基于环保大数据的环境监测平台建设研究

郭倩倩 陈新春

摘 要：环保大数据能够有效地整合数据资源并从中挖掘出有价值的信息，为国内的环境监测提供了新思路和新方法。将大数据应用于环境监测，可以实现对环境的全方位监测和科学治理，能够有效提高环境治理效率。对此，文章先对环境监测现状进行了概述，分析了大数据技术在环境监测上的优势，并提出一个环保大数据环境监测平台建设方案，最后探讨了该平台在环境监测中的具体应用。

关键词：大数据;环境监测;平台建设

1 环境监测现状概述

近年来，随着我国工业的快速发展，环境污染与经济增长之间的矛盾日益突出。环境污染不仅对人们的身体健康构成了威胁，还阻碍了社会的可持续发展。因此，国家制定了各种排污标准和环境治理政策，目的在经济发展和环境保护之间寻找到平衡点[1]。但是，环境监测方面还存在很多问题。

1.1 环境监测制完善

环境监测制度不全面，工作人员无法有效推进和开展环境监测事宜。政府部门无法通过公司报告知悉企业环境情况。对于部分企业而言，没有政策的引导则会一味地追求经济利益，利用漏洞钻法律空子，从而忽视生态环境保护，使环境监测面临更严峻的挑战。

1.2 数据资源难以有效整合

不同的企业和环保部门之间运营机制、数据结构和存储方式不同，造成可用的业务数据无法共享。数据私密性、安全性等因素导致企业不愿意数据共享进一步加剧了数据孤岛的形成。数据孤岛和行业壁垒使得数据信息无法得到有效利用，进一步制约了环境监测智能化的发展。

1.3 民众缺乏主动参与

部分环境监管部门缺乏公开透明的举报和公众监督机制，导致民众主动进行环境监测的积极性不高。民众在日常生活中只是受众，单方面地接收相关部门发布的信息和指示，没有发挥民众全面监督的作用。

1.4 地区环境信息化程度差异大

经济发展水平高的地区，基本上建成了全方位的环境监测系统。经济发展水平低的地区，基础设施不完善，监测设备的铺设不全面，后续的维护难以跟进，造成采集的数据不够准确，不能真实地刻画环境的现状和未来的变化趋势。

目前环境监测主要是被动地检测是否污染以及污染的程度，至于污染物的溯源和安全管控，智能污染排放预警的能力仍很有限。因此，提高环境监测水平和科学治理环境刻不容缓。

2 大数据技术在环境监测中的优势

近年来，随着移动终端，传感器和智能终端等物联网监测设备投入使用，数据呈现爆发式增长[2]。随着环境监测的粒度变细和状态变量增多，环保数据呈现异构性、高维度、关联程度紧密等特点[3]。大数据技术利用物联网、数据挖掘和人工智能等技术，对类型多样的数据进行快速处理和存储，并能从不同的角度、维度挖掘有价值的信息[4]。大数据技术促进了商业变革。例如，新闻个性化推荐、网上购物等方面，产生了巨大的应用价值和经济价值。与现有的其他技术相比，大数据技术成为了从海量数据中挖掘知识和揭示数据背后客观规律的有力武器[5]。

大数据技术用于环境监测方面，打造全国生态监测网，可实现数据资源的整合，提高部门协同工作能力。通过对数据进行综合分析，可为企业的污染治理提供技术支撑，为环境治理提供科学的解决方案。因此，搭建大数据环境监测具有重要的社会意义。

3 大数据环境监测平台建设框架

环保大数据监测平台不仅考虑当前业务需求还要考虑未来业务需求变化。因此，平台采用稳定且易扩展的方式进行设计[6]。环境监测平台由数据采集层、数据处理层、数据存储层、数据计算层、数学建模层和应用层组成。具体的结构如图1所示。

在保证数据真实的前提下，采集数据时，要从多个维度、时空属性、不同的粒度进行数据采集，例如：时间、位置、部门、过程等，实现过程和结果的全方位监测。数据采集要支持不同的采集方式，如数据库、传感器、文件等采集，采集的数据越多，建立的模型越稳定，揭示出数据背后的规律越客观。

