基于大数据技术构建生态环境信息化体系及其重点应用研究
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作者:汪小龙
摘要：本文首先分析了生态环境信息化体系的主要构成要素，其后基于大数据技术的生态环境信息化体系重点领域应用进行了深入研究。
关键词：大数据技术;生态环境;信息化体系;重点应用
中图分类号：X321 文献标识码：A 文章编号：2095-672X（2020）04-0-02
DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.04.122
Abstract：This article first analyzes the main components of the ecological environment information system，and then conducts in-depth research on the application of key areas of the ecological environment information system based on big data technology.
Key words：Big data technology;Ecological environment;Information system;Key applications
1 生态环境信息化体系的主要构成要素
1.1 “一张网”—一张感知网
所谓一张网，我们可以将其理解为建立健全完善的生态环境监测物联网及相关的物联网管理平台，对当前生态环境面临的主要问题、现有的污染源和辐射、生态监测系统进行有效的整合，将其纳入到统一的管理平台中。对于固定的污染源而言，相关技术人员可以采用物联网技术及相关的信息技术手段，对其进行有效的监测，同时注重监测结果的反馈。通过这样的方式，提高相关职能部门对于污染源的监管力度，提高工作效率，同时对于异常情况及时做出响应和处理，为后期污染源管理工作的有序开展奠定良好的基础，并提供相应的技术及数据支持。
1.2 “一朵云”—一朵环保云
所谓一朵云，从本质上来讲应当是基于大数据环境背景下所创设的生态环境保护云平台，其能够将监测系统中所反馈出的数据进行整合，为信息化基础设备设施的建设提供统一的服务及支撑，全面贯彻落实一体化运行，提高网络平台的安全效率，从真正意义上实现生态环境保护业务的全面云部署。
1.3 “一套数”—一套环保数
所谓一套数，从本质上来讲就是基于传统的数据中心，将其根据具体的功能及生态环境保护的实际需求转变为生态环境数据资源中心，对监测范围内所有的生态环境业务数据进行有效的筛选整合、储存、管理、监控、交换、共享。通过这样的方式提高数据的运用效率，规范数据的类别功能及作用，在一定程度上为后期业务发展提供相应的数据基础，也强化了数据分析的基本能力，将生态环境所反馈出的一系列数据通过管理维护的方式，打造出贴近生活及现实意义的一套数。
1.4 “一大脑”—一个环境脑
一个环境脑从一定意义上来讲是与生态环境业务同步进行发展的运用大数据技术云平台，对数据的整合开发研究进行了深入探究，通过这样的方式逐渐建立起健全完善的监管平台，能够实现综合、实时、移动多元化的监管方式，对收集的数据进行深入分析，同时搭建起相应的数据预警机制，指明环境保护未来的发展趋势及与其他各个环节之间的关系。例如，针对监测范围内的环境质量情况、容量大小、污染程度及主要污染源，特定环境特定分析，制定出具有一定差异化的污染排放减排目标任务。同时，通过数据分析加强对污染行业、产业发展的有效分析，明确污染控制的主要方向及管控的企业范围，通过这样的方式，将核心数据、核心能力、核心分析进行整合，最终形成环境大脑，为环境保护的可持续发展夯实基础。
1.5 “一平台”—一信息平台
一方面，地区相关职能部门应当根据环保工作的具体开展现状及工作要求，建立起统一的环境保护综合信息平台，充分运用现代信息技术，将环境监测监管服务中纳入到统一体系中，以此加强不同部门之间的联系协作，共同对生态环境进行监管，提高工作效率及质量，从真正意义上实现一个平面全面管理的目标任务，实现生態环境工作的有序规范开展;另一方面，地方行政管理部门应当加大对环境生态保护的宣传力度，公开企业环保信息，切实为人们和企业服务，通过这样的方式从整体上提高外部服务水平，同时有针对性地增加移动平台中的服务模块。
