大气环境监测中大数据解析应用研究

临沂市生态环境局费县分局 李冬梅

在开展大气环境监测作业的过程中，实际所涉及的内容具有多样性，且总体的监测项目数量普遍较多，容易造成复杂化的监测问题。随着活动行为、气象条件和空气污染等干扰因素的不断变化，对大气环境监测数据的收集带来不良影响。为了能够全面了解当地区域的大气情况，需要在大数据解析技术的作用下，积极完成阶段性的大气环境监测工作目标，并对监测方法予以优化和完善，为环境保护工程的顺利实施提供数据支持，确保监测数据的严谨性、精确性和全面性。

一、大气环境监测中应用大数据解析技术的重要意义

在科学技术水平提升过程中，涉及多种不同类型的信息数据，加快了信息化时代的整体发展进程，为社会各界的日常生活和工作业务提供了便利性支持。在大数据技术的支撑作用下，逐渐地改善了传统的工作、生活和学习习惯。与此同时，在应用软件程序时，程序设置具有多样性，所产生的数据信息普遍较多，且信息具有规模性的特点。对传统的信息存储方式予以了转变，使信息数据能够得到充分使用，为软件应用环节提供了优良的服务保障。为此，环境部门在开展大气监测作业的过程中，需要积极地引进先进的大数据解析技术，在大数据功能的作用下，提高数据信息在收集、统计和分析过程中的整体效率，并且能够保证信息应用的有效性，为大气环境监测作业的开展提供可靠的数据支持。

二、大气环境监测中应用大数据解析技术的优势

（一）提高大气环境预警能力

使用大数据解析技术，能够保障最终数据信息收集的准确性，为后续的预测和使用提供有力支持，形成科学的大气环境预测工作体系。在开展大气环境预测作业时，能够在大数据解析技术的作用下，对污染物的类型和数量进行预测，保证预测结果的合理性和全面性。不仅如此，在处理大量数据信息时，需要使用大数据解析技术，为数据信息的收集提供支持，获得完善的数据处理成效。通过对数据信息的深入挖掘，从中提取有价值和有效的信息内容，不仅能够在数据获取的过程中，保障数据内容的精确性，可以在应用环节满足相关操作的实际需求。除此之外，在开展大气环境监测作业的过程中，为了获得实时化的监测结果，还可以加大对大数据解析技术和网络技术的融合力度，在结合使用的基础上对相关数据信息进行监测，为数据信息的传输提供支持，保障数据共享的全面性和及时性。与此同时，还可以根据当地区域的风险特点和地理特征，通过综合考虑对污染物的扩散趋势和扩散速率进行预测，从而得到科学的预测结果，为环境保护措施方案和方法的制定提供支持。

（二）提升服务工作运行水平

在使用环境监测云平台时，应结合大数据解析技术，使其能够与信息技术予以融合使用，在技术结合使用的基础上，促进大气环境监测信息的有效传递，确保信息传输实效性，形成以实时化为主的传递模式。例如：在研究大气环境监测工作过程中，可以从“进展”和“结果”两个方面入手，引导公众利用网上平台或者手机app，基于多元化的终端运行模式，调动公众的参与积极性，使其能够主动融入大气环境监测作业。这不仅能够发挥公众的监督效用，还可以加大对大气环境监测作业的监督力度，提高大气环境监测服务水平，为环境保护作业的开展提供支持，形成全员共同参与的治理氛围。

（三）提升科学决策项目水平

在使用大数据解析技术的过程中，能够为大气环境监测决策作业的开展，提供充足的数据参考依据，基于实时化和动态化的数据更新模式，保障大气环境监测和决策项目制定的科学性。在使用大数据解析技术的过程中，能够为交流和共享等环节提供支持，加快大气环境监测数据信息的传输效率，能够形成以互联和互通为主的数据信息传输模式，提高数据信息的应用效率，发挥出关键数据和主要信息的实用价值。不仅如此，还可以在数据模型中，对不同类型的治理方案进行演示，通过分析与对比筛选出经济性的治理方案，并获得更加优良的环境治理效用，全面减少错误决策内容，实现对大气环境治理工程成本费用的有效管控。与此同时，在建立大数据模型的过程中，还可以对大气环境治理工作方案予以全面模拟，通过对环境治理成效进行评估，保障大气环境治理方案的可行性和可操作性。

