引言：大气环境监测在全球范围内被视为一项至关重要的任务，它不仅是应对日益复杂的大气污染问题的基石，更是推动环境保护和可持续发展的核心力量。但由于大气环境监测具有技术复杂、数据量大、分析难度大等特点，因此，如何构建基于大数据、人工智能、云计算等技术的协同治理下的大气环境监测与决策支持机制，并将其应用到大气环境监测与决策支持系统中，是当前大气环境监测领域的研究重点。本文在分析我国大气环境监测工作现状的基础上，从协同治理和技术创新角度出发，提出构建基于大数据、人工智能、云计算等技术的协同治理下的大气环境监测与决策支持机制的策略。

一、协同治理与大气环境监测

1.1 协同治理的概念与特点

协同治理是一种新型的政府治理理念，它的基本特点是在政府、市场、社会等多元主体之间建立起一种合作关系，通过不同主体之间的相互协调，促进政府与市场、企业之间的互动，从而达到对问题的有效解决。协同治理强调多元主体的互动协调，其核心理念是多元主体共同参与^[1]。通过信息共享、资源共享和风险共担等机制来实现利益的协调与平衡。协同治理具有治理主体多元化；治理主体之间的权责关系明确，没有相互推诿、相互指责；治理过程中各部门、各方面之间互相配合、相互协调；治理过程中参与各方都有监督和约束机制，确保整个过程高效运转的特点^[2]。 

1.2 大气环境监测的意义与挑战

大气环境监测是对空气质量进行分析、评估和预测的重要手段。通过精密的仪器设备，科学家们能够对大气中各种污染物进行细致地分析，评估它们对空气品质的影响，并对未来的空气质量趋势做出准确的预测，从而可以为我国环境管理提供准确的数据，提高我国环境管理水平；可以为企业、社会公众等提供污染排放信息，为企业生产过程中的污染治理提供依据；可以为地方政府提供决策支持，对地方政府采取相应的大气污染治理措施具有重要意义。但是由于大气环境监测工作是一项系统工程，涉及多个部门的分工协作，因此大气环境监测工作存在着数据质量不高、数据共享程度较低、决策支持不足等问题，这些问题的存在都对大气环境监测工作提出了更高的要求。

1.3 协同治理与大气环境监测的关系分析

在当前我国经济发展的背景下，大气污染已经成为影响人民群众健康和生活的重要因素。但是，当前我国大气环境监测工作还存在着数据质量不高、数据共享程度低、决策支持不足等问题，严重制约着我国大气污染治理工作的开展。因此，如何提高大气环境监测数据质量，加大大气环境监测与决策支持系统建设力度，成为当前大气环境监测领域研究的重点。从协同治理的角度来看，通过加强政府与市场、社会等多元主体之间的合作，建立起一种合作共赢的治理机制，可以有效解决大气环境问题。因此，构建基于协同治理和技术创新的大气环境监测与决策支持机制具有重要意义。

二、技术创新与大气环境监测

2.1 技术创新在大气环境监测中的应用

2.1.1 传感器技术在大气环境监测中的应用

被动式传感器主要是利用各种传感器对大气污染物进行检测，由于其成本较低，操作简单，因此在大气环境监测中应用较为广泛。主动式传感器主要是指通过自动控制技术来对大气环境进行监测。根据主动式传感器在大气环境监测中的应用情况来看，其主要包括两大类，即直接测量型传感器和间接测量型传感器。其中，直接测量型传感器主要是指利用多种气体和污染物的特征进行检测的传感器，间接测量型传感器主要是指利用其他传感器的特征来进行检测的传感器。目前，我国在大气环境监测中应用的主要是直接测量型传感器。下面将对这两种类型的主动式传感技术在大气环境监测中的具体应用进行分析。

2.1.2 数据处理与分析技术在大气环境监测中的应用

数据处理与分析技术是当前大气环境监测领域的热点，其主要是指对大量的数据进行处理、分析，并将其转化为可视化的数据结果。目前，在大气环境监测领域，利用数据处理与分析技术的主要方式是通过对大气环境监测中获取的大量数据进行采集、存储和处理，然后将处理结果转化为可视化的数据结果。为了保证大气环境监测效果，需要对其进行实时监控，并对监测结果进行分析。另外，还可以利用大数据技术对大气环境监测数据进行挖掘，将其转化为决策支持系统中的支持信息，为大气环境管理提供更好的决策支持。下面将对大气环境监测中数据处理与分析技术的具体应用进行分析。

三、协同治理与技术创新下的大气环境监测

3.1 协同治理与技术创新的理论基础

协同治理是指通过跨部门的合作，实现多主体和多种资源的有效利用，以达到提高治理绩效和改善公共福利的目标。协同治理主要有3种形式：协同参与、协同行动和协同成果。在大气污染防治中，需要各部门和各主体之间的紧密合作，实现多个主体之间的互动，从而实现政府、企业、公众等多方利益主体间的合作。技术创新是指通过学习、模仿、改进等手段，采用新技术开发新产品、新工艺和新材料的过程。技术创新是促进经济增长和社会进步的重要动力，而大气环境监测和决策支持需要采用先进的监测技术及信息处理手段，以提高监测数据质量。 

3.2 协同治理与技术创新下的大气环境监测模式

3.2.1 数据共享与协同治理模式

大气环境监测是一个复杂的系统工程，涉及到政府、企业和公众等多个利益主体，如何将各个主体之间的信息进行有效的整合、分析、共享，进而为大气环境治理提供科学的依据，是大气环境监测的重要任务之一。大气环境监测与决策支持系统由多个子系统构成，各个子系统之间相互独立，相互制约，最终形成一个完整的系统。大气环境监测与决策支持系统涉及多个利益主体，这些利益主体之间的关系如图1所示。大气环境监测与决策支持系统中各子系统之间的信息共享是构建大气环境监测与决策支持系统的重要内容，而数据共享是构建数据共享与协同治理模式的关键。

3.2.2 决策支持与技术创新模式

大气环境监测与决策支持系统的建立需要多个部门共同合作，因此，大气环境监测与决策支持系统中的各子系统之间应形成良好的合作关系，以提高大气环境监测水平。在大气环境监测与决策支持系统中，需要对现有的监测技术和数据处理技术进行改进，以提高数据处理和分析水平。同时，大气环境监测与决策支持系统还需要不断吸收先进的技术，以提高系统的性能和功能，从而为大气环境治理提供科学依据。

结语：大气环境监测与决策支持机制的建立是基于大数据、人工智能和云计算等新一代信息技术，利用信息共享、协同治理和技术创新，实现大气环境监测与决策支持。在大气环境监测与决策支持系统中，各利益主体之间需要建立良好的合作关系，以提高大气环境监测水平。同时，大气环境监测与决策支持系统中各子系统之间需要充分发挥各自的优势，以实现协同治理和技术创新。

参考文献:

[1] 郭艳玲，彭红萍.基于大数据的空气质量预测与污染防治研究进展[J].环境科学研究，2021,34 (9)：593-597.

[2]刘洪滨.大气环境监测与决策支持系统研究进展[J].科技开发与经济，2021,36 (3)：19-21.