我國生態環境大數據建設方案實施及其公開效果評估

張 毅,賀桂珍,呂永龍,馬艷飛,宋 帥,*

1 山東理工大學農業工程與食品科學學院, 淄博 2550492 中國科學院生態環境研究中心,城市與區域生態國家重點實驗室, 北京 1000853 山東理工大學資源與環境工程學院, 淄博 255049 4 中國科學院大學, 北京 100049

生態環境大數據是大數據的一部分,具備大數據的一般特征[10]。一般來說,生態環境大數據是指運用大數據理念、技術和方法,解決生態環境領域數據的采集與存儲、計算與應用等一系列問題,是大數據理論和技術在生態環境領域上的應用和實踐[11]。早在20世紀中葉,生態環境領域就已出現“大數據”思想,以國際地球物理年(1957—1958)和國際生物學計劃(1964—1974)為代表的大科學研究目前已演變成收集和存儲海量生態環境觀測數據的生態系統研究網絡[12-14]。另外,生態環境大數據在生物多樣性保護領域和大數據平臺建設方面也得到快速發展,例如,為幫助科學家準確掌握全球熱帶森林的生物多樣性喪失情況,2012年惠普公司在惠普地球觀察項目中利用Vertica分析平臺對全球高達3兆兆字節的生物多樣性和氣候數據進行了系統分析[10]；微軟、谷歌等美國IT企業為加速生態領域的大數據平臺建設,向政府和公眾提供了全球最先進的服務器、數據庫和存儲設備。

雖然大數據的概念早已存在,但直到2013年大數據才開始在我國逐漸展開,戰略性文件《關于促進大數據發展行動綱要》于2015年8月開始實施,意味著大數據上升到國家戰略層面。同時,國家高度重視大數據在推進生態文明建設中的地位和作用,2016年3月,我國環境保護部率先發布了《生態環境大數據建設總體方案》(簡稱《方案》),這不僅為環保系統開展生態環境大數據建設提供了強有力的政策支持和技術框架[15],也為新常態下環境管理轉型規劃了一條路徑。《方案》實施2年來,從中央到地方,各級環保部門紛紛開始探索生態環境大數據建設的實踐,與此同時相關專家針對生態環境大數據的建設也開展了不同層面的研究[16- 19],但目前對各級環保部門的《方案》落實情況尚不明確,尤其在生態環境數據資源整合共享、生態環境科學決策、生態環境監管模式、生態環境公共服務、大數據平臺及大數據試點方面的落實情況缺乏系統、深入的剖析。因此,筆者針對我國環境保護部門落實《方案》的具體情況進行調查,全面評估生態環境大數據建設方案的實施及數據公開效果,以期為繼續推進生態環境大數據建設提供決策支持。

1 研究方法

《方案》僅涉及到環保領域內的大數據建設規劃,因此本次調研主要關注環保系統的生態環境大數據建設,而其他部門的大數據建設不予考慮。本次調研主要通過訪問各環境保護廳/局的門戶網站來了解有關生態環境大數據的建設情況,并根據《方案》中的主要任務,從機構建設、制度建設、數據整合共享、數據公開、環保云平臺建設和大數據應用6個方面對各環境保護廳/局的生態環境大數據建設情況進行客觀評估。運用文獻研究、專家訪談等方法,建立如下評估方法體系(表1),此處并未對評價進行分級或打分,主要是對目前生態環境大數據的建設情況進行了客觀呈現。調研對象為我國31個省/市/自治區、27個省會城市和6個大數據建設試點城市的環境保護廳/局。調研時間為2018年7—8月。

表1 我國生態環境大數據建設客觀評估項目和內容

2 研究結果

2.1 生態環境大數據機構建設

從組織領導機構建設情況看,有44個(百分比為68.75%)環境保護廳/局成立了生態環境大數據建設工作推進小組(表2),而其他20個(百分比為31.25%)并未見到成立生態環境大數據建設領導小組的報道。在負責生態環境大數據建設的工作機構方面,環境保護廳/局作為環境信息的主管部門,有51個(百分比為79.69%)都是廳/局直屬單位環境信息中心作為生態環境大數據建設的負責協調機構,有10個(百分比為15.63%)為環境監控中心,而貴州為電子政務中心,拉薩和烏魯木齊不明確。

