“环卫道路尘负荷精准管控与高效降尘”调研问卷
尊敬的受访者:
您好！
在环卫治理从“经验驱动”迈向“数据驱动”的转型过程中，如何构建科学、精准、可落地的尘负荷预测与作业调度模型，已成为提升治理效能的关键突破口。为识别数据应用的真实瓶颈，明确智能算法的优化方向，探索适合生态涵养区特点的“算法定义环卫”新路径。
本问卷采用匿名形式，所有数据仅用于学术研究及政策优化分析，严格保密，请您放心填写。题目以单选题和多选题为主，请根据您的实际体验与观点作答。预计耗时约5-8分钟。
您的参与对我们的研究至关重要。衷心感谢您抽出宝贵时间支持本次调查！
祝您生活愉快，出行顺利！
第一部分:基础认知与数据现状
第1题:您在环卫或城市治理工作中，主要接触哪类业务数据?
A.作业车辆轨迹与工作量统计
B.道路扬尘与空气质量监测数据
第2题:您认为当前作业调度最缺乏哪类数据的支撑?
A.高时空分辨率的道路尘负荷实时数据
B.施工工地出土阶段与渣土车实时轨迹
C.气象条件（风、雨、湿度）的短临预报
D.道路交通流量与违规停车分布热力图
E.不同作业工艺对尘负荷的实际去除效率数据
F.历史同期数据与趋势预测模型
G.跨部门（环保、交警、住建）的共享数据
H.其他
第3题:您所在单位目前对环卫数据的分析深度主要是?
A.已开展基础统计汇总（如作业公里数等常规指标）
B.能够进行同比、环比等周期性对比分析
C.已尝试关联分析（如探索作业频次与尘负荷的关系）
D.目前以数据存储为主，分析应用处于起步阶段
E.借助外部专业力量开展阶段性专题分析
F.已建立数据驾驶舱，实现关键指标的实时监控
G.其他
第4题:您认为推进“数据驱动决策”落地需要重点解决的方向是?
A.多源数据整合，建立统一的汇聚平台
B.提升数据质量，减少缺失、延时与失真问题
C.加强复合型人才培养，兼顾数据分析与环卫业务
D.提升决策层对数据价值的认知与应用意愿
E.优化数据处理流程，满足实时调度的响应需求
F.在数据安全与保密框架下，适度扩大使用权限
G.加强数据分析模型与算法的研发与适配
H.其他
第二部分:模型构建与算法偏好
第5题:在构建“尘负荷预测模型”时，您认为哪类因子权重应最高?
A.历史尘负荷值与变化趋势
B.机动车流量与重型车占比
C.施工工地活动强度与距离
D.气象因子（风速、降水、相对湿度）
E.最近一次作业的时间与强度
F.道路材质与路龄（沥青老化程度）
G.周边土地利用类型（绿地/裸土比例）
H.其他
第6题:您认为智能调度系统输出的最优解，首要目标是?
A.保证全区尘负荷平均值最低
B.严格控制重点区域不超标
C.在预算约束下追求效益最大化
D.均衡各作业车辆的工作负荷
第7题:您认为哪些数据必须纳入“作业效果评估模型”?
A.作业前的尘负荷基准值
B.作业后的尘负荷即时检测值
C.作业工艺组合（冲/洗/扫/吸）
D.作业时的气象条件记录
E.作业车辆的行进速度
F.其他
第8题:您期望智能算法在生成作业计划时，优先考虑哪些约束条件?
A.道路等级对应的考核标准（一/二/三级）
B.交通管制时段（如早晚高峰禁行）
C.水电油/电的资源消耗上限
D.作业人员的工时与班次安排
E.车辆充电/加油的续航半径
F.重点区域的特殊管控要求
G.突发污染事件的紧急响应优先级
H.与市政其他作业（如绿化洒水）的协同
I.其他
第9题:对于算法的“可解释性”（解释为何这样调度），您的要求是?
A.必须能清晰列出所有决策依据和权重
B.提供主要影响因素的说明即可
C.只要结果有效，不需要了解内部逻辑
D.仅需在出现争议时提供事后复盘
E.应由技术人员负责解释，管理者只看结果
F.其他
第10题:您认为模型训练所需的历史数据周期至少应为?
A.3个月
B.6个月
C.1年
D.2年以上
E.其他
第三部分:系统设计与风险控制
第11题:您认为应优先对哪类道路进行“数字孪生”建模?
A.门头沟新城核心主干道
B.永定镇等城镇中心区道路
C.贯穿生态涵养区的国省干线
D.大型施工项目周边辐射路网
E.渣土运输走廊与消纳场连接线
F.其他
第12题:您能接受的模型计算结果刷新频率是?
