基于大數據的荒漠化治理對策研究

李文彥

（西北師范大學，甘肅蘭州730000）

基于大數據的荒漠化治理對策研究

李文彥

（西北師范大學，甘肅蘭州730000）

新常態下，我國荒漠化治理也步入到了一個新階段，大數據的出現及其技術的進一步成熟，為我國荒漠化的治理提供了一條有效途徑。在對我國荒漠化的現狀進行分析的基礎上，通過研究大數據的內涵，特征，梳理出了基于大數據的荒漠化治理思路，然后討論了大數據助力我國荒漠化治理中的優勢和挑戰，最后提出了當前形勢下基于大數據的荒漠化治理對策。

大數據技術；荒漠化治理；生態治理；對策

荒漠化的治理涉及到社會發展的多領域和多層級，需要整合處理各類紛雜的信息數據，這就需要轉變發展理念，積極探索創新理念和技術。大數據能夠為荒漠化治理提供很大幫助，并能得出切實可靠的荒漠化數據分析和決策結果。大數據作為一項重要戰略資源，是提升國家實力和穩固數字主權的核心內容，也是我國生態治理和建設美麗中國的關鍵所在。2015年國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，提出了發展大數據的戰略思路，2016年環保部發布了《生態環境大數據建設總體方案》，要求通過生態環境大數據的建設，提升生態環境治理能力，十三五規劃也明確指出要實施國家大數據戰略。

1　荒漠化現狀

目前，全球荒漠化土地面積已經達到3600萬km2，約占陸域面積的25%，而且每年都在以約6萬km2的速度不斷蔓延，全球約12億人口直接受到荒漠化的威脅，土地退化直接帶來的經濟損失占到全球農業GDP的5%。

根據我國國家林業局《中國荒漠化和沙化狀況公報》監測數據顯示，1994年我國荒漠化土地總面積262.2萬km2，占國土總面積的27.35%；1994年到1999年，荒漠化土地面積不斷擴大，五年間增長5.2萬km2，達到267.4萬km2，占國土總面積的27.9%；2004年全國荒漠化土地總面積263.62km2，占國土總面積的27.46%，比1999年凈減少3.78萬km2，年均減少7560km2［1］；2009年全國荒漠化土地總面積262.37萬km2，占國土總面積的27.33%，比2004年凈減少1.25萬km2，年均減少2500km2［2］；截至2014年，我國荒漠化土地總面積261.16萬km2，占國土總面積的 27.2%，比2009年凈減少12120km2，年均減少2424km2。21世紀以來，全國荒漠化土地面積持續縮減，減速明顯增加，十五年間全國荒漠化土地總面積凈減少6.24萬km2，荒漠化土地面積防控效果顯著，呈現出良好發展態勢［3］。雖然全國荒漠化土地面積日益縮減，但是隨著經濟社會加速發展和人類生活需求不斷擴展對自然生態環境的破環，全國有4億多人口仍受到荒漠化的威脅，荒漠化每年所造成的直接經濟損失約為640億元［4］。由此可見，荒漠化的防控與治理任務十分艱巨。十三五期間，我國將完成沙化土地治理面積10萬km2，平均每年將要完成治理目標2萬km2。

2　大數據內涵

2.1大數據概念

維基百科中對大數據的定義為：大數據是指運用各種軟件工具對數據信息進行收集，整理、管理和分析的時間超過正常可容忍時間范圍的特定數據集合，它是一個體量和數據類別都相當大的數據集合，并且運用傳統的數據庫工具對其難以進行數據的管理和分析［5］。大數據包括各類信息資源的整合體，是非結構化的數據，大數據技術就是針對大數據而進行的數據處理和應用技術［6］。大數據是人類生產生活和改造自然的過程中形成的新視野和新技術，在新常態下利用大數據發展新業態、獲取新價值、建設生態文明是社會發展的必然趨勢［7］。它是推動我國生態治理步伐，加速社會經濟轉型，提升國家競爭力的新途徑、新方法。

