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大数据视域下的海洋生态环境数据库建设

2019-12-02苗莉莉中国海洋大学国际事务与公共管理学院

数码世界 2019年3期
关键词:数据管理海洋数据库

苗莉莉 中国海洋大学国际事务与公共管理学院

1 问题的提出

大数据时代催生了数据治理,大数据的价值体现在大数据的应用上,从大数据的应用现状现状来看,大数据应用处于初期阶段,各行各业呈现“阶梯式”格局,发展不平衡,在互联网、金融等领域优先发展,在卫生保健、公共管理、生态环境等领域发展的相对滞后。在生态环境领域应用大数据的实践活动处于萌芽阶段,大数据在海洋生态环境领域的应用更少。目前,大数据在海洋生态环境领域的应用几乎是零散的,缺乏跨行业跨部门的应用,不能形成系统的海洋生态环境数据库。另外,我国在建设海洋生态环境数据库过程中,也存在一系列的问题和困难,传统的数据管理方式已不适应大数据时代的要求,急需寻找新的技术对海洋生态环境数据进行治理,建立系统完善的海洋生态环境数据库,因此,大数据时代,海洋生态环境数据库引入大数据技术是现实和时代发展的要求。

海洋生态环境对海洋生态系统和海洋生物生存与发展具起着重要作用,海洋污染和海洋生态环境的破坏凸显了对海洋生态环境与人口资源相互作用的深入和科学认识,存在严重的信息不对称问题。主要原因是,海洋管理主体尚未建立海洋生态环境实时监测系统,难以实现海洋生态环境实时监测和海洋灾害预警预报。这一监测系统需要建立在大量的海洋生态环境数据的基础上,这就要求利用大数据技术建立海洋生态环境监测系统,实现海洋生态环境的实时监测,开展科学的海洋灾害预警预报。大数据时代的到来为解决海洋生态环境问题提供了新的思路和视角。

2 大数据概述

大数据是指大规模、高增长、多元化海量的信息资产,需要新的处理模式,具备更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。大数据技术在解决数据量巨大、数据类型多、数据不完备、流动性大的数据方面具有传统计算技术不可比拟的优势。在20世纪中叶,大数据思想开始出现在生态环境领域,宏观生态学首先意识到大数据的价值。生态环境大数据是大数据理论在生态环境领域的应用、实践和发展。利用大数据的概念、方法和技术,收集、存储、分析和利用生态环境领域的数据,解决生态环境问题。海洋生态环境是生态环境的重要组成部分。大数据技术还可以为海洋生态环境问题提供技术支持和指导。

3 海洋环境数据库建设中存在的问题

3.1 数据标准不统一,标准化规范化程度偏低

标准化、规范化程度低是海洋环境数据库建设中需要解决的首要问题。查阅有关资料以及登录国家海洋局和各个地方海洋与渔业厅网站,所能获取到的有关海洋环境质量的信息,其中大部分发布在海洋环境质量公报中,据此,海洋环境质量公报是建立海洋环境数据库的重要数据支撑。本文选取了2010年至2016年国家海洋环境质量公报与山东省海洋环境质量公报,一方面,从纵向上看,国家和山东省的海洋环境质量公报的监测内容和指标自2010年到2016年,每年的标准都不同,不能形成统一的监测指标和标准,这就不利于对海洋环境数据进行交换、整合、利用,显然它不能融入海洋环境大数据,则需用大数据技术建设海洋生态环境数据库。另一方面,从横向角度来看,国家海洋环境质量公报与山省海洋环境质量公报监测数据、内容、标准和关注点有很大差异。经过对比发现,无论从时间纵轴上还是空间上看,海洋环境质量公报监测的指标多变,没有统一的数据标引标准,标准化程度低。国家和地方省市对于海洋环境质量监测的指标、衡量的标准应该大致相同,这样才有利于建设全国共享的海洋环境数据库,而不是现在的“一地一个标准”、“国家与地方不统一”的现象。国家和地方标准不一致必然会为海洋环境数据库的建设带来巨大困难。

3.2 数据共享不足,协同能力差

海洋生态环境数据需要整合各地区、各部门、社会等多种来源的数据,只有不同级别、不同部门、不同类型的海洋环境数据相互集合、碰撞以及共享形成海洋生态环境大数据,才能有效地利用海洋生态环境大数据进行海洋环境预警、监测,为相关部门制定海洋生态环境保护政策和贯彻实施提供依据。但是,就海洋生态环境数据的现状而言,实现海洋生态环境数据共享和协作是一个巨大挑战。首先,我国海洋生态环境的数据资源使用能力是分散的,被国家、各个地方等不同的主体所拥有,许多数据之间互不连通,形成“数据割据”、“数据孤岛”的现象,不能实现数据的共享和协同,而只有不同的主体之间实现良性的互动和协作,促进海洋生态系统中大数据的共享和协同,才能更好地探索、挖掘和利用大数据价值。其次,海洋生态环境数据的开放程度偏低,许多不涉及安全问题的数据没有对社会大众开放,另外,即使有些数据对社会开放,大多数数据是公开的而不是开放的,数据类型单一,大多是静态数据和结构化程度高的数据,动态数据和非结构化数据很少涉及。然而,在大数据时代,要想解决纷繁复杂的海洋环境问题,必然要利用海量的数据以及动态和视频、图片、音像等非结构化数据。

