大数据在生态环境监测与评价中的应用

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1、大数据在生态环境监测与评价中的应用摘要：大数据技术在我国生态环境领域的应用还处在推广阶段，整体来看应 用效果较为理想，无论是在生态环境监测评价中的应用，还是在模拟预测中的应 环境领域的应用尚且存在一些需要不断完善的地方，我国相关技术人员应该进一 步提升大数据技术与生态环境领域融合开发研究的力度，从而促进我国生态环境 健康稳定发展。关键词：大数据；生态环境监测；应用引言党的十八大以来，党中央把生态文明建设作为统筹推进“五位一体”总体布 局和协调推进“四个全面”战略布局的重要内容，生态文明理念日益深入人心。 生态环境监测是生态环境保护的基础，是生态文明建设的重要支撑。1 生态环境监测的概念生态环境

2、监测，是指以山水林田湖草生命共同体为对象，以准确、及时、全 面反映生态环境状况及其变化趋势为目的而开展的监测活动，包括环境质量、污 染源和生态状况监测，三者相互关联、相互影响、相互作用。生态环境质量综合评价是根据特定目的，选择具有代表性、可比性、可操作 性的评价指标和方法，参照相关生态环境质量标准和技术规范，对所获得生态环 境监测数据进行定性或定量的分析和判别，进而运用系统分析方法分析生态环境 与经济、社会、自然等要素的相互关系，并对未来生态环境质量变化趋势进行预 测分析的过程。说清生态环境质量现状和变化，预测预报未来趋势，预判预警潜 在风险，监督评估排污单位污染物排放状况，分析生态环境问题产

3、生原因，提出 有针对性的对策建议，为打赢污染防治攻坚战，有效服务生态环境管理和广大社 会公众提供重要支撑。2 生态环境监测的发展目标2.1 监测业务方面以环境质量监测为核心，统筹推进污染源监测与生态状况监测。环境要素常 规监测总体覆盖全部区县、重点工业园区和产业集群，针对突出环境问题或重点 区域的污染溯源解析、热点监控网络加速形成；覆盖全行业全指标的污染源监测 体系建立健全，污染源监测数据规范应用；覆盖典型生态系统的生态状况监测网 络初步建成，生态状况评估体系基本确立；面向污染治理的调查性监测和研究性 监测深入推进。2.2 综合保障方面中央和地方监测事权与支出责任划分清晰，一总多专、分区布局的

4、监测业务 体系高效运行，协同合作、资源共享机制健全顺畅；生态环境监测法规制度体系 完备严密，重点领域量值溯源能力切实加强，监测数据真实性、准确性、全面性 有效保证，监测信息及时公开、统一发布；生态环境监测人员综合素质和能力水 平大幅提升。2.3 数据应用方面着眼决策支撑，提升环境监测数据应用水平。一是加强生态环境监测信息化 建设推进大数据平台建设。建成开放统一的国家生态环境监测大数据管理平台， 形成大数据综合分析能力。加快数据联网共享。推进监测数据全国联网和各省市 非重点污染源全面联网。实现各级各类生态环境监测数据深度融合。二是提升环 境质量预测预报能力。环境空气要发布所有地级城市预报信息，省

5、级实现 10 天 预报能力。水环境要构建国家（流域）-省-市三级预测预警体系，实现水质预测 预报、水质异常预警和水环境容量评估。并开展土壤风险评估和生态风险预警研 究。三是加强生态环境监测综合评估，研究建立生态环境状况综合评价指数。建 立指标体系和评估方法，实现以综合指数反映不同层级行政单元的生态环境状况3 大数据在生态环境监测与评价中的应用3.1 在生态环境监测评价中的应用将大数据技术应用到生态环境监测评价中之后，可以实现对相关数据的长期 监测以及自动传输，在这一过程中，大数据技术中的在线监测系统以及数据处理 系统发挥出了重要作用。大数据技术的发展与现阶段我国生态环境监测工作的实 际需求情况