2.2大數據的特征

大數據具備四個方面的特性，即4V特性，包括Volume、Velocity、Variety、Value［8］

第一，數據資源量大（Volume）：指數據收集，管理，處理分析的規模巨大，其存儲容量已經從TB升級到PB級別。

第二，數據處理速度快（Velocity）：數據收集，傳輸，管理和分析所耗費的時間少，做出決策時間短，效率高。

第三，數據類型豐富多樣（Variety）：數據類型包括音頻、視頻、日志、圖件等等，紛亂復雜。

第四，數據價值密度小（Value）：大數據的關鍵在于預測結果，但是其數據體量較大，真正有價值的數據量小，從中提取有價值的數據猶如在沙子里淘金［9］。

3　大數據助力荒漠化治理的優勢分析

3.1荒漠化治理能力現代化新模式

大數據視角下的荒漠化治理，是包含了政府、企業、社會組織、社會公眾等在內的多元主體協同參與，共同治理。大數據能夠轉變荒漠化治理的思維方式，它將成為荒漠生態治理能力現代化的有效方式［10］。通過創造新價值和提升新能力發揮數據資源價值，對荒漠化數據資源進行綜合運用和集成分析，在荒漠化治理過程中引進大數據技術，是推進荒漠化治理現代化的新模式新途徑。

3.2荒漠化治理決策信息的新支撐

大數據能夠為荒漠化各治理主體進行科學管理和決策提供有力支撐，伴隨著互聯網+、云計算的快速發展，大數據技術可以利用龐大的數據體系，在分析荒漠化發展的動態變化趨勢和原因，做出精準預測和預警，提供切實可靠的荒漠化防治對策建議等方面扮演越來越關鍵的角色，為荒漠化治理的決策信息提供新的支撐點。

3.3創新荒漠化監管過程的新方法

依靠大數據的動態監管和實時追蹤是荒漠化治理的創新途徑之一，荒漠化問題嚴峻，監管范圍廣，難度大，任務重，傳統的治理手段不能勝任目前的監管任務，急需轉型升級，創新思維，而大數據可以利用物聯網，云計算等實現荒漠化定點采樣，動態監測和數據共享，提高荒漠化的監管水平。

4　大數據技術在荒漠化治理中的挑戰

4.1數據開發環境

荒漠化治理中的數據類型紛雜，多以非結構化數據為主，且數據量不斷增長，復雜性不斷提升，使得傳統的數據存儲和計算能力不能滿足現有的數據處理要求，必須制定適宜荒漠化治理的大數據體系，進一步開發針對荒漠化治理的數據挖掘工具和分析軟件。

4.2人才隊伍建設

荒漠化治理大數據人才隊伍的培養和管理是荒漠化治理的基礎，缺少大數據處理和應用的人才隊伍，大數據處理和分析的人才隊伍的專業技能和知識素養的欠缺，大數據處理和共享中人員的責任分工，配合協調等都會形成荒漠化的治理瓶頸。

4.3數據共享和開放

推動荒漠化治理，需要數據資源的共享開放，發展大數據，轉變政府、企業、公民發展理念，打破政府部門分割，行業壁壘，公民私利現象，實現數據資源的自由、共享、開放、互聯、互通，構建完善的荒漠化大數據管理體系和服務體系。

4.4數據標準化

數據標準化是大數據應用的一個瓶頸，荒漠化治理數據來源于不同的治理主體和參與單元，數據類型復雜多樣，組織，參考，管理的標準也各不相同，這些因素都直接影響到荒漠化治理大數據的數據處理速度和決策結果，因此制定大數據統一的數據標準、數據模型和表示方法是眼下大數據發展的關鍵。

5　基于大數據技術的荒漠化治理對策

5.1五大發展理念引領大數據進行荒漠化治理

以創新、協調、綠色、開放、共享理念為主旋律，運用大數據技術進行荒漠化治理。其中需要改革傳統的思維方式，創新荒漠化治理的數據資源挖掘方法，加大數據的集成分析和更新；協同各荒漠化治理主體在荒漠化治理過程中形成聯動機制，用政策扶持，物資獎勵等措施鼓勵研發基于大數據的綠色應用軟件和開發工具；通過各種媒介定期定時向社會公眾開放共享荒漠化監測數據和治理進展等，以此增強社會公眾的荒漠生態環境保護意識和荒漠生態治理參與程度。

