大数据技术在生态环境领域的应用综述

杨青

摘要：现阶段来看，我国信息技术水平正在不断提升，各种信息技术的衍生技术在我国应用也越来越广泛，在实际应用的过程中发挥出了较为理想的效果。对于大数据技术来说，其属于现阶段互联网信息时代所诞生的重要技术手段之一，可以实现对多类型、多来源数据的高效处理。目前来看，大数据技术在我国生态环境领域的应用也受到了广泛关注，但是其在中国生态领域的应用依然处于初级阶段，相关经验较为有限，但是无论如何，其对促进我国生态环境领域的和谐发展起到了积极作用。基于此，本文也尝试对大数据技术在生态环境领域的应用情况进行了深入分析。

关键词：大数据技术;生态环境领域;应用分析

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）03-0023-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

对于大数据技术来说，其主要分为数据产品、处理过程以及认知过程3个层次，这3个层次都有自身重要功能。对于数据产品来说，其主要特征体现在容量大、类型多，并且具有较高的实践应用价值;而对于处理过程来说，其主要是对海量的信息数据进行采集、存储以及分析，这一系列环节的时限使得数据可视化程度明显提升;对于认知过程来说，主要是指通过数据处理来者对其全新的认知，从而使得数据价值得到体现，改变以往对于类似数据信息的认知结构。将大数据技术应用到我国生态环境领域之后，标志着我国生态学的发展进入了一个新的阶段，而大数据技术的研发广度也有了一定提升。对于传统的生态环境数据信息来说，往往体现出了一定的无序性以及孤立性，这也使得生态环境数据分析工作的开展质量很难得到保证，也对生态环境监测评价以及管理工作的展开产生了较大阻碍。而随着我国生态环境大数据技术体系的发展，可以实现多来源以及多类型生态环境数据的分析，在一定程度上促进了我国生态环境保护工作的开展。

1 生态环境大数据技术体系简析

1.1 大数据采集技术

对于生态环境大数据技术体系来说，大数据采集技术是其中的重要组成部分，其主要包括卫星遥感系统、传感系统、射频识别系统以及移动平台等，通过上述几个环节来实现数据采集。随着现阶段我国信息技术水平的不断提升，在数据采集方面所应用的技术也越来越先进，生态环境大数据采集获取方式变得更加多样化，所采集的数据种类主要包括卫星遥感监测数据、地面监测数据以及地理信息数据等。在实际展开生态环境数据采集工作的时候，遥感技术的使用频率最高，遥感技术的应用可以使空间信息在生态环境领域发挥出独特作用，构建起覆盖全球的生态环境监测网络，可以实现卫星遥感监测以及地面监测[1]。而对于其中的地面监测网络来说，主要包括全球环境监测网络以及气象站监测网络。地面气象站监测网络中会涉及多种数据来源，并且要对超过3万个气象站点进行数据监测，会覆盖多个国家以及地区，可以实时获取气压、风向、风速以及温度等信息;而对于全球环境监测网络来说，其主要涵盖生态系统监测以及网络环境监测两个方面，所收集到的数据信息可以实现对水生态以及陆地生态情况的分析，同时也可以实现对环境质量以及环境污染程度的深入分析。整体来看，大数据采集技术在我国的应用建立了世界范围的环境数据收集平台，从而可以更好地应对现阶段生态环境变化情况，这也使得大数据采集技术的价值得到了充分发挥[2]。

1.2 大数据处理技术

现阶段来看，大数据处理技术在我国应用范围越来越广，在生态环境领域的应用发挥出了理想效果，由于生态环境领域的数据来源具有多样化的特点，所以其数据类型以及处理方法往往千差万别，所涉及的大数据处理技术流程也有较大差别，通常情况下可以将其划分为获取、集成以及分析3个阶段;也有一部分行业内部的专家学者将其划分为了采集预处理、储存、分析以及可视化4个阶段。在对大数据处理技术进行应用的时候，数据储存管理系统、数据深入处理系统以及数据整合挖掘系统发挥出了重要作用。对数据储存管理系统来说，其是展开生态环境大数据处理的基础，其运行过程中很好地体现出了兼容性以及拓展性，同时其运行稳定性较高，在运行过程中往往不会受到外界因素的影响[3]。最具有代表性的文件系统是HDFS以及GFS，这两个文件系统在实际应用的过程中发挥出了较为理想的效果，虽然数据来源较为复杂，并且数据结构具有多样化特点，但是数据预处理系统应用上述两种文件系统之后，便可以在较短时间内对数据来源以及结构进行明确，从而展开预处理工作。由于生态环境大数据具有一定的复杂性以及特殊性，因此在展开行分析的时候，应该注意将多种模式进行有效结合，利用现阶段先进的统计分析以及地理信息等算法，保证最终所得数据的科学性以及准确性。