三、大气环境监测中对大数据解析技术的具体应用

（一）实现数据可视化操作目标

在开展大气环境监测作业时，容易受到多种干扰因素的影响，且相关监测关键因素具有多样性，且整体的工程具有规模化的特点，容易造成复杂化问题。对于常见的大气环境污染因素来说，通常是以二氧化硫、PM2.5为主，需要在开展大气环境监测作业时，将上述因素包含在内。在收集并处理大气环境监测数据信息的过程中，需要发挥出大数据解析技术的优势和效用，形成可视化的数据处理氛围，为信息查找作业的开展提供便利性支持，使相关人员能够及时找出大气环境的变化规律。不仅如此，还应对大气当中所含有的成分予以全面解析，明确掌握相关成分的参数和含量，并对上述关键数据予以全面记录，保障记录结果的真实性和完整性，借助完善的记录档案，确保公众能够对现阶段大气环境的总体变化趋势和变化情况进行了解，为公众提供充足的大气环境监测数据信息。

现阶段社会各界对于大气环境治理工作的开展予以了高度重视，在日常的分析过程中，不仅需要了解大气环境的整体情况，还应根据全天候的大气环境平均转变状况进行探究，对不同时段内的大气环境进行分析和了解。除此之外，还需要对不同地区的大气环境监测情况予以细致划分，通过全面了解当地区域的大气环境，保障信息数据获取的详细性和完整性。为了能够实现上述发展目标，需要在开展大气环境监测作业的过程中，为大数据采集技术的应用提供广泛的空间支持，发挥出大数据解析技术的优势和效用。从当地区域的不同地区入手，设立完善的大气环境监测设备，将监测设备与大数据系统予以紧密衔接，形成完善的数据采集和解析系统。在连接互联网技术的过程中，能够在大气环境监测数据采集阶段，形成高效化的运作模式，并且可以快速将实际所获取的数据信息传输到气象平台上。通过对数据信息的图像化处理，使用户能够基于直观性和可视性的图像信息，准确了解大气环境的具体变化状况。

（二）记录并收集大气环境数据

对于大气环境参数来说，在实际的变化过程中具有复杂特性，需要在大数据技术的作用下，实现对相关数据信息的全面记录，并形成完整的环境档案，不仅可以缓解工作人员的数据处理压力，还能够有效提高大气环境参数数据记录工作的整体效率。在打造大数据系统的过程中，可以从不同区域的监测设备入手，加强大数据系统与监测设备之间的衔接力度，通过提高数据参数记录作业的整体效率，形成高效化的数据信息处理模式，并且可以获得精准的数据记录内容。现阶段需要从大气环境监测系统的运行角度出发，从整体性的系统运行环节入手，从中找出具有烦琐性的数据内容，突出大气环境数据信息收集的重要作用。在建立环境空气监测质量标准时，还应促进相关试行方案修改作业的同步运行，充分利用大数据解析技术的优势和效用，对当地区域的大气质量进行评价，确保评价结果的客观性和真实性，使系统能够对评价内容予以全面分析，获得当地区域的空气质量分析结果并对其加以记录。

对于部分地区来说，能够在开展大气环境监测作业的过程中，将其与大数据解析技术予以充分结合，为数据信息的收集作业开展提供便利性支持，这样不仅可以缓解工作人员的业务压力，还能够在减少工作量的情况下，基于全天候的形式为数据收集作业的开展提供助力支持，形成完整的数据系统。在大气环境数据系统的运行过程中，能够采取智能化的系统运作模式，保障数据内容的准确性，为结果分析和预测工作的开展提供支持，并对最终的预测成效加以检验。为了有效提高环境数据监测作业的实施效率，还需要对各环节所收集到的数据信息予以有机结合，并对数据内容进行合理筛选，通过对关键数据的汇总和分析，提出有针对性的处理方式，保障大气监测数据信息的精准性。

（三）合理预测大气环境数据

在开展大数据解析、开发等作业时，需要对传统编程形式予以完善，保障编程方式的科学性，基于严格性与严谨性的编程要求，对与气象相关公式进行整合，并在程序中进行编写，保障大气环境监测结果的准确性和真实性。在开展大数据解析作业的过程中，应基于优良的系统运行成效，对大气环境信息收集作业予以高度重视，通过对实际所获得的大气环境数据信息进行整理，并从深层次的角度出发，对数据信息予以挖掘，全面总结数据信息之间的规律和联系，对大气环境当中的各项参数进行预测，保障预测结果的合理性。

在构建大气环境数据系统时，还需要将多种不同类型的参数融入其中，并提高对关键数据信息的利用效率，保障数据的有效性。需要注意的是，由于实际所涉及的参数因素具有多样性，包括了大气环境的历史同期纪录等内容，所以需要在此基础上，应对大气环境预测工作提供明确引导。基于专业化的指导成效，在实际的预测过程中，对当地区域的生态环境予以全面分析，并综合考虑不同类型的气象条件，从而获得更加完善的参考依据，为大气环境数据预测工作的开展提供充分支持。

