大数据技术在农业生态环境监测中的应用

李朝霞 刘海涛

摘要随着经济不断发展相关部门愈发重视农业生态环境为确保生态环境能满足人们日常需求相关部门将大数据技术应用到农业生态环境监测中为加强农业生态环境保护提供了技术支持但由于大数据技术在农业生态环境监测中应用时间较短仍然存在很多问题给生态环境监测带来不利影响基于此文章分析了农业生态环境监测的特点探究了大数据技术在生态环境监测中存在的问题并针对相关问题提出了解决措施

关键词大数据生态环境大数据生态环境监测生态评价

中图法分类号：TP311文献标识码：A

Application of big data technology in agricultural ecologicalenvironment monitoring

LI Chaoxia，LIU Haitao

（School ofMathematics and Information 'Technology，Xingtai University，Xingtai，Hebei 054001，China）

Abstract ： With the continuous development of the economy，relevant departments pay more and moreattention to the agricultural ecological environment. In order to ensure that the ecologicalenvironment can meet people 's daily needs，relevant departments have applied big data technology tothe monitoring of agricultural ecological environment，providing technical support for strengtheningagricultural ecological environmental protection.However，due to the short application time of bigdata technology in agricultural ecological environment monitoring，there are still many problems，which have adverse effects on ecological environment monitoring.Based on this，this paper analyzesthe characteristics of agricultural ecological environment monitoring from different aspects，exploresthe problems existing in big data technology in ecological environment monitoring， and proposessolutions for related problems.

Key words： big data，big data of ecological environment，ecological environment monitoring，ecological evaluation

1  前言

近年來，我国科技进入高速发展阶段，给信息化技术带来了巨大发展空间的同时，数据获取渠道趋于多样化。随着数据日益增加，人们逐渐意识到大数据技术对日常生活的重要性，很多国家将大数据技术应用到生态环境监测中，结合实际情况提出科学的大数据发展战略。目前，我国生态环境问题愈发严重，存在森林范围减少、土地退化、水资源枯竭、环境污染等，且解决相关问题的难度较大。在信息化时代背景下，大数据技术给相关部门解决生态环境问题指明了新的方向，不仅可利用气候变化、地理学等来解决生态环境问题，还能利用大数据技术来解决生态环境问题。基于此，本文分析了农业生态环境监测的特点，探究了大数据技术在生态环境监测中存在的问题，并针对相关问题提出了解决措施。

2  生态环境大数据的特点

（1）大数据技术概述

目前，我国虽然没有对大数据技术进行定义，但其核心内容基本明晰，《促进大数据发展》明确指出：大数据技术具有存储效率高、容量大、类型多样化等特征，可以收集大量数据资源，并从各种数据中发现新价值，从而提高服务效率。随着研究人员对大数据研究不断深入，将大数据的3V 特性逐渐优化到6V 特性，让大数据具有价值性、易变性、真实性等特点，能通过收集大量数据来构建健全的监测机制。

（2）农业生态环境大数据的特点

农业生态环境大数据是指将大数据应用在农业生态环境检测方面，从而准确检测出农业生态环境的基本情况。同时，基于计算机技术的农业生态环境应用方式，是通过利用各种环境数据来详细描述农业环境现状，也是目前监测农业生态环境数据的主要措施，能给农业实现可持续发展提供有力支持。在正常情况下，大数据技术在检测农业生态环境问题中具有诸多优势，能有效提高农业生态环境大数据的精准性，还能给生态环境数据研究带来各种数据资源，让数据收集不再依靠于传统监测方式，更能从各方面来收集农业生态环境数据，如地面数据、航空航天等方面，让整个农业生态环境数据类型趋于多样化，对提高农业生态环境数据应用价值具有至关重要的作用。另外，工作人员可合理利用大数据技术，从大量数据中获得关键信息，再采用专业方式将低价值数据转化为高价值数据，给农业生态环境保护工作带来丰富的数据资源[1 ]。

3  基于区块链实现农业生态环境监测数据存储和保护方案

我国针对区块链技术的研究最早出现在2016年，相关部门在《中国区块链技术发展史》中对区块链技术进行了相应研究，认为区块链存在狭义和广义两种内涵，前者是指一种链式数据结构，能同时存储多个节点，这种存储数据技术通常是利用加密方式来实施，具有一定的安全性和稳定性;后者则是将区块链作为技术理念来实施，是作为分布式基础来计算。目前，学术界基于不同观点对大数据进行了不同定义。从产业角度而言，麦肯锡公司将互联网大数据当作是一种能分析、传输、存储的大型数据库，并看重互联网大数据对社会经济发展的重要性，以准确掌握正确的经济发展方向。从数据专业工具和融合方法来看，数据信息具有多样化、真实、大规模、高效率等特征，将这些特征相互融合，即可形成互联网大数据。目前，相关部门利用云计算来计算数据储存价值和性能，但由于云服务无法确保数据传输的安全性，给数据传输带来严重困扰[2]。

3.1  数据监测系统模型

（1）数据采集监测层：授权用户通过共享模式来保护从环境监测设备中所收集的数据资源，并根据数据类型不同上传到对应区域链上，再利用区域链的共识算法来处理相关数据，然后使用数据监测节点将处理结果添加到区块链中。同时，在监测不同环境下的样本数据时，应加强对噪音、水、大气等环境因素的数据加工工作。

