资源关联性大数据分析在农业生态环境保护中的应用*

蔺旭东，周军锋，刘 佳（.中国环境管理干部学院，河北秦皇岛 066004；.燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛 0660）



·问题研究·

资源关联性大数据分析在农业生态环境
保护中的应用*

蔺旭东1，周军锋2，刘 佳1
（1.中国环境管理干部学院，河北秦皇岛 066004；2.燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛 066102）

摘 要大数据时代，通过对海量数据的分析实现人类社会经济重要领域的预测。大数据在农业生态环境监测与管理领域的应用不断深入。我国要求到2020年基本实现环境质量、重点污染源、生态状况监测全覆盖，各级各类监测数据系统互联共享，构建生态环境监测大数据平台，开展大数据关联分析。文章对资源关联性大数据分析在农业生态环境保护中的应用进行研究与探讨，对农业环境资源关联性进行了分析。另外，对我国农业生态环境监测现状进行了分析，指出当前我国有关农业生态环境数据与模型相对独立，并没有得到最为有效的整合，对数据监测的结果仍缺乏统一的分析、对比及评价。该文对大数据分析在农业生态环境保护的应用进行了展望，指出大数据时代下决策的制定将越来越依托于数据与分析的支撑，利用大数据对不同信息进行关联性分析，找出数据间的因果性与必然性，为生态环境保护科技决策提供保障。

关键词资源关联 大数据 农业 生态保护 应用

0 引言

大数据时代的来临，深刻的改变了人类的生活。通过对海量数据的分析从而实现预测的目的是其本质与核心。今天，大数据在农业生态环境监测与管理领域的应用不断深入。运用遥感等先进技术，通过地面站点、地球卫星观测及其应用系统，对影响农业的水、土壤、大气及生物环境等影响因子进行全面监控，能够实现对农业自然灾害与农作物生产的提前预警与预测，对农业生态环境的保护与建设具有积极的意义。我国从20世纪90年代开始围绕国家主要环境问题，开展环境监测工作，在构建国家环境监测技术体系上进行了开拓与探索。国务院于2015年7月26日印发了关于《生态环境监测网络建设方案》的通知，要求到2020年基本实现环境质量、重点污染源、生态状况监测全覆盖，各级各类监测数据系统互联共享，构建生态环境监测大数据平台，开展大数据关联分析，进而提升生态环境风险监测评估与预警能力［1］。该文正是基于此，对资源关联性大数据分析在农业生态环境保护中的应用进行研究与探讨，希望对我国农业生态环境保护体系的构建提供一些有益的参考。

1 大数据与云计算

大数据 （big data），是用来描述海量的结构化与非结构化数据的专业术语，它具有数量大、多样性、快速及真实性的特征。全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据”时代到来这一理念［2］。麦肯锡称:“数据，已经渗透到当今每一个行业与业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘与运用，预示着新一波生产率增长与消费者盈余浪潮的到来。”今天，人们已经能够深刻体会到大数据的来势凶猛，大数据的本质与核心，就是通过对海量数据的分析从而实现预测的目的，它在一定意义上赋予了互联网智商，使其具备了人工智能的能力。运用数学算法并基于海量数据基础之上来预测事情发生的可能性，使得未来很多单纯依靠人的判断能力的领域将会被计算机系统改变或者取代［3］。

云计算是一种基于互联网的超级计算模式与模型，支撑着大数据处理，它能够随时、随地、随需、高效快捷的从共享的海量数据中获取所需资源。云计算甚至能够达到10万亿次/秒的运算能力，可以模拟与预测包括气候变迁、环境演变、市场发展趋势甚至是核爆炸在内的，众多过去人类难以实现的想法与要求。

我国作为农业大国，农业生态环境的保护关系到百姓的生活、社会的安定乃至整个国家的前进与发展。大数据在数据挖掘与人工智能上所展现的优势，对农业生态环境的监测与保护产生了革命性的影响。当前我国各级环保部门与研究机构对生态环境的各项指标数据的监测结果，都是从单一数据角度进行分析与研究的，存在着一定的局限性与片面性，而本质与规律往往隐藏在原始数据的相互关联之中［4］。包括土壤、水、气象及生物等在内的农业生态环境资源之间是相互影响、相互依存与相互作用的，因此开展基于农业环境资源关联性的大数据分析，能够从技术层面将我国农业生态环境保护工作提升到一个更高的水平。

