環境大數據在我國環境治理中的應用

周卉卉

摘要：在分析環境大數據的概念、特點和數據類型的基礎上，總結了環境大數據在水、大氣、土壤修復等環境治理中的應用實踐。針對我國環境治理中應用環境大數據存在的主要問題，提出了相應的解決方案。

關鍵詞：環境大數據;環境治理;應用實踐

一、環境大數據概述

（一）環境大數據的概念

環境大數據的概念有狹義和廣義之分。狹義上講，它是以海量數據為基礎，借助云計算、人工智能等數據分析技術來解決環境領域的關鍵問題。從廣義上講，它是以數據技術為驅動，以環境保護和管理決策為導向的信息技術。從根本上講，環境大數據就是利用大數據的概念、技術和方法，對環境領域的數據進行收集、存儲、計算和應用，為提高重大生態環境風險預測、預測和預警水平提供科學的數據支持，提高環境管理決策水平，促進環境治理體系和治理能力現代化。

（二）環境大數據的特征

環境大數據具有大數據的“5V”特征，即Volume（大容量）、Velocity（高速）、Variety（多樣性）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），從數量、質量和時間序列上代表了現實環境問題的分布規律和聯系。

（三）環境大數據的類型

隨著大數據技術的不斷成熟和環境治理實踐經驗的積累，環境大數據的來源和類型主要分為五大類：地面監測環境數據、遙感監測環境數據、地理信息環境數據、，社會統計環境數據和互聯網環境數據。整合不同類型的環境大數據，形成了包括網絡空間在內的天地空一體海量數據圖書館，具有較高的應用價值。從環境管理的角度看，環境大數據包括空氣、水、土壤等環境要素的環境質量數據、環境監管部門掌握的污染源數據、環境執法、監管和環評審批數據等。

二、環境大數據在我國環境治理中的應用

環境大數據實踐已成為環境治理的重要基礎平臺，特別是在支持生態環境綜合決策、實施精準監管、提供便捷公共服務等方面，可以有效提高政府環境治理的效率和決策水平，促進信息公開，促進跨區域、跨部門、多媒體協同的環境綜合治理。

（一）環境大數據在水環境治理中的應用

（1）用于污水處理。在污水處理廠運行中，基于云的智能水處理平臺利用過程建模和人工神經網絡、機器學習、識別和算法技術，對污水處理系統各傳感器采集的實時數據和歷史數據進行處理，為污水處理系統提供產品視頻和設備故障實時監測預報，實現反滲透膜的實時預報、在線診斷和事故預測。它可以模擬和預測系統的最佳運行狀態，優化工藝設計，降低能耗，實現整體運行成本可控。農村污水處理方面，分散式農村污水處理系統前端實現自動化運行和實時監控，因地制宜開發一體化污水處理裝置（處理能力0.6t/D～25t/D），可大大降低污水處理工程的建設成本。

（2）應用于水環境監測水質在線監測方面

通過配備在線水質監測設備，可以對目標水體的水質進行連續、及時、準確的監測，特別是滿足企業水質監測數據的實時預警和超標報警，及時采取有效的污染減排措施，從而提高企業工作條件的信息化管理水平。在應急監測方面，如在海洋環境突發事件的應急監測方面，大數據技術通過信息集成手段，匯集各種微觀算法和模型，更有效地分析和預測海洋環境突發事件，對海洋環境突發事件的預防和管理具有現實意義。在重點流域水質預警方面，實現了流域監測數據的實時傳輸、統一管理和數據共享，及時發布藍藻疫情或水華，變事后監管為預警。

