
EV industry services
让每一项分析都保留数据、空间与模型证据
从多介质数据质量到趋势预报、时空热点、监测网络、扩散治理和科研分析,形成可复现的专业分析底稿,并保留专业人员确认边界。
42个场景6个服务组5类决策角色
Decision landscape
生态环境的专业能力全景
服务对象包括质控岗位、分析与预报、监测网络管理、应急响应、科研人员。每组场景都以业务决策为入口,而不是按算法或软件菜单划分。
01
EV service cluster
9 个场景↗02多介质数据质量
空气站点数据质量、地表水 / 地下水 / 土壤 / 噪声数据质量、温室气体 / 碳排放数据质量、缺测识别与填补不确定性
EV service cluster
7 个场景↗03趋势与预报
空气指标趋势与统计、空气质量 24–72h 预报、水质趋势与超标风险、污染过程识别与复盘
EV service cluster
6 个场景↗04时空热点
空气空间插值与等值、空气热点与影响范围、水质空间 / 土壤空间 / 噪声地图、时空关联(上风向 / 上游)
EV service cluster
5 个场景↗05监测网络
监测点位优化、采样方案优化、巡检路线、监测网络覆盖评估
EV service cluster
7 个场景↗06扩散、治理与应急
空气污染扩散任务编排、水体扩散 / 水质模型编排、园区 / 厂界大气情景、参数扫描 / 敏感性 / 不确定性
EV service cluster
8 个场景↗科研实验、清单与源解析
实验 / 采样任务排程、监测设备与人员调度、科研计算作业编排、可复现分析底稿
从一个问题开始
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