基于大數據的環境監測研究

劉英 鄒渝

摘 要：在環境治理中，我國各地政府逐漸開始嘗試采用大數據手段對環境數據進行搜集，然后建立實時監測機制，通過大數據預測模型和數據處理技術進行環境評估與預警。本文對大數據在環境監測中的應用進行研究，為政府制定環境監測政策和建立環境監測體系提供參考。

關鍵詞：大數據;環境監測;環境評估;預警

中圖分類號：TP311.13文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）04-0144-03

Abstract： In environmental governance， governments in various parts of China have gradually tried to use big data to collect environmental data， and then established a real-time monitoring mechanism to conduct environmental assessment and early warning through big data prediction models and data processing technologies. This paper studied the application of big data in environmental monitoring， and provided references for the government to formulate environmental monitoring policies and establish environmental monitoring systems.

Keywords： big data;environmental monitoring;environmental assessment;early warning

2015年，國務院發布了《促進大數據發展行動綱要》，對我國大數據的發展進行了規劃。該綱要認為，在未來十年內，政府需要引導大數據產業的發展，充分利用大數據技術提高治理能力，提升民生服務水平。大數據技術改變了傳統的數據庫模式，推動了各個行業和公共機構數據共享的發展，有利于整合全國的數據資源，提升政府治理能力和應對復雜環境問題的能力[1-2]。大數據技術的應用有利于政府根據不同的治理方向，采集各類數據，并充分挖掘數據信息，提高自身決策能力。

環境保護是我國政府治理的重要內容，而環境監測是確保環境保護工作開展的重要基礎。為了提高環境監測效果，人們要充分利用大數據技術進行監測。2016年，原環境保護部發布了《生態環境大數據建設總體方案》，要求充分利用大數據技術對環境數據進行管理，最終實現環境數據的精細化管理。當前，各地要基于大數據技術，結合環境監測數據，形成有效的決策體系，科學決策。同時，要利用大數據技術提供公共服務，減少環境監測的信息不對稱，并充分落實《中華人民共和國環境保護法》的相關要求，促進公眾參與環境保護。

1 研究現狀

近年來，大數據技術逐漸被推廣并應用于環境領域。大數據技術的成熟為大數據在環境監測中的應用奠定了基礎，而大數據技術的變化較快，人們通過大數據挖掘能夠分析傳統數據信息。當前研究較為關注如何利用大數據平臺和技術，創造新的應用價值，為政府治理環境提供新型技術手段。

綜合目前的大數據技術與環境監測研究來看，大數據環境監測理論還不成熟。大部分研究主要側重于對大數據概念和技術的分析，較為膚淺。當前，大數據在環境監測中的具體應用和技術研究較少。大數據應用研究主要側重于將大數據應用在商業領域，從而創造更多的收益。大數據技術研究側重于技術架構、電子商務等領域，這些領域具有豐富的數據基礎。現階段，大數據在政府環境治理領域的應用研究相對較少，但是大數據在環境監測中的應用研究已經逐漸受到很多學者的重視。

2 大數據技術在環境監測中的作用

環境監測是指通過對環境狀態進行監測，判斷環境污染情況。因此，環境數據的收集與處理是實施環境監測的基礎，而這正是大數據技術發揮作用的重要領域。人們可以應用大數據技術，采集海量的環境數據，通過儲存環境數據構建環境的指標數據庫，通過大數據挖掘來分析環境狀態變化，為環境治理提供決策依據。

2.1 提升數據采集質量

大數據技術在環境監測中的應用有利于提升環境數據的采集質量。目前，在環境監測中，各類分析儀器、GPS和GIS等技術應用會產生海量數據，如水質、土壤、大氣等，這些數據很難保存在傳統的數據庫中。而大數據技術能夠方便地將采集的數據存儲在大數據平臺，同時支持實時采集與存儲，形成環境歷史數據庫。大數據挖掘技術能夠有效處理海量數據，充分獲取數據中的有效信息。

2.2 提升數據分析效率

大數據技術具有強大的數據分析能力，不僅對離線數據提供支持，也對實時數據提供支持，從而有效提升環境監測數據的分析效率。環境監測領域需要對突發環境問題進行應急處理，通過傳感器動態采集環境數據并將其傳輸到大數據平臺，借助大數據平臺的計算能力，迅速分析數據，定位環境問題。傳統的數據采集與分析主要基于人工方式，效率低下。而大數據平臺利用集群計算的優勢，為環境分析提供強大的算力支持，能夠高效、準確地完成計算。例如，人們可以構建森林環境監測系統，當突發火災時，其能夠迅速預警，定位火源;對于大氣監測，大數據平臺可以通過實時監測空氣中的PM2.5、PM10等污染物指標，計算空氣質量數據，并進行空氣污染的預警。

2.3 提高環境綜合預警能力

大數據技術能夠處理環境監測中收集的海量數據，然后利用自身的建模與預測能力，對環境狀態的變化進行預測，通過建立機器學習模型，對環境問題進行預警。例如，人們可以通過大數據平臺建立大氣監測系統，通過采集環境監測數據，計算大氣中的污染物含量，然后基于污染物數據的時間序列進行預測，一旦發現大氣污染超過閾值，就可以進行預警，提醒相關部門和人員及時采取措施，防止污染擴散。

