领导批准了他的申请，林夏牵头成立了专项工作组。接下来的一个月，他和同事们几乎天天加班到深夜。他们收集了全市200多家重点污染源的排污申报数据、在线监测数据、生产台账、环保设施运行记录等海量信息，建立了一套涵盖水、气、土等多环境要素的统计分析模型。
“林工，这是化工园区12家企业的用水和排水数据对比分析，”小周拿着一份报告走进来，脸上带着兴奋，“我们发现有3家企业的新鲜水用量和排水量严重不匹配，排水量远低于用水量，这不符合生产工艺的正常水平，怀疑存在偷排漏排行为。”
林夏接过报告，仔细查看数据对比表和统计分析结果。他打开卫星地图，找到这三家企业的位置，发现它们都靠近一条流经园区的河流。“立即联系执法部门，对这三家企业进行突击检查，重点排查是否存在暗管偷排。”林夏果断下令。
执法人员在企业的厂区角落发现了隐藏的暗管，污水直接排入了河流。检测结果显示，污水中的化学需氧量、氨氮等指标严重超标。这起案件的查处，引起了全市重点污染源企业的震动，也让环境统计工作的重要性得到了更多人的认可。
但工作中的挑战远不止这些。环境统计工作常常会面临数据缺失、数据失真等问题，这就需要统计学家凭借专业知识和经验进行判断和修正。
有一次，林夏负责全市饮用水源地水质的统计分析。在整理数据时，他发现某水源地的溶解氧数据连续一周异常偏低，而其他指标都正常。按照常规分析，溶解氧偏低可能是由于水体污染导致的，但林夏凭借经验判断，这里面可能存在问题。
他查阅了该水源地的监测站点位置图，发现监测站点位于水源地的一个拐角处，水流缓慢。同时，他联系了当地的水文部门，了解到近期该区域的降雨量明显偏少，水体流动性差。林夏推测，溶解氧数据偏低可能是由于水体自身流动不畅导致的，而不是污染问题。
为了验证自己的推测，林夏亲自前往水源地进行现场勘查。他在监测站点周边不同位置采集了水样，带回实验室进行分析。结果显示，其他位置的溶解氧数据都正常，只有监测站点所在位置的溶解氧偏低。此外，他还发现监测站点的采样设备深度设置不合理，导致采集到的是底层水体样本，而底层水体由于光照不足、微生物分解作用，溶解氧含量本身就偏低。
林夏立即要求监测部门调整采样设备的深度，并增加采样点。调整后的监测数据显示，该水源地的水质完全符合饮用水标准。这次事件让林夏更加深刻地认识到，环境统计工作不仅需要扎实的专业知识，还需要严谨的工作态度和实地核查的精神。
除了日常的数据分析和污染源追踪，林夏还承担着环境统计模型的研发工作。随着环保要求的不断提高，传统的统计模型已经无法满足精准治理的需求。林夏带领团队，结合大数据、人工智能等新技术，研发了一套智能化的环境统计分析系统。
这套系统能够实时整合全市的监测数据、排污数据、气象数据、水文数据等多源信息，通过机器学习算法，自动识别异常数据，追踪污染源头，预测污染趋势。在一次突发的河流污染事件中，这套系统发挥了重要作用。
那天下午，林夏正在办公室调试系统，突然收到了河流断面监测数据异常的警报。系统显示，某河流下游断面的化学需氧量浓度突然飙升至300mg/L，超出地表水Ⅴ类标准5倍。
林夏立即启动应急分析程序，系统通过大数据分析，迅速锁定了污染源头可能位于上游的某化工企业。同时，系统结合水文数据，预测了污染羽流的扩散速度和影响范围，并自动生成了应急处置建议。
林夏第一时间将分析结果上报给领导，并通知执法部门和应急部门采取措施。执法人员迅速前往该化工企业进行检查，发现企业的污水处理设施发生故障，导致大量高浓度污水直排河流。应急部门根据系统预测的污染范围，及时关闭了下游的饮用水取水口，并组织人员进行河道清淤和水质净化。
由于处置及时，这次污染事件没有造成严重的环境后果和人员伤亡。事后，领导在全市生态环境工作会议上，专门表扬了林夏团队研发的智能化统计分析系统，称其为“环境治理的千里眼和顺风耳”。
在别人看来，林夏的工作充满了成就感，但只有他自己知道，这份工作背后的艰辛和压力。为了赶项目进度，他常常加班到深夜；为了核实一个数据，他要跑遍各个监测站点和企业；为了推动企业整改，他要不断地沟通、协调、解释。
有一次，林夏负责的一个重点污染源统计核查项目，遭到了企业的强烈抵制。该企业是当地的龙头企业，排污量大，整改成本高。企业负责人多次找林夏说情，甚至通过各种关系施压，希望他能“手下留情”，修改统计数据。
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