大数据技术在生态环境保护中的应用

石 磊

（泰州经济开发区安监办环保科 江苏泰州 225300）

引言

近年来，随着我国人口基数的增长与科技水平的进步，各行各业都得到了长足的进步与迅速的发展，为满足市场对于各行各业越来越高的质量需求，相关的技术人员不断研发出先进的科学技术以保证各行业能够在保证整体收益的基础上提高质量，但随之而来的就是对资源的浪费和对生态环境造成的破坏。

市场经济的发展与科学技术的进步带动了国民整体生活水平与生活质量，但在产品的生产过程中会产生大量的废弃物和垃圾，不同的工程会对不同类型的资源造成一定程度的浪费并且其产生的有害物质会对生态环境造成破坏以致影响部分种类生物的生存[1]。

针对以上问题，相关部门树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，大力号召各行各业在保证基础质量满足市场需求的前提下以保护环境为原则，并在生态环境保护方面引入大数据技术并通过相应手段提高其在工程中的应用效率。

1 大数据与生态环境保护相关概念

1.1 大数据技术

所谓大数据技术其实就是针对大量的数据进行处理的新型技术，随着近年来人口基数的不断增长，导致市场上现存的行业种类越来越多，其数量也不断增加，这些企业在运行的过程中，会产生大量的数据，数据的种类和类型也各不相同，传统的数据处理方式已经完全不能够科学有效且合理详细的处理现阶段市场行业所产生的大量数据，因此，相关人员为了更好的对海量数据进行科学有效的处理并将其应用到具体的生产过程当中引入了大数据技术，针对不同类型的数据，针对性的采取数据处理技术。

目前针对大数据技术的处理，应用较为广泛的是Hadoop 生态系统，Hadoop 生态系统可以对大数据进行分布式处理，很大程度上避免了复杂的人工运算和统筹，从而很大程度上提升了数据处理的速度和效率[2]。

1.2 大数据融入环境保护现状

我国生态环境保护以及大数据技术起步相对较晚，因此，大数据技术在融入环境保护的过程中仍然存在诸多问题。生态环境保护的数据信息主要来源于地理信息数据、遥感监测数据以及地面信息数据三种类型，大数据技术应该使其更加层次化和清晰化，但现阶段大数据技术的应用在各方面都存在着或多或少的问题。

具体可从以下三方面进行分析：地面信息数据多半都是从不同的地面监测系统中得出的，通过地面监测系统，对监测到的环境数据信息在系统内进行分析，从而得出环境数据的分析报告，相关工作人员可以通过这些数据分析报告，提出合理的生态环境保护计划和解决措施，但现阶段不同类型的系统并没有建立相互连接的体系，不同系统得出的数据缺少沟通与联系，这就使得地面监测系统得出的生态环境数据相对来说较为片面。遥感监测系统当前主要是依靠航拍以及卫星获取环境数据信息，遥感监测系统能够智能化的进行远程数据采集，然而遥感监测至今仍未有过新的突破，在具体的应用过程中，仍然存在较多问题，无法通过具体数据对现有的优势与不足进行全方位的分析，因此目前这种应用方法较为死板；地理信息数据主要是通过野外采集和遥感技术辅助以及绘制地图等方法进行收集，是现阶段我国整个环境保护工作当中较为重要的一个环节，只要能够准确获取地理信息，就能够针对不同的地区生态环境以及地质类型设计出与当地环境相适应的环境保护措施，但这些方法却无法全面整体的发挥出大数据技术的最大优势。

总之，目前我国大数据技术在生态环境保护方面的应用还不够成熟，主要表现为应用方法较为简单、二者融合程度相对较低等，为了保证生态环境工作的有效推进，大数据技术需要对数据进行更全面的管理分析和更专业的机构。

2 在生态环境保护工作中大数据的优势

相对于传统的数据处理技术，大数据技术的主要优势表现在容量大、结构多变并且高效快捷等方面，针对其独特的优势，相关工作人员必须将其充分引入到生态环境保护领域当中并且通过相应科学合理的手段在该领域当中发挥出大数据技术的优势。

