環(huán)境大數據概念、特征及在環(huán)境管理中的應用

常杪，馮雁，郭培坤，解惠婷，王世汶

（1. 清華大學環(huán)境學院，北京 100084；2. 中國社科院數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732）

環(huán)境大數據概念、特征及在環(huán)境管理中的應用

常杪1*，馮雁1，郭培坤1，解惠婷1，王世汶2

（1. 清華大學環(huán)境學院，北京 100084；2. 中國社科院數量經濟與技術經濟研究所，北京 100732）

摘 要將大數據運用到環(huán)境管理領域是我國環(huán)境管理戰(zhàn)略轉型的重要舉措。本文基于對大數據概念與特征分析，并結合環(huán)境領域的特點，闡述了環(huán)境大數據的概念、特征及在環(huán)境管理中所能發(fā)揮的作用。環(huán)境大數據即把大數據的核心理念和關鍵技術應用到環(huán)境領域，對海量環(huán)境數據進行采集、整合、存儲、分析與應用等，具有數據規(guī)模大、種類多、處理速度快、價值密度低等特征。環(huán)境大數據的應用，對于政府、企業(yè)和公眾都有重要意義。進一步對其在環(huán)境管理中的應用場景進行設想，發(fā)現(xiàn)其在環(huán)境規(guī)劃編制、環(huán)境質量管理、污染源生命周期管理、環(huán)境應急以及公眾參與等多方面都能發(fā)揮重要作用，以促使環(huán)境管理向數字化、網絡化和精細化轉變。最后針對環(huán)境大數據在數據處理、數據管理、數據應用現(xiàn)狀方面存在的問題，提出了可能的解決思路。

關鍵詞大數據；環(huán)境大數據；環(huán)境管理；應用場景

引言

當前，大數據不僅在信息技術、電子商務行業(yè)備受矚目，更成為科研變革、商業(yè)革新、政府運作乃至人類思維方式轉變的一個熱點[1]。2012年3月，美國總統(tǒng)奧巴馬于白宮正式宣布啟動“大數據研究與發(fā)展計劃”，提出利用大數據技術在科學發(fā)現(xiàn)、環(huán)境保護等領域大力開展研究，將大數據研究作為國家戰(zhàn)略提出。隨后，我國也出臺了《十二五國家政務信息化建設工程規(guī)劃》（2012年5月）、《促進大數據發(fā)展行動綱要》（2015年7月）等戰(zhàn)略性文件，推動大數據在我國各個領域的發(fā)展和運用。2015年8月，國務院辦公廳印發(fā)的《生態(tài)環(huán)境監(jiān)測網絡建設方案》明確指出利用大數據實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測與監(jiān)管有效聯(lián)動，從政策層面對大數據應用于環(huán)境管理領域提出要求。

與此同時，我國環(huán)境管理戰(zhàn)略逐漸由污染減排總量控制為主向環(huán)境質量改善為目標導向轉變。環(huán)境質量改善的目標導向要求提升環(huán)境管理的精細化水平，實現(xiàn)分地區(qū)、分類別的差異化管理并實施精準治理。傳統(tǒng)的以經驗性的預測、決策為主導的粗放式管理思維很難滿足新的考核要求。大數據作為新的技術手段和思維方式，打破了傳統(tǒng)收集、整合、存儲、處理、分析和可視化數據信息的方式，管理的定量化水平和決策的科學性提高，為環(huán)境管理逐漸向網絡化和智能化轉變帶來新的機遇。

1 大數據概述

人、機、物三元世界的高度融合引發(fā)了數據規(guī)模的爆炸式增長和數據模式的高度復雜化，世界已進入網絡化的大數據（Big Data）時代[2]?；ヂ?lián)網在線用戶、各種類型的傳感器等，每時每刻都在產生巨量不同類型的數據。根據國際市場研究機構IDC的統(tǒng)計，2011年全球的數據量為1.8ZB，并預測到2020年全球的數據總量將達到40ZB，屆時人均將產生5.2TB的數據。另外，目前采集到的數據只有少量的結構化數據，85%以上為非結構化和半結構化數據[2]。

