大数据技术在生态环境领域应用

邵 斌 刘建涛

(廊坊职业技术学院 河北 廊坊 065000)

一、生态大数据技术体系分析

(一)大数据采集技术。大数据技术的核心在于以卫星遥感技术、传感技术、射频技术、物联网技术以及移动平台等多种技术手段，对所需的数据信息加以采集。在科学技术水平不断提升，信息化技术全面发展的今天，生态环境的数据信息获取方式也逐渐朝着多元化的方向发发展。采集的数据包含了地面数据、卫星数据、地理信息数据、统计数据以及其他数据信息等诸多方面的内容。而在数据采集技术的应用之中，遥感技术往往会使空间信息技术的应用提供更加全面的保障。从实际情况来看，能够覆盖到全球的生态环境检测体系包含了卫星遥感和地面监测两个类别，而在这之中，地面检测网络体系包含了气象站检测和全球环境监督管理体系等诸多方面。地面气象站监测包含了100多种数据信息的来源，涉及到35000个气象站点，云集了多个国家和地区的实时天气数据，能够获取云量、气压、风速、风向、温度以及降水等多种数据信息。全球环境监测网络体系往往涵盖了生态系统检测、环境污染检测等诸多方面内容，能够对水、陆地的生态进行监督管理，并对环境的污染情况和环境质量加以控制，对生态环境的要素和时空变化的情况有着更加合理的认识。另一法方面，全世界也构建了多个公民数据采集平台，利用所有民众的力量去收集环境数据，从而达到完善生态环境监测体系，提升数据完善性的作用。美国在BudBurst项目之中，就通过全美人民对植物生命周期的数据收集对绿色植物与环境变化之间的关系进行了研究和分析，而我国生态环境保护部门也启动了生态环境遥感大数据体系的建设活动，主要目的在于通过遥感大数据系统的建立推动生态环境保护效力的全面提升，目前已经建立起具备2D和3D环境数据信息采集的，能够覆盖全国的生态环境监督管理体系[1]。

(二)大数据处理技术。大数据的数据信息来源较为广泛，数据的类型和处理方式也存在着较大的差异性，不同专家学者对于大数据技术的处理流程也进行了全面的划分。有些专家将其划分成为了获取、集成和分析三个阶段，而有些专家则认为其流程应该包含了解释说明和可视化等诸多阶段。而在这个过程之中，数据存储管理体系是升天环境大数据处理的关键所在，其应该具备更强的兼容性和拓展性，同时要具有较强的先进性与稳定性，要能够在多种复杂的条件之下加以应用，进而满足不同数据体系的处理要求。目前主要的大数据文件处理系统包含了HDFS、GFS、CEPH以及Tachyon，相应的数据库体系则包含了Big Table、PNUTS以及Dynamo等，这些数据的来源结构较为复杂，类型较多，数据预处理系统往往是采用了DataStage、Data Flux等方式对数据进行处理，使其能够得到初步的转化，从而为后续的大数据全面处理奠定更加坚实的基础。在后续的深入处理之中，包含了机器学习和智能化算法等诸多方面的内容，而统计分析也包含了描述、相关性分析、回归分析与剧烈分析等诸多分析方法，能够为生态环境的监督和控制提供有效的数据支持。这里要注意的是，生态环境数据本身就具有一定的独特性和复杂性，涉及到的分析方法较多，需要全面应用多种先进的数据处理技术和地理信息处理软件，而通过Meta分析技术和大数据信息挖掘技术，也能够使生态环境大数据得到全面的整合，进而为生态环境管理决策的制定提供必要的依托。

大数据平台是数据处理和分析的基础所在，其平台本身是以信息化管理体系为依据，能够对多个领域和系统之间的数据信息加以整合，迅速提取出更具价值的信息，进而使生态环境的重大风险预警能力与决策的科学性得到不断提升，为生态环境的保护提供需求的数据。我国在生态环境大数据建设的规划之中也提出了设置大数据环保云、大数据管理以及大数据应用等诸多平台的要求，以能源、经济和环境为核心，构建了多种信息资源有机融合的数据管理体系。云计算作为当前最新的大数据分析处理技术，主要是以MapReduce和Hadoop为代表的数据分析基础平台，而我国江苏省也通过物联网技术与云计算技术的有机融合，实现了省内生态数据信息的全面监督与控制，为环境质量监督管理体系的构建奠定了更加坚实的基础。