（2）云储存：通过共享云服务来存储用户角色层的访问数据，详细记录访问节点上传、区块链的读写交互、重加密代理次数等[3]。

3.2  农业生态环境监测设备所有者对监测数据的保存和加密方案

（1）环境监测数据的采集和保存

从数据专业工具和融合方式来看，大数据是传统应用程序、数据、信息的结合体，利用专业数据管理工具和传统数据处理方法无法有效解决该问题，因此提出了大型数据源和功能具有较强的复杂性。大数据的基本含义主要可分为狭义和广义两种，广义代表大量数据集合，其中主要包括大数据技术。其与传统计算机技术相比具有较大差异，即不但具有高效率的处理和分析能力，还在制定管理决策方面具有非常重要的作用;狭义则代表大量信息相互结合。其中，云存储是用来保存数据库中检测仪器采集的环境数据因子;区域块利用智能合约功能将采集到的监测因子节点添加到区块链上，从而让工作人员能在云服务上读取所需信息，当注册节点后能给监测设备提供大量数据，有利于检测空气和水质的监测因子，并将数据结果上传到云储存服务器（如图1 所示）。例如，在监测空气中的 CO2 时，空气质量监测子站可以区域链平台为基础，提高网络数据的安全性，确保只有拥有授权的访问节点才能查看区块信息。面对新产生的区块链节点，要根据分组的方式来取得加密密钥材料，并结合实际情况验证新区块[4] 。

（2）用户请求访问监测数据

在一般情况下，大数据具有以下几种特征：第一，大容量。在数据整合过程中，存在多个存储单位可供企业挑选的情况，最小值为 TB，而最小值上面有 PB和 EB 等;第二，处理效率高。和传统处理技术相比，大数据技术在处理效率方面具有非常明显的优势，可在复杂的数据中用最短时间来寻找到最适合的资源，以此向外界展现企业能力;第三，种类多样化。比如，视频、文本、图像等，可为数据容量拓展打下坚实的基础，让很多企业的数据需求得到满足，还能提高数据分析和处理效率，为提升管理决策的科学性和合理性提供有力支持。而环境监测部门是整个数据访问的重要环节，通常被视为用户行动的数据，其主要作用是访问监测数据内容和查询环境监测数据，帮助数据和区块链产生交互作用，且通过合理方式加强区块链数据的安全性。当用户请求访问省级监测部门的农业环境监测数据时，监测系统区域会自动生成节点用户，工作人员可将节点分配到新节点，有利于用户随时查看监测数据以及农业环境监测因子的参数指标 [5]。

4  智能合约技术在农业生态环境监测中的应用

（1）本文利用两个智能合约技术来整合农业环境监控数据采集、数据请求等功能。当用户发出数据请求后，请求数据上传到监控传感器，自动触发传感器警报，结合实际数据来完善智能合约，实时共享监测环境实体位置，以提高环境监测参数收集方式的安全性。同时，系统会根据实际情况自动生成标准函数，从而确保数据更新的时效性。

（2）物联网端监测设备，农业环境监测仪器利用管理数据监测因素、区块链账号来帮助工作人员进行信息储存，并连接应用程序和监测数据采集终端，以启动样品数据加密功能，再利用签密代理提高数据安全性。

（3）用户端应用，根据数据用户请求来选择不同类型的选项，在实际运行过程中再利用区块链来构建全新的智能合约[6]。

5  总结

大数据时代背景下，我国数据资源的空间结构出现了翻天覆地的变化，给数据带来质的增长，且衍生出很多特征，如分布广泛、价值多元、深度共享等，而信息数据作为企业价值的体现，是一种最真實的原生数据资源。本文分析了农业生态环境监测的特点，以探究大数据技术在生态环境监测中的实际应用，再利用智能合约平台过滤无用信息，然后将过滤后的监测数据经过加密代理后上传到区块链，从而有效提高数据信息管理的稳定性。

参考文献：

[1] 李真.黄河三角洲地区农村生态环境综合质量监测与评价—以东营市为例[ J].山东化工，2021，50（14）：241?242.

[2] 帕茹克·吾斯曼江，郝晋珉，王楠，等.基于"三生"功能的土地利用转型及其生态环境效应 —以尉犁县为例[J].干旱区地理，2021，44（6）：1612?1622.

[3] 李俊霖.农村生态环境质量现状及保护对策—以重庆市彭水县平安镇长坪村为例[ J].皮革制作与环保科技，2021，2（23）：126?128.

[4] 周娜，马红坤，毛世平.创新生态系统视角下澳大利亚农业科技创新体制改革经验及启示[ J].江苏农业学报，2021，37（4）：1064?1070.

[5] 张贝贝，徐晨烨，周泉，等.短链及中链氯化石蜡在上海市松江区农田土壤中的污染渗透及生态风险[J].环境科学研究，2021，34（11）：2757?2768.

[6] 韩妮妮，施晔，翁映标.农村水源地生态环境治理与修复技术探讨—以西牛潭水库为例[ J].水利发展研究，2021，21（11）：118?121.

作者简介：

李朝霞（1979—） ，硕士，讲师，研究方向：计算机科学与技术。

刘海涛（1978—） ，硕士，讲师，研究方向：计算机科学与技术。