1.1 大數據的概念與基本特征

對于如何界定大數據，相關研究者看法不一。麥肯錫、IDC、維基百科等的定義主要突出其“大”，如麥肯錫認為大數據指的是大小超出常規(guī)的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集[3]。涂子沛則認為作為一種新的價值觀和方法論，大數據的本質并不限于數據的規(guī)模大，而在于用嶄新的思維和技術對海量數據進行整合分析，從中發(fā)現(xiàn)新的知識，創(chuàng)造新的價值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發(fā)展”[4]。趙國棟等也強調數據的功用價值，認為大數據是在多樣的或者大量數據中，迅速獲取信息的能力[5]。但得到普遍認可的是大數據具有以下4“V”特征：數據規(guī)模大（Volume）、種類多（Variety）、速度快（Velocity）和價值密度低、應用價值高（Value）。近期頒布的《促進大數據發(fā)展行動綱要》也是基于上述四個特征來定義大數據的。

1.2 大數據處理流程及相關技術

在各個領域，數據量都逐漸由稀缺走向極大豐富，但這些數據信息本身并不能產生價值，只有對其進行專業(yè)化的分析處理，發(fā)現(xiàn)數據內在的規(guī)律性特點和數據之間的關系[6]，才能夠真正產生價值。然而大數據本身海量多源異構等特征決定了其處理過程復雜。傳統(tǒng)的數據分析工具，無法在合理時間內收集、管理、處理原始數據，并整理成為幫助企業(yè)經營或主管部門決策提供支持的數據[7]，大數據技術的開發(fā)與應用勢在必行。

大數據的處理流程可劃分為數據采集與預處理、數據存儲、數據分析以及數據可視化。由此可將大數據技術劃分為大數據的采集與預處理技術、存儲技術、分析技術、可視化技術等。

大數據的數據來源廣泛，其采集主要有四種來源：管理信息系統(tǒng)、Web 信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學實驗系統(tǒng)[8]。獲取這些數據通常依靠傳感器技術、Web2.0技術、條形碼技術、RFID技術、移動終端技術等[9]。而從不同來源獲取的數據可能結構和類型復雜，會給之后的分析帶來困難，需要將其轉換為單一的或者便于處理的結構。同時，多源異構的特性導致數據質量存在差異，需要對這些數據進行清洗，如采用聚類或者關聯(lián)規(guī)則分析的方法將冗余及錯誤數據過濾。當前已有的數據清洗工具有Data Flux、Data Stage、Informatica Power Center等。

大數據規(guī)模大、類型復雜、處理速度快等給存儲系統(tǒng)帶來挑戰(zhàn)，目前可適用大數據環(huán)境的技術包括是分布式文件系統(tǒng)、分布式數據庫以及訪問接口和查詢語言等[8]。最著名的是Apache Hadoop系列開源平臺，包括Hadoop Common，HDFS，MapReduce，Zookeeper，Avro，Chukwa，HBase等子項目[10]。

預處理及存儲得到的數據是數據分析的原始數據，即需要對這些數據進行深入的處理與分析，這是整個處理流程中最核心的部分。人工智能技術領域的很多技術方法，包括統(tǒng)計分析（如A/B測試）、數據挖掘（如聚類分析）、機器學習、自然語言處理、神經網絡等，都可用于大數據分析。新的技術方法使我們能夠對實時數據進行深入分析，對數據變化趨勢的分析更可靠。

數據處理流程的最后一步是將分析結果展現(xiàn)給最終用戶，巨量數據的分析結果的復雜性使其很難用傳統(tǒng)的數據顯示方式展示，可視化成為大數據技術重要的研究方向。常見的可視化技術有基于集合/圖標/圖像的技術、面向像素的技術和分布式技術等[11]。當前成功的應用案例、典型的可視化技術主要包括互聯(lián)網宇宙、標簽云和歷史流圖等[12]。