2 基于大数据技术的生态环境信息化体系重点领域应用研究
2.1 水环境的精准防控
2.1.1 水环境敏感点预判
根据相关实践调查研究我们可以看出，在对水环境敏感点进行预判的过程中，通常会以水质量的常规指标作为基础，有针对性的采集区域内的水质，自动监测数据进行有效分析，同时，明确水排放的具体清单，污染源监控监测的数据，地形、地貌数据，水流数据等等，对当地环境的敏感点进行预处理。同时，运用大数据技术进行在线计算，分析其相关性，采用对比分析、时空分析等等方法，明确水环境构成的基本要素及其未来的发展趋势方向，通过数据所呈现出的相关性切实掌握水质与污染之间的关系。
2.1.2 水污染排放清单体系
通过对水污染排放的具体情况有效分析可以看出，每一个排污口均有其对应的网格关系，通过建立相关的数据模型，相关从业人员及技术人员可以快速找到污染物进入水源的主要位置及具体环境。通过对区域内水流分布的探究及质量的提取，分析当地特定范围内土地的使用情况，同时按照相关的标准规范开展实际工作。具体而言，首先，通过污水排放量进行有效的估算，分析面积，同时结合模型中的相关数据系数，计算区域内的污水排放量。随后，根据模型搭建起健全完善的排放清单分析机制及体系，有针对性的对污染源构成主要元素进行探究，同时有效分析排放量的具体变化规律、主要分布，做好预测分析及预警处理。 2.2 智慧大气精准防控
2.2.1 关联分析
第一，污染物的具体浓度应当与当地的气象条件及相关要素进行有效的对比分析。具体而言，在特定时间范围内污染物的监测浓度与气候变化的主流趋势相结合，找出影响污染物浓度的主要气候条件及发展规律。
第二，污染物的浓度应当与排放标准进行有效的联系。具体而言，通过对所监测到的污染物浓度与排放数据进行对比分析，找到浓度与污染物之间的有效联系，通过这样的方式判断污染的主要渠道及途径来源。
第三，污染物的浓度应当与当地的经济环境经济要素进行对比分析。具体而言，相关技术人员应当尽可能收集地区城市内的污染物指标及相关的经济指标，通过相应的数据模型分析方法，基于科学合理的角度，对大气污染与经济之间的关系进行探究，同时通过动态对比的方式找到二者的联系。另外，还可以与不同城市的分析结果进行对比，学习其他城市先进的成功的生态环境保护经验，及时高效的对当地的产业结构进行调整优化。
2.2.2 质量预测与污染源成因分析
具体而言，相关工作人员可以立足于当前污染防治网格化管理，有针对性的将气象数据、工业污染源、工地、机动车等等要素纳入到统一体系中，并且有针对性的上传至大数据模型中。通过对机动车及道路交通流量的实时监测，计算出相应的污染物排放浓度，并且通过网格管理实现数据的叠加，从而对大气环境及生态环境进行有效的预测，运用因子分析的方式因地制宜，实现环境监测保护的精细化管理。
2.3 土壤环境决策支持
基于大数据技术所搭建的土壤环境信息化管理平台主要模块包括土壤监测、土地质量分析、污染地块管理、土壤污染源监测、环境质量监测、达标考核、决策支撑、大数据分析等等内容，通过对GIS技术的有效运用，全面实现了作战管理，从真正意义上将污染防治及土壤环境监测透明化、可视化、规范化。
3 结语
由此我们可以看出，对于大数据应用的重点应当集中在土壤污染分析的过程中，土壤质量整体变化幅度较小且过程缓慢，一旦出现污染会呈现出滞后性及积累性的特征，无法通过自动监测，而人工监测可能花费的时间精力成本更高。在这样的背景下，可以充分运用大数据技术，对土壤、地下水、地表水进行有效的监测，同时运用技术数据建立起相应的数据模型，切实找到造成污染的主要原因及渠道途径。
参考文献
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收稿日期：2020-02-20
作者简介：汪小龙（1990-），男，汉族，本科学历，工程师，研究方向为生态环境保护。
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