表2 我國生態環境大數據機構建設統計情況

從工作人員的安排和配備情況看,25個(百分比為39.06%)環境保護廳/局有專職人員,24個(百分比為37.50%)有兼職人員,15個(百分比為23.44%)環境保護廳/局配備人員情況未知。在大數據建設培訓方面,有33個(百分比為51.56%)開展過生態環境大數據相關研究的人才培養,而其他31個(百分比為48.44%)未見開展專門培訓的報道。

2.2 生態環境大數據制度建設

圖1 截至2018年8月調研的64個環境保護廳/局生態環境大數據制度建設情況Fig.1 Institutional construction of eco-environmental big data by 64 environmental protection bureaus by August 2018

為了實施《方案》和響應國家大數據戰略,目前有34個(百分比為53.13%)環境保護廳/局編制了本部門的生態環境大數據建設整體規劃(圖1),例如貴州省“十三五”環境保護大數據建設規劃的制定有效提高了貴州省生態環境保護綜合決策、監管治理和公共服務水平。但多數大數據建設整體規劃基本是按照《方案》的體例和格式編制,有些地方直接復制了相關的條款。

生態環境大數據的類型、來源和格式具有復雜多樣性[20],因此數據標準的統一就尤為重要。截至調查時,已有38個(百分比為59.38%)環境保護廳/局按照環境保護部信息中心編制的《環境專題空間數據加工處理技術規范》、《環保物聯網總體框架》等文件制定了統一的數據標準和規范。例如,內蒙古自治區環境保護廳作為生態環境大數據建設的試點單位,目前已初步建立資源目錄體系,共9大類,109小項；江蘇省環境保護廳針對資源目錄、安全體系、數據交換、系統建設標準和項目建設管理五大類,建設了53項標準規范,包括資源目錄11條,安全體系2條,數據交換9條,系統建設14條,項目管理14條。

腎移植術后他克莫司聯合五酯膠囊致1例高鉀血癥………………………… 楊 婧，楊 輝，劉麗宏（2·150）

為了規范生態環境數據的采集、存儲、共享和應用,有37個(百分比為57.81%)環境保護廳/局制定了數據管理制度,例如,2016年福建省發布的《福建省政務數據管理辦法》對數據采集、登記匯聚、共享開放等提出了具體要求。為了保障大數據自身安全和大數據技術安全,有24個(百分比為37.50%)環境保護廳/局制定了統一的安全管理體系和運維體系,其他環境保護廳/局未見報道大數據信息的安全管理。

2.3 生態環境數據資源整合共享

我國的生態環境建設經過“十二五”時期的快速發展,建成了大量縱橫相連的環保業務系統,可由于各業務數據標準格式和技術路線不統一,導致現實中出現了不同程度的數據割據,形成了“數據孤島”[21]。大數據的核心是數據資源,數據難以全面整合共享一直是制約大數據發展的突出問題,沒有數據共享,就不能形成大數據。因此,數據整合共享是開展生態環境大數據建設的前提和基礎。在環保系統內部數據資源的整合共享上,有48個(百分比為75.00%)環境保護廳/局已建成環境數據資源中心,在數據資源上逐步整合了環境統計、污染物普查、環境質量、排污許可、環境監測、監察執法、應急指揮、核與輻射等業務數據,并形成了各業務部門間的信息資源共享,加強了各個部門間的業務協同力度。