2.1 为环保工作提供良好铺垫

在具体的生态系统的改善与保护工作开始之前，相关工作人员必须对现阶段生态环境的各方面数据进行全面的分析与整理，我国本身国土面积较大，因此其涉及到的环境种类以及环境问题也相对较多，所产生出的具体数据类型和数量也极为庞大，传统的数据处理方式面对这样杂乱无章且数量庞大的数据根本无法对其进行有效分析，而大数据处理技术可以将不同的数据进行分门别类使最终的数据条理清晰，相关工作人员在对其进行分析时也能够找到其源头并提出针对性的解决方案。此外，利用大数据技术可以整合一系列的数据库，让数据有机链接，打通数据壁垒，实现生态环境统筹管理的大生态体系（图1），从而为环保工作高效统筹管理提供良好铺垫[3]。

图1 大生态战略结构框架

2.2 有效减少环境保护工作成本

因为我国占地面积较广，因此想要做好环境保护工作，需要投入大量的时间、精力以及人工成本对生态环境的现状经分析并针对不同类型的环境选择合适的环境保护方式，传统的环境保护是通过人工对具体的数据进行收集，这需要投入大量的人力资源和资金，另一方面，人工所收集到的数据在准确性方面必然有所欠缺，并且覆盖面也不够广泛，而大数据技术能够有效解决以上问题。在环境保护工作当中，大数据技术能够在短时间内对不同的数据体系进行分析且能够保证数据的准确性和有序性，这大大减少了环境保护工作成本并且提升了环境保护工作的工作效率。

2.3 大数据的预测能力为生态保护服务

随着互联网的不断发展，现阶段全球已经进入了信息化时代，物联网技术已经不仅仅应用于过去与现在，可以想象得到的是在未来时代的发展当中物联网必将占据时代的半壁江山，其在各行各业当中都将处于不可或缺的地位。现阶段我国多数行业对于大数据技术的应用，仍然仅仅局限在对过去数据的分析与整合以及对现存数据的全面详细的收集，而事实上大数据的预测能力也是其能够为各行业发展做出杰出贡献的一大重要特性，大数据技术能够根据过去与现有的数据进行全面分析并对未来可能发生的情况进行预测，虽然这种预测不能够保证其必将实现，但是也可以为各项工作提供相应的预防[4]。

比如在生态环境保护方面，大数据技术能够通过现存的数据，预测出未来的环境可能遇到的问题，相关工作人员可以根据大数据预测出来的可能出现的问题做出相应的预防措施，当这种情况真的出现时，工作人员也能够有所防备，做到未雨绸缪。

3 在生态环境保护工作中的大数据技术运用方式

3.1 建立有针对性的生态环境大数据库

生态环境保护在具体的工作过程中所涉及到的领域和环节其实种类较多，针对不同的领域和板块，应该建立不同类型的生态环境大数据库，比如说在水资源管控方面应该建立其独立完整的大数据体系，而在土壤环境方面，又应该建立另外一种大数据体系。大数据库中应该针对不同类型的生态环境保护有不同类型的数据体系，不同类型的数据体系之间也应该有相应的联系，这可以提升生态环境保护工作的整体工作质量。生态环境大数据管理工作机制如图2 所示。

图2 生态环境大数据管理工作机制

3.2 制定统一标准，增加行业沟通

不同类型的生态环境保护有不同类型的数据体系，这些数据体系存在不同的特点，并且其衡量标准也有所不同，但不同的数据体系之间，在整体的生态环境工作当中需要进行相应的交流，这就需要工作人员制定统一的数据储存、分析以及预测的标准，来增加行业之间的沟通同时保证不同数据库之间的数据共享[5]。数据共享可以通过避免不同板块之间产生重复工作的方式来降低人力物力资源的浪费。

3.3 设立专业的企业行业监督体系

生态环境的破坏主要来源于企业产生的污染废物，因此在生态环境保护工作当中，需要对污染物排放的相关行业以及地理分布有确切的数据统计，在对相关信息进行采集的过程当中，需要安装针对性污染物探测器来实时对企业运作过程中产生的各类型污染物的排放量进行检测同时采取相应措施对污染物排放不合理的企业进行整治。