二、大数据技术在生态环境领域中应用的价值

(一)提升检测的有效性。大数据技术能够全面提升检测的有效性，确保整个大区之内的环境污染数据满足互联互通的要求，提升分析数据的优化性，确保环境网格化监控以及数据高效处理分析机制得到保障，对环境质量评价指数加以实时显示。举例而言，我国相应的专家与学者就提出了e-Science的大气数据分析平台，并在数据处理算法和结构分析的基础上，对数据系统开展了在线分析和计算，达到节省网络带宽的作用。而在自主学习的神经网络算法应用之下，也能够使大气网格化监控有效性得到不断提升。通过Server-Client技术的应用，能够使多种远程的数据信息满足可视化的要求，提升数据信息抽取和可视化诊断的质量，同时也能够在中国气象信息综合分析处理系统之中获取多种问题的解决对策，使土壤相关数据信息监测更具准确性[2]。

(二)优化数据分析评价。大数据技术能够对多种污染数据信息加以整合，通过对应的软件对数据监督管理的方式加以分析。通过大数据技术，能够符合数字化信号处理、噪声数据信息获取以及监测预警的基本要求，同时，在数据的批量处理之下，也能够使多种问题得到实时性控制。我们也可以通过对水利系统、土壤数据库系统的建立，以土壤流失方程和水利普查流程来开发水土流失的评价机制，进而使大数据技术的应用效力得到有效提升。而在我国提出“互联网+”技术应用理念之后，也对多种土壤环境数据信息进行了提取和补充，在数据不断对比和更新优化之下，提升了土壤生态环境数字化评价的效力。在大数据技术之下，也能够结合生态环境特征，对生态环境质量和影响因素加以有效监督管理，同时也可以根据多种生态环境体系，对区域土壤变化情况加以分析，结合多种大数据平台提供的数据内容，对不同地区的生态环境变化机制进行峰分析，从而为后续管理有效性的提升提供必要的保障。

三、大数据技术在生态环境领域中应用的趋势

大数据技术的应用虽然能够全面提升数据监测信息的有效性和便利性，能够使监测数据的分析评价效率得到保障，然而随着人们对生态环境保护要求的不断提升，数据的类型和量级也随之提升，再加上大数据技术涉及到的领域众多，导致很多数据信息缺乏有效的整合和应用，同时其他领域的关联性数据信息也没有得到合理应用，不同的生态环境要素有着更加动态化的特征，而环境污染的形式与原因也较为复杂，在构建指标评价体系时往往会受到人为因素的影响，导致指标评价体系受到人为因素的影响，难以达到预期的功能和作用。因此，在未来，大数据技术在生态环境领域中的应用将以提升与其他数据库的协调性和兼容性违法发展发方向，不断提升获取数据信息的应用质量和应用效率，考虑到多种生态环境要素的变化特点以及污染物的数据特征，通过必要的方式对其他相关体系的数据加以获取，进而使管理目标和管理范围的确定更能符合实际需求，提升评价法方法和评价模型构建的合理性，使大数据的应用价值和作用能够得到充分发挥。

四、结束语

随着时代的发展，科技的进步，越来越多的先进技术被应用到生态环境领域之中，为我国生态环境保护工作的顺利开展提供了必要的依托。而大数据技术的引入，能够对生态环境监督管理之中获取的海量数据信息加以挖掘和整合，确保多种有价值的信息得到合理利用，为我国生态环境决策管理的科学性和有效性提供了必要的保障。而这也就要求了我们能够对大数据技术在生态环境领域的应用进行全面分析，明确大数据采集技术和大数据处理技术应用的重点和要点，并明确大数据技术在生态环境领域中应用的主要趋势，从而推动大数据技术在我国生态环境保护领域的全面应用。