生態環境具有多樣性和復雜性,與生態環境相關的數據眾多,因此我國生態環境大數據不僅僅分布在環保領域,還包括水利、林業、國土、氣象、交通、生態、規劃等其他部門的大數據,涉及多領域、多部門和多源數據。只有不同類型的生態環境大數據相互連接、碰撞和共享,才能釋放生態環境大數據的價值[15],因此要想挖掘大數據背后的潛在價值,打通環保系統以外的生態環境數據資源鏈接通道是關鍵,也是實現“數據真正在一起”的前提和基礎。截至調查時,已有22個(百分比為34.38%)環境保護廳/局通過政府公用網站實現了多領域、多部門和多源數據的整合共享(圖2)。根據數據統計顯示,北京作為最早上線的城市目前已整合了55個部門約7653萬余條數據,并形成1087類數據集。貴陽整合的數據集更是達到2758類,整合共享數據數量較多的還包括貴州、上海、青島、廣東等地(圖3)。此外,重慶市環境保護局還與重慶公安局簽訂了數據資源共享合作協議,雙方通過電子政務外網開展信息資源共享工作,內蒙古自治區環境保護廳通過共享協議方式實現了與自治區國土資源廳地理信息的共享與交換,而其他42個(百分比為65.63%)環境保護廳/局不明確(未得到相關信息)。

圖2 截至2018年8月各省、市數據整合情況Fig.2 Number of data integration by environmental protection bureaus by August 2018

圖3 截至2018年8月各省、市數據整合的區域數量分布情況 Fig.3 Regional quantitative distribution of data integration by environmental protection bureaus by August 2018

2.4 生態環境數據公開

截至調查時,有41個(百分比為64.06%)環境保護廳/局的政府信息公開目錄里包含環境數據目錄,例如,貴州省環境保護廳的政府信息公開目錄里有環境質量狀況、污染源環境監管、輻射安全、環境影響評價等環境數據目錄。然而所有的廳/局沒有專門公布關于生態環境大數據的開放清單。

在生態環境數據公開平臺建設方面,有45個(百分比為70.31%)環境保護廳/局依托本部門網站建設了環境數據公開平臺(圖4)。為了更好的評估平臺的建設情況,將從公開內容、數據時效性和平臺使用的方便性三個方面進行評價,每項指標通過很好、較好、一般、較差、很差這樣5個檔次來賦值,并把相應賦值定為5、4、3、2、1。最終有7個環境數據公開平臺得到13分,12個平臺獲得12分,17個平臺得到10分,9個平臺獲得8分,其中河北省生態環境信息綜合發布平臺的空氣自動站、河流斷面水質和飲用水源地的數據資源無法查看,只能查看自然保護區的信息。

圖4 截至2018年8月64個環境保護廳/局數據公開平臺建設情況Fig.4 Construction of environmental data disclosure platforms by 64 environmental protection bureaus by August 2018

按照《方案》要求各級環保部門要優先向社會開放生態環境監測數據、環境質量數據、風險源數據、自然生態數據和監察執法數據。其中在生態環境監測方面：有60個(百分比為93.75%)環境保護廳/局實時發布了空氣質量新標準六項指標監測數據和AQI值,26個(百分比為40.63%)環境保護廳/局發布了近岸海域水質監測數據,46個(百分比為71.88%)實時公布了集中式生活飲用水水源地水質監測信息,江蘇省環境保護廳更是將全省107個縣級及以上城市集中式飲用水水源地監測信息統一公布在廳門戶網站上,并列出了每個水源地的達標情況。在環境質量方面：有57個(百分比為89.06%)環境保護廳/局按時發布了環境狀況公報、水質月報、空氣質量月報等環境信息,34個(百分比為53.13%)公布了重點污染源信息。在風險源方面：有54個(百分比為84.38%)環境保護廳/局通過環境狀況公報公開了核與輻射、固體廢物等風險源數據。在自然生態方面：有24個(百分比為37.50%)環境保護廳/局發布了自然保護區、生物多樣性、生物環境狀況和生態環境狀況等自然生態數據。在監察執法方面：有37個(百分比為57.81%)環境保護廳/局公布了環境違法、處罰等監察執法數據,監察執法涉及內容方面,主要包括污染物超標排放、危險廢物非法處置、治污設施不正常運行、私設暗管違法排污、建設項目環保違法違規等方面。

