区域生态安全预警及监管研究

2022-05-14梁若冰

中国集体经济 2022年11期

梁若冰

摘要：对区域内生态环境做出客观评价并预测其发展趋势，建立预警系统，可以有效促进区域内经济与生态环境的協调发展。文章以各项环境数据为基础，通过建立环境监测预警平台，对生态环境安全水平进行长期预警和短期动态预测，做到环境全面监测与实时预测，观察分析环境周期性规律性变化，便于政府环保部门等实施有针对性的环境监管保护措施，从而实现自上而下的环保工作协调稳进，以及针对区域内环境水平的实际情况，指定相应监管政策。

关键词：生态安全;环境预测;生态大数据

生态环境主要由自然因素形成，环境质量与生态安全的水平会长期、直接或间接地影响人类的生存发展。中国幅员辽阔，经度、纬度跨度较广，多样的地貌特征和气候类型形成了多种不同类型的生态环境系统，以及长期的粗放式的资源利用，造成多种不同程度的环境破坏与资源滥用，例如西北地区水土流失、西藏地区冰川消融、矿区过度开采、林区牧区退化严重、水资源滥用与污染等问题。地区环境系统不同，所面临生态问题也存在差异，在区域内分析评价特定的生态环境并对未来发展趋势做出预测，可提供因地制宜的环境保护措施依据。

环境预警是指基于区域生态环境现状，对资源开发利用的生态后果、区域生态环境质量的变化以及生态环境与社会经济协调发展的评价、预测和警报。环境问题对区域内经济影响显著，分析生态现状，做出精准评价以及根据现有环境指标数据分析处理结果预测未来环境质量水平发展趋势，促进环境保护措施的落实，从而实现维持生态平衡、提高环境水平，建设生态文明以协调经济社会发展。

反映环境问题的指标数据有着种类多、结构复杂、数据量大等特点，同时监测数据的收集也没有做到全时段全范围覆盖，为精准处理好环境问题，就必须解决环境数据问题。大数据技术的发展与应用为此带来契机。国家有关政策的出台指出大数据技术在改善生态环境综合水平方面的重要地位。近年来许多学者在生态安全预警不同领域进行研究，主要在于预警前区域环境评价体系构建、动态或长期预警、精细化预警范围等;以及将大数据技术融入生态评价、环境治理等领域。

一、环境大数据的提出

（一）大数据技术及其应用发展

以信息技术的广泛应用为基础，大数据技术的应用及发展愈发受到重视。大数据在各领域的有效应用，可以显著提高效率，不仅在科研范围，在政府管理层面以及日常生活的诸多方面都带来积极的影响。

将大数据技术引入环境保护领域，形成生态环境大数据理念，以促进加强环境监测、污染治理、资源有效利用、提高公共卫生水平等。

（二）生态环境大数据概念及政策的提出

早在20世纪，生态环境领域就出现了依靠数据解决生态问题的理念，当时以获取更多监测数据为主要目标，宏观生态学研究也发现了大数据的重要性。近年来，有关生态保护和环境治理的研究大多基于反映环境现状的数据分析之上。

2015年7月，中央全面深化改革领导小组第十四次会议上，习近平总书记明确指出，要推进全国生态环境监测数据联网共享，开展生态环境大数据分析。以求对生态环境进行全方位多层次地客观评价与有效保护。为生态环境大数据建设指明了方向，并奠定了大数据在推进环境管理转型、促进环境治理政策落实、实现生态环境质量总体改善中的重要地位。

有效利用大数据技术，有助于掌握环境的动态变化从而实现精准监管。随着生态环境数据的整合、处理分析的能力不断提高，大数据技术在环境恢复、产业扶贫、环境治理、现代农业和城市绿化中发挥的作用越来越重要;有利于实时监控生态环境质量、长期跟踪污染以及长时段评价生态环境质量。

二、建立环境预警体系

（一）构建环境评价体系

生态安全是指生态系统的健康和完整情况，针对区域内一段时期内的生态现状做出评价，是生态安全研究的基础和前提，基于环境现状，制定具有针对性的环保政策，是构建生态安全体系的核心部分。根据研究区域特点，选取反映环境质量水平、承载力或弹性限度以及人文社会治理政策的相关数据，分析计算得出总体评价数值，从而反映研究区域内生态环境的整体综合水平。其中经典理论模型集中于压力（Pressure）-状态（State）-响应（Response）模型，应用于各种自然资源生态安全评价。例如省份生态环境现状空间分布。模型中“状态”即生态环境各方面呈现出的状况，主要体现在生态环境、自然资源的现状;“压力”是人类活动对生态安全的影响，包括污染物排放、能源消费、人口压力等 ;“响应”是为保护生态安全，促进生态与经济协调发展过程中做出的努力，包括扩大造林面积、增加第三产业产值、加大环境保护投资等措施。以及建立生态遥感评价模型，实现生态评价系统精细优化。在研究方法上，以定量研究为主，熵值法、层次分析法、改进的TOPSIS法等方法均有运用。常用的生态评价指标概念模型有联合国经合组织提出的PSR模型、DSR模型和欧洲环境署的DPSIR模型，增加压力和影响两个指标层。之后，又经历了层次分析、综合指数分析、灰色关联度等数学定量方法。随着生态学的发展，生态足迹法被逐渐应用到生态安全评价研究中。以时间序列为基准，综合分析评价结果，可以分析区域内生态环境的不同角度不同方面的时间变化，并且因地制宜实施有针对性的环境保护政策。

