高质量发展下排放源统计年报数据特点及问题分析

宋国龙

(甘肃省生态环境统计与数据中心，甘肃 兰州 730000)

1 引言

生态环境统计最早开始于20世纪70年代，多年来，生态环境统计不断取得新的进展，基本反映了污染现状及治理水平等情况，摸清了部分地区的环境变化规律，在环境管理中发挥了服务作用[1]。随着环境管理对生态环境统计需求的提高，生态环境统计调查内容和范围也在不断完善，目前生态环境统计主要有排放源统计年报、季报、专项调查、普查、4种形式。排放源统计是生态环境统计的重要组成部分，排放源统计的主要目的是了解污染物和温室气体排放治理情况，为各级政府制定生态环境保护政策和计划、加强生态环境监督和污染防治提供依据[2]。目前基本形成了较为完善的统计制度体系、技术体系，但尚未建立完善的质量控制体系。生态环境数据质量是生态环境统计工作的生命线，直接影响环境统计数据对环境管理支撑的有效性[3]。董广霞[4]等认为采取有效的方法和手段，加强对数据的审核，是解决环境统计主要问题的对策。生态环境监测统计数据审核是保证环境监测质量的重要一环，能确保监测数据的准确、可靠[5]。张震[6]等通过对普查大数据的分析，探讨了大数据在生态环境统计质量控制中的应用。本文通过分析排放源统计年报数据特点，总结了数据常见问题，并针对这些问题提出了审核要点。

2 排放源统计年报数据特点

2.1 指标多，数据量大

排放源统计年报调查指标较多，一般工业企业调查指标就有116项，污水处理厂调查指标有50项，生活垃圾处理厂调查指标有101项，危险废物(医疗废物)集中处理厂调查指标有105项，使用工业锅炉企业、有熟料生产线水泥企业、钢铁与炼焦企业等特殊行业还要填报专项报表，数据量较大，涉及内容较广。此外，同一个调查对象可能会有多台锅炉、多个污染物治理设施、多个排放口及多项污染物排放信息需要填报，最终汇总起来的数据量相当大。

2.2 专业性强，对填报和审核人员要求较高

排放源统计是一项专业性、技术性较强的工作，需要遵守特定的调查制度和技术规定[7]。调查内容包括工业企业基本情况、产品产能产量、污染治理设施运行、污染物和温室气体产生排放等内容；农业、生活、机动车的基本情况、污染物和温室气体产生排放等内容；集中式污染治理设施的基本情况、运行及污染排放等内容[2]。涉及范围广，对填报和审核人员专业技术要求较高。尤其2020年度排放源统计报表制度和填报软件都发生了较大变化，为避免一些低级错误，软件内置了一些规则，同时也细化了填报内容，对污染物产排量的核算，通过填报核算过程有效避免了乱填乱报。但软件的精细化在提高数据质量的同时也增加了企业的填报难度，部分大企业有环保专工，可以完成排放源统计系统填报，但部分小企业人员较少，对软件操作不太熟练，理解排放源统计制度和技术规定比较困难，造成数据填报与实际情况有一定偏差。污染物产排量属于间接获取的指标，需要选用合理的方法核算，而且部分指标核算所需参数较多，例如一家燃煤的供热企业，采用系数法核算二氧化硫产排量，需要在核算环节输入燃煤量、硫份、脱硫设施处理工艺、脱硫设施年运行小时数、锅炉年运行小时数等指标，一个参数的错误就会导致核算结果的错误。此外，在排放源统计年报数据审核过程中，排污环节是否有遗漏、污染物指标是否填报完整及异常值的判定等问题，都需要大量专业知识作为支撑。

2.3 逻辑性强

排放源统计部分指标间有较强的逻辑关系，填报和审核过程中的疏忽容易造成数据逻辑不符。例如，污染物产生量应大于等于排放量、总氮产排量应大于等于氨氮产排量、总铬产排量应大于等于六价铬产排量及煤炭消费量大于等于燃料煤消费量等逻辑关系。此外，部分污染物产排量采用产品产量或原辅材料(燃料)使用量核算，产品产量或原辅材料(燃料)使用量的变化直接影响污染物的产排量。

2.4 排放源统计年报数据源头质量控制难

统计调查涉及面广、任务重、时间紧﹑调查对象虚报、瞒报统计数据的现象难以及时发现和予以纠正[8]。排放源统计调查涉及企业多，时间紧、任务重，由于时间、经费及人员有限，无法对企业进行逐家审核，调查对象填报的基础数据与台账数据是否一致、污染治理设施处理工艺与实际处理工艺是否一致、排放口填报是否完整等问题，审核人员无法仅通过填报的数据判断，部分企业因为缺少专业人员或者为了自身利益，可能存在少报、漏报的可能性。