2016年和2017年分別有55個(百分比為85.94%)和57個(百分比為89.06%)環境保護廳/局報告了公開的環境數據量(圖5)。2016年主動公開環境質量、建設項目環境影響評價、污染源環境監管、國家重點監控企業污染源監督性監測信息和污染減排、核與輻射等方面的環境數據量為702—18263條,2017年公開的環境數據量為300—26630條。總的來說,2017年環境數據公開的數量要多于2016年,其中作為生態環境大數據建設試點單位的貴州省環境保護廳2017年公開的環境數據數量達到26630條。北京、廣東、重慶、山東、江蘇等環境保護廳/局公開的環境數據數量也較多(圖6、圖7)。

圖5 各省、市環境保護廳/局2016和2017年公開環境數據數量Fig.5 Number of environmental data for disclosure by environmental protection bureaus in 2016 and 2017

圖6 2016年各省、市環境保護廳/局公開的環境數據區域數量分布情況Fig.6 Regional quantitative distribution of environmental data for disclosure by environmental protection bureaus in 2016

圖7 2017年各省、市環境保護廳/局公開的環境數據區域數量分布情況Fig.7 Regional quantitative distribution of environmental data for disclosure by environmental protection bureaus in 2017

2.5 生態環境大數據平臺建設

大數據環保云平臺是《方案》總體架構中的首個建設平臺,無論數據整合共享還是數據應用都要以環保云平臺的建設為前提。截至調查時,福建、江蘇、江西、內蒙古、廣西、貴州、貴陽等17個(百分比為26.56%)環境保護廳/局已建成或正在建大數據環保云平臺,而其他47個(百分比為73.44%)環境保護廳/局并未見到環保云平臺建設情況的報道。例如,2018年4月福建環保云平臺正式上線,該平臺整合了來自省、市、縣三級環保系統及氣象、水利、國土、電力、交通等其他廳局的海量生態環境數據資源,并在此基礎上構建了環境監測體系,目前已接入167個大氣環境質量監測點、87個水環境質量監測點、21個核電廠周邊監測點、998個污染源在線監測點等,實現了對大氣、水、土壤、核與輻射等要素的統一動態監控。江蘇省環境保護廳依托物聯網、云計算和移動互聯網等信息化技術,建立了以環保云為代表的大數據監管平臺,該平臺實現了全省生態數據的統一匯聚,共整合了環境質量、污染源、環境影響評價、核與輻射等11個領域的數據資源,其中接入數據庫表5300多張、數據量10億條,包含結構化數據1.2 T、非結構化數據1.8 T,并初步構建了數據質量監控體系。

2.6 生態環境大數據應用

大數據的潛在價值最終體現在大數據的應用上,截至調查時,有15個(百分比為23.44%)環境保護廳/局已建成或正在建大數據決策支持應用服務。例如,上海市環境保護局通過對基礎數據(執法部門、人員等)、執法責任制數據、執法監督數據和監察執法案件數據進行采集,建立了監察執法決策數據中心,借助該決策中心可以對處罰案件量、部門職權履責情況等進行實時分析,實現了環境監管精準化、綜合決策科學化。

我國生態環境大數據的研究起步較晚,《方案》也僅涉及到環保系統大數據的建設規劃,遙感大數據的獲取與建設并沒有在《方案》中得以體現,另外遙感大數據也存在數據收集標準不統一、質量參差不齊和數據共享困難等問題,因此截至調查時,我國31個省/市/自治區、27個省會城市和6個大數據建設試點城市的環境保護廳/局更多的是對環境大數據進行建設與應用。但是隨著我國生態環境問題的日益突出,生態環境監測與管理方面越來越需要遙感大數據發揮其獨特作用,針對這種情況,環境保護部已于2018年4月正式啟動生態環保遙感大數據應用建設項目,這無疑將會推動未來幾年各級環保部門在遙感大數據方面的建設進展。另外,為了能夠對自然資源和生態環境保護狀況開展全天候監測,現如今環境保護部基于衛星遙感等技術手段已初步建成綜合資源環境遙感監測平臺,并用于構建生態環境監測網絡體系。

