大气环境监测中的大数据解析技术应用研究

2022-02-18苏雅莉

科技创新与应用 2022年22期

苏雅莉

（山东省临沂生态环境监测中心，山东临沂 276001）

1 现状分析与选题论据

社会发展迅速，虽然在经济方面带来了不错的效益，然而工业、农业生产所带来的废弃物对大气环境却造成了一定的影响。工业废气以及汽车尾气所带来的大气污染在整体的污染来源中占据着重要地位。由于大气环境受到严重破坏，从而导致极端恶劣天气的出现，因此这一方面也成为社会和广大媒体所关注的问题。大气污染监控问题不仅得到了政府部门的重视，而且也得到了媒体的重视，应持续作为当今社会发展被关注的问题。为了能够找到解决大气环境污染问题的方法，需要对空气中大气污染的来源进行全面的掌握和分析。通过对大气污染现状的进一步掌握，从而制定更加有效的方法，来帮助大气环境监测工作的实施。本文将从大气环境监测的现状，以及大气环境监测所属的时代背景进行讨论和研究，从而提出和总结大气环境污染问题的解决建议和手段，以此来使污染问题得到有效解决。具体内容如下。

1.1 大气环境监测现状

社会稳定和谐的发展需要人类共同做出努力。然而随着我国经济的发展，环境问题面临着严峻的考验，不仅影响了社会发展和城市建设的稳定和谐，同时也给人类的生活带来了影响。因此，为了能够建设更加和谐稳定的社会秩序和社会环境，需要建立人与自然共同发展的社会发展体系。通过以大气污染为主要的研究课题，建立起基础的生态保护计划，通过对大气环境监测的实施以及大数据解析技术的相关应用，提高大气环境监管工作的精确性和有效性。

1.1.1 废水是造成大气污染的来源之一

供热单位所排出的废水含有较强的酸碱性和大量的氟化钾等化学物质，同时大量工厂和供热单位每天持续排放废水，而自然环境对于废水的自动降解存在着一定的限度，所以面对每天不断的排水量，自然环境达到了自净能力的极限，从而对周边环境造成了严重的破坏，进一步影响了地表水、地下水，同时对河流、湖泊里边的微生物和动植物也产生了较大的影响，这会进一步影响大气环境，从而产生较多的二氧化碳，进一步形成温室效应，加剧了生态失衡。

1.1.2 硫化物等有害气体也是污染大气环境的污染源之一

供热单位煤炭燃烧所产生的二氧化硫是有害气体的主要形式之一。二氧化硫本身不仅携带着毒性，而且在太阳底下，经过太阳的直面照射后，进而汇聚到大气表面。一旦出现降水时，二氧化硫会和大气表面的水蒸气进行反应，从而转化成酸雨。酸雨腐蚀性非常大，不仅会对人体的健康造成一定的威胁，还会对大气环境造成严重的污染和腐蚀。除此之外，由于社会经济不断发展，居民的供暖需求也不断上升，因此二氧化硫产生量逐渐升高，从而导致堆积在大气表面的二氧化硫含量不断升高，一定程度上加剧了二氧化硫对大气环境的破坏。

含氮物质主要形式有二氧化氮、一氧化氮及含有氮元素的其他衍生物质。含氮物质是由于煤炭与空气中的氧气进行燃烧时所形成的。含氮物质在与氧气进行燃烧时，如果燃烧不彻底会形成一氧化氮，一氧化氮是有毒气体。如果一氧化氮在环境中没有自动的被净化，会导致大气中一氧化氮的含量逐渐增多，一定程度上使大气中的污染气体增多，另一方面由于一氧化氮气体不断增加，会对人体的机能造成一定的威胁，严重情况下会造成高铁血红蛋白症并损害人体呼吸器官，以及引发神经器官等疾病，给人类的生命安全造成威胁。

1.1.4 大气环境中尘粒也会引起大气污染问题

尘粒是由于煤炭在燃烧中不能够被充分燃烧，从而生成的固体微粒。这种固体颗粒由于在空气中长时间地停留和飘浮，一定程度上会引发人类呼吸方面的问题，严重情况下会引发人类的肺病。除此之外，当这种固体颗粒与含氮物质进行化学反应之后，会产生有毒的气体，进一步降低了环境空气质量，给大气环境带来了不利影响。

综上所述，为了能够解决大气污染问题，需要与大数据分析技术进行有效结合，通过先进的信息技术，对大气中物质的含量进行监管。要想能够进一步提升运用信息技术实现大气环境监管工作的开展和实施，需要对监管的软件进行开发，并充分完善数据处理系统，以此来保证大气环境监管工作有效开展。进一步为环境污染和社会经济开发提供重要的保障。

1.2 对大气环境进行监测的重要性

由于工业和农业经济快速发展，这使得大气污染问题更加突出。随着社会信息技术不断改革，信息技术处理能力在各行各业都有着较先进的发展。大数据分析监管系统，是大气环境问题监管发展的一种必然趋势。