（二）建立环境预警体系

将生态数据整合分析，实现从环境观测到环境预测，从而提出环境预警机制。完善预测预警机制，主动抑制环境问题恶化，是有效改善生态安全水平的重要手段。所谓环境预警，就是对环境质量和生态系统演替、退化、恶化的及时报警，具有先觉性、预见性的特点，对演化趋势、方向、速度、后果等具有警觉作用，并且为环境整治和生态建设服务提供科学基础。狭义的生态安全预警指对自然资源或生态安全可能出现衰竭或危机而建立报警，而广义的生态安全预警则涵盖了生态安全维护和减少危机的发展过程中，从发现警情、分析警兆、寻找警源、判断警情以及采取正确的预警方法将警情排除的全过程。生态安全预警对研究区域内的社会、经济、环境的协调发展具有重要意义。生态预测关键是如何降低模型预测结果不确定性，生态模型的普遍问题就是预测性差，造成该结果的根本原因之一就是过去数据获取耗时费力且量小;而现在的数据获取方法可以跨越多个组织层次获得大规模同步观测数据，从而能够有效降低模型模拟预测的不确定性。

生态环境预警主要包括两方面。其一为环境现状警情分析判定，根据现有数据，得到某区域内环境状况随时间变化的趋势并加以分析，基于此设定后续环境治理和保护措施。其二为基于现有数据，建立预测模型，对区域内后几年的环境状态在整体上和各指标层分别进行预测，根据预测数值分析未来几年环境水平的变化。在预测方法上，灰色预测模型使用较多，灰色预测模型是根据已知的信息通过序列算法对未知信息进行预测。以及根据评价结果进行演化预警，根据不同地区实际情况建立相应等级标准，以评价结果确定生态环境质量。回归分析模型多用于探求事物变化性规律，针对环境这种有周期性季节性变化规律的研究领域，分析环境数据，预测环境质量水平变化趋势;以及与地理信息系统（Geography Information System，GIS）技术方法的集成，用于处理海量数据和可视化分析，不断提高环境数据处理分析的精度。

三、建立大数据环境保护平台

（一）环境保护平台建立的现实意义

针对复杂多样的环境数据，建立专业大数据平台至关重要。生态环境大数据平台以信息管理系统为基础，在其内部综合多源信息输入，实现数据整合与分析，将环境检测数据转化环境动态信息，基于此采取相应的防治措施，从而提升生态环境重大风险预警预报和科学决策水平，成为推进生态环境保护的重要手段。在对生态综合水平进行评价和预测之外，对环境实时监控预测也十分重要。区域内设置多点监测站，实时监测环境，获取环境指标数据，将数据整合存储，再分时段进行数据处理分析，预测未来生态水平。平台会接收到多种类多层次的生态指标数据，对数据进行多维度、深层次的分析，根据预警级别采取相应的措施。除监控自然环境与自然资源以外，对企业排污进行分地区分级监控，准确掌握企业排污全过程，发现污染原因，排查污染源，发挥最大的监管力度，以真实、精准、全面的数据为生态环境监测预警、保护改善生态水平以及污染防治提供决策依据。

在加强生态环境大数据安全技术研发的基础上，要重点推进生态环境大数据环境信息安全体系的建设与管理方面研究。高效发挥环境监管预测平台的作用需要多方数据的输入输出，涉及的单位和个人数量、种类繁多，所对应的权限按职责区分。作为一个广源的数据整合平台，也要对用户进行安全审查，进行统一管理。

（二）促进环境信息化

以构建科学化的生态环境目标管控体系为目标，为实现环境信息化带来新的机遇。环境信息化可以加快解决环境问题，实施精准环境保护，促进生态环境有效防治，是推进环境保护现代化的必要途径。生态环境大数据建设，要以环境质量改善为核心，以大数据应用为手段，结合政府、社会、企业、社区、个人等多个方面，对获取的环境数据和整合分析得出的环境信息共享开放，大数据的应用是保证生态环境保护工作信息化数字化的关键手段。建设实时、高效、开放的环境信息系统，提高生态环境保护的智能性与及时性。为有效及时应对生态环境问题，需要构建环境预警应急中心，以解决监测端点与信息系统的突发问题。开发环境数据共享、开发机制，可以有效促进数据应用创新性，全面提高生态环境保护综合决策、监管治理和公共服务水平。

四、结语

保护生态环境是对环境质量现状充分了解的基础上，建立环境评价及预警体系，从人文角度主动有针对性地治理和保护环境的有效方式。为更好地保护改善生态环境水平，提出建立环境监管预测平台，依靠与生态环境和自然资源有关的部门单位和个人之间信息共享、大数据分析等，对环境资源进行长期和短期的客观评价与精准预测。环境保护监管体系以各类传感器技术、云计算技术为核心，以生态环境信息化为基础，提升以大数据为支撑的生态环境信息化服务能力，充分发挥出生态环境保护在社会经济、人文等领域的积极作用。

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