打好污染防治攻坚战要坚持精准治污、科学治污!在水环境质量得到明显改善的基础上，广州为充分发挥河长制作用，巩固城市黑臭水体治理成效，建立防止返黑返臭的长效机制，广州市利用大数据技术，充分挖掘河长制数据价值，建立河湖问题风险预警模型，形成一套靠前预防、标本兼治的河湖管治长效机制，为河湖长制高质量发展保驾护航。

预警模型支撑数字赋能

广州河湖问题风险预警模型的核心是数据关联，一方面划定全市河湖流域范围，将污染源、排水户、下垫面土地利用情况、排水体制等空间数据通过空间拓扑和河湖建立关联关系，另一方面，通过科学建立河湖基础信息、河湖动态信息、空间关联数据和水质数据之间的关系，采用大数据聚类算法，以具备水质监测数据的河湖作为模型学习基础，将算法用于评估没有水质监测的河湖，达到河湖水质态势预警全覆盖，区别于传统的水质模型回归拟合或耦合水动力的算法，该方法覆盖范围更广，输入数据的精度、尺度要求相对较低，计算效率更高，与常规监测手段形成了优势互补，将广州河长制的数字观从理念孵化为赋能工具。

创新驱动激励提升能力

广州市积极探索与当前治水形势相适应的新手段、新方法，用业务视角科学看待和挖掘数据价值，树立数据决策思维模式。广州河湖问题风险预警模型和差异化河湖巡查制度就是此思维模式下的产物，旨在养成以"大概率思维"应对"小概率事件"的工作惯性，提升河湖长履职能力和河湖抗风险能力。

2021年实施差异化河湖巡查以来，基层河长巡查次数减少24%，其中因河湖水质优良而被减免巡河的河长占42%;巡河频次虽减，河湖问题上报数量却保持持平，重大问题占比反而提升了7%，基层减负与履职的提质增效达成双赢。预警信息通过App点对点快速传递，信息的对称打破了传统河湖问题治理上热下冷的困境，使基层工作人员更加明晰水环境治理的目标与愿景，参与业务协同链条的主观能动性被充分调动起来，治理效能自然事半功倍。(记者杜娟)