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环保大数据及其在环境污染防治管理创新中的应用

时间:2024-04-24

傅冰

【摘  要】随着生态环境的污染越来越严重,我国对环境污染防治管理工作也越来越重视。在环境污染防治管理中应用环保大数据,能够使环境污染防治管理工作拥有更高的质量和效率,建立高效、完善的环境污染防治管理体系,从而全方位地检测与管理环境污染。基于此,论文在分析大数据技术以及在环境污染防治管理创新中应用环保大数据的要点的基础上,对环境污染管理创新中应用环保大数据的优化策略进行探讨。

【Abstract】As the pollution of ecological environment becomes more and more serious, China attaches more and more importance to the management of environmental pollution prevention and control. The application of environmental protection big data in the management of environmental pollution prevention and control can make the management of environmental pollution prevention and control have higher quality and efficiency, and establish an efficient and perfect management system of environmental pollution prevention and control, so as to comprehensively detect and manage environmental pollution. Based on this, on the basis of analyzing big data technology and the key points of applying environmental protection big data in management and innovation of environmental pollution prevention and control, this paper discusses the optimization strategy of applying environmental protection big data in management and innovation of environmental pollution.

【关键词】环境污染防治管理;环保大数据;创新

【Keywords】management of environmental pollution prevention and control; environmental protection big data; innovation

【中图分类号】X505                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069(2021)10-0149-03

1 引言

现阶段,科技化、信息化快速推进,人们已经进入大数据时代,世界逐步完成从信息时代到大数据时代的转变,对大数据进行充分有效的利用,成为很多领域和行业创新发展的方向,环境污染防治管理等产业也同样如此。我们所生活的时代,面临着各种不同程度的污染,如水污染、大气污染等,更加深入地探讨与分析环保大数据在环境污染防治管理创新中的应用,能够发挥非常重要的作用。

2 大数据技术相关概述

2.1 大数据研究现状

数据量大、结构复杂致使分析、搜索、储存、提取、共享的难度较大,所以需要分析以及应用大数据技术。现阶段大数据的研究依旧处于初期阶段,仍然需要大量的研究工作解决数据展示、数据分析、数据储存等问题[1]。大多情况下,商业使用的产品都是以Hadoop为前提来进行功能扩展,或者进行与Hadoop的数据接口。

2.2 大数据技术的组成

大数据需要多种技术的配合,文件系统提供储存功能,数据库系统有数据查询、管理等能力,最终结合数据分析技术获取想要得到的信息。大数据处理包括数据的采集与预处理、解释与分析以及储存等。

①数据采集与预处理。大数据拥有多样化的数据源,包括视频、文本、图片、数据库、网页等各种非结构化、半结构化以及结构化的数据。大数据处理的第一步是在数据源处完成数据的获取并开展预处理操作,从而以高质量的统一的数据集支持后续流程。因为大数据拥有多元化的来源,导致描述模式可能不同,甚至有对立情况出现。

②數据分析。在应用大数据的过程中,数据分析属于核心流程。按照层次可分为计算架构、索引与查询以及数据处理和分析。以计算架构来讲,在现阶段的大数据集计算框架和模型中MapReduce的应用最为广泛[2]。很多科研人员深入地研究了MapReduce框架下的实时处理。从索引与查询方面来讲,因为大数据中有大量的半结构化和非结构化的数据存在,在一定程度上限制了常规关系型数据库的索引与查询功能,而越来越重视NoSQL类数据库技术。从数据处理与分析来讲,主要包含数据挖掘与语义分析等技术。因为在大数据环境中拥有非常多样化的技术,所以在进行数据的语义分析时,就较难统一术语完成信息挖掘。

③数据解释。数据解释的目的是帮助用户更好地使用数据分析结果,包括的关键技术为人机交互和可视化。现阶段已经存在部分研究大规模数据可视化的实验,利用显示墙、维度降解、数据投影等方法,对显示大规模数据的问题进行解决。

3 环保大数据在环境污染防治管理中的价值

大数据受到了现阶段各个行业发展的广泛关注,而环保大数据为环境污染的防治管理提供了有力的依据。首先,环保大数据能够对生态环境预警能力实现提升。通过对环保大数据的获取和分析,能够预知生态环境的发展状况,这能够便于对生态环境的变化和自然灾害等情况提出应急预警。其次,通过环保大数据能够实现对环境保护决策水平的提升。传统环境保护的决策制定缺乏对相关数据的应用,而通过环保大数据的收集、整理和分析,就能够得到环保状况和发展的数据成果,进而对环境污染防治的科学决策提供依据。最后,通过环保大数据为民众提供更好的环境相关服务。民众对环境情况的了解主要是以环保部门以及和环保有关企业所公布的相关数据为来源,而借助大数据能够将相关数据向民众广泛推广和共享,还能够对民众提供环境监管的平台,此时民众也能够参与到环境污染的防治中。

