一是多源数据融合。基于自主研发产品DThings物联网平台，采集环境监测数据、气象数据、遥感数据、地形数据、排放数据、社会大数据， 以及官方统计（如排放和经济数据）等数据，实现异构数据质量控制及多源数据融合，形成一体化融合感知的多源生态环境大数据。
　　二是大气环境质量预测。采用深度学习（DNN）及图神经网络（GNN）等人工智能技术，集成国内外主流的数值预报模式，开展天周月等多周期、多尺度区域和城市群空气质量的预测预警，以实现厂区短期如24小时内的精细尺度空气质量状态预测或两周及以上中等周期的区域及城市群尺度空气质量状态需要融合监测。
　　三是污染物的精准溯源。建立大气污染物多维来源解析技术体系，融合受体模型、 排放清单和数值模型等多种污染物源解析方法，可从时间、空间、行业不同维度对大气颗粒物的来源进行全面的剖析。实现大气污染源排放信息采集、清单核算、数据质控、可视化分析、动态更新与模型对接，为空气质量预报预警、重污染应急管理和空气质量达标规划等工作提供核心基础数据支撑。
　　四是多源生态环境大数据可视化。将采集的生态环境数据和实景时空地理信息融合，建立融合高精度二三维实景时空地理信息 系统与生态环境大数据的综合分析展示平台，实现多种类大气污染源和环境监测数据的多源、多尺度、多主题的实时监测、动态分析、高精度时空 GIS 展示。