大数据分析在林业中的应用探究

梁金明

（定西市华家岭林业站，甘肃 定西 743000）

现阶段，虽然经济社会取得了长足进步，但是自然环境和自然资源的被破坏程度也变得越来越严重，在很大程度上阻碍了经济社会的长远发展。对此，要全面落实国家关于生态环境保护的法律法规和相关政策，有效地、合理地利用各种自然资源，持续优化生态环境。但是，在当前林业建设和发展时期，产生了许多数据，如果不能精准、科学地对这些数据进行分析研究，也会阻挡林业经济发展的步伐。在大数据发展如火如荼的背景下，要充分发挥大数据分析直观化、可视化的优点，将其科学合理地运用到林业经济发展中，就可以用表格、图像等方式，把林业生产、发展等具体情况表现出来，方便管理者更加准确地掌握林业发展的规模、特性等信息，全面采集林业相关信息，为发展林业经济提供科学的参考。

1 大数据分析在林业发展中的作用

自党的十八大以来，我国对生态环境保护工作高度重视，制定了一系列关于生态环境保护的政策法规和制度文件，并采取了一系列的有效措施，持续加强对生态环境的保护，全国各地积极响应国家建设美好生态环境的号召，逐渐建立起了相对完善发展林业经济的制度机制，引进了比较先进的发展理念，组建了具备专业知识和技能的人才队伍，为林业经济发展提供了坚强的保障。同时，在林业经济发展过程中，要加强对先进的科学技术手段的应用，科学合理地评估各区域的自然环境和自然条件，积极把生态环境保护和林业经济发展有机结合起来，依托林业发展建立生态旅游区，为林业经济发展注入新的动力和活力。在此基础上，依托大数据分析，将林业经济发展相关情况转化为具体的数据，及时分析和评估林业经济的发展现状、发展趋势等，为进一步促进林业经济发展提供有力的数据支持。大数据分析在林业发展中的作用如下。

（1）有效提高资金利用率。依托大数据对林业经济发展进行分析，可以使得各项自然资源和各类资金获得合理的应用，比如在采集植被信息时，使用大数据可以减少雇佣人力的资金，还可以对林木情况进行实时监控。

（2）持续优化管理工作。依托大数据分析，可以全面了解和掌握植物的具体情况，可以为制定更加合理的管理办法，提供决策参考，不断优化林业管理。

（3）不断积累大量数据。大数据具有存储、分析和处理大量数据的功能和作用，依托大数据分析林业经济发展，可以为管理者提供更加科学合理的管理方案。

2 大数据分析在推动林业发展中存在的问题

2.1 数据信息不详细影响大数据分析

假如数据质量比较低，就没法精确地对林业经济发展的过程和结果进行分析。虽然在推动林业经济发展过程中，大数据起到了十分关键的作用，但是部分地区没有对林业发展的相关数据进行记录，或者记录的数据不够全面、准确，或者是记录的数据保存不善甚至丢失，这些情况都造成大数据在对林业经济发展进行分析时，缺乏全面客观的数据信息库。由此可见，数据信息分析要从零开始，搜集这些信息需要花费大量的人力、物力、财力。如果提供数据的数量、质量等达不到相关标准和要求，数据来源欠缺多元性，大数据的分析结果就会存在片面性甚至存在偏差，所以这样情况下得出的结果，也就失去了参考和借鉴的意义和价值。

2.2 数据收集不精确和存在造假问题

收集的数据量和存在的差错率中间有紧密的关联。一般来说，收集的数据量越大，出现差错的概率和频率也会越大。许多地区采用移植培养植被的形式，发展绿色生态林业。但在移植培养前，工作人员最先要多方面掌握绿化植物，有效挑选栽种地区，确保植被在新的地区可以生存和健康生长，不然只能造成植被的凋谢和死亡。这时须运用大数据分析技术，来剖析不同地域的自然环境和土壤层状况，但假如最开始收集的数据不精确，最后的研究结果也会不精确。如果管理人员错把不精准的数据作为依据，作出管理决策，就会导致出现严重的甚至不可挽回的后果。一些管理者没有意识到大数据分析对于林业发展的重要意义，没有按要求安装监控机器和相关设备，或是采取传统的人工录入形式，进行数据的采集，会严重影响大数据分析的精确性，从而使大数据分析没法起到该有的指导意义。

2.3 数据储存工作压力过大

近些年，林业经济发展的速度持续加快，在发展过程中形成的数据信息等也越来越多，现阶段的信息技术发展对数据的不断更新和积累，提出了更新更高的要求，这大大增加了数据储存的工作压力。对于这样的情况，只有删除一些陈旧的数据，才可以储存升级后的数据。因而，管理人员必须有效区分现阶段的各种数据，合理调节储存时间，达到数据储存的规定和要求。

2.4 处理速度慢且数值有偏差

工作人员在进行数据统计的时候，会用到不同的计算公式和计算形式，对不同类型的林业经济进行数据信息的统计。就目前的情况来看，林业发展过程中形成了大批量的数据信息，如果依然采取传统的效率比较低的人工统计形式，就会导致工作量和工作压力不断加大，而且也会造成统计数据的精准性欠缺。一旦出现错误，纠正错误的时间和精力也会耗费比较大，造成统计工作的成本持续增加。此外，数据量的不断增长，也对处理数据的效能提升提出了更高的要求，需要工作人员不断增长相关本领，提升处理数据的效率，精准地对数据进行处理，为林业经济发展提供数据支撑。

