基于大数据技术背景下环境影响评价的创新及应用

招文灿

（广东顺天环保科技有限公司，广东 广州 511450）

大数据技术是信息技术和云计算等先进科学技术发展的产物，在各个国家越来越受到关注。随着大数据技术的不断应用，其价值继续被科学家和工程师所发掘。大数据技术需要有效地开发和扩展大数据应用程序，以使人们能够在复杂的信息数据库中正确找到相关信息。本文对大数据在环境影响评价方面展开了进一步的探讨。

1 大数据的概念及特征

大数据是可以在计算机上查看和存储的所有信息数据，包括照片、音乐、视频和录音。大数据具有巨大的潜力，多种数据类型，快速的数据分析和处理以及数据值的密度。结合现阶段大数据背景下环境影响评价的应用，大数据主要是一个数据中心，两个采集系统（包括环评申报系统和环境影响登记备案系统），三个服务A平台（包括咨询平台、服务平台和信用平台）和四组数据资源网络（包括环境保护部的数据、本地环境数据、其他部门的数据、互联网数据）[1]。

随着社会的发展，大数据已经发展成为一种收集详细的环境数据并可以进行分析和处理的技术，即大数据技术。对于实时处理，在使用大数据时，有必要根据各种数据特征选择最佳的分析和处理计划，以实现大数据技术的标准化和集成化。

2 环境影响评价大数据的建立

2.1 环境影响评价的数据提取与集成

环境影响分析的数据量很大，构造模型也相对复杂。它主要由相关法律法规，有关环境条件的具体数据以及有关公众参与的信息组成。传统的环境影响评价主要依赖技术人员的知识和经验，对于新时代环境影响评价要求、环保部门审批要求可能无法满足，同时也存在不确定性和不稳定性[2]。由于环境影响评价基础数据符合大数据特性，对环境影响评价数据的提取和集成时，要尽可能确保数据的准确性和质量，并建立数据存储系统。通过对这些数据进行专业化处理，为环境影响评价工作中环境质量判断、环境影响预测分析、环境风险评估以及污染防治措施等方面提供更加准确、可行的技术支持。目前，可扩展的分布式文件系统的实现，为大数据时代环境影响评价数据提取和集成提供了一种方法和模式。

2.2 环境影响评价数据分析

环境影响评价的数据分析是整体环境评价的关键功能。环境影响分析数据的概念模型包括不同的工程系统，不同的系统也具有不同的数值分析方法。选择最适合的系统类型的分析方法，例如技术系统需要采用清单方法、矩阵方法、系统流程图方法、网络方法等，并通过不断的社会科学和技术创新来识别环境问题。环境影响评估数据分析中出现了许多新型的大数据分析技术，例如3D扫描技术，3D打印技术和自动环境监视网络技术，以解决环境影响评价项目的问题。它也很全面，从传统的文本和图像到逼真的和虚拟的全息显示格式，可提高环境影响评价数据分析的效率和准确性[3]。

3 大数据在生态环境建设方面的进展

3.1 四套数据资源网络

EIA可以将大数据与四组资源网络集成在一起，这些资源网络由环境保护部的数据网络、其他部门的数据源网络、Internet数据资源网络和区域环境保护部门数据资源网络组成。以上资源网络主要提供环境功能区划数据、环境敏感区数据、环境监测数据、土地利用数据以及环境质量管理、环境应急管理等数据。利用这四套数据资源网络的数据进行环境影响评价，不但能掌握建设项目所在位置和周边敏感点的分布、了解项目信息、获得比去现场更大的信息量，还能通过对比历史影像以及项目关键指标，实现环境预警。此外，利用大数据和互联网，不仅能够纠正环境影响评价数据不实甚至人为编造的歪风，增强环境影响评价文件的真实性和客观性，还能实现“互联网+环保”的智慧管理模式。

