大數據技術在環境信息中的應用

◆楊滿倉 趙 鵬

（洛陽師范學院信息技術學院 河南 471934）

大數據技術在環境信息中的應用

◆楊滿倉 趙 鵬

（洛陽師范學院信息技術學院 河南 471934）

隨著時間積累，在環境監測處理中所采集的數據量在與日俱增，傳統的環境監測數據處理系統已經難以滿足現階段數據信息處理的需要。本文研究大數據技術在環境信息中的應用效果，采用強大的數據管理及存儲功能，對環境監測信息進行處理，降低數據的規模，提高信息處理效率。

大數據技術；環境信息；環境監測

0 引言

隨著近年來全球氣候變暖，環境問題更加嚴峻，大氣污染、水污染、空氣污染等諸多問題頻頻發生，各國都加大了對環境的處理力度和保護力度，通過環境監測和信息化手段來對社會發展的規劃及環境保護提供必要的信息支持[1]。在科技水平不斷提高的情況下，通信技術、遙感技術等在多個領域中得到了廣泛應用，在環境監測中拓寬其時空尺度，環境監測的數據種類及數量不斷增長，提高了政府環境問題決策的科學性和準確性。

1 大數據技術在環境信息中的應用優勢

1.1 使生態環境的綜合預警能力得到顯著提升

在環境監測中，大數據技術可以從海量、分散的信息中對有價值的數據信息進行充分挖掘，并對所獲取的數據的當前狀況進行總體描述和態勢推演，對所得的數據分析結果進行綜合決策，將其提供給社會公眾與政府部門。在環境監測信息中大數據技術的應用優勢主要體現在以下幾點：首先大數據技術的應用可以提高預警預報的精確性[2]。在對大氣污染環境的預警中，氣象部門可以對風云氣象衛星所反饋的數據信息加以分析和實時監測，對大氣污染的過程進行準確的預警，并將其作為預警技術支撐。其次，大數據技術可以提高預警信息時效性，可以對海量的數據信息進行快速、正確的判定。

1.2 提高了決策的科學性

大數據的可視化技術在環境監測中的應用優勢主要包括：首先在環境監測數據中對分析結果的可視化可以提高決策的科學性，從而提高決策水平，使數據自由的流動，使數據的附加價值得到提高，將分析的結果為公眾完整的呈現出來，將環境數據信息轉換成行動含義和咨詢價值表達，為政府部門的決策管理層及企業的生產管理者及社會公眾、環境組織提供準確的決策、行動、生產、管理及生活信息[3]。其次，為治理模型及虛擬數據的立體化展現出一種創新化的環境治理方式，并對環境治理方案的有效性及可行性進行測試。

1.3 使健康風險的評價能力提高

目前環保工作的重點是為了保護民生健康，對重金屬污染、有毒有害污染和環境中的病原體進行重點監測和評價，要采用先進的技術和儀器設備對健康風險進行科學的評價。在大數據技術下，對人體健康風險進行評價主要是通過有害因子對人體中不良影響的發生率進行估算，并對有害因子對個體健康帶來的影響風險進行評價[4]。主要的特征是將風險度作為評價的指標，對環境變量數據和城市資源配置、疾病預測及出行相聯系，并將環境的污染程度結合人體健康，通過模型來描述環境污染問題對人體健康所產生的危害風險進行定量分析。

2 大數據技術在環境信息中的應用

2.1 環境監測大數據采集

環境監測大數據采集的主要來源有兩種，一種是監測部門自身產生的數據，如污染源排放數據、生態環境監測數據，主要是以結構化的數據為主，時間跨度較長；而另一種來源則是外部環境所產生的數據，如人群活動時所產生的和環境相關的數據，主要是以非結構化的數據為主，時間跨度不等。其中生態環境綜合監測數據可以細分為多個方面，如噪聲監測、土壤監測、水質監測、降水監測、大氣監測、氣象監測、森林植被防護監測等，包含了環境功能區、質量監測點、自然生態保護及水源保護區等多個區域，主要產生于全國的環境質量監測網，對整體的生態環境質量進行描述[5]。污染源排放數據也可以將其細分為多個方面，如固體廢物在線監管數據、廢水污染源、廢氣污染源等，主要涉及到總量控制、污染防治、監察執法、排污費征收、治理設施運行、污染源的基本情況等監管信息。人群活動過程中所產生的和環境相關數據，主要包括有生活垃圾、用電量、用水量、人口經濟統計、交通、地理、基礎氣象及社會經濟發展規劃等，主要來源于媒體、網絡及各類官方統計等，以視頻、圖形、文件及數據庫等多種方式而存在。

2.2 環境監測大數據平臺架構

總體來說，大數據平臺主要是對信息進行深度挖掘，根據環保專業策略及規則，進行高層次的組織、轉換與改造，從單一因子向多維方向轉化，對某一領域下環境監測的數據庫的知識、規律及趨勢特征等產生認知。環境監測的大數據平臺主要是由數據庫采集、存儲、處理、共享與應用等所組成，其中數據采集和存儲是為環境監測大數據的分析結果的準確性提供保障，通過數據分發、抽取、轉換等多個過程來去除大數據中所包含的不真實數據，使準確數據得以保留，并按照源數據在數據共享平臺中加以存儲[6]。所存儲的大數據根據其生命周期進行歷史歸檔或當期使用，并將查詢接口對外開放，為用戶提供真實的數據支持，滿足環境監測數據實時分析與處理的需求。

數據處理主要是根據計算處理的需求對大量的數據進行批量計算和處理，從而實現數據的計算和建模功能。如在大氣、土壤等環境質量的連續監測中可以引入預測模型，對環境質量的變化情況及變化趨勢進行預測，為產業結構布局的調整，以及城市規劃和建設、資源開發與利用提出合理化的建議。在污染企業的監控中可以引入生產排污情況的監控，對企業在生產、運輸及存儲過程中污染物的排放量進行深度監控，并通過大數據挖掘技術來充分分析企業污染排放對周邊環境所帶來的影響程度。數據共享與應用首先是建立標準化接口來為建立數據提供服務，對環境監測情況及污染源的在線監控情況進行匯總，從而加大對環境監管的力度，實現跨部門合作。

3 結語

在大量的環境監測信息處理過程中采用大數據技術，可以為業務系統提供技術支持，提高數據處理的能力與效率，具有較高的靈活性和擴展性，配合業務的開展需要，對業務所需數據靈活應用、快速處理。

[1]李虹含.大數據技術在商業銀行中的應用:場景、優勢與對策[J].廣西大學學報(哲學社會科學版)，2016.

[2]尚光龍，張澤鋒.大數據技術在信息管理中的應用研究——以高校就業工作為例[J].河北北方學院學報(自然科學版)，2016.

[3]劉榮，崔琳琳.大數據技術在中小企業信用體系建設中的應用[J].征信，2015.

[4]馮吉平，陳微，官滌，李聰，鄭國臣.大數據技術在松遼流域水環境管理中的應用展望[J].水利發展研究，2014.

[5]喬佩穎，劉玉機.衛星數據融合技術在環境遙感監測中的應用[J].環境保護與循環經濟，2009.

[6]徐勝杰.大數據技術在指揮信息系統中的應用與發展[J].電子技術與軟件工程，2017.