環境監測中大數據技術的應用

摘要：環境監測作為維護生態安全和人類健康的重要屏障，正隨著大數據技術的飛速發展迎來新的創新機遇。研究并分析了大數據技術在環境監控領域的應用，深入剖析其現狀、關鍵技術及所面臨的挑戰，闡明大數據在環境監控中的巨大潛能及未來發展前景，旨在為該領域的技術革新與發展提供重要參考。通過大數據技術的應用，可以實現更高效、精準的環境監測，推動生態保護和可持續發展。

關鍵詞：環境監測；大數據技術；應用；技術創新；發展前景

一、前言

伴隨著工業化速度的加快和城市化步伐的提速，環境污染問題逐漸加劇，因此，環境監測顯得尤為關鍵，它對維護人類健康和保護生態環境發揮著不可或缺的作用，陳舊的環境監控手段，由于數據搜集、加工、解讀的能力不足，難以跟上環境狀況的迅速演變。隨著大數據技術的迅猛發展，環境監測領域迎來了創新的應對策略，依托于強大數據處理和分析功能的大數據技術，得以對眾多數據進行即時抓取、保存、加工與剖析，從而為環境監控提供了全方位、精確、快速的數據支援。聚焦于大數據技術在環境監控領域的當前應用狀態與未來走向，旨在為環境監控技術革新及相關產業發展提供借鑒。

二、大數據技術在環境監測中的應用現狀

在環境監管領域，大數據的應用正迎來飛速進步與轉型。隨著全球環境問題日漸凸顯，社會對環境保護關注度提升，環境監測的工作性質也隨之變得更加深邃與緊要，舊式的環境監測手段在數據搜集、加工、解讀上存在短板，難以迎合環境監測需求的高速變革。隨著大數據技術的嶄露頭角，人們迎來了全新的解題路徑與策略，利用大數據技術，能對環境監測數據進行高效處理和深入分析。舊式的環境監測是在固定位置安裝少量傳感器來收集數據，這種方式收集的數據較少，不足以應對廣泛且全面的環境監控要求。大數據技術能夠對龐大的數據進行即時抓取、保存、加工與解析，從而在更寬廣的視野、更深刻的層面上洞察環境變遷的動向與規則，為環境監管提供了全方位、精確且即時的數據后盾。

大數據技術可以將來自多個渠道的數據進行匯總和整理，環境監管工作涉及眾多來源和類型的數據，比如空氣品質的觀測資料、水體質量的檢測資料、地質變動的監控資料等。這些信息源自各行各業的資料庫、服務器或存儲介質，其樣式和架構大相徑庭，使得統一管理和運用變得頗為棘手，利用先進的大數據技術，通過整合和挖掘等手段，將結構不同的數據進行集成管理，確保數據之間自由流通，從而為環境監測工作提供了一個更為廣闊、更加全面的數據基礎。

三、大數據關鍵技術

（一）數據采集與存儲技術

在環境監管領域，信息的搜集與保留是核心環節，決定了監管資料的搜集、保留及管理效能。環境監控的根基在于數據的搜集方法，主要是有線傳感器和人工采樣的傳統數據搜集方法，就像是給大自然裝上了感知器官，但是存在采樣點不足、覆蓋面有限、頻率低等短板，難以達成對環境變動全方位、深入追蹤的目標。近年來，隨著物聯網、傳感器技術等的快速發展，無線傳感器網絡（WSN）等新型數據采集技術不斷涌現。這些創新科技擁有廣闊的應用范圍、高效實時性能和低廉的成本，能夠進行環境參數的高密度和高頻率監測，從而為環境監測工作提供更豐富、更精確的數據資源。數據存儲技術是確保監測數據安全、實現高效管理的關鍵工具，倚重數據庫和文件系統的舊式數據保管手段，正面臨數據激增與類型復雜的挑戰，亟須更新換代以實現數據的快捷獲取和精準管理。近年來，環境監測領域開始采用分布式存儲、云存儲等創新存儲技術，不僅擁有出色的擴展能力、堅實的穩定性以及低廉的成本，還能對海量監測數據進行高效儲存與精心管理，從而為環境監測工作提供了一個堅實的數據后盾。