3 排放源统计年报数据常见问题分析

3.1 单位换算错误

对于调查指标中的工业总产值、取水量、煤炭消费量、焦炭消费量、治理设施运行费用等可以从台账或生产设备资料中获取的基础性数据，企业填报常见问题为单位换算错误。

3.2 逻辑关系错误

常见的逻辑关系错误有污染物产生量小于排放量；有废气排放量无废气污染物排放量，或反之；有废水排放量无废水污染物排放量，或反之；总氮产排量小于氨氮产排量；总铬产排量小于六价铬产排量；综401表污水厂处理工业废水量小于综101表工业企业排入污水处理厂水量等。

3.3 上报数据不规范

上传监测数据不规范，上传数据未达到技术规定要求；废水回用率数据无支撑材料，填报不规范；企业系统填报基本信息与生产运营台账不一致；企业填报监测数据与生态环境部门掌握数据不一致等。

3.4 污染物产排量核算错误

由于核算方法选取不合理、调查制度理解不够透彻、核算参数填报错误、排放口漏报等原因，造成污染物产排量核算错误。

4 排放源统计年报数据审核要点

生态环境统计质量控制的总体目标是在环境统计数据的全面性、真实性、准确性、合理性、有用性等方面全面提高[3]，基于环境统计质量控制的总体目标及排放源统计年报数据常见问题，为提高排放源统计年报数据质量，在现有调查制度和软件功能的基础上，结合实际工作，提出以下几个审核要点。

4.1 区域宏观数据审核

区域宏观数据审核主要指区域整体数据的一致性、合理性、逻辑性审核。包括主要行业产品产量与统计部门数据是否一致；固废、危险相关指标与固体废物管理部门掌握数据是否一致；各项指标结果在不同区域、不同行业等的占比结构是否合理；综表中各项指标与近几年相比变化是否合理；各项污染物产生量与排放量关系是否符合逻辑等。

4.2 完整性审核

完整性主要包括调查范围完整性、指标完整性和报表完整性。调查范围完整性审核主要指辖区内符合纳入重点调查单位要求的企业是否有遗漏，对照调查年度重点排污单位名单、排污许可重点管理企业名单、主要污染物总量减排企业名单、超标企业名单等，审核是否有企业遗漏，确保大型排污企业纳入排放源统计调查。

报表完整性审核指有锅炉/燃气轮机的工业企业、有熟料生产工序的水泥企业、有炼焦工序的(行业代码为31和2521)钢铁与炼焦企业、有烧结/球团工序(行业代码为31)钢铁企业等特殊行业是否填报专项报表相关指标，在这个审核过程中尤其注意选择了相应专项报表，但专项报表未填报数据的情况。

指标完整性主要审核企业指标是否漏填，例如企业填报了基102表锅炉专项表，但基101表中无锅炉相关信息；部分企业污染物指标填报不全等。

4.3 逻辑性审核

部分指标逻辑关系系统已内置审核规则，但系统正在逐步完善中。目前，部分指标间关系是否符合逻辑还需要人工审核。结合软件的审核功能，在审核中对上文提到的逻辑关系错误问题应重点关注。

4.4 合理性审核

合理性审核大部分需要专家经验判断，例如：年生产时间、灰分、硫份等指标是否合理；对系统内置审核中提示的超出质控数值范围的指标重点核实；排序查找废水(废气)污染物产排量特大或特小值审核是否合理。

4.5 规范性审核

对上文3.3节中提到的问题应重点审核，此外还应注意基101表中排入的污水处理厂名称和代码是否存在于污水处理厂表中，或与污水处理厂表中的名称代码是否一致。

4.6 重点行业异常数据审核

对于火电4411、水泥、钢铁、热力生产和供应等行业，同行业或类似行业部分指标有相似性，对重点行业主要指标除纵向比对近几年数据外，还应该横向比较行业内数据，计算单位产品污染物排放量(单位原料污染物排放量)，对偏大或偏小数据重点审核。废水(废气)污染物产排量排序前5的行业，该项污染物排放量为0的企业重点审核。

5 结语

排放源统计涉及面广，审核中遇到的问题不一而足，本文立足排放源统计年报数据的主要特点，对常见问题进行了分析，在现有软件功能的基础上梳理了审核要点，以期提高排放源统计年报数据质量，更好地为环境管理决策提供参考。