2 環(huán)境大數據的界定與特征

從20世紀80年代以來，環(huán)境信息技術得到了飛速發(fā)展，環(huán)保部門開展了多種環(huán)境質量監(jiān)測工作、生態(tài)環(huán)境調查工作及污染源管理工作，積累了大量數據，包括污染源數據和環(huán)境質量數據。近十年來，一些新的環(huán)境管理工作，如污染物減排“三大體系”建設、應急管理、輻射管理職能的全面調整、環(huán)境訴訟和公眾監(jiān)督的發(fā)展、清潔生產和循環(huán)經濟的興起、污染源調查工作的籌備等，又都帶來了大量新的環(huán)境信息。據統(tǒng)計，2015年我國對367個城市的空氣質量進行了在線監(jiān)控，設置了145個重點斷面水質自動監(jiān)測站，對14920家重點污染企業(yè)實行在線監(jiān)控，實時環(huán)境數據不斷增加并逐步實現(xiàn)了信息的聯(lián)網發(fā)布，環(huán)境大數據時代到來。

2.1 環(huán)境大數據的界定

通過聲學傳感器、生物傳感器、化學傳感器、RFID技術、衛(wèi)星遙感、視頻感知、光學傳感器、人工監(jiān)察等可感知和采集海量環(huán)境數據，為大數據應用于環(huán)保提供了基礎，而大數據技術又為解決當前復雜的環(huán)境問題帶來了新的機遇。環(huán)境大數據即把大數據的核心理念和關鍵技術應用到環(huán)境領域，對海量環(huán)境數據進行采集、整合、存儲、分析與應用等。

2.2 環(huán)境大數據的基本特征

環(huán)境大數據同樣具有大數據的4“V”特征。

從數據規(guī)模來看，據不完全統(tǒng)計，目前各類環(huán)保數據達幾十億條，且將呈爆發(fā)式增長，若考慮實際環(huán)境管理中與環(huán)保間接相關的經濟、社會等數據（如環(huán)保投入金額、居民健康狀況），數據的規(guī)模將更大。

從數據種類來看，環(huán)境大數據涉及部門政務信息、環(huán)境質量數據（大氣、水、土壤、輻射、聲、氣象等）、污染排放數據（污染源基本信息、污染源監(jiān)測、總量控制等各項環(huán)境監(jiān)管信息）、個人活動信息（個人用水量、用電量、廢棄物產生量等）等。各級政府部門、社會公眾、媒體、環(huán)保NGO等都是可能的披露主體。它不僅包括關于事物物理、化學、生物等性質和狀態(tài)的基本測量值，即可用二維表結構進行邏輯表示的結構數據，也包括了隨著互聯(lián)網、移動互聯(lián)網與傳感器飛速發(fā)展涌現(xiàn)的各種文檔、圖片、音頻、視頻、地理位置信息等半結構化和非結構化數據。

從數據處理速度來看，數據量的快速增長要求對環(huán)境數據進行實時的分析并及時作出決策，否則處理的結果就是過時和無價值的，有時延遲的信息甚至會誤導用戶，比如空氣質量的預警預報。

從數據價值來看，無疑環(huán)境大數據具有巨大的應用價值，為精細化、定量化管理和科學決策提供了新思路。但同時海量數據特別是其中快速增長的非結構化數據，在保留數據原貌和呈現(xiàn)全部細節(jié)以供提取有效信息的同時，也帶來了大量沒有價值甚至是錯誤的信息，使其在特定應用中呈現(xiàn)出較低的價值密度。比如各類環(huán)境傳感器、視頻等智能設備可以對特定環(huán)境進行360天×24小時的連續(xù)監(jiān)控，但可能有用的監(jiān)控信息僅有一兩秒。如何利用大數據技術快速地完成環(huán)境數據價值的“提純”是大數據背景下環(huán)境管理亟待解決的問題。

另外，IBM的報告提到了數據真實性（Veracity）。環(huán)境大數據也存在數據精確性即數據反映客觀事實程度的問題。我國現(xiàn)行公開的污染排放數據的真實性及有效性一直備受質疑，擴展數據來源從而實現(xiàn)數據間的校驗成為可能的解決途徑。