（二）數據處理與分析技術

在環境監管領域，數據加工與智能剖析技術扮演著不可或缺的角色，承擔著對搜集到的大量監測數據實施高效率加工與分析的任務，目的是提煉出對環境監管與治理具備實際價值的資訊和模式。對收集來的初始數據施行過濾、消除雜音、初步加工等手段，是提升數據品質和精確度的決定性步驟。在環境監測領域，隨著數據量的激增和類型的日趨豐富，舊有的數據處理手段已不足以應對處理大規模、多個來源的監測數據的新挑戰。近年來，新式數據處理技術如雨后春筍般涌現，例如數據凈化、信息挖掘、資料整合等，這些尖端技術能夠高效解決數據中存在的殘缺和異常等問題，從而提升數據的精準度和可信度，確保為后續的數據解析工作奠定堅固的數據根基。對經過處理的環境監測數據，運用建模、挖掘與統計分析等手段，探尋數據間的內在聯系和走勢，對環境監管與決策制定具有至關重要的作用。近年來，各式各樣的新型數據分析技術百花齊放、競相爭艷，例如機器學習、深度學習、人工智能等借助尖端技術，通過對大量環境觀測數據的深入分析和訓練，可以揭示數據內在的深層次聯系，并對未來環境發展的大勢進行前瞻性預測，進而為環境監管和治理提供精準、高效的決策依據。

面對數據加工和智能解析技能的考驗與難題，在數據處理領域，常常遇到數據質量參差不齊、殘缺不全以及處理異常值等挑戰，因此，必須致力于提高數據處理的精準度和信賴度[1]。面對算法挑選、模型構建、結果解讀等眾多挑戰，數據分析技藝需深化研究及廣泛應用，旨在提升其效率與精準度，數據加工與分析手段的規范化與標準化亟待深化，這樣可以增強數據處理與分析結果的信賴度和穩定度。隨著信息技術的不斷發展和創新，數據處理與分析技術將不斷完善和提升，為環境監測提供更加可靠、高效的數據處理與分析支持，促進環境保護工作的不斷改善和提高。

（三）數據可視化與決策支持技術

數據可視化與決策支持技術在環境監測中扮演著關鍵的角色，這兩大技術，不單是簡化信息的利器，更是輔助決策者洞察環境變化、剖析數據走向、出臺高效決策的關鍵平臺。在當前信息過載的時代，環境監測所生成的龐大數據量就像一幅巨大的拼圖，需借助數據可視化和決策支持工具將這些數據拼湊并組織起來，形成一張清晰的圖景，從而讓決策者能夠直觀并準確地獲得所需的數據支撐。利用形象直觀的數據可視化手段，將無形的數據信息轉變成圖表、圖像甚至地圖等有形展示，讓決策者能迅速把握環境監測數據背后的意義和相關性。借助折線圖、柱狀圖、熱力圖等多樣化的可視化工具，數據可視化技術能將環境監測數據的變化動態、地理分布及其相互聯系以直觀方式呈現，從而協助決策者深入洞察環境現狀，準確定位問題所在，并發掘潛在的機遇。

決策支持技術在數據可視化的基礎上，通過建立模型、進行數據分析、提供決策方案等方式，為決策者提供科學的決策支持。面對紛繁多樣的環境數據局面，決策輔助技術能協助決策者迅速而精確地挖掘數據間的內在聯系與模式，對未來的環境演變進行預判，并據此制定有效的環保方案。運用先進的機器學習方法對監控數據進行深入剖析，能夠揭示數據間的內在聯系，從而提升數據的價值。借助智能化決策支持系統提供的精準方案，決策者們能夠更有效地解決環境難題，達成環境保護與經濟增長的雙重勝利[2]。數據可視化和決策支持技術的實際運用，同樣遭遇了不少考驗和難題，挑選恰當的視覺呈現手段，確保決策者能夠精確把握監控信息，這是必須慎重對待的課題。在決策支持技術的構建過程中，必須深入理解和把握環境監測數據的獨特性質和其所處的情境，這樣才能選取更為精準和高效的模型與算法。

（四）大數據管理與傳統數據庫的區別

當前我國很多地區使用的是傳統的關系型數據庫，該模式存在較大的局限性，無法有效滿足大數據高效率存儲和訪問的需求，同時更無法滿足高擴展性和高可用性的要求。大數據管理與傳統數據庫之間存在本質區別：第一，數據規模存在差異。傳統數據庫主要以MB為基本單位，大數據則是以GB、TB為基本單位。第二，數據類型不同。傳統數據庫主要是將結構化數據作為重點，因此種類單一，大數據還包括結構化、半結構化以及非結構化數據。