（四）整理并挖掘大气环境数据信息

开展大气环境监测主要目的是为了能够对当地区域的大气环境情况进行预测，并保证最终预测结果的合理性，使当地居民能够根据系统的预测结果，采取与之相对应的整改方式，促进生产管理和相关活动的稳定运行。在使用大数据解析技术的过程中，能够从复杂化的数据信息关系入手，提出有效的数据关系处理办法，将数据分析原理作为基本参考依据，对多种不同类型的数据问题进行处理，保证处理环节的灵活性和有效性。不仅如此，还需要对具有时效性的数据信息予以全面整理，对大量的数据信息进行整合，采取完善的运算方式，对数据当中的关键内容予以挖掘，明确各项关键数据之间的关系和联系，为数据预测作业的开展提供便利性支持。

在编制数据的过程中，还需要加入多种不同类型的气象方程，应确保大数据解析技术应用的灵活性，基于合理的方程应用形式，并将其放置于数据信息的挖掘阶段。在一定的时段之内，通过对大气环境变化规律的预测，基于合理、客观的预测结果，为大众提供明确指导，使受众能够及时应对突发性气候问题。除此之外，在解析当地区域大气情况的过程中，还需要严格遵循标准化和规范化的整理要求，进一步对数据信息予以挖掘，将其放置于大数据解析系统当中，使其能够与环境监测系统予以衔接，采取有效连接方式，从不同时段和不同地区出发，获得更加完整的大气环境数据内容，为数据信息整理工作的开展提供助力支持。

（五）合理应用客户端

在使用大数据解析技术的过程中，为扩大实际的应用范围，应与客户端相关界面紧密衔接。将大气环境监测相关客户作为主体，为程序设计作业的开展提供充足技术支持，部分数据信息与大气环境监测情况相关，在对其进行收集的过程中，应采用实时化的形式，确保能够基于实时化的展示形式，为用户提供充足的信息支持，保障环境监测决策结果的科学性与合理性。

在使用大数据解析技术的过程中，能够在客户端为其提供广泛的应用支持，充分满足用户的个性化需求。应用模块可以细分数据传输、用户控制和数据处理等3个模块。首先，对于数据传输模块来说，还可以进一步细化，将其分成数据请求和数据接收两部分。在大气环境监测数据的收集过程中，突出了数据传输模块的功能优势。

其次，在运行用户控制模块时，需要充分根据用户所提出的要求，积极地响应数据的接收或者请求等指令。

最后，在数字处理模块的运行过程中，借助大数据解析技术的功能优势，发挥出用户需求的关键指导作用，运行与之相对应的系统功能。当发出数据请求之后，能够促进数据分析作业的顺利实施，并保障结果显示的清晰性和完整性，顺利完成数据传输等基本任务。在数据处理模块的运行阶段，需要对前期所采集到的数据信息进行分析，提出有针对性的处理措施，将其以图形或者数值的形式予以展现，从而强化用户的直观获得感，保证大气环境监测作业的科学性和真实性。

（六）建立空气质量预警平台

在开展大气环境监测作业的过程中，需要严格遵守相关实践要求，合理应用大数据解析技术，对当地区域的大气环境做出科学预测。为了能够引导当地居民充分了解大气环境，并对大气环境监测作业予以高度重视，需要保障大气环境预警操作的及时性和科学性，打造完善的空气质量预警平台，使此类平台能够持续处于稳定、高效的运行状态，为大气环境监测作业的开展奠定基础。在空气质量预警平台的运行过程中，需要在大数据系统的运行过程中，对所涉及的关键数据信息加以处理，确保能够将收集到的数据发布于预警平台，并对大气数据发布情况进行记录。不仅如此，还需要将空气质量预警平台与信息发布系统予以衔接，采取有效措施实现对大数据解析技术的充分利用。在空气质量预警系统的运行过程中，为了保障分析结果的准确性，需要采取智能化的预测形式，在预测结果顺利结束之后，还应对预测结果检验工作的开展予以高度重视，严格按照最终的检测结果要求，对质量预警平台进行调整，保证平台建设的合理性与科学性，加大对空气质量预警平台的控制力度。

四、结束语

在开展大气环境监测作业的过程中，需要对整体的工作模式予以分析，应确保最终监测结果的有效性，将其应用于环境保护工作体系，确保数据信息的精准性。随着空气污染问题日益严重，且逐渐朝着复合型的方向转型，为大气环境监测工作的开展带来了较大的难度，需要开展大气环境监测作业时，合理应用大数据解析技术，对传统的大气环境监测工作思路予以拓展，积极引进先进、新型的监测方式，保障大气监测报告和数据信息的精准性，为大众提供更加优质的服务保障。