2.3 環(huán)境大數據的作用

在環(huán)境領域，可利用物聯(lián)網技術將感知到的環(huán)境監(jiān)測、環(huán)境管理數據通過處理和集成，再運用合適的數據分析方法進行分析整理后，將分析結果展現(xiàn)給環(huán)境用戶，指導治理方案的制定，并根據監(jiān)測到的治理效果動態(tài)更新方案。環(huán)境大數據的應用，對于政府、企業(yè)和公眾都有重要意義。

具體來說，對政府而言，大數據可幫助其掌握全面的數據信息，為各項環(huán)境政策的制定提供更為科學、更為堅實的數據和技術支撐；實時的監(jiān)控和分析可以提升環(huán)境監(jiān)管、預警和應急能力；數據量的劇增及互聯(lián)共享可以加強部門間協(xié)作性，提升管理效率等。對企業(yè)來說，大數據可實時提供生產各環(huán)節(jié)能耗和污染排放情況、生產設施和環(huán)境設施運行情況等，幫助其降低生產和污染治理成本，也體現(xiàn)企業(yè)社會責任。另外，大數據也可以幫助公眾準確了解身邊的環(huán)境狀況，并及時獲得生活中的注意事項。以下將對環(huán)境大數據在政府環(huán)境管理中可能的應用場景進行說明。

3 環(huán)境大數據在環(huán)境管理中的應用場景

“十三五”開始，我國的環(huán)境管理戰(zhàn)略將逐漸轉變?yōu)橐再|量改善為導向。在以質量改善為主的考核標準，迫切要求管理方式從經驗型粗放管理向科學、精細化管理轉變。而環(huán)境系統(tǒng)的分布性、復雜性和動態(tài)性使得過去的管理很難達到量化決策、動態(tài)調整等要求。環(huán)境大數據作為新的技術手段和思維方式，可將海量、互相關聯(lián)的環(huán)境信息進行有效鏈接，做到數據驅動環(huán)境管理與決策，使得環(huán)境管理逐漸向數字化、網絡化和精細化轉變。以下是可能的應用場景。

3.1 在環(huán)境規(guī)劃編制中的應用

過去利用環(huán)境數據進行規(guī)劃分析，只能簡單的回答“環(huán)境發(fā)生了什么事情”，并且由于涉及要素有限且以歷史的統(tǒng)計數據為主，得到的結論很難精準的反映客觀情況。利用大數據系統(tǒng)可以帶來研究技術方法的變革，其處理迅速、實時展示、多因素分析、智能決策等作用可促進規(guī)劃編制的變革。

納入考慮的環(huán)境統(tǒng)計數據實時性更強，另外大量相互關聯(lián)的自然、經濟、社會等數據也納入分析，得到結論更快、更精準有效。并且，對于“為什么環(huán)境會發(fā)生這種事情”，大數據系統(tǒng)也進行了回答。若進一步進行數據挖掘與數據分析，將環(huán)境數據與污染擴散模型、預測模型等結合，模擬復雜的環(huán)境過程，預測環(huán)境系統(tǒng)演變的發(fā)展方向，還可預言“將來環(huán)境發(fā)生什么事情”。比如通過仿真模擬新建項目會對環(huán)境產生怎樣的影響來調整新建項目的數量、規(guī)模、選址、環(huán)保要求等。最終環(huán)境大數據可成為活躍的數據倉庫，用來進行“環(huán)境想要什么事情發(fā)生”。按照這樣的思路利用大數據，可以給環(huán)境規(guī)劃提供科學可量化的決策支持，環(huán)境質量目標的實現(xiàn)路徑清晰可見[13]。

