大數據在森工行業的應用前景

趙　塵

(南京林業大學 土木工程學院，南京 210037)

?

大數據在森工行業的應用前景

趙塵

(南京林業大學 土木工程學院，南京 210037)

摘要：大數據是指超出傳統數據庫軟件工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群，具有大量化、多樣化、快速化和價值的特征，大數據技術對海量數據進行存儲、分析和展示。本文闡述了森工行業在分析森林資源、森林環境、森工產品、森工服務，以及森工科研上對大數據的需求，以支持資源調查、建設規劃和開發利用設計，采集、分析和預測森林環境因子，優化木材和林特產品生產和供應，規劃森工服務項目和產品的開發和管理。從政府監控、數據開放服務、森工生產、森林工程研究方面分析了大數據在森工行業的應用前景。具體闡述了國外林產物流供應鏈管理的MHG系統大數據應用案例，以及大數據對森工科研的數據采集、管理、分析、輸出的數據密集型科技支持途徑。

關鍵詞：大數據；森林工程；物聯網；數據開放；發展展望

0引言

近幾十年來信息技術的發展，其關鍵技術已從硬件轉向軟件，然后再轉向了數據，近年來更是從傳統的常規數據概念轉向大數據(Big Data)的概念。

大數據是指大小超出了傳統數據庫軟件工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群[1]。大數據包含了人類歷史和當今正在收集的關于自然、社會和經濟等全方位的數據信息。據估算，全球的電子數據總量在2011年已達到1.8ZB(1ZB=1021 Byte)，且每兩年增加1倍(與描述計算機芯片性能發展速度的摩爾定律相符)，預計到2015年可達到8ZB，2020年達到35ZB[2]。

1大數據的概念

大數據的特征是4V(Volume，Variety，Velocity，Value)，即大量化、多樣化、快速化和價值。大量化(Volume)是指海量數據，以拍字節(PB，1015 Byte)以上的數量級來衡量[1]，需知：一頁紙上的文字約為5KB(1kB=103 Byte)，一首MP3格式的歌曲約為4MB(1MB=106 Byte)，一部影片約為1GB(1GB=109 Byte)，美國國會圖書館的所有印刷版書本的數據量為15TB的數量級(1TB=1012 Byte)，美國郵政局一年處理的信件約為5PB，而谷歌每小時處理的數據為1PB。

多樣化(Variety)指數據類型繁多，包括數字、文本等結構化數據和圖片、音頻、視頻等非結構化數據，以網絡日志、生產和消費記錄、地理信息、文檔、網頁、電子郵件、社交媒體等具體形式存在。快速化(Velocity)指數據的采集、傳輸、存儲、處理快速；大數據主要來源于互聯網，按照1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。價值(Value)一方面是指大數據有著傳統常規數據處理達不到的特殊高價值，又表示單位數據的價值很低，即價值密度低。

大數據技術就是從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的技術能力。大數據最核心的價值就是在于對于海量數據進行存儲和分析。大數據分析中大量采用統計分析、數據挖掘(分類、關聯、聚類、預測和可視化等)、模型分析(預測模型、機器學習和建模仿真)、知識發現等技術。圖1為大數據技術的基本框架。

圖1　大數據技術基本框架Fig.1 Basic framework of Big Data technology

大數據的成功應用已產生重大價值。大數據的應用廣泛，幾乎涉及各個領域：食品、醫療、資源、能源、通信、交通、商業、金融、工程、環保、文化和安全等。簡言之，大數據的來源和應用全方位覆蓋了人類的吃穿住行、收集的自然現象、全社會的經濟文化活動。大數據的一些典型應用例證包括：沃爾瑪對啤酒和尿布的捆綁銷售[3]、美國航班延誤分析系統[3]、紐約市教師教學效果評估[4]、廣聯達的數據銷售[5]、基于大數據的波士頓交通智能化等[6]。

2森工行業對大數據的需求

在我國林業生態體系和林業產業體系建設中，森林工程行業肩負著森林資源建設、管理與保護以及森工產品和服務開發的使命。森林資源和環境建設、森工產品生產和消費均對大數據提出了迫切的需求。

