大数据技术在生态环境保护中的应用价值

黄俊桦

（云南省普洱市生态环境科学研究所 云南普洱 665000）

引言

与传统的数据处理技术相比，大数据技术一次性存储与一次性处理的信息量都更大，能够很好地满足生态环境保护机制的运行需求。大数据技术除了可以捕捉到系统动态变化的信息之外，还可以对历年来产生的原始信息进行动态分析，以此来得到区域生态环境的变化情况，精准定位亟待保护的项目。与此同时，环境保护是一项系统化工程，需要综合考虑多个方面的因素。大数据系统当中包含了种类丰富的数据信息，可以基于多个角度对生态环境保护工作的开展情况进行分析与评估，对影响因素进行分析[1]。除此之外，系统当中的数据更新速度更快，可以为特殊的生态环境的保护提供实时性的帮助。

1 大数据技术在生态环境保护中的应用

1.1 在水体污染治理当中的应用

对于水体污染的治理，大数据技术展现出了明显的潜力，为治理效率的提升提供了保障。在该技术的支持下，人们生产出了轻巧的传感器，将其放置到河流当中之后就可以自动化地对河流信息进行监测。在这之后，这些监测数据将会被传输至系统的数据中心供相关人员作进一步的研究。在深入分析之后，可以针对该河流的环境保护构建起一个完整的模型，并将该模型作为基础对人们当前的破坏行为进行评估，将行为产生的后果直观地展示出来。同时，还可以水体污染形成的原因进行总结，并制定相应的治理方案。

1.2 在空气质量预测当中的应用

在对空气质量进行预测之前，工作人员需要广泛收集特定时间内的气象信息以及空气质量信息。在将这些信息输入到系统当中之后，大数据技术就可以进行检测，将空气质量状况直观地展示出来，并从更微观的角度进行分析，比如污染物的具体成本及其比例、悬浮颗粒的运动速度与运动特征等。基于这些信息，人们可以对未来一段时间内空气污染情况做出预测。与此同时，基于该技术，还可以形成空气污染物的扩散模型，并在对数据进行持续收集与分析的基础上对模型的准确度进行优化，进而为预测提供可靠的信息。在这个基础上，还可以实现监测信息与地图信息、环境信息之间的叠加与融合，提高空气质量管理的动态化，最后，面对突发性的污染问题，还可以基于大数据技术来实现常态化的防控。这需要各个地区的生态环境部门将在应急管理过程当中所积累的经验输入到系统当中去，通过认知计算与较差验证之后实现系统的自动防控与提前预警。

1.3 在生态退化完善当中的应用

近年来，生态退化的表现越来越突出，相关的问题也在快速扩散，森林与土地的退化对生物多样性造成了不良的影响，而水资源的退化则直接影响到了人们的生活。生态系统是一个循环性的体系，而生态退化问题的发生也并不是一蹴而就的，而是在多种因素共同影响的作用下发生的复杂反应，是量变逐渐积累、最终形成质变的结果。在对这一问题进行完善的过程中，除了需要运用生态学、环境学的知识之外，还需要了解生物学、地质学等方面的内容[2]。基于大数据技术，人们可以通过传感、无线通信等方式来获取各个领域的综合性信息，对生态退化的因素进行系统化分析，并通过建立生态模型的方式来挖掘数据背后的信息，掌握生态退化与生态修复的规律。还可以基于决策树、分布式数据库等来对数据之间的关联性进行分析，在相互碰撞的过程当中发现更为有价值的信息。

2 大数据技术在生态环境保护中的应用价值

2.1 可以构建与完善排污权许可平台

为了在整体上实现生态环境保护的目标，中央政府会制定相应的排污指标，地方则会按照该指标来对排污量进行划分，并以排污权的方式向企业发放排污指标。为了完成这一工作，需要构建一个交易平台来实现排污权在各个企业之间的相互流通，使其以商品的形式在该地区完成有效分配。具体来说，企业可以根据自身的生产规模、现阶段的生产计划来对污染排放量进行规划，并在将计划排污量与标准排污量进行对比。如果发现计划排污量大于标准排污量的话，需要购进更多的排污权；而如果发现计划排污量小于标准排污量的话，则可以将部分排污权进行出售。排污权许可平台的作用就是为交易的双方提供相互沟通的机会，促进供需之间的平衡。对于政府部门来说，可以更好地对排污总量进行控制。而无论是平台的构建与管理还是排污量的宏观调控，都离不开大数据技术。基于该技术，可以更好地对了解排污权分配情况、排污总量信息，为动态管理提供了便利。对于企业来说，基于该技术可以对过去的生产数据进行分析，并基于未来的生产计划来获得计划排污量，为交易决策提供依据。

