基于大数据技术的生态环境信息化体系及运用研究

杨曦，薛婧

（1.甘肃省生态环境信息中心，甘肃 兰州 730030；2.兰州大学经济学院，甘肃 兰州 730030）

0 引言

大数据技术主要用来处理数据采集和管理工作，从而保障信息数据的整合管理流程更加完善和有效，所以在实践发展中得到了技术创新的重视，并逐渐成为当前具有极强洞察力的现代化信息资产。从生态环境保护角度来看，合理运用大数据技术可以在快速查询和及时更新数据信息的基础上，根据技术特征提升实践保护效率。因此，在新时代建设发展中，不管是科研人员还是管理人员都要重视大数据技术的合理运用，注重结合实践生态环保工作需求，提出并推广信息化管理体系[1]。

1 生态环境的大数据特征

在科学技术飞速发展中，很多先进技术被融入各个行业，尤其是大数据技术现已得到了广泛应用，主要帮助科研学者在网络平台整理收集不同类型的数据信息，并利用统计分析软件为系统用户提供便捷服务。如果在运行期间没有得到物联网技术的支持，那么选用传统数据采集方式很难达到处理要求。而运用物联网技术能在整合运用数据碎片的同时，充分展现技术所包含的优势，这对当前生态环境保护发展而言具有积极作用[2]。简单来讲，基于大数据技术的生态环境信息化体系，就是运用常规软件处理各项操作业务，促使业务生成的信息数据可以在分析处理软件下，为实践管理决策提供有效依据。如下图1所示，其为目前生态环境信息化建设的结构图。

图1 生态环境信息化建设的总体结构图

2 生态环境信息化体系的需求分析

如图2所示，结合系统架构图分析可知，生态环境信息化体系建设需求主要涉及以下几点：

图2 系统架构图

其一，现阶段生态环境管理所构建的物联网感知系统，并不能满足实践发展需求，更没有构成统一化的管理平台，这样很难充分展现物联网技术优势，也不能对系统设备进行统一监管。

其二，系统内部设计的基础软硬件过于分散，在实践运行中没有达到统一效果。同时，因为系统机房都属于自管服务器，在信息中心储备了完善的基本数据，所以在生态环境工程建设期间，随着实际操作时间的增加，如果没有安排专业人员进行统一管理，那么必然会在数据信息传输应用中出现安全隐患，相应的软硬件也无法保障运行质量。

其三，根据当前发展现状分析，生态环境信息化体系所设计的数据中心选用接入类型并不完善，这样很难展现系统运行的共性和目录功能，导致中心内部只储存了部分数据，并没有直观展现影响生态环境的各项因素。虽然在系统中构建了搜索目录。但这一功能并没有对所有部门开放，且内部数据并不具备共享功能，这样很难为各部门数据沟通奠定基础保障。

其四，生态环境信息化体系的应用模块过于分散，实践使用频率不高，因此在实践发展中存在较大的优化空间。因为体系建设内容并没有提出明确的受众主体，所以在建设完成后，经常出现相互推卸等问题，致使大部分数据系统都没有得到有效利用，且不同类型的数据应用程度也存在较大差异。

3 基于大数据技术建设推广生态环境信息化体系

3.1 精细化管理决策

在生态环境保护工作中，合理运用大数据技术需要从以下几点入手：

第一，研究大数据技术形式和当前生态环境保护之间的联系。各地相关部门要基于生态环境和社会发展趋势之间的关联指数进行深入探究，对比研究社会发展和环境变化，以此明确影响环境质量的主要因素。如下图3所示，其为以大数据技术为核心的监测体系。

图3 基于大数据技术的监测体系

第二，构建质量预警机制。了解现如今生态环境质量变化和未来发展趋势，并在实践管理中总结经验，以此在掌握生态环境变化状态的基础上，构建系统化的预警指标和体系，以此为实践管理奠定基础。

第三，事件舆论监督。通过利用政府提供的网络平台，结合舆论力量，将传统意义上的系统监督工作从被动转变成主动，这样不仅能加强生态环境的信息化建设水平，还可以在实践运行中充分展现事件舆论监督管理的积极作用。

第四，加强环境监督执法决策的支持力度。通过运用大数据技术所拥有的感知功能，对当前内部管理的执法水平进行l持续优化，并注重提升实践监管的执法水平，以此在各领域中充分发挥大数据技术的优势[3]。例如，污水口排查、污染治理、非法采砂、臭水治理等都可以运用大数据技术提出精细化的管理决策。

