周徐海
(南京市環境保護局 江蘇南京 210000)
在傳統的環境規劃中,包含的要素主要依賴于統計數據的分析,要素的數量也有一定的限制,而且這些統計數據的時滯比較長,根本不能準確地反映出目前的區域環境狀況。而大數據的出現為區域環境診斷提供了多樣化的技術方法,基于大數據技術的感知設備可以采集海量的環境實時數據,如環境監測數據、城市氣象數據、環境治理投資數據以及企業污染排放數據等多種環境數據,在很大程度上縮短了環境數據的更新時間。與此同時,形式多樣的環境數據可以為環境管理提供多種研究要素,有助于環境的深度分析,大大提升了環境分析結果的信服力。在大數據驅動下,工作人員可以將環境數據和生態系統模型、污染模型相結合,提高區域環境診斷的科學性和針對性,能夠為環境治理方案的制定提供參考依據。
在進行環境管理目標的制定時,大數據的應用能夠改善傳統“一刀切”決策的狀況。工作人員可以在遵循國家政策的基礎上,從區域環境污染的狀況及治理重點出發,根據區域發展定位明確環境管理的戰略目標。一般來說,區域環境管理的首要目標都是改善區域環境質量。從理論角度而言,改善區域環境質量,首先要明確環境質量是由環境容量以及污染物排放的總量共同作用而成,也就是說,環境質量=工作人員在制定環境改善的目標時,需要從污染物排放總量及環境容量這兩方面入手,需要根據區域的治理能力以及環境承載能力,進行環境管理目標的定量規劃[1]。
除此之外,我國幅員遼闊,不同地區的氣候類型有所不同,水文氣象條件也存在較大的差距,即使在同一地區的不同時間,分布特點也有所差異。因此,在進行環境管理時,工作人員需要根據不同地區的環境容量,進行分季節和分區域的精細化管理,通過分區域的環境管理實現污染物排放總量和環境容量的控制,而上述措施的有效實施需要海量實時環境數據的支持,大數據的應用可以保障環境管理目標具備較強的可實現性[2]。
工作人員在制定環境治理方案時,需要將海量的環境數據和可靠的分析模型作為基礎,通過環境管理目標與治理方案之間的量化聯系,提高治理方案的可實施性與有效性。在過去,環境治理方案中包含過多的泛化與形式化的描述,并沒有給出環境管理目標的衡量標準,而且重點環境治理項目的從下往上的通報方式,很難準確地反應出環境治理的效果。大數據在制定治理方案中的應用,可以制定更為有效的治理措施,并給出相應的治理時間表,采用從下往下的通報方式,全面地反映出環境治理的效果。
就目前的大數據應用狀況而言,大數據驅動環境管理創新并沒有成熟的案例,但是很多西方國家對于大數據的應用經驗,值得我們借鑒與學習。比如,美國在進行水污染治理時,所應用的最大日負荷量計劃(又被稱作TMDL計劃),該計劃基于大數據技術,通過動態定量化模型進行水質的管理。該計劃主要分為以下四個步驟:
第一,識別水質問題。工作人員會根據水環境不同的功能區進行水質評價標準的制定,再應用大數據技術進行水環境相關數據的采集,根據水體的不同功能和污染程度進行排序。
第二,水質指標和管理目標的制定。工作人員將一個或者幾個能夠量化的指標選為水質指標,并根據第一步驟的排序制定不同階段的管理目標,比如近期目標和最終目標等。
第三,明確水體最大污染負荷。通過對水體污染源類型、污染源的地理位置及其對水體影響的分析,應用大數據模型進行污染物入河量的評估,以此得出水體的最大污染負荷量,再將污染負荷量合理分配到點源和非點源污染物上,得出實際的污染負荷量以及水體的允許納污量,計算出需要削減的污染物含量。
綜上所述,大數據的應用可以真正實現環境管理創新,提高環境管理的水平與質量。通過對大數據驅動環境管理創新的分析可知,環境領域的工作人員可以將大數據應用于以下領域:診斷區域環境、環境管理目標的制定、環境治理方案的制定等,從整體上提高環境管理的效率和有效性,維護我國的生態環境。希望本文的分析可以促進大數據在環境領域的應用。
參考文獻
[1]孫發友.大數據技術的應用分析[J].網絡安全技術與應用,2017(12):76.
[2]廖方宇,叢培民,及俊川.大數據時代組織管理信息化架構的重構及其策略[J].中國管理信息化,2017,20(23):74-77.