打好污染防治攻堅戰要堅持精準治污、科學治污!在水環境質量得到明顯改善的基礎上，廣州為充分發揮河長制作用，鞏固城市黑臭水體治理成效，建立防止返黑返臭的長效機制，廣州市利用大數據技術，充分挖掘河長制數據價值，建立河湖問題風險預警模型，形成一套靠前預防、標本兼治的河湖管治長效機制，為河湖長制高質量發展保駕護航。

預警模型支撐數字賦能

廣州河湖問題風險預警模型的核心是數據關聯，一方面劃定全市河湖流域范圍，將污染源、排水戶、下墊面土地利用情況、排水體制等空間數據通過空間拓撲和河湖建立關聯關系，另一方面，通過科學建立河湖基礎信息、河湖動態信息、空間關聯數據和水質數據之間的關系，采用大數據聚類算法，以具備水質監測數據的河湖作為模型學習基礎，將算法用于評估沒有水質監測的河湖，達到河湖水質態勢預警全覆蓋，區別于傳統的水質模型回歸擬合或耦合水動力的算法，該方法覆蓋范圍更廣，輸入數據的精度、尺度要求相對較低，計算效率更高，與常規監測手段形成了優勢互補，將廣州河長制的數字觀從理念孵化為賦能工具。

創新驅動激勵提升能力

廣州市積極探索與當前治水形勢相適應的新手段、新方法，用業務視角科學看待和挖掘數據價值，樹立數據決策思維模式。廣州河湖問題風險預警模型和差異化河湖巡查制度就是此思維模式下的產物，旨在養成以"大概率思維"應對"小概率事件"的工作慣性，提升河湖長履職能力和河湖抗風險能力。

2021年實施差異化河湖巡查以來，基層河長巡查次數減少24%，其中因河湖水質優良而被減免巡河的河長占42%;巡河頻次雖減，河湖問題上報數量卻保持持平，重大問題占比反而提升了7%，基層減負與履職的提質增效達成雙贏。預警信息通過App點對點快速傳遞，信息的對稱打破了傳統河湖問題治理上熱下冷的困境，使基層工作人員更加明晰水環境治理的目標與愿景，參與業務協同鏈條的主觀能動性被充分調動起來，治理效能自然事半功倍。(記者杜娟)