洒水等方式对空气自动监测站实施干扰，导致监测数据严重失真等问题的发生，审计人员可以通过对不同部门的或不同地区的相邻站点监测数据进行比较分析，从而发现异常监测数据线索，判断监测数据的准确真实性。比如，审计人员首先可以采....

图2和

过时间序列图分析，可以比较不同时期区域内环境空气质量变化情况，检测该地空气质量有没有变差；可以判断该地大气污染防治有关约束性指标的完成情况，如二氧化硫（SO2）等排放物控制指标、PM2.5或可吸入颗粒物（PM10）年均浓度下降考核指标完成情况等；通过分析六项污染物的浓度变化情况，....

图3不难发现：除了污染物臭氧（O3）在夏季出现数值大幅上升的情况，其余五项污染物的数值均在

过时间序列图分析，可以比较不同时期区域内环境空气质量变化情况，检测该地空气质量有没有变差；可以判断该地大气污染防治有关约束性指标的完成情况，如二氧化硫（SO2）等排放物控制指标、PM2.5或可吸入颗粒物（PM10）年均浓度下降考核指标完成情况等；通过分析六项污染物的浓度变化情况，....

本文编号：3975915