基于环境保护大数据的检测与智能诊断探究

2021-04-09叶韬

资源节约与环保 2021年1期

叶韬

（台州市环科环保设备运营维护有限公司浙江台州 318000）

引言

一直以来，在环境的检测与诊断的过程中，大部分的工作数据需要靠人工来收集与整理，这大大加剧了工作人员的工作压力，同时由于大部分的工作需要进行人工完成，受一些因素的影响，数据在记录与计算的过程中存在着明显的误差，这使得环境检测与诊断的结果与实际不相符，但大量的数据处理又难以重新计算，因此对于数据的分析处理能力始终没有办法提升。而通过实现大数据的运用，不仅大大提高了环境检测数据的实效性与准确性，大大加快了数据的处理能力，同时大数据的应用为环保工作带来了巨大的发展动力，提高大数据对于环境保护的检测与智能诊断能力成为了当前促进环境保护发展的重要手段。

1 基于环境保护的大数据发展意义

基于环境保护的大数据能够实现对于海量数据的整理与分析，大数据技术能够在人们进行数据整理与分析的过程中，减少数据丢失、计算误差以及数据分析误差等问题，实现对于海量数据的正确分析。

大数据技术的主要原理就是通过弱化数据之间的因果关系，研究数据之间的相互性关系，找到数据与数据之间的联系。由于传统的数据分析模式存在着很多方面的问题，对于环境的监测无法实施实效性，在进行数据统计分析的过程中更是容易出现很多的问题与麻烦，但大数据的应用显得克服了这一点，大数据通过结合当地对于环境当中的土壤、空气、水源等数据的分析，建立相应的环境检测参数模型，为环境保护积累了大量的数据资料，减少了人们在进行数据统计分析中出现的问题[1]。

因此，通过大数据技术的应用，环保工作人员能够快速的实现对于海量数据的分析，并得出相应的结论，使得我们能够根据分析结果通过多个角度获取环境数据，研究数据，更好的了解当前的环境问题。因此，大数据技术的应用与发展对于我国的环境保护起到了重要的推动作用，是我国提升环境保护效率，贯彻落实环保事业的重要技术，更好的促进我国实现了环境治理的目标。

2 基于环境保护大数据的监测与智能诊断相关论述

2.1 基于环境保护大数据的检测与智能诊断论述

基于环境保护大数据的检测与智能诊断主要通过将收集到的空气污染数据、水资源污染数据、土壤污染数据等数据进行统计分析，建立相应的统计模型，并结合统计模型的特征对有用信息进行挖掘，实现对于海量数据的聚拢与分类。目前，在进行大数据的环保检测的过程中，对于环保检测结果的准确性也容易受到较多因素的影响，受相关的约束性因素的影响，其分析的结果往往会出现相应的误差，导致数据的分析结果的准确性不高。并且由于传统的环保大数据的挖掘方法存在着明显的精度不高的问题，这样导致虽然大数据在进行挖掘过程中的计算开销比较大，但是有效性不高，造成了资源的浪费。因此，针对于以上问题需要环境监测单位应该建立健全给予环境保护的大数据检测与智能诊断体系，构建科学、合理的数据模型，实现对海量数据的有效分析，实现对于环境保护的有效监测与诊断，得到实效性结论[2]。

2.2 基于环境保护大数据的检测与智能诊断流程

2.2.1 做好环境数据收集

基于环境保护大数据的监测与智能诊断首先要做好对于海量环境数据的收集，需要对检测地的空气污染数据、水资源污染数据以及土壤污染等数据进行统一的整体归拢。对于空气、水源、土壤等数据的收集过程中，需要建立数据收集的规范标准，建立统一的目标，并结合参数模型的要求，针对性的对有效数据进行收集。其次，在进行数据收集的过程中，要充分的运用好相关的检测仪器及设备，例如，监测站台、水下仿生监测站等，实现对于空气、水源、土壤等数据指数的有效收集。同时，当条件充裕时，可以引进新型的传感器技术，通过在数据收集的过程中引入传感技术，能够更好的对各类检测数据实现实时收集。

2.2.2 分析环境保护数据

通过对于环境数据的收集，此时需要对海量的环境数据进行清洗，并进行数据的分析与挖掘，在进行数据分析的过程中，由于在接手第一手环境资料的过程中，都离不开人共的操作，这就难免使得对于收集到的数据存在的一定的偏差，例如，数据的缺失与失真问题。因此，针对于这一问题，数据的分析人员在接手数据后就不能盲目的进行分析或快速地得出环境检测的结论，这要求数据的分析人员能够根据原有的数据模型进行比对，并对环境数据进行自相关验证，最后将数据分析的结果或者对于数据存在的问题，及时地反馈给其他相关部门进行核实处理，实现环境保护数据的有效性[3]。