2 农业环境资源关联性分析

农业环境污染主要包括土壤污染、水污染及大气污染等，这些污染直接威胁着农业生态环境的安全。土壤是农业重要的物质基础与本源，具有净化、降解、消纳各类污染物的功能，对农业生态系统的平衡至关重要。但其自身净化能力有限，土地资源的过度开发、化肥农药、工业废物等都会使土壤的物理、化学以及生物性质发生改变，造成土壤污染［5］；水资源环境对农业的影响毋庸置疑，近年来我国水环境恶化问题日趋加剧，严重制约我国经济社会的可持续发展。水污染主要包括缺水型污染、生活用水污染、工业排污污染以及农业生产的农药化肥污染［6］；当大气自身稀释与净化的能力低于农田大气中的污染物排放量，大气质量出现恶化，将对农业生产造成直接或间接的不良影响，导致农产品的质量与产量下降，给农业生产带来巨大的经济损失。当前农村地区燃煤散烧、秸秆焚烧现象十分突出，已经成为农田大气污染的重要来源［7］。

土壤、水及大气这三者存在一定的相关性，大气污染中的有害气体通过降水作用于土壤，造成土壤污染，通过雨水径流又会带来水污染，而土壤中的污染物被微生物分解后产生有害气体又会污染大气。对三者的研究涉及环境生态学与地球科学等多门学科，当前它们之间有规律的影响因素与因果关系仍有待进一步的研究与探讨，而大数据分析是找出其中有径、有循、有时效性规律的重要方法。目前我国农业生态环境监测与预警过程中，一般只对这些污染源从单一角度加以分析与研究，而对其关联性关注甚少。大数据与云计算的出现使基于资源关联性的农业生态环境的分析与研究的难度大大降低，能够有效提高农业生态环境监测与预警的准确性与科学性。

3 我国农业生态环境监测现状

环境保护的终极目的是避免生态环境的破坏，我国从20世纪90年代起开始开展生态环境监测工作，环保部经过多年的实践与探索，组建起国家生态监测网，网络由国家、省、地市三级监测站组成，对水、土壤、湖泊湿地、大气等环境资源进行全面的监测，为我国的农业生态环境管理工作提供了准确、具体、有力的服务；农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室也一直积极投身空间技术在减灾救灾领域的应用，对灾害进行应急监测与评估［8］。农业部遥感应用中心建立的中国农业遥感监测系统 （CHARMS），应用气象模型、遥感模型及统计模型，开展农情遥感监测；科技部则从2012年开始进行全球生态环境遥感监测年度报告工作，通过组建生态环境遥感研究中心，组织国内优势科研团队整合数据并撰写报告，在2013年第1次公布全球报告后，在每年的6月5日世界环境日这天都及时公布最新一期的全球生态环境遥感监测年度报告，为解决全球生态环境问题做了大量的实践好探索；中科院地理科学与资源研究所联合33家单位与51个观测站网，跨部门、行业及地域组建起国家生态系统观测研究网络平台 （Chinese National Ecosystem Research Network），并与2011年成为首批被科技部与财政部评审认定的国家科技基础条件平台，为不同用户提供包括生态系统监测数据、碳氮水通量观测数据、气象栅格数据、台站空间地图数据在内的开放与共享的动态元数据检索，数据实体查询、产品加工以及传送服务［9］。

当前环保、科技、农业及中科院等部门虽然收集整合了大量数据，并运用气象、遥感及统计模型对生态环境进行监测，但这些数据与模型相对独立，并没有得到最为有效的整合，对数据监测的结果仍缺乏统一的分析、对比及评价［10］，有待进一步完善。

4 大数据分析在农业生态环境保护的应用展望

大数据时代下决策的制定将越来越依托于数据与分析的支撑，农业生态环境监测的数据涵盖方方面面，包括土地的利用、覆盖、侵蚀以及地形地貌等数据，水、土壤、植被及大气等环境资源数据。这些展示单一方面表象的数据看似无序毫不相干，但大数据能够通过对不同信息进行关联性分析，发现彼此间存在的关联性，找出数据间的因果性与必然性，最终提供准确的预测与判断，为生态环境保护工作保驾护航。例如美国微软公司同环保部信息中心开展合作，共同开发与优化基于城市大数据计算城市大气质量的计算模型 （U-Air），应用各种传感技术获取大数据，并对其进行异构管理，将各种不确定的数据进行挖掘与分析，找出存在的关联性，实现环保预测的确定性与准确性，大大提升政府环境管理的能力［11］。

