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行政应急法律机制:制约监测机制良性运行的原因

时间:2023-08-09 理论教育 版权反馈
【摘要】:事实上,诸如二氧化硫等气体或颗粒不以工具辅助,仅靠肉眼也无法完成监测。因而,应急监测数据的获取高度依赖于先进的设备和仪器。然而,监测人员素质参差不齐成为当前应急监测机制运行的一大障碍。例如,湖南省环境监测部门除每年由省站统一组织一次监测培训外,其他培训寥寥无几,导致许多高配置仪器因不会使用而被束之高阁。应急监测目前还处于中央统一领导下各地方、各部门分散管理的状态。

行政应急法律机制:制约监测机制良性运行的原因

(一)监测设备缺失老化

应急监测项目杂、数据多,例如,仅是环境空气污染物监测就有二氧化硫二氧化氮一氧化碳臭氧、颗粒物、总悬浮微粒、氮氧化物、铅、苯并芘等多种成分。[3]如此繁杂的工作,若依靠人工测量,不但效率低,精确度也难以保证。事实上,诸如二氧化硫等气体或颗粒不以工具辅助,仅靠肉眼也无法完成监测。因而,应急监测数据的获取高度依赖于先进的设备和仪器。然而,当前一些地方特别是基层监测站点因经费紧张而导致监测仪器配备不齐的现象比较普遍。例如,用于分析铊污染的电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)在整个湖南省只有2台,一台在湖南省环境监测中心站,另一台在郴州市环境检测站。如果其他地方需要检测,只能将样本送去这两处,监测的时效性大幅降低。[4]再如,很多环境应急监测点都缺少色谱谱分析仪器和常规环境污染物便携式分析设备,现场监测工作开展起来极为不便。[5]此外,监测仪器老化、配置低、常年失修等情况也广泛存在,严重影响了监测设备的灵敏度和精准率,不但不能保证信息采集的效率,还会因数据偏差而产生误导。

(二)监测队伍素质参差不齐

应急信息监测是一项技术工作,需要监测人员具有专业的学科背景和知识结构。然而,监测人员素质参差不齐成为当前应急监测机制运行的一大障碍。一方面,在人员的组成上,专业监测人员比较稀缺。例如,基层环境监测站工作量大,但监测人员多为军转干部等非专业人士,专业知识十分匮乏。另一方面,在人员的培训上,思想不重视,落实无保障。例如,湖南省环境监测部门除每年由省站统一组织一次监测培训外,其他培训寥寥无几,导致许多高配置仪器因不会使用而被束之高阁。在怀化市麻阳县跨省锰污染事件中,受污染事件影响的锦江河沿线四个县级环境监测站都配有分析锰元素的原子吸收仪,但无人会操作使用,也不知该如何监测。[6]此外,应急监测工作繁杂琐碎、耗时耗力,稍有不慎就易出错。当下专业人员不足加上知识更新缓慢,极大地消磨了监测人员的精力与热情,制约了专业的提升和工作的创新。

(三)监测手段单一(www.xing528.com)

应急监测信息收集途径有两种:一是主动收集,即由县级以上人民政府及其职能部门根据突发事件的种类和特点,划分监测区域,设立专门的监测机构和监测点,组织专门人员查找和收集与突发事件相关的各类信息。例如,《大气污染防治法》第23条规定,国务院环境保护主管部门对全国大气环境质量进行监测,县级以上地方人民政府环境保护主管部门对本行政区域大气环境质量进行监测。二是被动收集,即由公民、法人或其他社会组织[7]向行政机关提供与突发事件有关的讯息,政府相关职能部门只需在其专门设立的信息平台上接收即可。[8]总的来说,这两种途径各有优劣。由于政府部门有高级的设备和人才,故以政府主动查找的方式收集信息,专业化程度高,信息挖掘能力强,但弊端是人员经费有限,信息来源窄;相反,第二种方式渠道广阔,信息量丰富,但缺点在于可利用的有价值的信息偏少。对此,若将两种方式相结合,互补互促,则能极大地提高应急监测能力。然而,当下我们过于倚重政府部门主动收集,未能充分调动社会资源,这使得获取的信息在来源、数量和内容等方面都大受限制。此外,我国信息监测网络覆盖不全,特别是在农村和山区等贫困地区,监测点设置不足、分布不均,还存在不少监测盲点,这也使政府主动查找的效果大打折扣。

(四)监测平台信息化水平偏低

《突发事件应对法》第37条要求建立全国统一的突发事件信息系统,用于汇集、储存、分析和传输信息,加强跨区域跨部门的信息交流与合作。近些年,我国在基础数据库和网络信息平台的建设上投入很大,也取得了显著的进步,但与发达国家相比,还有一些差距。首先,信息共享与协同的程度不够。应急监测目前还处于中央统一领导下各地方、各部门分散管理的状态。这种方式有利于对口部门有针对性地收集信息,但不利于信息的共享和流通,容易导致信息收集和传递的重复与滞后,尤其是在应对跨部门跨区域的突发事件时,其弊端更是表露无遗。虽然有些地方,如北京市建立了“110联动机制”,将供水、供电、供气等部门并入一个网络进行信息采集[9],但在全国范围来看,这种做法尚未普及开来。其次,监测平台研发的智能化水平还有一定的提升空间。目前,监测平台的功能更多地停留于信息收集、汇总、计算与传递层面,在对无关信息的过滤,对伪信息的剔除,对有价值信息的分类及初步预测等方面还未能全面实现智能化应用。

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