A.实时更新（分钟级）
B.每小时滚动计算一次
C.每日生成一次次日计划
D.每周优化一次固定计划
第13题:当模型推荐的作业计划与现实突发状况冲突时，应如何处理?
A.系统自动重新规划，剔除不可作业路段
B.人工介入调整，系统记录修正原因
C.优先执行原计划，后续补作业
D.启动应急预案，忽略模型建议
第14题:您认为数据模型最容易产生的“误判”风险是?
A.低估复杂地形（坡道/弯道）的扬尘风险
B.忽视突发性极强的临时污染事件
C.过度依赖历史数据，无法适应新建路况
D.对非量化因素（如重大活动保障）不敏感
第15题:面对数据采集误差，您认为系统应设置的纠错机制是?
A.设置置信区间，超出范围的数据自动丢弃
B.加权平均平滑处理，削弱异常值影响
C.触发人工核查流程，确认后修正数据
D.保留原始数据，但在模型中标记为低权重
第16题:您认为算法模型验证通过的标志是?
A.预测准确率达到90%以上
B.在实际试点中降低作业成本10%以上
C.一线管理人员对调度结果满意度高
D.通过了第三方权威机构的测试认证
第17题:在数据安全层面，您认为必须防范的风险有哪些?
A.车辆轨迹数据泄露个人隐私
B.监测数据被篡改导致误决策
C.黑客攻击导致系统瘫痪
D.模型算法被逆向工程窃取
E.跨部门数据共享时的合规风险
F.数据存储服务器物理损坏
第18题:若模型指出某传统经验做法效率低下，您倾向于?
A.相信数据，果断调整作业方案
B.组织专家论证，谨慎采纳建议
C.在小范围试点验证后再做决定
D.维持现状，仅作参考
第19题:您认为模型的输出形式最应优先满足谁的需求?
A.指挥中心领导（宏观态势）
B.车队队长（派工单与路径）
C.一线驾驶员（导航与操作指令）
D.数据分析师（原始数据报表）
第20题:您认为一个成熟的数据模型应具备多长的有效生命周期?
A.1-2年（需随路网和环境变化频繁更新）
B.3-5年（主体框架稳定，参数微调）
C.5年以上（建立通用标准模型）
D.不确定，视技术发展而定
第四部分:预期成效与治理赋能
第21题:您认为数据驱动的治理模式，核心优势在于?
A.使决策从“经验主义”转向“证据主义”
B.实现资源的精准投放，减少浪费
第22题:您期望该模型能为社会治理带来哪些深层改变?
A.推动环卫部门从“执行者”向“运营者”转型
B.倒逼施工企业等污染源加强自我约束
C.提升市民对环境治理的科学感知度
D.为城市大脑提供高质量的底层环境数据
E.建立跨部门协同的标准化数据语言
F.其他
第23题:您认为方案最难推广的环节是?
A.数据的标准化与清洗入库
B.打破部门壁垒实现数据共享
C.说服老员工接受算法指挥
D.证明模型长期的经济价值
第24题:若要长期维护模型有效性，必须建立的机制是?
A.设立专门的“数据治理办公室”
B.将数据质量纳入全员绩效考核
C.建立定期的模型校验与重训制度
D.依赖供应商提供终身免费升级
第25题:您认为本方案在学术或技术上的最大创新空间是?
A.提出新的尘负荷与环境因子耦合方程
B.开发环卫领域的专用运筹优化算法
C.构建多源异构数据的实时融合引擎
D.建立生态涵养区特有的评价指标体系
E.其他
第26题:您认为实施过程中最易被低估的“软成本”是?
A.历史纸质档案的电子化录入成本
B.业务人员的数据思维培训成本
C.系统与老旧设备接口的改造费用
D.持续的算力租赁与云服务费用
第27题:您最认可的成果展示方式是?
A.一张图展示“作业前后尘负荷对比热力图”
B.列表呈现“节约资源与减少排放统计表”
C.案例集讲述“几个典型路段的治理故事”
D.交互式沙盘演示“动态调度全过程”
第28题:必须制定的配套管理制度是?
A.数据采集与录入的SOP标准作业程序
B.模型版本更新与变更管理规范
C.基于数据异常的应急响应预案
D.数据造假的一票否决问责制
第29题:您对“算法定义环卫”的未来趋势如何看待?
A.是大势所趋，应积极拥抱
B.是重要补充，但人仍为主导
C.短期内噱头大于实质
D.不适合我国复杂的城市治理国情
第30题:您认为该调研对挖掘数据价值的探讨是否深入?
A.非常深入，切中关键
B.比较深入，覆盖全面
C.一般，部分问题较浅
D.浮于表面，深度不足
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