2015年7月中央与国务院印发的关于《生态环境监测网络建设方案》对农业生态环境监测大数据提出了新的要求，包括环保部、科技部等在内的中央各部委，以及各级地方政府、环保部门及相关职能部门都在不断创新与实践，通过建立跨部门跨地区的合作平台，积累与建立海量数据清单与资源，将生态环保工作积极融入大数据时代。通过不断开发基于生态环境监测的大数据模型，从数据资源的了“垄断者”向“竞争者”转变，扩大开放与共享大数据的范围，同时联合有志于开展环保监测数据挖掘的高等院校、科研院所、个人及企业等，提供更多、更科学的环境监测解决方案，将各类数据进行筛选、统计计算及关联性分析，最终实现精准预测，从而为农业生态环境保护工作提供决策参考［12］。

参考文献

［1］ 国务院办公厅.生态环境监测网络建设方案.中国环境报，2015-08-13002

［2］ Boris L.大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域.纽约:麦肯锡全球研究院，（MGI），2011

［3］ 维克托·迈尔-舍恩伯格.大数据时代:生活、工作与思维的大变革.杭州:浙江人民出版社，2013

［4］ 许世卫.农业大数据与农产品监测预警.中国农业科技导报，2014，05:14～20

［5］ 张荣慧.农业土壤污染防治的法律对策.东北林业大学，2013

［6］ 刘红丽.凌河流域水质污染成因及改善措施.水土保持应用技术，2015，04:45～47

［7］ 耿卫新，常芳楠.治理农村大气污染迫在眉睫.河北农业，2015，07:62～64

［8］ 毛克彪，唐华俊，周清波，等.利用被动微波数据AMSR～E对2008年中国南方雪灾监测分析.中国农业资源与区划，2009，01:46 ～50

［9］ 许东惠，吕先志，袁伟，等.国家科技基础条件平台运行服务绩效考核指标体系研究.中国基础科学，2013，01:40～43

［10］ 黄青，陈仲新，李丹丹，等.欧盟BioMA模型平台在我国农业遥感监测中应用的可行性分析.中国农业资源与区划，2014，04:76 ～80

［11］ 瞿香云.微软城市空气质量 （U-Air）在Web端和移动端的设计与开发.湖南大学，2013

［12］ 徐丽莉.“高冷”大数据开始“接地气”.中国环境报，2015-08-10008

APPLICATION RESEARCH ON BIG DATA ANALYSIS OF RESOURCES RELEVANCE IN THE AGRICULTURAL ECOLOGICAL ENVIRONMENT PROTECTION

Lin Xudong1，Zhou Junfeng2，Liu Jia1
（1.Environmental Management College of China，Qinhuangdao 066004，China；2.Information Science and Engineering College of Yanshan Universit，Qinhuangdao 066102，China）

AbstractPeople can predict important things of social economy through the analysis of the big data in big data era.Big data is further applied in the field of agricultural ecological environment monitoring and management.Our country demand to basic implement complete coverage of environment quality and major pollution sources，and to share the monitoring data of various levels system interconnection，to build ecological environment monitoring data platform，and then to develop big data relevance analysis in 2020.The article studied and discussed the application of agricultural ecological environment protection in big data relevance analysis，and analyzed the relevance of agricultural environment and resources.It put forward that soil，water and atmosphere has certain relevance，and big data and cloud computing based on resources of correlation analysis of the agricultural ecological environment have the feasibility.Based on analyzing the current situation of agricultural ecological environment monitoring，the author refer to that although some departments，such as environmental protection，science and technology，integration of agriculture and the Chinese academy of sciences，collected a large amount of data，and using meteorology，remote sensing and statistical model to of monitor the ecological environment，these data and model were relatively independent，and didn＇t get the most effective integration，the results of monitoring data was still lack of unified analysis，comparison and evaluation.The article prospects that the big data analysis in the application of agricultural ecological environment.And it put forward that in the era of big data，decision will more depend on the support of data and analysis，people have to find out the causality between data and inevitability using big data relevance analysis on the different information，and guarantee for the decision of ecological environment protection scientifically.

Keywordsresources relevance；big data analysis；agriculture；ecological environment protection；application

中图分类号：X171.4；TP311

文献标识码：A

文章编号：1005-9121［2016］02-0062-04

doi:10.7621/cjarrp.1005-9121.20160209

收稿日期：2015-06-25

作者简介：蔺旭东 （1974—），男，河北秦皇岛人，副教授。研究方向:大数据、信息检索。Email:gzklthw@126.com

*资助项目：河北省社会科学基金项目“大数据技术在生态环境保护中的应用研究”（HB14LJ001）；河北省软科学研究计划项目“大数据在京津冀生态环境改善协作中的辅助决策机制研究”（15450317D）