4 在环境污染防治管理创新中应用环保大数据的要点

4.1 开放性

在创新应用环保大数据的过程中,能够展现出一种更加创新的思维和开放的态度,想要使大数据的价值得到切实体现,就需要使思想变得更加开放,在充分认可与接纳大數据的基础上,对其实际应用进行深入研究。例如,在防治大气环境污染的过程中,在加大对大气污染的检测力度时,也应该有针对性地向全社会人们展示相关的检测数据,加强人们对环境污染的了解。另外,应该在环保的领域范围内引入更多切实有效的数据[3]。因此,从这个角度来讲,相关的部门应该有针对性地完成公共空气质量平台的建立,并且完成与之相符的全新管理机制的构建,从而对个人以及企业进行有效的鼓励和引导,促进环保监测网络不断扩充,这样能够有效地避免官方监测存在的弊端。

4.2 共享性

在环境污染防治管理创新中应用环保大数据,也需要有效地利用其资源共享性的特征,能够进一步激发创新活力。污染防治管理工作不是单独的部门和区域能够完成的,尤其是大气污染的防治,拥有更为明显的区域复合性特征,这些条件对大数据的共享提出了更高的要求,而大数据资源的优势主要体现在能够在保持较低成本的同时,对同一个数据进行使用和共享,并且不会降低数据拥有者所掌握的价值。在大数据时代,数据是非常宝贵的资源,并且在不断进行使用的同时,能够促进更多的价值产生,在网络化和信息化技术的共同作用下,能够进一步强化数据共享的作用,能够创造出更多的经济价值和社会价值。通过数据共享,人们能够更加深入地了解大部分的环保数据,这样能够使过去环保数据开放但需要极大获取成本的问题得到解决。

4.3 融合特性

在环境污染防治管理创新中应用环保大数据,应该对数据融合进行有效运用来使创新价值得到有效提升。从根本上来讲,大数据并不等同于大量的数据,其根本是各种数据之间存在的融合性和关联性,在融合的过程中促进全新价值产生,从而有效地支持相关的科学研究和论证[4]。以空气质量预报预警举例,就要完成地面气象观测数据、气象背景场数据、卫星数据、空气质量实测数据、交通数据等多种数据的有效结合,在这个过程中需要借助相应的统计模型和数据模型,有机地融合这些数据,真正地实现合力,这样才能使预报更加准确。所以,想要保证环保大数据的价值得到充分发挥,需要促进它们进行有效充分的融合,才能取得比它们简单叠加更大的效果,最终使环境污染防治管理的效果更加深远。

4.4 标准特性

环境污染本身属跨行业的一种大数据业务应用,其包含多类型、多方面业务。而标准规范若得不到有效统一,就会导致系统和系统之间无法准确配合,导致系统之间研究无法“对话”,及时开展了“对话”,但是投入的成本过高,如需开发较多的转换接口等,实际并不方便。新时期我国环保部门对环境污染开展了一系列的管理优化,当下存在多个业务标准及规范内容,如《环境空气质量监测规范(试行)》《环境空气质量预报预警方法技术指南》《大气颗粒物来源解析技术指南》等,为环境污染的治理开展打下坚实基础。但是,在环保数据的标准化方面存在一系列问题,标准化的数据构建面临多种挑战。例如,目前环保业务应用数据类型较多,应用类型达到几十种,且各项数据由不同的数据生产部门或者组织管理部门产出,其对应的数据标准、参考体系各不相同,导致最终管理受到一定限制,也为数据的综合应用、大数据构成造成多方面的挑战。各项标准在相应部门中起到了积极的促进作用,但是在宏观方面,数据划分方式各异,尺度不统一,编码随意,导致数据整合及共享难度较大。要实现数据真实的关联,对多源异构环境大数据一体化组织,就需要对数据模型进行统一,构建统一的数据标准。

5 环境污染管理创新中应用环保大数据的优化策略

5.1 建立和完善物联网高密度环境监测体系

随着我国经济水平的不断提升,城市建设进程越来越快,在很大程度上改变了城市中的人口分布情况,原有的城市环境监测点已经无法使城市环境污染监测要求得到有效满足,也无法全面地反映城市环境监测质量。所以需要以物联网为前提,完成全方位、高密度环境监测网络的建立,其中需要具备流动监测站、固定监测站以及在线监测系统等,才能全方位、全天候地监测环境质量,使环境监测数据拥有更好的准确性,提升应对环境污染的能力,使环境污染预警的及时性得到增强。需要全面地分析环境监测的应用需求,有效地融合物联网的智能化、传递性、感知性等相关特征,可以使物联网发挥更强的公共性能和应用效果,有效地融合与处理不同监测点、监测设备收集的海量数据,更加有效地管控各个监测设备[5]。在物联网大数据环境监测体系中,能够有效地监测水质、气象、污染源、大气等多种环境数据,并与综合数据相结合,提升污染防治管理创新水平。