3.2 在環(huán)境質量管理中的應用

一方面可應用于環(huán)境質量信息的發(fā)布。當前城市空氣質量信息已基本實現(xiàn)了實時發(fā)布，并運用地圖進行直觀展示，但仍存在監(jiān)測點布置的科學性不足，密度低等問題。而借助微小傳感器以及大數據算法等方式，可得到各細分區(qū)域更精確的大氣質量狀況。微軟提出的基于大數據的城市空氣質量細粒度計算和預測模型Urban Air是這一方面的成功案例。Urban Air模型利用監(jiān)測站提供的有限的空氣質量數據，結合交通流、道路結構、興趣點分布、氣象條件和人們流動規(guī)律等大數據，基于機器學習算法建立數據和空氣質量的映射關系，從而推斷出整個城市細粒度的空氣質量。利用少量的環(huán)境數據，再結合其他看似與環(huán)境數據并不直接相關的異構數據源，就可以建立一個區(qū)域的數據分布及空氣質量觀測值的網絡模型，最后得到1km×1km范圍的細粒度[14]。基于這樣的細分區(qū)域的高準確度的數據，可為環(huán)境管理者在決策中提供科學依據。水、聲、固廢、輻射等環(huán)境質量信息的發(fā)布也可借鑒空氣質量管理經驗，提升環(huán)境管理的精細化水平。

另一方面可用于環(huán)境質量的預警預報。預測性分析是大數據分析很重要的應用領域，環(huán)境預測性分析常用于空氣及水環(huán)境質量預測。以空氣質量預報預警為例，過去主要依靠對歷史氣象、空氣質量監(jiān)測數據進行統(tǒng)計分析處理，預報的精度及對污染防治的決策支持作用有限。當前，數值預報結合區(qū)域地形地貌特征、氣象觀測數據、空氣質量監(jiān)測數據、污染源數據等，基于大氣動力學理論建立大氣擴散模型，可預報大氣污染物濃度在空氣中的動態(tài)分布情況，為區(qū)域大氣污染聯(lián)防聯(lián)控等提供更科學的決策支持。

3.3 在污染源生命周期管理中的應用

可實現(xiàn)污染源的全生命周期管理，切實提高管理效率。利用物聯(lián)網等新技術，將污染源在線監(jiān)測系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)、動態(tài)管控系統(tǒng)、工況在線監(jiān)測系統(tǒng)、刷卡排污總量控制系統(tǒng)等進行整合，形成全方位的智能監(jiān)測網絡，實時收集污染源生命周期的全部數據。然后基于每個節(jié)點每時的各類數據，利用大數據分析技術，進行“點對點”的數據化、圖像化展示。這有利于快速識別排放異?；虺瑯藬祿⒎治銎洚a生原因，以幫助環(huán)境管理者動態(tài)管理污染源企業(yè)，有針對性的提出對策。

3.4 在環(huán)境應急管理中的應用

環(huán)境應急包括日常管理、事中應急和事后評估三個階段。在日常管理中，主要是環(huán)境應急人才建設、大數據感知設備的安裝以及相關大數據處理技術的應用能力建設，以建立海量信息的實時收集、高效計算、迅速傳遞、結果可視化和機器預判的能力。實時監(jiān)測和機器決策有利于及時發(fā)現(xiàn)風險隱患，降低突發(fā)污染事件產生機率。環(huán)境事件發(fā)生后，大數據管理系統(tǒng)可快速反應，實現(xiàn)各部門信息的融合分析和實時報告，全面感知應急事故的變化過程，并快速集合多項關鍵指標信息以輔助決策。在事后評估中，運用大數據可有效判定應急處置工作的狀態(tài)與實際效果?？傊?，大數據的應用可提高環(huán)境應急的管理效率和智能化水平，從而節(jié)省成本和減少不必要的損失。

3.5 在環(huán)保公眾參與中的應用

隨著互聯(lián)網和GPS設備的普及，NGO或者民眾可以發(fā)布各類自發(fā)式地理信息，比如通過環(huán)保隨手拍上傳的圖片等信息。將這些碎片化的異構數據進行整合處理，可驗證官方公開數據的質量，或者對已有信息進行詳細補充。另外，利用社交媒體上公開的海量數據，也可幫助環(huán)保部門了解公眾需求，進而提供差異化和精細化的公共服務，改善公眾的環(huán)保感受。

4 問題與建議

將大數據的技術手段和思維方式引入環(huán)境管理，為環(huán)境管理者、研究人員等提供了認識問題和解決問題的新思路。但在實際的研究和應用中，還有一些問題亟待解決。