3 大数据分析在林业经济发展中的具体应用

3.1 数据化在实际工作中的应用

林业经济的发展不是一成不变的，而是动态发展的，包括数据化和数字化2 个方面的内容。数据化和数字化不只是字面上的实际意义不一样，在精准定位上也是不一样的。数据化主要是利用一些数据来呈现林业资源的变化，从而为林业管理人员和众多群众提供便于把握、清晰明了的数据信息；数字化主要是根据电子信息技术，将生态林业资源变化全过程中产生的数据系统化储存在数据库中。从各种各样的非结构型和结构化数据库获得大量的生态林业数据资源，可以及时用于林业资源变化的评估和分析。这类数据假如能有效融合，就可以实现对很多异结构化数据的定量分析，从而创造出更多的更加高效的林业特性数据化、林业资源数据化及林业类型数据化等信息化手段。不断提高林业经济发展的数据化水平。对林业资源实行信息化管理，可以大幅度提升数据的处理效能，对林业资源信息的特性进行量化，然后依托大数据平台对其进行有效的指导，这样林业管理人员就可以随时随地了解和掌握林业资源的各种数据信息，及时调整生产经营方式，不断提升林业经济管理质量和水平。

3.2 数据挖掘算法的合理使用

数据挖掘算法，一直是对林业经济发展进行大数据分析的主要方式。大部分林业数据是信息，是由数据挖掘算法产生和形成的。科学合理地运用数据挖掘算法，可以合理地推动数据的全方位、高效率呈现。世界各地的统计学家都认为完成数据内部化的最好方式，是更改林业资源的数据，而大数据分析可以在这个环节中，给相关工作提供许多便捷。例如，在现阶段生态林业发展中，工作人员必须学习数据挖掘算法的运用，进而为推动生态林业发展制定战略决策，提供有力的支撑和帮助。除此之外，当数据挖掘算法运用于林业资源数据储存时，工作人员可以应用相关手机软件，高效率地融合储存设备，保证设备的灵活性获得充足的呈现，进而全方位地为数据挖掘算法的稳定性和高效率提供强有力的驱动力。除此之外，数据挖掘算法的运用，表明了其在数据相互关系方面的关键效应，可以为生态林业建设提供操作系统的数据运用和解决方式，从而在基础设施即服务（IAAS）层的指导下，完成对相关对策的完善。

4 优化大数据分析在推动林业发展中的对策

4.1 构建生态林业大数据发展服务平台

在林业经济发展过程中，要以现有的大数据平台为基础，建设更加完善、更加系统的数据统计和数据共享平台，建设一整套数据采集、信息提交和信息共享等标准体系。在为林业经济发展提供服务的同时，还应包含服务于和生态环境相关的其他领域的发展。除此之外，在我国必须以法律、法规为主导，以地方制定的政策、制度为辅助，健全和完善依托大数据发展林业经济的有关规定，一并为大数据支撑林业经济发展提供重要的保障。各地区发展生态林业，可以借助政府部门政策，引入国家自然基金项目。在地区经济发展盈利期内，还能够在项目中明确提出地区生态林业大数据发展的新思维。除此之外，要与地方的山林、土地资源和生态资源保护等部门，开展沟通交流与协作，共享数据分析成果，一同为生态建设和发展作出新的更大的贡献。

4.2 拓展数据来源和增加数据采集量

为了获得更高效率、更高质量的数据分析，应该加大原始数据的采集力度，获取更多的数据资源。只有这样，才能掌握更多的数据信息，大数据分析的结果才能全方位地体现林业发展的具体情况，林业管理者才能对林业发展的有关数据进行梳理、汇总和归纳，并将其作为一个数据样本，还可以依托国家与林业发展息息相关的数据库，实现对本地林业发展信息样本的采集。在部分情况比较特殊的林地，还可以依托遥感法、实地观测法等方式，进行数据信息的采集。除此之外，大数据分析的结果是否精准，取决于采集的信息是否全面，例如，在依托大数据对某个地区的林业经济发展情况进行分析时，需要数据信息采集人员提供近3 年的包括土地总面积、林地面积等相关信息。只有各种数据信息的数量和质量达到规定的要求，才能建立起系统性的数据信息库，才能为大数据对林业经济发展分析提供数据支撑。

4.3 用新技术探索有效的优化算法

在用大数据对林业发展进行分析过程中，经常会使用一种比较特殊的软件系统，该系统可以对数据进行分析、梳理和汇总。大数据发展的关键理念，是探索和应用更加科学、更加合理的优化算法。优化算法可以通过各种各样的数据类别，全面、完整地表现出所分析数据的具体情况，把握数据的内在含义，实现大数据分析数据的效果最大化。要及时对林业发展的情况进行动态追踪，进一步健全和完善与林业相关的数据库，将其进行全面的整合和融合，完善各种与林业发展相关的自然资源信息、地理位置数据信息等，同时要建立推动林业发展的人才数据库，为各类人才研究林业经济提供充足的资金保障，以方便其研究出更多的更加适宜林业经济发展的大数据算法。

5 结束语

总的来说，大数据分析在林业经济发展中的应用，实际上就是依托云计算技术和数据信息技术，推动林业服务水平和智能管控水平的提高。大数据分析可以为林业经济的可持续发展提供重要的数据支撑，林业管理人员可以系统化把握林业生产过程中的详细情况，同时还可以随时发现存在的问题和缺陷，及时采取有效的措施解决问题，最大程度地提升林业的保护率，加强管理的实际效果，为今后林业产业结构调整提供有力的驱动力，为广大人民群众提供更加舒适的生活条件和更加优美的生活环境。