采集的数据含有噪声数据，无法直接建模，需要对数据进行规范化处理。通过噪声数据处理，缺失数据补充，冗余数据删除、不同类型数据转换、数据分类、数据融合等操作将据整理成标准数据。数据涉及各个企业的内部私密信息，存储系统要加强安全性和保密性措施，确保数据安全存储。

目前，机器学习、深度学习等人工智能技术得到了广泛应用。例如，循环神经网络LSTM广泛用于文本翻译，卷积神经网络CNN成功用于视频分析和人脸识别。监测平台选择合适的分类或者回归模型进行建模，挖掘出数据背后的客观规律，用于环境精准化监测和科学治理。

业务层根据不同的业务需求把数据分析出的结果进行展示并与用户进行互动。业务层要具有扩展功能，可以随时增加、删除业务，并能够对结果进行可视化分析，挖掘出数据背后客观规律以及给出科学决策。

4 环保大数据平台应用

数据环境监测平台可实现对数据高效化管理，有效提高环境监测水平[7]。下面分别从污染物排放预警、污染物溯源、科学决策3个方面对监测平台的应用进行阐述。

4.1 污染物排放预警

环境监测制度不够完善。部分企业擅自调整排污监控设备或进行排污数据造假，使得排放的污染物仍高于国家制定标准。污染物排放预警利用大数据信息技术对某一地区的环境污染以及未来的发展趋势进行建模与分析并给出科学预测。通过分析污染物的变化规律，对可能出现的污染事件进行预警，对于打造区域生态环境监测网具有重要的推进作用。

4.2 污染物溯源

污染物溯源机制不够完善，部分企业污染物偷排、偷放现象严重。污染物溯源根据提前安装的点监测设备或线监测设备，实时监测污染物从源头到监测点所经过的轨迹以及浓度变化信息。通过对污染物浓度进行定量分析并与轨迹信息进行匹配，实现对污染物的定位和溯源。該技术不仅可用于监管企业的偷排行为，还可对生产过程中的污染物处理进行全过程监测，为企业的生产工艺改进提供科学依据。

4.3 科学决策

大数据技术对数据进行综合挖掘和分析，找到数据背后的客观规律，使其在环境监测和治理的过程中用数据思维的方式进行科学决策。与经验为主的传统方式相比，使得资源配置更优化，对环境治理更加精准化。例如，种植农作物过程中，滥用化肥、农药，造成了土壤和地下水的严重污染，通过对农作物种植数据、化肥和农药数据进行综合分析，设计出一个高效、低污染、高产出的绿色农业生产模式，减少环境中重金属和有机物污染。在汽车尾气排放方面上，分析不同地区交通路线和车辆运行的轨迹等信息，对车辆的运行路线和红绿灯等待时间进行动态调度和调整，有效地减少汽车尾气排放，对未来道路的规划有科学的指导作用。

5 结语

大数据技术为环境监测提供了新的发展方向。将大数据应用在环境监测方面不仅可以提高环保工作的效率，还使得环境监测更科学、更智能化，对于建成完整的生态监测系统具有重要的推动作用。

[参考文献]

[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（1）：146-169.

[2]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域—大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012（6）：647-657.

[3]陶启，李伟，丁红卫，等.食品大数据应用综述[J].食品与生物技术学报，2020（12）：1-5.

[4]杨应良.探究环保大数据在智慧环保监管领域的应用[J].低碳世界，2021（2）：50-51.

[5]曹越.大数据技术在生态环境保护中的应用价值研究[J].环境科学与管理，2020（11）：26-30

[6]苗刚松，王卫.环保大数据平台的建设与思考[J].科技创新与应用，2020（20）：56-57.

[7]陈武权.江西省环保大数据平台建设思考[J].江西科学，2017（6）：997-1000.

（编辑 傅金睿）