大数据背景下林业生态管理的有效措施

满宇

【摘  要】近年来，随着信息技术的发展，基于我国林业发展现状，将大数据应用于生态林业发展中，实现了林业数据资源的整合，使林业决策及管理水平得到了提高，促进了林业稳步发展。

【关键词】大数据背景;林业生态管理;有效措施

引言

近年来，全社会都高度关注环境问题。林业发展已经成为环保的主要环节，林业发展与国民经济发展之间具有密切的关联，因而必须高度重视林业的发展。当前，尽管我国林业种苗技术不断发展，种植树苗成活率也有显著提高，但是在林业发展过程中还是存在生产技术问题，这严重阻碍了林业的稳定健康发展。林业管理措施做不好，会影响林业内部运行水平，导致大批优秀林业人才流失，从而直接影响林业发展速度。因此，必须高度重视林业种苗管理措施与生产技术。

1大数据分析的意义

传统的经营理念显然已经不能适应时代发展，企业需要跟随信息技术和互联网发展对经营方式进行改變，而且互联网还改变了政府运作方式和人们的生活方式。大数据作为一种新的信息技术同样能够对这些进行改变。互联网的普及使得我们获取信息的途径越来越多，获取信息的速度也越来越快，获取信息的数量也不断增加，这是大数据应用的基础。大数据和互联网有着很大差异，互联网能够让我们快速收集大量数据，大数据则是让我们在大量数据中寻找到有用的信息。

2大数据背景下林业生态管理的有效措施

2.1采用大数据技术规范生态林业管理手段

构建生态林业系统不仅仅是发展基本的植被体系，还需要立足于预设的生态保护型、防护型、经济型或者是改良型的生态林业系统目标，展开对林业管理活动。当前，大部分地区林业生态系统管理均表现出明显的粗犷性特征，工作人员主要凭借个人工作经验以及对树种生长状况的直观认知而实施的育林管理活动，这种做法有一定的管理效果，但缺乏科学、合理的依据，很容易出现病虫害防治不及时、灌溉不充分等问题，从而弱化对林业系统的管理质量和效率。整个林业系统是一个庞大的生态体系，中间出现任何一个细微问题，便极有可能造成整个生态系统失衡的问题，因此在当前大力发展生态林业的环境下，需要采用更加科学、合理的方式展开林业管理活动。大数据技术在基础层面可以准确分析每一类物种的生长状态，形成明确的指标体系，辅助工作人员更好地观察、分析、确定物种生长情况，及时采取科学合理的育林措施，有效地进行林业管理活动;大数据技术在高级层面，可以借助终端采集设备、信息传输系统、数据分析体系，构建一套智能林业观测系统，促使工作人员能适时观察整个林业系统的发展情况，准确定位某一区域甚至是某一物种出现的问题，从而在大数据系统的指导下，采取科学、有效的解决措施，来有效地实施林业管理活动。这无疑能够大大提高林业生态管理工作的科学性、合理性及有效性，进一步促进林业系统的健康发展。

2.2数据化的使用

开展大数据的前提条件是数据化。在整合生态林业自然动态的过程中，需要坚持数据化以及数字化这两个原则。数字化，就是在生态林业发展过程中出现的变动信息，森林演替出现的变化轨迹等信息都要以电子数据的形式传输到数据库中。而数据化是在数字化的基础上，根据产生的数据，仔细地描述生态林业的变更情况。生态林业涉及的资源数据量是非常大的，数据来源也十分综合，其中有结构化的数据群体，也有非结构化的数据群体。在挖掘这些数据的过程中，无法直接预测。针对不同的信息进行有效的分析，有可能把这些不同结构的数据进行量化组合，最终形成了数据化的森林类别以及生态林业属性等。这是一个从无序加工转换为有序加工的过程。在使用数据化的时候，能够直接量化这些生态林业数据，从而挖掘出基本服务对象的数据，并把这个数据分析变得更加简便。

2.3数据挖掘算法

数据挖掘算法是林业资源大数据分析的核心，各种林业资源数据的产生都需要数据挖掘算法的支持。不同物种需要运用不同的数据类型和格式，而数据挖掘算法能够科学的对这些数据进行呈现，而且不会影响到数据本身的特点。基本上全世界的统计学家都认为变更林业资源数据能够为进入数据内部提供助力，而大数据分析能够帮助人们更顺利的完成该项工作。首先，将大数据分析应用在生态林业中能够对生态林业发展基本特征进行总结，还能对产品背景和关键技术应用情况进行挖掘，是一项有着重要内涵和作用的先进技术。其次，大数据生态林业分析还能对林业发展主体定位、总体发展思路、发展框架和建设目标等进行合理规划。再次，大数据生态林业分析还能确保生态林业发展中建立林业感知体系、提高林业协同管理水平、构建生态林业价值体系等重点任务的顺利完成。最后，为生态林业发展和推进中制定推进路线和保障对策提供助力。现在大部分的生态林业工作人员都会使用数据挖掘算法进行工作，应用数据挖掘算法是确保生态林业发展和制定正确发展决策的基础保障。而且，数据挖掘算法还能为存储大量的林业资源数据提供便利，该算法能够利用软件实现整合不同存储设备的目的，还能提高数据存储的协同性，同时能够促使数据挖掘的有效性得到提升。此外，运用该算法能够凸显数据之间的内在联系，并提高数据应用和处理的有效性，而且能够利用 IAAS层对资源进行合理调度，这正是建设生态林业的重要目标。

2.4通过大数据技术构建林业多元支持系统

从微观层面来说，每一个植被区都是一个小型的生态系统，拥有其特殊的生态平衡机制;从中观层面来说，整个林业区域是一个大型的生态系统，各种植被、物种之间也形成一个生态平衡机制;从宏观层面来说，林业生态系统又处于整个自然生态系统之中，受到整个区域气候、物种条件的影响，而在潜移默化之中表现出独特性的发展趋势。如部分地区出现森林衰退、水土流失、土地沙漠化的问题，很大程度上是外在气候、物种系统的变化，造成原有林业生态系统中的物种不适应新的条件，最终出现问题。从可持续性发展的角度来说，林业部门要想提高对林业生态系统管理的质量和效率，则必须从宏观层面，建构起更加全面、系统的信息监测与指导机制，获取更加多样、更具针对性的关联信息的支持，而大数据技术在这方面具有重要价值，是实现林业生态管理数字化发展的重要举措。具体来说，林业部门应立足于林业生态系统所处的整个自然生态体系特征，从宏观层面搭建起林业生态监测、分析、管理、指导体系，重点是能够从气候、气象等部门，获取当下调查数据以及未来预测性数据，将此整合到一个系统之中，作为原始数据信息，统计分析林业生态系统所处环境现状以及未来变化走势情况。管理人员根据这些信息，从而更好地了解林业生态系统发展现状，对于未来管理工作进行更加科学、合理的规划的活动，进一步提高生态林业管理质量和效率。

结语

生态林业建设对我国生态环境建设和社会经济发展起着重要的作用。但传统的林业发展模式已不能满足现代社会的发展需求，而大数据在生态林业发展中的应用，可全面收集林业资源信息，为其规划、培育、灾害预防提供有效的数据支持及处理方法，能有效完善林业的生产及管理模式，优化其产业结构，实现林业资源的高效利用。所以，应通过政府扶持大力推进大数据在生态林业发展中的应用，促进生态林业高效发展。

参考文献：

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（作者身份证号码：130404199206033017）