6、较为符合，能够准确监测到水文、气象环境污染因素等等。大数据技 术在生态环境监测评价中应用优势体现在以下两个方面：首先，明显提升了生态 环境监测有效性。将大数据技术应用到大区域的环境污染数据分析中之后，提升 了数据分析效率，可以实现对大量数据的高速处理，并且能够显示出较为准确的 环境质量评价指数，这在很大程度上突破了传统生态环境监测方式的限制，促进 了我国生态环境领域的快速发展；其次，实现了对数据的优化分析。大数据技术 在我国生态环境领域中的应用主要是依靠计算机软件来对监测数据进行优化分析 一般情况下会考虑应用监测预警的诊断方式，对于此种诊断方式来说，实现了对 以往噪声大数据监测平台的优化，同时

7、也建立起了更为完善的水利以及土壤数据 分析库。大数据技术的应用实现了对生态环境质量以及影响因素的跟踪监测、评 价，可以结合现阶段全球土地数据实际情况进行信息数据处理分析，结合所监测 区域的气候条件、社会条件以及经济条件等等多方面因素来构建起大数据平台， 实现对该地区土地生态变化影响因素的深入分析。与此同时，大数据技术在生态 环境监测评价中的应用，也体现出了一些不足之处，随着现阶段我国对生态环境 保护要求标准的不断提高，很多所得到的监测数据往往缺乏有效整合和分析，并 且最终的评价效率很难得到保证，这也使得部分领域与之相关的、有价值的数据 没有得到及时开发。3.2 在模拟预测中的应用大数据技术在现

8、阶段我国生态环境领域的模拟预测中应用越来越广泛，主要 是通过大数据技术与生态环境专业模型的结合来实现对不同区域环境污染情况的 预测以及预警，尤其对于那些影响因素较多的地区来说，由于其动态变化复杂程 度较高，应用传统监测评价方式往往很难取得理想效果，而应用模型模拟的方式 可以使水和大气环境预测预警以及风险评估工作的开展更加顺利。对于，模型模 拟预测来说，在实际展开的过程中会涉及气象、水文、水动力、辐射以及对流等 多个方面的数值确定，可以有效掌握较为复杂的空间变化，是现阶段我国应用的 重要预测预警手段。大数据技术在模拟预测中的应用优势主要体现在以下两个方 面：首先，提升了模拟精度以及预测效率。现阶

9、段，生态环境部门联合微软公司 开发了城市大气主要污染物时空分布大数据模型，可以实现对空气质量、道路结 构、交通流以及气象条件等多种数据的预测。大数据技术在模拟预测中的应用不 仅提升了模拟精度，同时也进一步提升了预测效率，这也使得其在行业内部应用 范围不断拓展；其次，实现了区域污染动态预警。大数据技术的应用，实现了区 域范围内污染情况的实时监测，一旦发现污染程度超出标准值，便可以在第一时 间发出预警，从而保证了预警的实时性。大数据技术在模拟预测中的应用也体现 出了一些不足之处，主要表现在利用大数据技术进行数据采集以及传递的时候很 可能会产生信息滞后的现象，严重的还可能导致数据缺失结束语将大数据技术应用到我国生态环境领域之后，标志着我国生态学的发展进入 了一个新的阶段，而大数据技术的研发广度也有了一定提升。随着我国生态环境 大数据技术体系的发展，可以实现多来源以及多类型生态环境数据的分析，在一 定程度上促进了我国生态环境保护工作的开展。参考文献1 赵群英大数据技术在生态环境领域的应用研究J.百科论坛电子杂志,2020,20(8):1493-1494.2 熊丽君，袁明珠,吴建强.大数据技术在生态环境领域的应用综述J.生态环境学报，2019,28(12):2454-2463.3 曹越.大数据技术在生态环境保护中的应用价值研究J.环境科学与管 理,2020,45(11):26-30.