3.2 水环境的管理决策

一方面，要准确判断水环境中存在的敏感点。通过了解当前使用环境调查研究结果显示，在判断水环境的敏感点时，要学会将水质量看作常规指标，并有方向性地采集不同区域的水质样本，而后自动检测相关数据。同时，要掌握不同区域的水排放清单，全面监测水污染的相关数据，比如说水流变化、地貌特征、地形等，而后针对不同条件下的敏感点进行有效的预处理。另外，利用大数据技术进行在线计算分析时，要研究水环境的数据变化，并利用时空分析、对于分析等方法掌握构成水环境的基本要素，明确这一环境的未来发展变化，最终可以运用数据直观呈现水质和污染之间的关系。

另一方面，要掌握水污染排放的具体清单。整合研究不同阶段的水污染排放情况可知，所有排污口都具备独特的网格关系，在构建数据模型的基础上，相关工作人员可以由此准确找到污染物进入水源的位置和实际环境特征。在深入探究不同区域水流分布情况后，要根据水环境的质量变化研究所在地区的土质应用情况，并按照相关标准实施有效的解决方案。从实践角度来看，技术管理人员在认真估算污水排放量的基础上，要研究污染的具体面积，并根据模型中的有关数据系数分析所在区域内的污水排放量。同时，要结合以往研究得到的模型构建系统化的排放清单和相关研究机制，并有方向性地探索构成污染源的主要元素，最终在掌握污水排放量变化规律和主要分布情况的基础上，针对当前生态环境水污染问题进行预测处理。

3.3 大气环境的管理决策

一方面，关联分析。整合近年来针对大气污染所提出的研究成果分析可知，首先相应浓度和所在地区的气候条件、有关要素等进行对比研究[4]。从本质上来讲，在特定时间范围内，不仅要监测污染物的浓度变化，还要了解当地气候变化的主要趋势，从而找到影响污染物浓度的发展规律；其次浓度与排放标准有直接关联，通过对比研究监测所获取的污染物浓度和排放数据，从中明确污染物和浓度之间的关系，可以针对这种方式研究污染物的来源；最后浓度和所处地区的经济环境要素进行对比分析，可以在掌握生态环境大气层污染原因的基础上，对不同区域的产业结构进行优化处理。科技人员要全面收集当地污染物的指标和经济指标，并在构建数据模型的基础上，从科学角度对两者之间的关系进行深入探讨，同时要运用动态对比的方式寻找两者的关系。除此之外，还要对比不同区域所获取的对比结果，优先学习先进城市的生态环保经验，以此保障各地产业结构具有独特性和适宜性。

另一方面，研究污染源产生原因及质量预测。科技人员要根据当前累积经验，构建污染防治网格化管理模式，并有方向性地，将各项要素都融入建设体系中，而后促使相关数据资料都被上传到大数据模型中。通过对不同区域的道路交通流量和机动车运行情况进行实时监测，准确计算不同阶段的污染物排放浓度，并利用网格管理进行数据叠加，有助于准确预测生态环境及大气层环境的发展变化。同时，还要利用因子分析的方式，针对不同区域大气层变化提出有效的解决方案，从而保障环境监测保护工作具有精细化特征。

3.3 土壤环境的管理决策

基于大数据技术所构建的土壤环境信息化管理系统，包含了多个功能模块，例如大数据分析、质量监测、污染源监测、质量分析、土壤监测等。在实践运行中合理运用GIS技术，可以对土壤环境进行全面监管，从而真正实现土壤环境监测的规范化和透明化。尤其是在大数据时代背景下，基于先进技术理念进行土壤环境管控，并提出适宜的解决方案，不仅能提升生态环境信息化体系运行效率，还可以加强实践监管力度[5]。

4 结语

综上所述，大数据技术要合理融入生态环境信息化建设工作中，虽然前期投入和成本支出较大，但随着时间累积和经验的增加，相关技术体系可以在生态环境保护中发挥积极作用。因此，在新时代背景下，各地政府和科研人员要熟练运用大数据技术理论，对土壤、水环境、污染源等进行有效监测，并由此构建相应的数据模型，最终在不断探究中找到构成污染的主要原因。