淺談大數據分析在生態林業上的運用

張昆朋 劉振海 李殿錄

摘 要：隨著大數據時代的到來，大數據在生態林業，森林培養等方面的應用也日漸增加，成為人們廣泛關注的話題。那么到底什么是大數據生態林業呢？目前并沒有給出統一的定義。在筆者看來大數據生態林業就是在大數據的背景下，通過數據的整合共享來分析生態林業的發展現狀及建設目標并促進生態林業更好的發展。本文將在對大數據分析的基礎上，分析目前我國大數據生態林業的發展問題及對策。

關鍵詞：大數據； 生態林業； 研究發展

近年來，大數據出現在各個領域，被人們廣泛應用，在“十五”期間，重大的科技項目——數字林業被提出，該項目旨在通過數字化的手段再現林業的真實發展情況。也就是足不出戶，只要通過互聯網技術，信息技術和人工智能等就可以實現對森林資源的信息化管理和網絡化辦公，最大程度的收集和使用來自全世界的各種信息，全面了解生態林業的發展狀況，保護我國現有的林業資源并促進生態林業更好發展。

一、什么是大數據

大數據的提出者是麥肯錫，麥肯錫認為：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。”互聯網的普及改變了人們的生產生活，被每個人所熟知，但是還有一種新的發展趨勢——大數據，它也同樣對人們的生產生活有著巨大的影響。大數據可分為大數據技術，大數據工程，大數據科學和大數據應用等領域。目前人們談論最多的就是大數據技術和大數據應用，本文要談的就是大數據在生態林業上的應用。數據來源于互聯網，云計算，平板電腦等各種各樣的傳感器但是大數據與互聯網還是不同的，互聯網的發展為大數據的發展提供了更多數據，而大數據的發展為互聯網的發展提供了更多支撐。相比于互聯網，大數據主要是捕捉，處理哪些一定時間內無法用常規軟件處理的數據集合，具有更強的決策力和觀察力。

二、大數據在林業應用上體現的優點

1.節約資金。生態林業是指根據經濟學原理，充分利用當地的自然資源，在促進林產品發展的同時，為人類的生存和發展創造良好的環境。但生態系統的改善和保護涉及的工程量巨大，近年來，我國生態管理破壞嚴重，國家為了改善生態環境，促進生態林業的可持續發展投入了大量的人力物力，運用大數據就可以有效的節約成本。在大數據背景下，人們可以隨時隨地了解更多信息，減少人力物力的投入。就像美國的農場主一樣，生態林業管理工作者也可以在辦公室通過大數據監測地理環境變化，植被生長指數變化，運用計算機對參數進行計算，不僅可以更精準的獲得林業的數據，還可以減少大量人力物力投入。有數據顯示，在1999年到2009年十年之間我國林業的TFP指數不增反降。2000年的TFP指數是1.04，到了2009年TFP指數就只有1.037了，比2000年下降了0.007，大部分年份的TFP指數在0.8到1.1之間，平均是0.889，增長率為負，也就是說我國林業系統資金利用率低下，資源浪費嚴重。近年來我國林業的TFP指數均值達到1.076也就是在大數據的影響下，提高了我國林業系統的資金利用率，節約了資金。

2.提高管理效率。生態林業的維護和發展是一個長遠且浩大的工程，生態林業不是自家的菜園子，一眼盡收眼底，有什么問題可以一眼看到，生態林業面積廣大，地域繁多，如果有什么問題需要派人去檢查然后才能傳回數據，分析數據尋找解決的辦法，效率低下。有了大數據的幫助，可以減少檢測監察的時間，有什么問題可以通過大數據技術第一時間發現問題并設計解決問題的方案，及時解決問題。不僅如此，有了大數據，生態林業管理人員可以足不出戶隨時隨地了解植被生長的全部情況，極大的提高了生態林業的管理效率。

3.適于海量數據處理。說到大數據，筆者相信很多人的第一反應就是很多很多的數據，其時并不是這樣的，5P的數據可能不是大數據，1P的數據反而是大數據。也就是說，大數據并不意味著數據量的大小。通過查閱得知了大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。這些特征也決定了大數據比較適用于海量數據處理的事業，生態林業的發展離不開大量數據的支持，大數據不僅可以自動收集，處理大量的數據，還能夠對數據進行分析為生態林業的發展提供正確的方案。

三、大數據在林業應用上存在的問題

凡事有利有弊，大數據雖然推動了我國生態林業的發展，但是在現階段，我國大數據的運用依然存在一些問題：

1.大數據意味著更多的信息，但同時也意味著更多的虛假關系信息，那么在收集數據時，就可能出現錯誤數據，過去的無用的數據。生態林業可分為自然林和人工林，隨著森林的減少，人們開始人工培植森林，樹木的生長離不開土壤、水和空氣，通過大數據人們就可以知道哪里適合培植森林，比如東北平原地勢平坦，光照充足，雨水充沛，土壤肥沃適合人工種植。但是由于數據的錯誤也可能使人們做出錯誤的決策，認為青藏高原光照強，晝夜溫差大，適合植被的生長。

2.除此之外，數據的存儲也是一個問題，大量數據的存儲需要用到冗余配置，形成浪費。生態林業的數據是不斷變化的，可能每時每刻都在變化，如果不刪掉原來的數據就錄入新的數據就會導致存儲空間變小，但刪掉原來的數據可能不利于后期人們工作的開展。

3.數據的處理是另一個比較大的問題，生態林業的數據復雜且繁多，不僅體現了數據本身還體現了數據在時空上的交叉互動，處理起來比較困難。如在線拍賣，人們需要在很短的時間內做出決策，既要了解林地的種類，又要了解植被的生長情況還要了解林地土壤的質量問題，各種數據匯集，數據的處理就更難了。

四、分析給出措施

1.在收集數據時，要對互聯網以及各種機構收集到的數據進行分析，去偽存真，不僅如此，還要對數據的價值進行辨析，對于那些真實的卻沒有價值的數據也不用留存。構建有效的大數據林業生態體系。目前數據平臺已經整合了森林資源、森林生態環境、森林保護、森林培育、林業科學研究專題和林業行業發展等8大類數據，建立了164個數據庫，數據總量達到1000GB以上。該數據庫系統已經成為當前國內最龐大、最系統的林業科學數據體系，數據完善對于處理生態林業問題比較合適。

2.針對數據存儲設備冗余，造成資源浪費的問題，可以按照一定的規律將數據進行分類整理，去掉重復的數據，合并匯總同類數據，減少存儲處理，降低成本節省資源。形成森林資源數據化，森林類別數據化等。

3.數據的處理是大數據在生態林業中運用的又一大障礙，可以利用高維數圖信息技術等對一些模棱兩可的數據進行處理，從而提供人們需要的決策方案。

總而言之，大數據已經成為一種不可抵擋的潮流，生態林業的發展應該順應時代的潮流。其實大數據僅僅是一種資源和一種工具，怎么運用它還是取決于人們自己。生態林業要想更好的發展，就不能“閉關鎖國”，要承認接納大數據，通過大數據生態林業建設，形成更完善的生態管理制度，提高生態林業的發展質量。

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