從數據處理來說，現(xiàn)有的環(huán)境數據來源多樣、類型混雜，數字、視頻、文本等大量異構數據的共存加大了處理和利用的難度。這要求研究者結合環(huán)境數據的特性和現(xiàn)有的大數據整合技術，提高快速整合各種復雜環(huán)境信息的能力，為進一步挖掘環(huán)境數據價值提供基礎。

從環(huán)境數據管理來說，第一，環(huán)境數據的質量長期被公眾質疑，即使是官方平臺公布的數據，篡改、造假等現(xiàn)象也大量存在；第二，政府和企業(yè)直接公開的環(huán)境數據有限且與公眾需求不對稱，如污染源排放量的數據，部分省市既不直接公布也很難間接估算；第三，部門之間數據封鎖，“信息孤島”問題普遍存在。這使得環(huán)境數據的利用效率降低，也導致分析結果失真的可能性加大。要完善環(huán)境大數據管理，一方面需要政府提高自身環(huán)境信息的公開程度，激勵企業(yè)公開環(huán)境信息，并建立機制確保公開信息的質量；另一方面，也需要建立利益協(xié)調機制，加強部門間合作，推動統(tǒng)一環(huán)境信息管理平臺的建設。

從大數據的應用現(xiàn)狀來說，當前大數據在我國尚處于起步階段，它在環(huán)境管理領域應用的成熟案例較少。存在的主要問題是環(huán)境大數據應用方法不清晰，應用工具缺乏，難以清晰反映環(huán)境問題并進行深入分析。這需要信息技術和環(huán)境學科進一步融合，培養(yǎng)出大數據和環(huán)境管理兼通的復合型人才，為大數據在環(huán)境管理的深入應用提供智力支持。另外，部分管理者的決策思維仍未轉變，已開發(fā)的環(huán)境大數據工具在驅動科學決策上作用有限。環(huán)境管理戰(zhàn)略轉型以環(huán)境質量考核為目標導向，這將迫使環(huán)境管理者重視大數據的應用，以實現(xiàn)定量決策和精細管理。

大數據作為環(huán)境管理與規(guī)劃、科研以及支撐環(huán)境管理決策的新手段會越來越受到關注，科學有效的應用場景亟待探索開發(fā)，在信息公開程度加大、質量不斷提升與改進的情況下，大數據在環(huán)境管理中的應用將對我國環(huán)境管理水平的跨越式發(fā)展發(fā)揮重要作用。

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Enviromental Big Data: Concept, Characteristics and Application in Enviromental Management

Chang Miao1*, Feng Yan1, Guo Peikun1, Xie Huiting1, Wang Shiwen2
（1. School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084; 2. Insititute of Quantitative & Technical Economics, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732）

Abstract:The application of big data in environmental management is a key step towards China’s strategy transitions in this fi eld. Combining the characteristics of environmental research and big data technology, this work elaborates the concepts, features and function of environmental big data in the fi eld of environmental management. Environmental big data makes full use of the core concepts and key technology of big data into environmental management and achieves the collection, integration, storage, analysis and application of mass environmental big data, with characteristics of large scale, great variety, rapid processing speed and low value density. There is no denying the fact that it will bring application prospect on the government, the industry and the public. Specifically, environmental big data plays an important role in the process ranging environmental planning, environmental quality management, life-cycle-based pollution source management, environmental emergency to public participation, thus promoting a digital, networking and meticulous transformation of environmental management. Lastly, the possible solutions to data processing, data management and data application status are put forward accordingly.

Keywords:big data; environmental big data; environmental management; application scenario

中圖分類號：X32；TP311.13

文獻標識碼：A

文章編號：1674-6252(2015)06-0026-05

基金項目：國家自然科學基金資助項目“基于大數據的城市環(huán)境質量改善管理調控決策系統(tǒng)研究”（71573149）。

*責任作者： 常杪（1971—），女，清華大學環(huán)境學院環(huán)境管理與政策教研所所長，副研究員，主要研究方向為環(huán)境政策與管理。