3.2 两个采集系统

现阶段环境保护部门对于环境影响评价的采集，主要包括全国建设项目环评统一申报系统和建设项目环境影响登记表备案系统。

建立全国建设项目环评统一申报系统是为了实现全国建设项目环评在同一个系统申报、同一个系统审批，继而实现环评审批信息及时、规范和完整汇集，有利于全国环评审批信息一体化管理。该申报系统由企业端和管理端组成。其中，建设单位需通过企业端注册账号并进行登录，填报完成以下5张表即可申报环评：（1）建设项目基本信息；（2）建设单位及编制单位基本情况；（3）污染物排放及相关情况；（4）项目涉及保护区与风景名胜区的情况；（5）上传建设项目环境影响评价文件报批申请书，建设项目环境影响报告书（表），关于建设项目环境影响评价文件中删除不宜公开信息的说明及公众参与说明。管理端则由环评管理与审批人员使用，进行日常环评审批及管理。

建设项目环境影响登记表备案系统面向全国范围内的建设单位和环评机构，提供建设项目环境影响在线登记备案服务。用户通过该系统成功填报后，将系统自动生成的备案编号和备案回执打印出来并由法定代表人或主要负责人签字后即可完成备案。

以上两个系统实现了与数据中心的无缝衔接，强化环保部门环评管理联动，保障了环评相关数据的真实性和确切性，自动实时将采集到的数据汇聚至数据中心，为环评科学决策提供数据支持。

3.3 三个服务平台

环境影响评估咨询平台主要使用技术评估部门和其他先进技术（例如Internet和云计算服务）来评估和维护不同级别的环境管理部门。环境影响评价咨询平台可以提供更加规范、系统的评价方案。因此，环境评价管理功能得到了一定程度的改善，智能化的环境影响评价监测平台提供了不同层次的环境评价。我们不仅可以建立知情同意书，还可以在全国范围内交换批准信息级别以进行环境评估。环境影响评估Internet服务平台已大大减少了环境影响评估的数据处理时间和成本，并提高了公众对环境影响评估的信心。

3.4 一个数据中心

数据中心的第一个进步是创建了跨部门、地区的数据共享系统。本地AMDAL相关部门和AMDAL数据中心部门可以在不同功能区域中管理不同的AMDAL数据库，也可能违反地理界限。其次，要实现共享信息和数据源的能力，建立标准的数据规范系统，该系统将为数据管理和数据集成问题提供技术支持。最后，通过数据排序和分类收集数据中心已成为一组有组织且全面的数据源数据库，为环评管理提供了重要的数据基础。

4 大数据环境影响分析的注意事项

4.1 环境数据云计算

云计算是用于环境影响评价的大数据技术的核心。当前，传统的大数据环境信息分析主要基于不同的环境管理体系，但由于环境管理体系各部门之间缺乏有效的沟通与协调，仅限于部门内部使用，不仅影响环境信息系统的广泛分析能力，而且还严重浪费了集体数据信息。需要打通国家与地方各级环保部门之间的数据传输通道，还需要构建连接环保部门与其他部门之间的“横向”数据通道，构建一个环境友好的云计算平台，以集成和共享环境数据的分析和开发，提升环评基础资料收集的可靠性、便捷性。

4.2 环境数据共享

共享环境数据是对数据创建者和整个知识产权所有者的贡献。由于环境评估涉及大量部门和数据，因此不同部门之间缺乏数据交换和开放性使得无法进行集成。从气象和水文学到基本地质、地理和一般管理的环境数据的收集会影响跨不同部门的数据分析的质量，并使收集到的环境数据的价值最大化，必须有一种共享环境资源的机制。此外，还能充分利用元数据、数据目录和其他形式，为环境影响评价提供跨多个行业的协作式多终端和应用程序访问服务。

4.3 环境数据集成

环境数据集成在从环境影响分析中获得的最终数据的准确性中起着重要作用。环境数据收集的内容和类型不仅非常不同，而且分布相对分散，这在收集数据的准确性上有很大的不同。收集的环境数据包括自然和社会环境、区域环境质量、污染源等等。因此，基于环境共享机制进行转换的传统结构化数据方案要求将收集的环境数据进行组合以形成一组完全是异构环境数据的数据平台，它影响环境数据的准确性。

5 结论

随着信息化和大数据的快速发展，在环境影响评价中应用大数据技术已成为一种趋势。在生态环境建设中，大数据技术取得一定发展，一个数据中心、两个采集系统、三个服务平台、四套资源网络。通过大数据，可以充分利用互联网技术，优化大数据集成和技术共享，提高环境影响评价数据分析的效率和准确性，使得环境影响评价大数据具有更加规范和更高深度的科学决策能力，为环境管理部门提供有力的决策支持。