2.2 可以对生态环境污染进行实时监控

监测与监控是生态环境保护的重要手段。基于大数据技术，可以在化工企业等容易污染性比较强企业的污水排放系统中安装传感器，它不仅可以对排放物质的成分进行检测、对排放物质的量进行监测，还可以将这些信息实时地传输到系统当中去，相关人员基于对数据的深入分析可以获取企业的排放行为信息。与此同时，为了更好地对水体环境进行保护，还可以在与工厂相邻的位置安装监控设备，将企业的污水排放行为纳入到在线监测的范围当中来。除此之外，针对那些有过违法排放行为的企业，政府部门还可以对其环保设备的运行情况进行监测，如果出现设备故障、无法正常运转，就会发出警报，要求工厂暂时停工[3]。而政府部门的技术工作者还可以基于大数据技术来上述监控信息进行深入分析，对信息的真实性进行核对与检查。

3 大数据技术在生态环境保护中的应用价值策略

3.1 挖掘核心数据、为生态环境保护提供精准依据

大数据技术的本质就是对各类数据进行收集与分析，从海量的信息当中找到最为核心的部分并加以利用。由此可见，核心数据是该技术发挥价值的关键，在生态领域当中，要对这些数据进行充分挖掘，体现环境保护的精准性与有效性。比如对于荒远山区，在生态修复的过程中，可以利用大数据技术搜集近3-5 年间该地区的降水量、生物种类、工业产量等数据，这都是与生态环境保护具有直接关联的核心数据。通过建立相关模型，可以了解该地区生态环境所发生的线性变化，并找到变化发展的规律，明确污染的因素，在对未来的污染程度进行分析、对变化趋势进行预判的基础上制定相应的方案。当地区环境在短时间内发生明显变化的情况下，也可以基于这些数据在第一时间了解变化的原因，进而做好标准化处理与规范化管理。

3.2 完善数据分类、实现生态环境保护数据的动态捕捉

在对数据进行应用的过程当中，大数据技术可以搭建起一个完善的分类体系，并在这个基础上实现不同环保领域的相互融合，促进各项环保工作的相互联系。在统一的分类体系下，相关部门可以根据实际需要直接获取相应体系下的信息，比如针对不同的地区、不同项目的信息，这样可以去除数据筛选的环节，减少了重复性与无效性的工作。与此同时，为了更好地应对生态系统的动态变化，还要在环境保护的过程当中更好地对相关数据进行动态捕捉。为了实现这个目标，各个地区的生态环境部门要积极地引入第三方机构，通过与其签署合作协议的方式来获取专业化服务。在这个基础上，还可以运用关键词评估法来对系统当中的非结构化数据与信息进行处理。

3.3 加强数据反馈、对生态环境污染问题进行全面监督

生态系统的动态变化决定了系统数据的变化。因此，在系统数据使用的过程当中，经常会出现信息滞后的问题。系统当中的信息更新不及时，传感器所收集到的信息没有及时地被传输到系统当中去。比如森林覆盖率的下降可能只是局部地区的行为，虽然对整体产生了影响，但在一些地区并不会产生明显的生态性问题。在这样的背景下，为了发挥大数据的价值，就要加强数据的反馈，构建完善的反馈系统。具体来说，工作人员可以将系统当中的数据与信息进行细致划分，将其分为不同的子项目，在这样的情况下就可以实现信息的专项获取与独立获取。根据实际需要选择核心信息，并将与之相关的信息作为辅助性的信息[4]。基于此，政府部门可以对在社会范围内开展更为全面的监督，通过安装污染物检测装置的方式来对重点企业进行实时监测。还可以基于物联网形成线上监测网络，使企业管理者对生产行为进行自觉约束与自我管理。

结语

综上所述，在水体污染治理、空气质量预测以及生态退化完善等环境保护领域当中，大数据技术的作用都是不容忽视的。基于此，可以在各个地区构建排污许可平台，在整体上对污染排放量进行精准控制。同时，还可以利用检测传感器系统来对污染的排放情况进行实时监控，在源头处体现生态环境保护的理念。在应用大数据技术的过程当中，需要挖掘核心数据、完善数据分类并加强数据反馈。