5.2 建立环保大数据共享平台

通过完成更多环境监测设备的设置,需要有效地管理海量的数据与变化,因此也需要更强的数据存储能力的配合,应该以优化与完善传统关系数据库为前提,应该以时间范围进行划分应用分片技术。但是因为数据量非常庞大,可能有数据加载较慢、存储空间不足以及数据报表载入速度较慢等问题出现,从而影响系统正常运行。为使环境污染防治管理创新的效果得到进一步增强,相关人员可以通过利用Spark和Hadoop技术完成环保大数据的分布式处理,构建环保数据处理平台,使各项数据拥有更强的处理效果,能够使应用、存储、管理数据的能力得到有效提升。利用环保大数据处理平台还能有效地管理原有的业务逻辑相关数据,从而大幅度地提升应用环保大数据的效果。为使传统系统中数据应用存在的问题得到有效解决,可以通过建立环保大数据共享平台对数据的共享、服务与维护管理功能进行增强,可以高效地处理和整合环保相关的信息数据,完成相关信息的有效共享。另外,还需要建立完善的数据维护管理与运行机制,使数据拥有更高的质量,有效地分类与管理原有数据,提升数据应用的拓展性和灵活性。

5.3 结合数值模型与认知计算实现环境污染的科学防治

近年来,我国出现了越来越严重的环境污染问题,各种污染物严重地损害了人们的身体健康。对于環境污染防治管理创新,需要保证模型的正确使用。为更加准确、及时地进行环境污染防治,可以对数值模型的过程分析技术进行利用,从而模拟与计算重污染的生成过程与污染物的演变规律以及分布状态,可以对污染物的根源、密度、发展方向以及趋势进行明确[6]。一方面,以污染物的污染源区域和种类差异为基础,强化污染源的各种效果。模型可以有效地融合分布区域与种类,从而更加系统、准确地分析污染受体。另一方面,模型可以有效地联系污染物的沉降过程与化学模式,从而更加全面地体现出污染情况。使用认知计算能够对环境污染防治管理的决策能力进行增强,将应急管理融入日常管理内容。例如,在举办世博会、奥运会的期间,我国环保部门已经完成丰富环境污染防治应急管理经验的积累,在其他管理中有效地融入这部分的管理经验,能够使环境污染防治决策更加合理、科学。

5.4 积极融入“互联网+”及新媒体技术,提高公众满意度

现有数据发布多通过文字、图片、视频方式传播,属于对受众的单方面传播,受众接收信息,了解信息。为满足社会公众需求,提高公众环保意识,可以利用“互联网+”的技术,配合新媒体,应用到环境监测中去,将传统的单方面信息传播转变为基于公众需求的双向传播模式,配合语音识别、人工智能、云计算、云储存技术,落实个性化的数据服务。可以构建线上的环境监督体系,转变政府发布、公众接收的单纯模式,主张公众参与到数据发布中去,构建以微信、微博为支持的新环境监测信息环境,实现环境监督和公众参与的充分结合。

5.5 构建和完善污染防治的管理体系来提升防治效果

为更好地提升环境污染的防治管理效果,相关环保部门要对现阶段管理模式实施改变,对大数据技术进行有效使用,结合环境污染的现状,对环境污染的防治管理体系以及模式进行创新,使其能够不断适应环境污染的实时变化情况,实现对环境污染问题的有效解决,使环境污染的防治管理具有准确性和高效性。相关环保部门可以以动态分析的模型对环境污染的防治体系进行针对性构建,对大气、土壤、水质和噪声等方面实现全面监测与防治,并以计算机结合污染类型对防治体系实施完善,针对污染类型和情况进行应急预案的制定,且通过管理体系能够对相关人员在环境污染的防治方面进行经验的丰富以及业务水平的提升,从而提高环境污染的防治管理效果。

6 结语

综上所述,为了在环境污染防治管理创新中高效地应用环保大数据,需要环保部门完成相关模型以及体系的构建,使环保大数据发挥更强的应用效果,提升数据的实效性、共享性,还应该与物联网、互联网、认知计算以及新媒体等技术进行有效结合,强化环保大数据的应用效果,从而更有效地防治与管理环境污染。

【参考文献】

【1】侯青青.大数据在环保领域的创新应用[A].中国环境科学学会(Chinese Society for Environmental Sciences).2019中国环境科学学会科学技术年会论文集(第三卷)[C].中国环境科学学会(Chinese Society for Environmental Sciences):中国环境科学学会,2019:4.

【2】乔凯.环保大数据在环境污染防治管理中的应用[J].轻松学电脑,2019(13):1.

【3】李锟,朱珠,赖梅东.环境大数据在生态环境管理中的应用前景[J].中国战略新兴产业,2018,172(40):20-21.

【4】苗银家,金朔.大数据在生态环境危机治理中的应用研究[J].河北地质大学学报,2017,40(06):54-58.

【5】韦维,左敏.大数据技术在环境管理中的应用研究[C]//2016全国环境信息技术与应用交流大会暨中国环境科学学会环境信息化分会年会论文集.中国环境科学学会,2016.

【6】李曼,昌敦虎,周继,等.环境管理数据在大气污染物排源放清单编制中的应用及改进对策[J].环境保护,2019,47(15):21-25.

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