◆李曦

开展污染源普查工作的主要目的是摸清各类污染源基本情况和掌握污染状况，建立健全重点污染源档案、污染源信息数据库和环境统计数据平台，为加强环境监管、改善环境质量、防控环境风险、服务环境与发展综合决策提供依据。

污染源普查的成果最终体现在普查数据上，真实有效的普查数据是实现为管理决策提供支撑的基础，普查数据库顶层设计是普查数据质量的有力保障。

为保证第二次污染源普查数据更加真实、科学、准确，笔者从普查数据库逻辑结构设计、代码指标设定、普查数据库汇总分析功能、产排污系数等几个方面，对普查数据库顶层设计提出几点建议。

一是完善普查数据库逻辑结构设计。

污染源普查数据库顶层设计至关重要。顶层设计对象内部要素与顶层目标形成合理的关联、匹配与有机衔接，数据库在使用中实际可操作性就强。数据库顶层设计应从全局的角度对污染源项目的各方面、各层次、各要素统筹规划，在数据库的实际操作过程中能够避免不必要的重复劳动，普查数据的录入、汇总、计算、数据间逻辑纠错审核、条件数据分析等重要环节，应充分利用数据库软件自身的强大功能，尽量减少或避免人为手工计算及第三方软件的使用。

二是补充普查各类代码指标设定。

开展数据库顶层设计时，普查代码指标设定应以简洁明晰不引起歧义为原则。考虑各行政区域管理情况不同，一些区域由于扩权强县的实施及省级行政区管理需要，出现了一批地市级管理的省管县、城市新区等。数据库顶层设计时应赋予适应于这些行政区域的代码，保证区域条件汇总分析准确合理，避免普查数据处理工作中出现不必要的失误。普查表中流域代码设定应扩展到四级或者五级流域，深入细化小支流代码设定，为精准掌握区域内各类流域的污染状况、后期普查成果开发、环境管理部门客观决策提供更加科学严谨的基础支持。

三是细化行业工艺具体环节产排污系数。

产排污系数是污染源普查工作中量值核算的重要手段，是整个普查工作非常重要的存在。具体系数测算的关键环节应系统地植入到数据架构顶层设计中。

开展行业产排污系数测算工作时应考虑南北、东西地域的明显特点，如气候条件、生产工艺水平、原料来源等极大差异情况。制定产排污系数时应按车间工序、工艺环节或生产车间等较具体的环节分别确定系数。细节决定成败，从精细处着手制定出的产排污系数应用在实际工作中会更加精准，更接近污染源的实际产排污情况。

四是强化普查数据库基表的自动计算功能。

普查数据库顶层设计时基表指标自动计算功能设定非常重要，需全面考虑各类基础数据指标涉及的固定系数计算的指标。如设定能源消费相关指标时，能源换算就是由一个固定的系数，换算为吨标准煤。废水、废气的产排污系数测算也是同样道理，应根据不同的产排污系数标准设定成自动计算。各类普查基表同类污染指标的计量单位应保持一致，考虑系数换算因素，各种数据指标设定自动单位转换、数值计算功能，能够避免不必要的指标填报错误和大量的重复劳动，大大减少指标审核的工作量，避免因客观因素影响普查数据质量。

作者单位：吉林省第二次污染源普查工作办公室