3.3 缺乏数据管理和大数据意识

2016年3月,环保部发布了《生态环境大数据建设总体方案》,它为生态环境大数据的建设和开展提供了强有力的政策支持和技术框架。大数据时代,在海洋生态环境领域运用大数据思维解决海洋生态环境问题成为大势所趋。然而,当前我国政府部门严重缺乏数据管理和大数据意识,利用数据管理和大数据思维治理我国目前的海洋生态环境问题面临着巨大的挑战。传统的政府管理理念和运作模式缺乏“数据管理”生长的土壤,政府相关的职能部门依旧按照传统的“文件办理”的方式进行事务的处理,缺乏数据管理和大数据思维。在海洋生态环境领域,很多纸质档案数据没能及时地进行网络化的存储,面临破损和消失的风险。另外,许多部门没有数据清单,对自己拥有的数据不能有清晰、全面的认识,致使大多数据的价值没被挖掘,数据得不到充分的应用。

3.4 大数据专业人才短缺,数据应用效果不佳

大数据时代,既为人们处理纷繁复杂的数据和社会问题带来便捷,也对各国的教育体系和人才培养提出挑战。大数据时代需要的是大量的复合型人才,传统的分科培养人才的方式已不能适应大数据时代对人才的需求。海洋生态环境系统中的大数据人才除了需要具有计算机、通信工程、数学统计等知识外,还必须具备海洋生态环境的相关知识,如海洋水文、大气等,但是,目前我国教育体系学科分类是明确的,学科之间缺乏整合和互操作性,学科的独立性很强。此外,大部分学校没有大数据专业和课程,海洋生态系统的研究仅限于几所海洋大学,不符合海洋生态环境大数据发展战略的需要。并且,我国海洋生态环境数据没能建立标准化和规范化的数据库,大数据中蕴藏的巨大价值没能充分挖掘,大数据在解决海洋生态环境问题的潜力尚未显现,数据利用的整体效果相对欠佳,海洋生态环境领域运用大数据的实践才刚刚起步。因此,当前中国海洋生态学领域的问题是,如何促进大数据在海洋生态环境、人才培养和技术创新领域的应用,增强大数据应用活力及效果,使大数据真正成为提高海洋生态环境监测和监管能力的有效手段。

4 建设海洋生态环境数据库的政策建议

4.1 数据收集——标准化数据

收集数据是数据库构建的基础,标准化、规范化水平低是海洋环境数据库建设中面临的第一个急需解决的问题,若使海洋环境数据标准化、规范化,首先要从源头上出发,即在数据收集过程中,建立统一的数据标引标准,形成一致的数据储存格式。因此,在此基础上引用大数据技术,大数据理念存储海洋生态环境数据。另外,国家和地方以及各地方间的海洋生态环境数据应具有大致相同的监测指标和衡量标准,使国家和地方的海洋生态环境数据标准化和规范化。这样有利于建立全国统一的海洋生态环境数据库,能更好地依托大数据存储、分析、计算等技术,捕捉全面、及时、动态的海洋生态环境信息,并提炼其内在价值,通过数据、技术与思维的有机融合的海洋生态环境的数据信息将极大提升海洋生态环境的治理能力和水平。

4.2 数据整合——协同数据

数据收集工作完成后的数据整合,也是构建数据库关键一步。海洋生态环境数据分散在多部门、多领域,多来源的数据信息资源之间互不连通,彼此之间不能实现数据共享,不同数据拥有主体不能实现有效的协作和合作,形成一个个“数据孤岛”现象,这必然导致海洋生态环境数据蕴藏的价值不能充分挖掘,影响数据利用的程度。因此,有关部门需要整合各地区、各部门数据信息,实现政府部门之间、政府与社会之间的数据共享和协作。从利用大数据这一技术层面上讲,海洋生态环境数据的协同就是数据的共享和交换,是数据的打通,数据的合并和数据的统一。海洋生态环境数据通过利用大数据技术进行数据协同,可以解决数据共享不足和开放程度低的问题,为下一步优化和利用数据奠定良好的数据基础。

4.3 数据优化——提高数据质量

在数据标准化、规范化以及数据整合之后,对收集和整合的数据进行技术优化,是提高数据质量的有效途径。大数据时代,在海洋生态环境领域运用大数据思维解决海洋生态环境问题成为大势所趋,优化海洋生态环境数据以提高数据质量,需要相关政府部门的配合。但是,目前中国政府严重缺乏数据管理和大数据意识。因此,利用数据管理和大数据思维管理和优化海洋生态环境数据是我国政府必须学会的一项技能。政府可以利用传感技术和无线通讯技术等大数据技术的优势,对海洋生态环境数据进行优化整合,建立海洋生态环境数据库,为海洋生态环境的监测和环境评价以及海洋生态环境系统的资源管理提供专业化、多样化和智能化的服务。

4.4 数据利用——实现数据价值

数据收集、整合和优化是建立数据库的基础性工作,有的放矢,摒弃垃圾数据资源,提取有价值的数据资源,这才是大数据价值的真正所在。目前我国的海洋环境数据应用活力不足,技术创新不能落实,人才培养方式不能适应大数据时代的要求。因而,我国应该适当改革教育体制,培养适应大数据时代的复合型人才,利用分布式数据库、云计算、人工智能等技术在大数据处理中的优势,建立数据模型,挖掘隐藏在海量的海洋生态环境数据中的有价值信息,建立海洋生态环境数据库,通过数据库分析海洋生态环境的数据信息,为预测、监测、治理海洋生态环境问题提供科学的决策指导。

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