（3）應用于水資源管理

根據不同地區對水資源和水質的不同需求，基于大數據數據+規律+調控的水資源系統決策新模式能夠反映水資源數據背后的規律，建立科學的水資源管理和調控機制。

（二）環境大數據在大氣環境治理中的應用

（1）應用于大氣環境監測的預警預報，通過分析關系來之間的多元和非線性數據類，可以掌握大氣環境污染的變化規律，實時發布大氣環境狀況，及時預警異常情況。目前，大數據分析技術已在大氣環境監測、武漢市得到廣泛應用。基于大數據技術的大氣網格化監測質量控制技術是傳感器技術和國標法技術的結合。采用自主學習神經網絡算法標定系統，提高大氣網格化監測質量控制的準確性和有效性。微軟亞洲研究院開發的Urban-Air系統使用大數據模型計算城市空氣質量和預測霧霾。以PM2的大氣濃度計算。5以部分城市地區為例，介紹了PM2的歷史資料。5.選擇濃度、氣象條件、交通條件、人群活動、網格路況等數據作為影響特征變量，利用大數據與神經網絡法進行分析推導，解決多元素、多元素的問題，多元和多元非線性的復雜環境問題提供了一種新的探索途徑。建設了大氣環境質量自動監測數據和氣象站氣象條件大數據平臺。同時，利用氣象信息綜合分析處理系統（MICAPS）數據篩選出重污染天氣的日逐時氣象條件（溫度、氣壓、濕度、風向、風速、大氣穩定度等），分析氣象條件和空氣質量監測因子（PM105、O3等），并開發了秦皇島市重污染天氣和氣象條件模型，實現AQI重污染天氣預報和預警。尹文君等人利用環境大數據對模型進行訓練，驗證了深層信念網絡（DBN）模型在大氣污染預測中的有效性。大氣環境業務應用系統體系采用多模式集成預測結合專家優化實現高性能預測，根據多維度的歷史污染過程和天氣形勢認知，可以對重污染過程進行研究和判斷。模擬情景分析與污染追蹤相結合有助于應急決策。探索建立基于大數據的京津冀大氣環境治理新模式，利用標簽云、歷史流等方法完善統一的環境大數據監測質量體系，為我國區域大氣環境治理發揮示范作用。

（2）環境大數據在土壤修復中的應用

整合基礎地理、氣象、水文數據資源，構建土壤環境大數據系統。通過綜合分析，實現土壤環境的量化管理和多智能體跨媒體協同治理，面向污染土壤的定向修復和安全利用，建立數字溯源網絡，確保農產品質量安全。通過大數據技術與場地環境管理的深度融合，通過對土壤和地下水數據、污染源分布、擴散路徑、污染物類型、場地周邊敏感受體等數據的分析，綜合評價場地污染風險，可以識別和發現未知的現場污染。現場調查是大數據發展的關鍵。其實就是利用智能傳感器技術建立站點大數據模型，主要用于站點調查、站點恢復、監控和跟蹤。通過不斷優化模型輔助決策，可以降低不必要的項目成本。

（3）環境大數據在其他環境治理方面的應用

在危險廢物管理方面，采用大數據智能管理模式，通過對危險廢物整個生命周期從產生、儲存、處置到處置的實時數據采集，實現危險廢物產生企業、轉移企業和處置企業的信息自動分析和動態匹配，運輸到處置，從而不斷提高危險廢物日常管理風險防范范和的環境應急能力。在農村環境治理方面，大數據技術的應用將顛覆以往補一只死羊的監管模式，使農村環境監管更加主動和前瞻。如農村垃圾收運可增加環衛基礎設施、垃圾處理進度、運行狀況等在線監測數據服務，定期更新垃圾收運時間、路線、中轉站、各種資源回收等信息。

三、問題與建議

雖然我國環境大數據已初步應用于環境治理領域，但在一定程度上彌補了傳統環境治理方法在事前預測、事中監管等方面的不足，應用模式還比較基礎，算法也比較簡單，且大多停留在單一環境要素的治理上，難以真正發揮環境大數據在政府環境治理決策中的支撐作用。主要問題有：（1）環境大數據應用方法不清，應用工具缺乏，信息資源開發利用水平低，缺乏既擅長大數據又擅長環境科學的跨學科人才（2）環境大數據來源多樣，類型混雜，數據質量長期受到公眾質疑、篡改和扭曲，造假現象時有發生（3）環境信息化的體制機制不暢，管理部門之間的數據封鎖，信息“孤島”、應用“煙囪”、數據標準不統一。因此，我國大數據在完善環境治理方面應著力于以下幾個方面：一是推動環境信息技術的發展，培養跨學科人才;二是從源頭上關注環境監測數據質量，確保數據的真實性、準確性和一致性;三是堅持開放和數據共享，鼓勵和引導多元化共治，注重數據和技術的雙重安全，充分利用環境大數據，加快推進政府環境治理現代化。

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