要想进一步提高大气污染监管信息技术，需要不断对大气监管所用到的硬件进行开发，并不断完善监管数据的处理系统，通过分析这些数据，从而得到较为全面的环境数据。在对大气环境监管过程中，需要收集大量的数据，并通过这些数据分析未来大气中含有的物质成分以及所要采取的应对策略。大气环境监管工作对社会经济发展以及环境保护方面都有着较大的影响，而且利用大气环境监管技术可以有效地促使环境建设工作达到最佳状态。因此，在现代化社会建设中不断加强大气监管技术，从而收集大气数据，模拟大气中各物质的分布，实现对大气环境的实时监管，一定程度上不仅能够提高环境监管工作的效率，另一方面也能够使大气环境监管工作的开展更加精确和有效，进一步为环境质量提供有效的保障。

在对大气环境进行监测时，应用大数据解析技术可以实现大气环境监管工作的可视化操作，同时也能够对大气环境中所运用到的数据进行收集整理记录，并对数据进行挖掘，以此来预测未来大气环境中各物质的含量。利用大数据解析技术对大气环境进行监测，其优点主要表现在以下几个方面。

近几年广东许多企业在供给侧改革中，淘汰了部分落后的产能，以优质适销产品积极抢占了国内外市场，使行业普遍收到较好的经济效益。近几年新上的进口生产线过多，尤其是刨花板，出现产能过剩，价格出现明显下降。

（1）可以对大气环境监管工作进行可视化操作。要想能够有效地确保大气环境监管工作的实施效果和实施质量，就要从多方面的角度对大气中所含的物质进行分析，若只是从单纯一个方面对数据信息进行记录和分析，很难准确地反映大气环境真实的变化规律。面对这样的问题，首先需要对大气环境中的数据进行解析，通过先进、科学、合理的技术措施，将大气环境监管数据转变成清晰的图像，通过图形或图像的监管方式，进而对大气环境监测工作实现可视化操作。除此之外，还可以与气象平台的天气预报进行融合，进一步对大气环境数据的发布进行有效的监管。通过气象平台所发布的大气环境相关信息，为后期计划的实施提前做好工作。

（2）运用大数据解析技术可以有效地对数据整理工作实现相应的管理。所谓的大数据解析技术其实是专门针对数据处理的一项技术。在大气环境监管工作的实施中，应用大数据解析技术，不仅能够更好、更有效地对数据进行梳理、整理、记录和挖掘，也可以对数据进行有序的档案管理工作。通过一段时间对大气环境数据的收集，可以实现对大气环境变化规律的掌握。通过对大气环境变化规律的研究和探讨，从而对大气环境进行预测和监管，一定程度上可以提高大气监管工作的准确性和有效性。

（3）大数据解析技术可以利用先前掌握的大气监管的变化规律，预测未来大气环境。在对大气环境数据进行相关处理工作实现后，便可利用大数据解析技术实现相应的数据分析；通过数据之间紧密的联系，总结出大气环境变换中的数据规律；通过利用变换的数据规律和运用气象公式以及针对性的气象编程，可以充分地对未来的大气环境作出预测。除此之外，在对大气环境进行预测时，需要充分地考虑地区性和大气环境历史同期数据的对比，通过分析生态环境等因素，从而有效地对大气环境实施预测。

在信息技术不断变革的时代，将大数据解析技术应用到大气环境的实施监管工作中，不仅能够提高监管工作的效率，降低相关管理人员的工作压力，一定程度上也可以保证大气环境监管工作的质量。通过有效准确的数据，对未来大气环境的变化进行分析和研究，以此来保证大气环境物质含量的均衡，进而给大气环境带来优化。

2 大数据解析技术在大气环境监测中的应用

大数据解析技术包含的内容有较多方面，其中包括对数据的采集，数据的识别，数据系统的建模以及网络分析等。通过对大量数据信息的分析，从而对大气环境问题进行研究。研究主要是从大气环境监测的角度出发，从而对大气中的浓度进行计算，以此来实现对大气环境的监管。在整个大气监管工作中，不仅需要对研究问题进行确定，而且也需要对数据的类型和处理方式进行选择，以及对时间、空间上数据的构建计算等，本文将从以下几个方面具体地对大数据解析技术在大气环境监管工作中的应用进行研究和探讨。

2.1 大数据解析技术应用目标与内容

大数据解析技术一般包含较为复杂的数据。处理重点主要是以数据分析为基础，通过灵活地对不同的数据类型进行处理，进而实现对大气环境监管工作的有效管理。首先需要对大气数据的应用目标和内容进行确定。例如，应用目标可以设定在局部地区的大气环境监测工作上，并将计算大气浓度作为具体的实施内容。通过采取单元网格的分类形式，对大气监管工作进行分级研究。将分级工作逐步精确到位，进而计算大气环境中各物质含量的浓度情况，在此基础上对大气环境数据进行解析，以此来得到可靠的浓度数据。