2 大数据技术在生态环境领域的实践应用分析

2.1 在生态环境监测评价中的应用

将大数据技术应用到生态环境监测评价中之后，可以实现对相关数据的长期监测以及自动传输，在这一过程中，大数据技術中的在线监测系统以及数据处理系统发挥出了重要作用。大数据技术的发展与现阶段我国生态环境监测工作的实际需求情况较为符合，使得生态环境监测的宏观结构要求得到满足，能够准确监测到水文、气象环境污染因素等等[4]。但是很多时候监测区域内部的环境变化较为复杂，这也使得在线监测数据量更大，大数据技术的应用实现了对水文、水利以及气象环境等多个领域数据的监测，监测是通过无线传感网络来实现的，具有较强的动态性，同时也保证了最终监测结果的精准程度。

大数据技术在生态环境监测评价中应用优势体现在以下两个方面：首先，明显提升了生态环境监测有效性。将大数据技术应用到大区域的环境污染数据分析中之后，提升了数据分析效率，可以实现对大量数据的高速处理，并且能够显示出较为准确的环境质量评价指数，这在很大程度上突破了传统生态环境监测方式的限制，促进了我国生态环境领域的快速发展;其次，实现了对数据的优化分析。大数据技术在我国生态环境领域中的应用主要是依靠计算机软件来对监测数据进行优化分析，一般情况下会考虑应用监测预警的诊断方式，对于此种诊断方式来说，实现了对以往噪声大数据监测平台的优化，同时也建立起了更为完善的水利以及土壤数据分析库[5]。大数据技术的应用实现了对生态环境质量以及影响因素的跟踪监测、评价，可以结合现阶段全球土地数据实际情况进行信息数据处理分析，结合所监测区域的气候条件、社会条件以及经济条件等等多方面因素来构建起大数据平台，实现对该地区土地生态变化影响因素的深入分析。

与此同时，大数据技术在生态环境监测评价中的应用，也体现出了一些不足之处，随着现阶段我国对生态环境保护要求标准的不断提高，很多所得到的监测数据往往缺乏有效整合和分析，并且最终的评价效率很难得到保证，这也使得部分领域与之相关的、有价值的数据没有得到及时开发[6]。

2.2 在模拟预测中的应用

大数据技术在现阶段我国生态环境领域的模拟预测中应用越来越广泛，主要是通过大数据技术与生态环境专业模型的结合来实现对不同区域环境污染情况的预测以及预警，尤其对于那些影响因素较多的地区来说，由于其动态变化复杂程度较高，应用传统监测评价方式往往很难取得理想效果，而应用模型模拟的方式，可以使水和大气环境预测预警以及风险评估工作的开展更加顺利。对于，模型模拟预测来说，在实际展开的过程中会涉及气象、水文、水动力、辐射以及对流等多个方面的数值确定，可以有效掌握较为复杂的空间变化，是现阶段我国应用的重要预测预警手段。

大数据技术在模拟预测中的应用优势主要体现在以下两个方面：首先，提升了模拟精度以及预测效率。现阶段，生态环境部门联合微软公司开发了城市大气主要污染物时空分布大数据模型，可以实现对空气质量、道路结构、交通流以及气象条件等多种数据的预测。此外，北京市政府还联合IBM公司开发了“绿色地平线”平台，其是以大数据技术作为基础前提，实现了对区域内部企业排放情况的数据化总结，并且能够对这些数据信息进行深入分析，从而高精度地预报未来72h内空气环境质量。由此可以看出，大数据技术在模拟预测中的应用不仅提升了模拟精度，同时也进一步提升了预测效率，这也使得其在行业内部应用范围不断拓展;其次，实现了区域污染动态预警。大数据技术的应用，实现了区域范围内污染情况的实时监测，一旦发现污染程度超出标准值，便可以在第一时间发出预警，从而保证了预警的实时性。

大数据技术在模拟预测中的应用也体现出了一些不足之处，主要表现在利用大数据技术进行数据采集以及传递的时候很可能会产生信息滞后的现象，严重的还可能导致数据缺失。

3 结束语

总之，大数据技术在我國生态环境领域的应用还处在推广阶段，整体来看应用效果较为理想，无论是在生态环境监测评价中的应用，还是在模拟预测中的应用，都体现出了此项技术的价值。但是与此同时，我们也发现大数据技术在生态环境领域的应用尚且存在一些需要不断完善的地方，我国相关技术人员应该进一步提升大数据技术与生态环境领域融合开发研究的力度，从而促进我国生态环境健康稳定发展。

参考文献：

[1] 赵群英.大数据技术在生态环境领域的应用研究[J].百科论坛电子杂志，2020，20（8）：1493-1494.

[2] 熊丽君，袁明珠，吴建强.大数据技术在生态环境领域的应用综述[J].生态环境学报，2019，28（12）：2454-2463.

[3] 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，2020，45（11）：26-30.

[4] 邵斌，刘建涛.大数据技术在生态环境领域应用[J].福建质量管理，2020，20（18）：287.

[5] 赵明.探析大数据技术在环境执法工作中的应用[J].商品与质量，2020，15（25）：236.

[6] 张莉.大数据技术在环境监测中的应用[J].建材发展导向（上），2020，18（5）：154-155.

【通联编辑：李雅琪】