当前，全国污染源自动监测联网已迈入“全域覆盖、量级激增、纵深拓展”的发展阶段，成为生态环境数字化监管的核心支撑。从国家到地方，联网企业规模持续扩大，逐步形成覆盖全行业、贯穿多层级的监控网络新格局。与此同时，海量联网数据催生了规模庞大的预警信息输出，形成“预警洪峰”。以江苏省苏州市为例，目前已有3392家企业安装污染源自动监测设备并与生态环境部门联网，每日产生各类预警信息达数百条。

然而，笔者调研发现，各地基层生态环境执法部门在应对海量自动监测预警信息时普遍面临困境。一方面，执法资源难以匹配高强度工作压力。预警信息反馈时限要求严格，如江苏省规定企业自动监测数据预警需执法人员现场核查后反馈，一般企业反馈时限为48小时，重点排污单位压缩至4小时。部分地区为应对每日数百条预警信息，不得不集中大量人力物力，影响了正常执法工作开展。另一方面，随着数字化监管不断深入，在线监测数据来源日益多元，预警信息种类持续增加。除常规的排放超标、数据缺失外，还新增总量控制预警、治污设施运行异常等多种类型，这大大增加了履职难度和压力。

上述困境已严重制约执法效能提升，成为生态环境智慧治理体系中亟待破解的深层次问题。要有效解决这一问题，需从机制、方法、责任三个维度系统推进。

建立筛选机制，过滤无效信息。提高预警信息筛选的精准性是缓解“预警洪峰”的有效途径。传统依赖人工研判的筛选方式效率低下。建议各地构建智能筛选机制，通过AI算法、大数据建模等技术，建立线索有效性识别模型，实现预警信息精准分流。模型可通过整合主体信用评级、历史处置记录、数据异常规律、环境影响因素等多维度数据，利用算法自动识别预警信息。同时，过滤系统故障、数据瞬时波动、环境干扰等无效预警，从源头减少无效预警信息数量。例如，江苏省基于多源数据构建了80个数据分析模型，实现预警信息精准发现与自动研判后，需反馈的信息数量下降超50%。

落实分级处置，提升应对效能。“一刀切”的预警应对模式既浪费资源，又可能导致高风险预警处置质量不高。各地应建立科学的分级应对制度，依据预警信息的风险隐患、影响范围、发生概率等指标划分等级，制定差异化应对流程，将执法资源集中投向高等级预警，实现“精准应对、分类处置”。具体而言，高等级预警聚焦危废、核辐射、偷排直排等可能造成严重生态环境损害的情形，实行“优先核查、专人负责、限时处置”；中等级预警由企业自查自纠，执法部门视情况开展现场核查；低等级预警通过系统自动提醒企业，一般不再安排现场人工核查。

明确责任边界，减轻履职压力。“履职边界不清、免责标准不明”加剧了执法人员应对预警信息的心理负担，甚至引发畏难情绪。建议各地围绕“程序合规、无主观过错、已履行必要履职义务”三大核心制定预警信息应对处置免责清单，明确适用情形、认定标准和操作流程，为执法人员提供清晰指引。同时，可设定责任追溯时效，明确预警处置闭环后的追溯期限，超期未发现履职过错或环境影响的，不再启动问责程序。此外，应规范预警信息应对流程，通过数字化平台实现接收、筛选、处置、反馈全流程留痕，为免责认定提供客观依据。