2.2 技术应用下特征量与数据类确定

为了能够使浓度数据分析得更加精准和有效，需要对数据进行特征量和数据类的确定。在数据类选择方面，通常将“可能”“需要”作为处理的原则。“可能”原则表示的是在有数据的情况下进行选择。而“需要”原则更加强调对大气环境数据的分类情况。从环境领域方面考虑，数据类一般是以非线性关系为主，并且这种关系伴随着大数据分析难度，因此为了能够使浓度计算更加明确，需要对环境科学等相关的知识进行应用，以此来对现有的数据条件和数据类进行确定。比如，可以运用气象条件、浓度数据、历史数据以及人群活动数据等，作为对大气环境中的整体数据分析的参考。在确定数据类的基础上，需要对特征量进行选择。在特征量选择时，需要结合浓度数据的平均值，以此作为特征量的参考值，并通过气压、气温等客观的外在环境影响因素，以此确定人群活动数据为特征量和数据类的选择。由于浓度数据会随着时间的变化而发生变化，因此在对相关数据进行收集时，需要将空间数据纳入到考虑范围内，以此来构建更加合理科学的数据信息分析表。

2.3 时间分类器选择

在对特征量选择时，最关键的是对时间分类器的选择。在大气环境监管过程中，大数据解析技术与线性函数的关系表现得非常明确，因此需要带入相应的气象公式，并以条件概率函数为主要的参考点，进而通过函数解析的方式，来得到最终的结果。最后，大数据解析技术需要对特征值做好解析和推演的相关工作，进而保证所构建的SC 与TC 为最佳的参考数值。

2.4 空间分类器选择

空间分类器的标准用语也称为SC。空间分类器所涉及的特征量不会因为时间的变化而发生改变。空间分类数据所呈现的结果是处于静态的，由于空间分类器的特征量在目标函数影响方面主要表现为多节点传递形式，因此说明空间分类器作为一种非常重要的工具被应用在大数据解析技术中。例如，在利用网格的计算方式对大气中的空气浓度进行计算和预测时，需要构建空间分类器作为主要的构建要求，并利用监测站网格，将有污染的空气浓度用网格方式进行分类表示，通过对数据表达式整体流程的分析，从而对特征量进行数据的构建，并通过多节点的传递方式，来得出最终的目标值。

3 大气环境监测中应用大数据解析技术的建议

通过对现阶段大气环境的现状以及大数据解析技术运用相关情况的了解，根据信息技术的发展状况，本文将从以下几个方面对具体策略进行研究和探讨，从而使大数据解析技术准确地应用在大气环境监测中。具体内容如下。

3.1 采集大气环境监测数据

大数据解析技术是互联网技术和计算机技术的有效融合，并针对大气环境监管所设置的一项数据技术。大数据解析技术可以对数据库进行全部容纳，从而避免大气环境监管数据的丢失。除此之外，大数据解析技术不仅能够对数据进行采集，而且还能处理大气环境监管中的数据信息，进而实现对相同或不同阶段中大气环境数据信息的实时分析和对比，以此来提高大气环境监管工作的实行效率。通过全面记录大气环境监管各阶段的数据变化，以此来提高大气环境数据分析的准确性。

3.2 挖掘大气环境监测数据

在利用大数据解析技术对大气环境进行监管时，其中最关键的一步是对大气环境数据的挖掘。通过不断挖掘大气监测数据，从而更好地发挥大气数据解析技术的效用。除此之外，利用大数据解析技术也可以实现对大气环境监测数据的整理和利用。以黑龙江地区的大气环境分析为例，在对大气环境监测数据进行挖掘时，需要解决当地大气环境的污染问题，以及大气中含有的污染物的种类和浓度，通过详细了解后，从而制定更加有效的环境治理方案。

除此之外，由于同一个地区不同的地理位置，对于大气环境数据会造成不同的影响，因此需要全方位地对当地地区的数据进行挖掘。然而，这一方式会投入大量的人力和财力，并且工作效率也会有所下降，同时还会造成资源的过度消耗。而将大数据解析技术运用到实际的监测工作中，可以进一步地缓解人力及压力。并且大数据解析技术可以利用自身先进的技术优势，针对于不同地区的地理环境进行大气环境的监测，进一步保证了大气监管工作的效率和大气监管数据的可靠性和有效性。

3.3 分析大气环境监测数据

为了能够更好地提高对大气环境的保护力度，预防是最关键的手段。大数据解析技术应用到大气环境监管工作中，可以有效地对大气监测数据进行全面监管并通过分析监管所得到的数据，制定出有目的、有计划的大气治理措施，进一步提高大气环境质量。除此之外，大数据解析技术也可以利用当地气候条件的变化规律，对该地区未来的大气环境作出相应的预测。通过进一步分析大气监管数据，来构建高质量大气环境监管数据平台。