將大數據技術應用在環境監測中，具有四大優勢。一是大數據技術的應用有效地提高了環境治理中的預警能力。大數據技術的應用并非簡單的采集與存儲數據，提供數據查詢服務，更為重要的是，大數據技術提供了強大的數據分析能力和建模能力。其通過機器學習等方式能夠有效對環境數據進行預警。二是有效提升環境保護的決策水平。過去，環境監測領域并沒有太多數據來輔助決策，因此環境保護決策較為主觀。大數據技術能夠為相關決策提供充分的數據支持，為環境監管和環境保護決策提供強大的數據基礎。三是提高對環境風險的判斷能力。環境面臨污染等風險，而環境風險評價需要一定的數據與模型。大數據能夠通過搜集環境指標和建立分析模型，對風險進行有效的測評。四是提高環境的公共服務能力。一般而言，生態環境部門獲得的環境監測數據難以通過多種渠道提供給公眾。但是，大數據技術能夠提供公共數據的共享與服務機制，提高對公眾的服務能力。

3 大數據技術在環境監測中的應用

在環境監測中，大數據技術主要用于數據采集和集成。

3.1 數據采集

大數據技術在環境監測中的基礎應用是數據采集，其中，環境數據不僅包括結構化的數據，還包含非結構化的數據。結構化的數據主要來源于環境中的各項指標和監管活動產生的各類指標。而非結構化的數據包括監控圖片、錄像以及錄音等。大數據平臺既能夠采集結構化的數據，也能夠采集非結構化的數據，形成有效的統一。

3.2 數據集成

環境監測數據一般來源于不同的傳感器，為了有效利用環境監測數據，人們需要對不同的數據進行集成，同時對數據進行標準化處理，提高數據質量。大數據的集成處理步驟如下：首先，對不同數據進行抽取;然后，采用統一的數據標準進行清洗與轉換，最后按照一定的標準將其存儲于大數據平臺中。在抽取時，首先整合不同的采集平臺，然后按照標準格式對數據進行轉化，如統一數據的編碼格式等。接著，要檢驗數據的完整性，對其中可能存在的噪聲數據進行降噪或者剔除。同時，還要利用大數據實時采集的功能，實時跟蹤環境數據的變化，保證數據實時入庫，提升監控與預警能力。

4 大數據環境監測平臺架構

大數據環境監測平臺能夠有效地集成各類數據，完成對數據的標準化整合，對數據進行轉化，其可以劃分為不同的層次，形成對環境評價的多維度數據結構。大數據環境監測平臺不僅要具備數據采集、存儲、轉化、分析和挖掘功能，還要具有對外服務接口等功能。因此，大數據環境監測平臺形成了從環境數據采集到加工最后到應用的完整閉環，同時通過服務接口將環境監測數據提供給公眾。基于這些數據，人們可以開發新的應用。

大數據平臺對數據的存儲和加工能力比傳統的Oracle等數據庫強大，其存儲的數據規模以TB和PB為單位，同時其支持結構化和非結構化的數據。大數據平臺能夠動態處理實時數據，其平臺架構組成如下。

4.1 數據源管理

數據源管理主要是對環境監測的不同數據源進行管理，如大氣污染物排放、地表水污染物信息等指標。

4.2 數據采集與存儲層

大數據平臺提供了對采集的數據進行轉化、加工和標準化等功能。通過對數據進行采集與存儲，人們可以構建豐富的歷史數據庫。

4.3 數據處理層

大數據平臺提供對環境監測數據的關聯分析、統計分析和模型分析等功能，其通過時間序列、機器學習模型能夠有效地對數據進行預測。

4.4 數據共享層

大數據平臺提供標準化的對外共享接口，大眾通過對外共享接口能夠訪問大數據平臺中存儲的各類環境監測數據。

4.5 數據應用層

訪問海量的歷史環境數據和實時環境數據，可以為上層應用提供堅實的基礎。上層可以建立環境預警、風險評估等應用程序，并提供可視化的統計報表等功能模塊。

5 大數據視角下的環境治理框架

環境監測的目的是為人們提供改善環境的工具與手段。比如，對于環境污染問題，人們可以借助大數據技術建立環境治理平臺，為人們分析環境信息、定位并最終解決環境問題奠定基礎。大數據技術的發展為環境監測提供了新的手段。基于大數據技術，人們可以建立完善的治理框架（見圖1），通過搜集環境信息，建立模型進行環境預警，為環境治理提供支撐。

如圖1所示，大數據視角下的環境監測首先需要對環境信息進行搜集，然后通過模型進行實時監測，及時響應環境狀態的變化。大數據平臺存儲海量的環境數據，并提供快速的查詢功能。大數據平臺支持數據流的方式處理環境監測數據。若實時數據進入大數據平臺，則觸發分析模塊進行實時處理。例如，在工業環境監測中，其可以實時跟蹤不同的視頻監控數據，一旦探測到工業環境發生污染，就立即觸發預警，同時基于工業污染數據的存儲模型，建立機器學習模型，通過綜合的預測分析，跟蹤工業污染的走勢。大數據視角下，人們對環境監測的要求更高，能夠采集的數據也更為全面。大數據為環境治理提供了強有力的支撐手段，保障環境監測工作的順利開展。

6 結語

在大數據技術快速發展的今天，人們要將大數據技術與環境監測充分結合，不斷提升環境監測水平，為環境保護提供有效的支撐。在環境監測中，人們可以利用大數據技術，優化數據管理和分析能力。同時，要構建大數據模型，對環境變化進行預測與預警，提升生態環境部門的決策和處理能力。

參考文獻：

[1]邢彥，吉喆陽，王兆燊.大數據在環境監測領域的應用[J].電子技術與軟件工程，2020（4）：168-169.

[2]易玲，余悅.基于大數據技術的環境監測數據分析方法研究[J].科學與信息化，2020（3）：33.