四、大數據技術在環境監測中的應用挑戰

（一）數據安全與隱私保護

在環境監管領域，確保數字信息的保密、完備和可訪問是關鍵所在，這些因素關乎著環境數據的安全性和可靠度，確保環境監測數據不受未授權破壞和修改，是維護數據完整性的關鍵措施。環境監測所收集的氣象、水質、土壤等信息包含眾多敏感內容，這些信息的保密性對維護社會公眾的福祉和確保國家的安全至關重要。在數據保護的領域，傳統的數據安全方法主要依賴于訪問控制、加密技術等手段，然而，這些做法受限于技術能力和經費的約束，并不能很好地應對監控數據安全的嚴苛需求[3]。近年來，新型數據安全技術更新加快，與日俱增，區塊鏈、密碼學、安全云存儲等領域的創新舉措層出不窮，這些尖端技術有力地確保了監測數據的保密性，避免了數據被未經授權的訪問和修改，從而提升了數據的信任度和準確度。

確保在數據監控過程中，個人隱私和商業機密不遭泄露或不當使用，是維護隱私的關鍵。環境監測所收集的數據集，不經意間藏有個人隱私和企業寶貴的商業機密，一旦這些寶藏般的資訊外泄或被胡亂使用，個人與公司都可能遭受沉重的打擊。傳統的隱私保護方法主要依賴于數據匿名化、訪問控制等手段，但這些方法往往存在著匿名化效果不佳、隱私泄露風險較高等問題。因此，近年來，各種新型的隱私保護技術不斷涌現，包括差分隱私技術、同態加密技術、多方計算技術等。這些尖端技術能有效地守護監測數據中的個人信息和商業機密，避免數據的外泄與不當使用，確保數據的穩妥與合規。在環境監控領域，確保數據不被泄露和濫用，同時維護個人隱私，依舊是一項充滿挑戰的任務，數據保護技術的提升與成本控制猶如技術發展的兩翼，需不斷強化技術實力，并合理壓縮開支，以確保數據安全防護能力與時俱進，隱私守護技術面臨效率低下和數據精準度受損等挑戰，亟須深化技術探究與實踐運用，從而提升隱私防護效能及準確度。

（二）數據質量與可信度

監測數據的品質，涵蓋精確性、全面性、統一性、更新速度等方面，是確保監測數據真實性、可信度的根本，在跟蹤生態環境狀況的過程中，所收集數據的準確性是環境實際情況得以真實映射和潛在問題能夠被迅速識別的關鍵，故此不容小覷。在數據管理領域，傳統的確保數據品質的方法主要依靠人工選取樣本與定期數據核對，但這些方法常常受限于人的判斷和樣本，不能很好地適應大規模、全方位數據品質監管的需求[4]。近年來，各式各樣的新型數據維護手段層出不窮，涵蓋了數據凈化、數據校正、數據核實等，這些尖端技術能自動辨認并糾正常規監測數據中的不準確和異常部分，從而提升數據的精確度和可信度，確保監測數據的品質。

數據的可信度也就是監測數據被大眾普遍接受并且信賴的程度，這是確保監測數據可信的一個關鍵指標，環境監控工作的精準度直接影響民眾信賴與政府抉擇，故其數據可信度必須達到高標準。傳統的數據可信度保障主要依賴于數據來源的權威性、監測方法的科學性等方面，但這種方式往往受制于數據的真實性和透明度，難以滿足公眾對監測數據的信任需求。因此，近幾年，各種新型的數據信用守護手段層出不窮，區塊鏈、數字水印、可信計算等高科技方法紛紛涌現，這些尖端技術保障了監測數據的出處可以追蹤、數據在傳輸過程中可以被驗證、數據處理過程可以被審查，從而提升了數據的開放性和可靠性，加強了民眾對監測數據的信賴。在環境監控領域，數據的準確性和可靠性依然遭遇不少考驗與難題。

（三）技術標準與規范

環境監測領域的技術規范是對相關設備、分析手段、數據處理等環節的精確要求和統一規則的集合，它是確保監測數據精確可靠、能夠相互對照的基石，為確保環境監控數據的精確與可信，監控工具的精準度、反應速度和恒定性等關鍵指標，需嚴格依照行業基準，操作流程要恪守技術規定，數據處理與解析則需達標技術規范，三個環節共同確保數據的高準確性與可信度[5]。從政府到行業組織，再到國際機構，傳統技術規范往往是由這些權力機構出臺和宣布，然而，隨著監控技術的進步和監控需求的演變，現行的技術規范常常落后于實際需求，導致難以充分適應監控工作的需求。

