大数据分析在生态林业中的应用

罗兴军

（南平市林业局，福建 南平 354200）

大数据能够对大量数据进行快速采集、传输、存储和处理，从而能够对传统林业运作模式进行改变，并对林业生态建设效率进行提升，同时能够提高林业管理水平。林地等林业资源是我国重要的战略资源，我国经济发展速度的不断加快，要求进一步提高林业资源利用率。将大数据分析应用到生态林业中，能够促使林业资源利用更具合理性和高效性，同时还能对林业生产经营管理效率和水平进行提升，从而加快生态林业建设速度。

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变，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 大数据分析的运用特点

将大数据分析应用在生态林业中，首先，能够改变传统的数据收集和使用方式，以前的统计学家只能对少量的数据和样本进行收集和分析，但是大数据分析能够快速分析大量数据；其次，改变了林业工作者偏爱纯净、有序数据的爱好，对于杂乱无章的数据林业工作者也要进行接受，毕竟大量数据中难免存在杂乱无章的数据。最后，不要过于追究事情的发展原因，而是要重点关注相关性分析。应用大数据并不是为了对发动机抛锚的原因进行探究，而是为了通过对大量相关事件信息进行收集和分析来对发动机抛锚这种事件的发生规律进行预测。大数据分析技术能够帮助我们弄懂“是什么”，但是不能帮助我们对“为什么”进行解答，通常情况下这样的回答就能满足日常工作需要。

生态林业大数据分析离不开完善的数据库，如，历史统计数据库、档案库、自然资源数据库、林业发展报告数据库等，这些数据库涉及了生态林业发展过程中各个方面的内容，而且不需要复杂的查询步骤，是对我国林业信息化发展成果的一种展示。还有我国建立的用于处理数据、发布新产品和提供遥感基础数据的卫星林业遥感数据应用平台，该平台能够显著提高林业遥感应用水平。此外，为了实现办公一体化目标，很多政府机构都在办公平台中添加了林业局，这样能够对我国生态林业的发展起到完善作用，同时还能提高林业数据的丰富性，并对林业信息服务进行增强，确保生态林业系统的更好发展。

3 大数据分析在生态林业中的应用现状

3.1 数据搜集存在不准确和造假问题

数据搜集体量和错误率之间有着密切联系，通常情况下，如果是对大体量的数据进行搜集，那么出现失误和错误的频率就会提升。很多地方都会采用植被移栽培育的方式进行生态林业发展，但是进行移栽培育之前，工作人员先要对树木品种进行充分了解，并对种植地区进行合理选择，这样才能确保植被能够在新的区域成活和健康成长，否则只会导致植被枯萎、死亡。这种情况就需要应用大数据分析技术对每个地区的气候和土壤状况进行分析，但是如果最初搜集的数据就是不准确的，那么最终得到的分析结果也会是不准确的，管理层如果将不准确的数据作为决策依据，就会造成严重后果。还有就是有些管理人员认识不到数据分析的重要作用，没有按照要求安装监测设备，或是采用人工输入方式进行数据搜集，这些现象的存在都会对大数据分析的准确性产生严重影响，进而致使大数据分析不能发挥出应有的引导作用。

3.2 数据存储压力过大

生态林业在最近几年的发展速度不断加快，发展过程中产生数据的速度也越来越快，积累的数据也变得越来越多。但是现在信息技术要求对数据不断的进行更新和沉淀，这样就会大大增加数据存储压力，针对这种情况只有对一些比较老旧的数据进行删除，才能将更新的数据进行存储。所以管理人员需要合理划分当前数据，对存储时间进行合理调整，以此来对数据存储要求进行有效满足。

3.3 计算速度过于缓慢，计算结果存在误差

工作人员对数据进行统计时，需要使用不同的公式和算法来对不同的树木种类进行统计。但在现在的生态林业积累了大量数据，如果还是采用统计的人工方式就会出现各种问题，而且人工统计方式在很多方面都存在不准确性，这样就会严重影响最终统计结果的准确性。如果想要对不准确的统计结果进行修改，又需要花费工作人员大量的时间和精力。除此之外，数据的不断增加严重影响了数据处理速度，这时就需要采取人工删减手段，但是如果不能准确的对数据进行删减，就会给决策的正确性带来严重影响。

4 大数据分析在生态林业上的运用

4.1 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。

4.2 大数据技术

开展大数据分析的前提条件就是要进行数据化。对生态林业资源进行动态整合时，数字化和数据化没有什么太大区别。我们通常会把对生态林业系统中的变动信息和森林演变中的变化轨迹转变为可以存储到数据库中的电子数据的过程称作数字化。数字化是数据化的基础，数据化就是通过数据仔细描述生态林业变更的过程，进行数据化的目的就是为了让人和计算机都能对结果进行理解。生态林业发展中会产生大量的数据信息，而且数据来源也比较多样，甚至有些数据不能直接预测挖掘过程，如，来源于结构化数据群体的数据、来源于非结构化群体的数据等。通过有效分析各种数据，能够量化组合不同结构的数据，这样就能对森林类别和生态林业属性进行数据化，最终将无序的生态林业加工变为有序的加工。使用数据化能够直接量化生态林业数据对象，还能构建和挖掘基本服务对象数据，最终可以提高数据分析和数据利用的简便性和有效性。

4.3 大数据应用未来发展

大数据不仅是一种资源还是一种工具。大数据在生态林业发展中一直肩负着信息告知职责，但是不具备对数据内容进行合理解释的功能。由于人们对大数据掌握程度的不足，致使很多人都对大数据存在认知误区，还有一些人对大数据分析结果不信任、不接受，从而影响了大数据内容的扩充。随着大数据技术的不断成熟，相信人们会转变对大数据的思想观念，能够对大数据分析应用进行深层次认识。同时能够对云计算等智慧服务技术进行合理利用，最终实现对生态林业结构进行建立和完善的目的。

5 结束语

生态林业大数据分析就是应用云计算和物联网分析数据的一种新型信息技术，最终目的就是为了将传统的服务模式变为智慧服务。大数据分析能够对传统生态林业状况进行改变，还能提高生态管理水平，同时能够促使民生服务质量得到提升，应用大数据分析能够为林业结构优化发展提供保障，还能为生态林业智慧服务的实现提供助力，此外，还能促使我国的生态林业结构发展更具现代化。建设大数据林业是实现林业发展国际领先和创新优化发展的必然选择。