3.4 构建环境保护意见采集平台

我国国土面积以及人口基数都相对较大，环境保护工作是面向大众且服务大众的，因此，这项工作不应该仅仅由政府相关部门以及相关工作人员进行，而是需要广大居民积极参入其中。因此要建立环境保护意见采集平台，开放民众为环保发声的通道，比如每个人都可以通过该平台向政府提出环保措施并对企业不达标的废物排放进行匿名举报，相关部门也可以通过这样的平台，及时将相应政策向民众进行宣传[6]。

3.5 大数据构建生态环境风险预警和智能决策体系

传统的环境保护工作过程当中，相关工作人员都是根据片面数据进行决策，当面对复杂且大量的环保问题时无法提出科学合理的有效措施，在环保工作当中引入大数据技术后，大数据系统可以随时对海量的监测数据进行挖掘和处理，同时通过回归分析或模糊计算等手段预测环境变化，对环境风险因子进行评价，对环境风险等级和范围进行划分，当出现环保问题时，智能决策体系也能够及时做出应对，以上方式可以有效加强生态环境预警系统的时效性。相关工作人员应该结合生态环境的现状，通过大数据构建生态环境风险预警和智能决策体系。

3.6 建构生态环境管理数据库和生态环境重点项目数据库

生态管理部门针对环保问题的不同类型，应该建构不同的生态环境管理数据库并且要求该数据库能够服务于相关部门开展专题性宣传和指导工作。比如建立地区土壤生态环境污染地块污染数据库信息，可以对重点面源数据进行集中分析并且保证专题环境管理要求的工作中各项措施能够落实到位，同时能够对权限共享的工作进行优化。

在生态环境保护工作当中，应该将改善环境质量增收的项目作为重点，相关工作人员结合重点项目完成对数据的整合和梳理，确保专项资金管理工作能够与实际应用要求相符，同时生态环境重点项目数据库还能够为后续申请专项资金提供保障和数据支持。

3.7 对数据进行分类，辅助数据的动态捕捉

为了充分发挥大数据技术的价值，可以通过构建数据分类系统，利用数据的合理使用达到不同环保部门之间的有效沟通。在数据分类系统中，各个部门都能随时获取不同种类，不同部门，不同区域的环保数据，同时可以实现数据信息的共享共用。

另外，在大数据技术中，动态辅助也是非常重要的功能之一。在传统的数据获取中，对于原始数据的捕捉效率较低，如果可以利用关键词进行数据库辅助，则可以快速捕捉到需要的数据信息，提高数据获取的效率与准确性。

3.8 构建大数据信息反馈系统

在大数据技术信息系统中，有时会出现数据信息不符合实际情况的现象，为了解决这一问题，提高数据信息的实效性，可以建立大数据信息反馈系统，利用数据的类别进行数据信息的存储，同时定期开展存储数据信息与实际数据信息的对比，结合实际情况进行数据的调整。利用反馈获取的大数据开展污染源的实时监测，例如对污染物排放量高的企业，可以在排污口安装监测设备，实施监控企业的排污量，以此提高对企业排污行为的约束，提高了对废弃物污染治理的能力。在大数据利用的时候，要充分考虑大数据的动态分析评估功能，例如在进行工程项目建设前，可以利用大数据进行项目全方位评估，从而减少对周边环境的破坏。

在政府的主导下构建环境数据检测平台，根据相应的标准进行环境数据的采集，然后集成各类数据，对环境进行实时动态的评估，对可能出现的环境风险隐患进行预测，从而为环境监管提供依据，同时辅助政府相关决策的制定和实施。

结语

综上所述，随着生态环境保护工作面临的压力不断增大，积极引进新技术推动环境保护工作发展尤为关键，目前大数据技术与生态环境保护工作二者在融合过程中存在着各方面的问题，相关工作人员必须采取合理手段提高大数据技术在生态环境保护工作当中的应用效率，有效促进二者融合以保证生态环境的稳定持续发展。