大數據技術在環境監測中應用研究

陳向進

摘 要 在當今時代，環境問題越來越突出，環境監測的重要性越來越大。隨著大數據技術的快速發展，其在環境監測中的應用也獲得了越來越多的關注。通過大數據技術的引入，可以幫助環境監測實現模式上的創新，使環境監測更加全面，使分析和收集數據的能力更強，從而使環境監測能夠對環境進行預警。在本文中，筆者首先對大數據技術在環境監測領域中的應用現狀進行了分析，其次就大數據技術在環境監測中的應用從三個方面進行了研究。

關鍵詞 大數據技術;環境監測;應用

前言

環境監測中心站每天需要面對大量的環保監測任務，并且該任務所覆蓋的范圍非常廣泛，不僅包括土壤污染和水污染這兩個方面，還包括大氣污染等。在環境監測中，如何更好地利用大數據技術收集和分析監測數據，然后進行科學分類，這是環境數據更加準確計算與分析的關鍵之處。通過大數據技術的幫助，使環境監測時間更短，使環境保護預警能力更強，使環境保護得到更可靠的數據支持。

1大數據技術在環境監測中的應用現狀分析

大數據屬于新興的行業，大數據技術與傳統的數據匯總和處理是不一樣的，其能夠實現數據的高速運算，并且在最短的時間內獲得真實的結果。大數據的發展主要集中在較為發達的城市，比如北上廣深等城市。百度、阿里巴巴和華為等互聯網巨頭為大數據的信息收集提供了極大的幫助，這樣使我國的大數據市場形成了基本的框架[1]。

現在，大數據技術在我國的應用還不是十分廣泛，尤其是在環境監測領域，因為技術發展的限制以及環境監測設施的不完善，大數據技術在環境監測中的應用現狀不夠樂觀。特別是在一些中小城市，環境監測設施尚不完善，更不用說利用大數據技術來進行環境監測數據的收集與分析了。近年來，政府部門也在積極開展大數據技術，將其應用在環境監測領域中，并且對大數據技術進行扶持。因此，大數據技術在環境監測中的應用呈現了越來越好的趨勢。

2大數據在環境監測中的應用研究

2.1 大數據環境監測采集與集成

（1）數據采集。通過對環境監測中的數據進行監測，并且收集結構化的數據。另外，與此對應，還有一些非結構化的數據存在，比如人群活動中產生與環境相關的數據。結構化數據包括的對象主要有大氣、土壤和降水中的生態環境監測數據。其中，在線監管數據主要是針對廢水、廢氣、固廢監測所得到的數據。通過分析發現，這些數據的主要來源是環境質量監測網和日常環境監管執法活動所獲取得到的。非結構化的數據可以從年鑒或者網絡途徑獲取得到，這類數據主要包括經濟社會發展、氣象、地理等方面的數據信息。所以，在數據采集這一步，我們需要對數據進行分類的基礎之上，然后針對性地進行采集。

（2）數據集成。在上文提到的數據采集步驟之后，就需要進行數據集成了。所謂的數據集成，就是對上述環境監測數據做適當的處理工作，去掉一些不符合實際情況的數據，從而使數據的準確性提高，提高大數據技術在環境監測中應用的可靠性。大數據技術在數據集成的過程中，需要經歷抽取、分發、清洗、轉換和裝載等多個步驟，最后才可以將原始的數據存放到數據共享平臺中去[2]。

2.2 大數據環境監測平臺架構

在大數據技術應用到環境監測中的過程中，還需要建設環境監測大數據平臺。通過這個平臺，實現數據信息的挖掘和分析。不僅如此，還需要根據環境監測的行業標準及規則進行適當地升級，使其符合環境監測行業的標準。在環境監測中，需要注意數字從單一方向到多維方向的轉化。環境監測大數據平臺所包含的數據信息非常豐富，不僅包括數據信息的采集和存儲功能，還包括了數據信息、共享及其應用等功能。在這個過程中，還可能會使用到物聯網技術，通過該技術，幫助公眾、企業和政府等不同用戶獲取可靠的環保數據信息。

依托大數據技術的數據庫平臺與傳統的數據庫平臺有較大的差異，前者的數據規模更大一些。并且，依托大數據技術的數據庫平臺的數據類型主要是結構化和半結構化的數據。當數據產生之后，可能發生動態性的變化。所以，在大數據背景下，所采集的環境信息可以充當資源來利用。

從以上分析可知，環境監測大數據平臺主要是由5個部分組成的：數據源、采集層與存儲層、處理層、共享層和應用層。其中，數據源包括的數據主要來源于污染源排放數據和生態環境監測，采集與存儲層這個部分是在將采集的數據進行一些必要的處理之后，通過一定的技術，使大量的數據存儲在數據庫之中。處理層是在通過建模和挖掘之后，達到環境監測數據的預測目標，使數據的質量得到進一步的提升。共享層的主要功能是借助信息化的技術，使環境監測數據標準化，從而使數據更好地共享和管理，從而為環境保護行業更好地服務。

應用層是在經歷了前面幾個數據處理步驟之后，使環境監測數據能夠得到實際應用。比如，生態環境綜合評價、生態環境綜合預警、健康風險評估等就是其中比較典型的應用。

2.3 大數據環境監測技術應用保障

要使大數據技術在環境監測工作中的得到更好的應用效果，標準規范的保障和人才的支持是非常重要的。將環境監測領域的相關行業標準和技術規范與大數據技術結合起來，通過大數據技術的應用，幫助更好地開展環境監測工作。在大數據技術應用的過程中，提高其標準化和規范化的程度。比如，在制定了《環境空氣質量預報預警方法技術指南》類似的標準和規范的制度基礎之上，結合大數據技術，幫助建立數據模型，使環境監測實現更加智能化。除此之外，加強大數據復合型人才的培養，也是非常重要的。比如，大數據環境監測應用開發工程師、分析師和安全研發人才是最近幾年環境監測行業所需要的專業復合型人才[3]。

3結束語

近年來，大數據技術獲得了飛速的發展，其在環境監測中的應用也在逐漸得到完善與優化。隨著大數據技術和環境監測行業的發展，大數據技術將在環境監測領域得到更好的應用，從而為我國的環保事業提供更優質的服務。

參考文獻

[1] 李安增，王寧，王常權，等.大數據技術在環境信息中的應用[J].計算機系統應用，2015（1）：60-64.

[2] 詹志明，尹文君.環保大數據及其在環境污染防治管理創新中的應用[J].環境保護，2016（6）：44-48.

[3] 張洪君.大數據技術在環境監測中的應用探討[J].環境與發展，2017（8）：149.