環保部門還開展了生態環境大數據在空氣質量預測方面的應用。例如,生態環境部信息中心聯合微軟共同開發了城市局地大氣主要污染物時空分布大數據模型—U-Air系統,通過獲取地面監測站的空氣質量數據,并結合交通流、道路結構、氣象條件等數據,實現了1 km×1 km的高精度空氣質量預報；天津綜合信息平臺通過對全市16個區縣的大氣污染防治信息進行整合,實現了大氣數據的互聯互通,該平臺在分析預測天津市總體空氣質量狀況的同時還可以實時顯示全市的AQI指數；IBM中國研究院基于認知計算模型,實現了對我國367個城市的精細化監管,可以分析預測長達7—10 d、城市細粒度1 km×1 km范圍的空氣質量。

3 結論與展望

《方案》實施兩年來,我國生態環境大數據建設在數據資源整合共享上實現了突破,各級環保部門逐漸整合了大氣、水、土壤、核與輻射、建設項目環境影響評價、生態、監察執法、應急等業務數據,另外國家層面也已出臺數據交換規范和數據資源目錄標準體系,打破數據孤島不再是紙上談兵,但我國生態環境大數據建設還尚在起步階段,在管理與應用等方面存在很多不足,具體表現在如下幾個方面：

(1)生態環境大數據建設在各地不同步,空間上存在較大不平衡。總的來說,貴州、吉林、江蘇、內蒙古自治區、武漢和紹興環境保護廳/局作為我國首批6個生態環境大數據建設試點單位在生態環境大數據建設上(制度建設、數據公開、環保云平臺建設等方面)要領先于其他環保廳/局,與此同時東部沿海地區要好于西部地區,特別是數據公開平臺建設方面,這說明了發達地區和落后地區在技術和資金支持方面存在差別。

(2)機構設置不完善。環境保護廳/局沒有專門負責數據搜集、處理的部門和制度,環境信息中心定位僅僅是管理規劃和技術支持,沒有達到環境數據搜集-處理-公開-技術支持一體化管理的要求。

(3)數據共享程度不高,數據公開范圍較窄。雖然環保部門逐步整合了環保領域內的生態環境數據,但只有很少的環境保護廳/局整合了氣象、國土、水利、農業、交通等其他部門產生的生態環境數據,沒有完全實現數據共享,數據資源得不到充分利用。另外,風險源、自然生態等數據沒有完全向公眾開放,數據公開范圍較窄,涉及到軍方的一些生態環境數據由于擔心信息安全問題也無法向公眾開放。

(4)大數據應用活力不足。政府運用生態環境大數據的能力較低,雖然很多環境保護廳/局建成了數據資源中心,但這些數據只是用來做一些簡單的統計和報表,數據沒有真正“開口說話”。與此同時,生態環境大數據的應用目前只在空氣質量預測方面取得進展,而在農業、交通、水利、國土等各部門的應用才剛剛起步,跨領域的應用更是寥寥無幾。

鑒于我國生態環境大數據在建設過程中存在的不足之處,未來幾年生態環境大數據建設迫切需要開展以下研究：

(1)建立支撐生態環境大數據發展的組織機構,實施環境數據搜集-處理-公開-技術支持一體化管理,擴充環境信息中心的相關職能,除信息化規劃、環境信息網絡的建設和維護外,還應納入數據收集、處理、傳輸、存儲、加工和共享等職能。

(2)加快建設生態環境大數據平臺,按照大數據管理及標準,繼續整合環保系統各業務領域的數據資源,并通過共享協議的方式推動與水利、國土、氣象、電力、規劃等相關部門的數據共享,實現生態環境數據的互聯互通。

(3)加強國際交流,使我國生態環境大數據建設與國際接軌。美國作為生態環境大數據建設的領航者,其環境應急處置、生態環境數據管理制度、監測預警、環境數據分析模型等方面的先進技術值得借鑒,建議借助國際環境合作平臺,開展生態環境大數據合作,實現我國生態環境大數據與國際同類生態環境大數據平臺的對接。

(4)全面推進大數據共享與應用,梳理大數據重點發展和應用領域,加快環評、監測、應急、執法和網站等5個領域的大數據共享與應用,充分發揮大數據的潛在價值。