環境監測領域的技術標準，詳細闡述了操作步驟、誤差控制、信息整理等關鍵環節，是保證監測數據質量和可信度的關鍵。在環境監測中，監測操作的規范性、標本采集的方法、樣品處理的流程、數據處理的程序等都必須符合相關的技術規范，以保證監測數據的質量和可信度。傳統的技術規范主要由監測機構、行業協會、國際組織等制定和發布，然而，面對監測工作的復雜多變，這些規范往往未能全面覆蓋種種監測場景，不僅讓規范的執行大打折扣，也造成了數據質量的好壞不一。近年來，層出不窮的新型技術規范亮相舞臺，智能監控規范、信息監控規范以及全面質量管控規范等為新技術賦予了更強的實操性和適用性，它們猶如海上燈塔，引領監測任務精準進行，極大地提升了數據成果的品質和可靠性。

五、大數據技術在環境監測中的應用價值和發展前景

利用宏觀的數據處理手段，環境監管在獲取信息方面得以升級，實現數據層面的全面加固，依靠少量的監控節點和有限的檢測指標進行的環保監測，無法徹底描繪出環境質量的全方位景象[6]。利用匯聚不同渠道的海量數據，諸如傳感器、衛星、社交媒體等，大數據技術能對環境現狀進行全天候、多維度的偵測與剖析，為環境監管提供更為立體、深入的數據資源，不僅促進了環境問題的快速發現，還能深入探究問題根源，從而有效指導制定針對性的解決策略。大數據技術能夠為環境監測工作帶來更為高效、精確的數據加工與解析工具，面對海量且多樣的數據，傳統的信息加工與洞察手段常常顯得力不從心，難以滿足對數據迅速而精確的處理與分析需求。依托分布式存儲、并行計算、機器學習等前沿技術，大數據技術能對海量數據進行高效處理和深度分析，為環境監測領域帶來了一種更高效、更精確的數據處理和分析方法，從而顯著提升監測數據的品質和可靠性。

利用大數據技術，環境監測領域迎來了更智能化、更具預見性的決策輔助。傳統的環境監測主要依賴于有限的監測點和有限的監測參數，難以反映環境狀況的全貌。借助大數據技術，通過對環境監測數據的深度挖掘與模型建構，可以揭示數據背后隱藏的奧秘，預見未來環境發展走勢，輔助決策者作出更為智能化、預見性強的決策，從而推動形成更精準、更高效的環保方案。利用大數據技術，環境監測領域迎來了更為寬廣、更深層次的交融與合作，繪就了一幅充滿活力的未來藍圖，信息科技飛速進步，數據寶藏持續累積，使得大數據技術在監控環境方面展示出無限的發展優勢。

六、結語

在監測環境的工作中，大數據的應用已經凸顯了其強大的能力和重要性，為環保事業開辟了新的可能與考驗。通過整合海量的監測數據，匯總眾多監控信息，借助尖端的數據處理與分析手段，大數據技術為環境監管提供了更為廣泛且深入的數據支援，助力辨識環境隱患、預見環境走勢、策劃環保對策。伴隨著大數據技術的持續進化及廣泛運用，相信它將為環境監測工作帶來更多的創新和突破，為推動環境保護事業向前發展做出更大的貢獻。

參考文獻

[1]殷梓翔，席耀紅.大氣環境監測中大數據技術的應用實踐探究[J].中文科技期刊數據庫（全文版）工程技術，2023（03）：72-74.

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[3]邢彥，吉喆陽.環境監測中大數據技術的應用探討[J].求知導刊，2017（28）：59.

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[5]安曉奕.大數據技術在環境監測中的應用分析[J].上海輕工業，2023（01）：156-158.

[6]魏靜.探討大數據解析技術在大氣環境監測中的應用[J].廣州化工，2023，51（09）：132-134.

基金項目：山西水利職業技術學院2024年度課題“生態環境大數據專業服務美麗中國建設研究”（項目編號：JY2024029）

作者單位：山西水利職業技術學院

■ 責任編輯：張津平、尚丹