大数据在我生态环境监测与评价中的应用

2021-04-14左尔丁库尔班

卷宗 2021年9期

左尔丁·库尔班

（喀什地区环境监测站，新疆喀什地区 844000）

1 大数据的概念

大数据是指快速收集和整理大量复杂数据，分析有价值的数据，为相关活动提供准确、科学的数据支持。应用于生态环境监测与评价，即生态环境大数据。

大数据具有数据规模大、结构多样、速度快等特点。随着时代的不断发展，大数据技术的价值性、可变性、真实性等相关特征也在逐渐增强。通过对海量多样数据的采集和处理，可以获得不同数据的价值，生成新的数据管理机制，并根据服务的形式生成新的数据管理机制。大数据技术还包括一些对大数据的分析和利用，包括云计算技术和云存储技术。大数据思维和大数据方法也是大数据的重要组成部分。

2 生态环境大数据的相关特点

随着科学技术的不断发展和信息时代的到来，大数据来源越来越丰富，大数据量也在不断增加。我区将产生大量的生态环境监测、土地监测和地质监测数据。应用于生态环境的大数据主要包括五个方面：卫星遥感监测数据、地面监测数据、地理信息数据、社会统计数据和其他数据，主要从卫星遥感数据和航空遥感数据，生态环境，在线监测系统，数字地图和航空航天遥感收集测量数据，社会和经济统计数据，经济数据和社会经济统计数据，包括经济和人口数据。互联网上许多与生态环境相关的图片、视频、文字也是大数据信息的主要来源。生态大数据类型多、资源丰富、格式不一致。它需要将历史数据与新数据相结合进行处理，具有较高的不确定性，以及良好的应用价值。

3 大数据在生态环境中的运用现状

随着社会经济的飞速发展，世界上越来越多的人关注生态环境问题。当前，我区在这方面面临的问题主要集中在空气质量的恶化，耕地的减少，植被的减少，物种灭绝的加速，可用水资源的持续枯竭等方面。就我区而言，目前的环境问题的特征是植被丧失，土地荒漠化减少，湖泊和沼泽等传统湿地的功能降低，人类和牲畜可用的饮用水和灌溉资源日益匮乏，进一步减少无法科学控制的生物物种以及水土流失和荒漠化。此外，气候变化加速了冰川和多年冻土的融化，面积扩大的形势严峻。土地荒漠化以及某些地方日益严重的干旱和洪水灾害给中国大陆的农业带来了沉重打击。有效解决这些环境问题是一项背景复杂，领域众多，原因多样的系统工程。用传统的方式处理关系的各个方面都很困难。

实际上，在1950年代，有关专家提出了使用“大数据”分析来解决生态环境中突出问题的理论。尤其是在宏观生态学领域，他们意识到将大数据应用于生态环境具有极大的优势。解决上述生态和环境问题的有效途径离不开大量的信息和数据。随着信息时代的到来，大数据在这方面发挥着无与伦比的作用，为人们提供了解决复杂问题的方法和新思路。

生态环境大数据是通过多学科、多领域、多角度、多口径数据的集中分析，实现“空间面一体化”、海量数据，利用信息技术和智能技术手段，对生态环境进行全面、连续的监测。分析、自动建模等大数据分析技术实现对信息数据的集中分析，找出解决问题的关键节点和关键领域，提出有针对性的工作方法和解决方案，通过对比确定最优解决方案。该方法可以有效解决我区当前的生态环境问题，为高风险相关问题提供高水平的预警，并为相关部门发布相应的科技支持提供依据。

从技术角度来看，大数据在生态环境中的应用就是要充分利用大数据的概念和技术方案，解决生态环境问题，制定有效的解决方案。这些研究和实践极大地促进了大数据在生态环境中的应用。除了大数据分析的共同特点外，大数据分析在生态环境中还具有生态环境领域的特殊性与复杂性。这些特征反映在更广泛的数据收集，更长的时间跨度与许多领域的跨度，需要较高的专业要求和服务目标。

目前，我区生态环境领域的数据资源主要包括地面观测数据、遥感影像数据、社会经济数据、专项调查数据和科研数据。这些数据不是由各部门或单位统一管理，而是按照职责分布在环境保护、土地、水资源、第一产业、森林资源、医疗资源、气候变化、海洋等行业和部门。此外，与生态环境相关的数据和信息类型复杂而大，包括2000多份应用生态期刊和大量的文字、图片、视频等信息。大数据分析技术的主要目的之一就是对这些复杂数据进行逻辑处理，分析存在的问题并提供解决方案。

4 大数据应用于我区生态环境监测与评价中存在的问题

然而，由于我区地域辽阔、生态环境复杂，大数据技术的应用相对较晚，在技术和经验上还存在一些不足，导致大数据在生态环境监测评价中的应用存在一些问题。在我区。一是数据收集。我区生态环境监测体系建设时间相对较短，技术和经验不足。由于我区环境的复杂性，一些领域没有纳入监测体系的监测范围，或者监测领域存在一些监测漏洞。同时，由于缺乏相关技术应用，数据采集不完善。其次，数据集成存在问题。我区的生态环境监测数据来自不同的部门和单位。数据内容大、复杂、多样、参差不齐，很难进行数据集成。此外，不同部门和地区之间缺乏有效的合作，导致数据共享不足。第三，数据利用方面存在问题。由于缺乏专门的数据处理技术，数据采集的应用受到限制，很难发挥数据的作用。