2.2.3 得出环境保护的监测与智能诊断结果

基于环境保护大数据的检测与智能诊断的结果的得出需要使用统计学相关的技术与方法，实现对于大数据的深度挖掘以及综合分析。并且准确、有效、高质量的环境保护监测与智能诊断的结果能够为当地政府进行相关的环境施策提供科学的理论依据。

3 基于环境保护大数据的检测与智能诊断的发展措施

一直以来，我国致力于实现对于大数据的开发及利用以及基于环境保护的大数据监测与智能诊断的发展。其主要的目的是为了能够更好通过先进的现代信息技术，快速的实现对于环境变化的感知，更加全面、可靠的对当地的主要污染源进行排查，以应对各类环境问题，采取积极有效的处理措施降低环境的污染，最终实现智能化的区域环境管理。因此，为了能够更好的实现于环境保护大数据的检测与智能诊断的发展目标，我国应重视对于环境保护监测与诊断体制的建立，当地政府应构建智能化的环境保护的大数据处理中心，有效加强对于各类环境问题的监测。

3.1 建立健全环境保护的监测与诊断体制

要想实现基于环境保护大数据的监测与智能诊断，首先应建立健全环境保护的检测与诊断体制。在体制建设的过程中，应该号召政府、企业以及社会公众等一同参与进来，打造由政府主导、企业、公众共同参与的多功能、全方面的环境保护监测体制，实现社会全体的共同监督。其次要利用好现有的信息技术，例如传感技术、互联网技术以及无线技术等，能够实现将收集到的数据快速的传递给终端进行数据的处理，提高数据处理效率。政府要积极发挥好相应的行政职能，例如，监测中心要积极的对环境进行实时的监测，当监测到某一地区环境的污染指数超标，空气当中的污染物增多的时候，要快速的实现对实地资料的收集与处理，对污染源进行分析，对环境数据进行有效的分析处理，将结果及环境问题及时的上报给有关部门。执法中心要加大对于不法污染环境行为的治理，加强惩办的力度，通过法律手段对企图破坏生态环境牟取利益的不法分子给予严厉的处罚。

3.2 构建智能化的环境保护的大数据处理中心

基于环境保护的大数据处理中心应具备能够存储并处理海量数据的存储能力与计算能力，能够对海量的环境数据实现深度的挖掘，实现数据的可视化目标。智能化的环境保护大数据处理中心应具备全面的数据分析处理功能，例如，能够根据提交的环境资料快速的对环境质量进行分析的能力、能够根据环境数据对污染物进行有效分析的能力、快速查询各类环境信息的能力、数据共享以及数据调用的能力等[4]。

当地的环境保护业务部门应该加强与数据处理中心的联系，积极的参与到数据中心的建设与创建的工作过程中，数据中心要及时的将数据分享给相关的政府部门，相关政府部门也应当及时的保存利用好环境数据，共享数据中心的建设成果，根据环境数据及时的采取相应的治理措施。

3.3 加强大数据技术对于各类环境问题的有效监测

要加强大数据技术对于各类环境问题的有效监测，例如，对于水污染问题的监测，水污染问题不可小觑。目前，对于水污染问题的监测，多数发达国家采用的是大数据技术，通过将大数据技术在相应的水源地安装传感器，通过传感器将水源的各类监测数据进行回传，数据到达数据中心后由科研人员进行数据分析，建立相应的模型，实现对于数据的快速分析，并对水源污染情况进行评估，最终制定出相应的污染治理方案。因此，通过大数据技术在各类环境问题上能够有效的提高监测，显著提高环境的治理效率，政府应该重视对于大数据技术的引入，积极地进行大数据人才培养建设，建立一支大数据精英队伍，实现对于数据的快速处理，提高环境的治理效率[5]。

3.4 实现社会的共同参与、共同治理

为了能够更好的实现对于环境中的污染的在线监测，应该扩宽信息反馈渠道，发动社会群众与企业的作用，实现全体公民的共同参与，及时反馈社会中污染环境的现象及问题，并且相关部门应当实现对环境监测数据的透明化，提高公民的知情权，及时的了解环境监测情况，使得民众能够积极履行保护环境的义务，积极主动的参与到环境保护的建设当中来。