5.2加快大數據平臺和服務體系建設，創新荒漠化監管模式

落實荒漠化治理的大數據平臺和服務體系建設，完善大數據運行網絡體系的檢索，處理和維護。應用荒漠化災害預測和預警機制，對荒漠化治理提供科學可靠的數據信息服務和技術支持。建立統一的荒漠化評價與監管模式，強化3S、物聯網、云計算、無人機、探測儀技術和設備的應用；重點培養大量具有專業技能和高素質的大數據研究開發人才隊伍；加強對荒漠化實時在線監控數據的趨勢分析，做到可視化和精細化表達。創新荒漠化監管執法行為，拓寬舉報渠道，制定處罰條例，嚴查企業資質和準入制度，實現荒漠生態治理監察監管的高效運行。

5.3健全大數據管理制度和規范標準，提供荒漠化治理科學決策

加強對荒漠生態治理數據的管理，建立有效的管理制度，并界定政府各部門的職責權限，明確數據的使用和共享標準，在數據挖掘、整合、分析、傳輸、共享等各方面制定統一標準，實現荒漠化治理數據的整體性和規范性。對荒漠化治理數據的存儲設備、數據的處理軟件、數據的傳輸媒介和安全保障設施等進行專業化維護，保證數據的實時更新和決策的合理高效，通過對數據資源的分析預測和情景模擬，實現科學決策，提供不同模式下荒漠化治理的優化方案。

5.4建立良性的大數據生態環境，推動荒漠化治理效率

加強大數據生態環境基礎設施的建設，正確對待社會經濟發展與荒漠化之間的矛盾，協調整合兩者所涉及領域的數據資源，頂層設計，全面規劃，將網絡化數據領域與現實世界有機融合，互聯互動，增強數據價值性、減小數據能耗率、提升數據安全性，通過多元主體的共同參與和努力，建立良性的大數據生態環境。

6　結語

應用大數據技術在荒漠化治理中尋求突破，就必須以創新的思維來發揮其在荒漠化治理中的作用，以開放共享的方式協同治理，從而激發治理主體的創新活力，以標準的數據規范來提高荒漠化數據決策的速度和效率，以大數據的融合、集成、認知為目標，提供更高的價值，推動荒漠化治理。圍繞荒漠化治理，應用大數據技術，整合數據流，人才流，資金流，技術流，突出大數據的生態環境治理優勢，正確處理發展和荒漠化治理的關系，推動生態文明建設，形成綠色發展的新格局。

［1］ 彭繼平，趙廷寧，高志海．論制約我國荒漠化防治的若干問題［J］．中國水土保持，2006（4）：1-3.

［2］ 田新程.國務院新聞辦公室舉行新聞發布會第四次全國荒漠化和沙化監測結果公布［J］．中國林業，2011（2）：18-19.

［3］ 屠志方，李夢先，孫濤．第五次全國荒漠化和沙化監測結果及分析［J］．林業資源管理.2016（1）：1-5.

［4］Wang Guoqian，Wang Xuequan，Wu Bo and Lu Qi．Desertification and Its Mitigation Strategy in China［J］．J．Resour．Ecol．20123（2）：97-104.

［5］ 方巍，鄭玉，徐江．大數據：概念、技術及應用研究綜述［J］．南京信息工程大學學報（自然科學版）.2014（5）：405-420.

［6］ 羅成奎．大數據技術在智慧旅游中的應用［J］．旅游縱覽（下半月）.2013（8）：59-61.

［7］ 程春明，李蔚，宋旭．生態環境大數據建設的思考［J］．中國環境管理.2015（6）：9-13.

［8］ 薛云志，孟令中．大數據技術在環境規劃中的應用與展望［C］.全國環境規劃院.2013.

［9］ 劉智慧，張泉靈．大數據技術研究綜述［J］．浙江大學學報（工學版）.2014（06）：957-973.

［10］魏斌．推進環境保護大數據應用和發展的建議［J］．環境保護.2015（19）：21-24.

X171.4