2.1森林資源分析

從森林資源調查、規劃、建設到開發利用的全過程，均需要掌握詳盡的資源分布數據，包括空間分布和時間變化情況。森林資源具有自然屬性和非自然屬性，自然屬性主要是指森林資源狀況，非自然屬性包括森林經營歷史、經營條件及未來發展等方面。

五年一次的全國森林資源清查(一類調查)就需要大量使用衛星遙感、地理信息系統、全球定位系統(3S)的大數據，綜合歷史數據，分析資源動態變化，預測發展趨勢。

規劃設計調查(森林經理調查、二類調查)立足于林業基層生產單位(林業局或林場)，全面掌握森林資源的現狀及變動情況，分析以往的經營活動效果，為編制基層生產單位的森林經營方案或總體設計等提供可靠的科學數據。二類調查的數據粒度為小班(林業生產基本單位)，包括各地類小班的面積、蓄積量、生長量和枯損量等。

林業基層生產單位為滿足伐區設計、造林設計、撫育采伐設計和林分改造等而進行的資源調查，均屬作業設計調查(三類調查)。其目的是清查一個伐區內或者一個撫育改造林分范圍內的森林資源數量、出材量、生長狀況和結構規律等，據以確定采伐或撫育改造的方式、采伐強度，預估出材量以及擬定更新措施和工藝設計等。

2.2森林環境分析

對林木個體和森林群落而言，森林環境是指森林所處的空間及其影響森林生長和發育的一切因素總和。對森林工程來說，森林環境就是影響森林工程作業的森林地理環境、森林生態環境和社會經濟環境等因素的總和。

地理環境是指一定區域所處的地理位置以及與此相聯系的各種自然條件的總和，包括氣候、土地、河流、湖泊、山脈、礦藏以及動植物資源等。

森林的生長依賴于其生活的環境，即森林植物有機體生存空間內各種自然因素的總和，這就是森林生態環境。同時森林對環境也具有一定的影響和改造作用。

把各種自然因素條件單位稱為環境因子，如氣候因子、土壤因子、地形因子和生物因子等。對森林植物的生長發育有著直接或間接影響的環境因子稱為生態因子，如溫度、濕度、食物、氧氣和其他相關生物等。生態因子可以劃分為氣候、土壤、地形、生物和人為共5類因子。

對森林環境的分析是一個多學科協作的共同體，需要地理、地質、氣象、生物、非生物以及人類活動多方面的大量數據、知識和技術支撐，迫切需要大數據的支持。

2.3森工產品分析

森林是多資源的復合體，包括土地、立木、地被物、野生動物和微生物等，主要可為人類提供木材、竹材、薪材和工業原料等林產品，提供干鮮果品、木本糧油、食用菌類、藥用植物以及野生動物等。森林是原材料和能源的生產基地，木材是國家建設和人民生活不可缺少的重要物資，主要作為建筑材料、造紙原料及各種工藝用材。

木材產品面向國內外大市場，生產必須符合消費需要。木材產品的品種、規格、價格、質量、市場、供應、運輸、貯存和消費逐漸形成了一體化的市場機制，必須分析各種產品生產和消費的空間和時間分布狀況，涉及到木材資源、生產技術、投資格局、勞動力供應、木材物流和消費市場等全方位信息，離不開大數據及其分析技術的支持。

2.4森工服務分析

森林工程除了為社會提供森工產品以外，還可提供景觀旅游、文化生活、休閑娛樂等服務功能，已經成為人類精神文明不可或缺的組成部分。這就將森林資源、森林環境、人文環境、社會經濟、生態文明和人類精神生活等關聯起來。這是一個更大的市場，呈現出日趨重要、發展迅猛、需求旺盛的前景。

對森工服務項目和產品的開發、規劃和管理，需要詳細分析服務的資源、消費需求、消費者心理和文化狀況、軟硬件的建設、交通運輸、可持續發展等眾多方面的數據，這是個跨學科、跨行業的大數據分析，覆蓋了人、財、物、時間、空間的全面、綜合、復雜的數據收集、分析、預測和管理。

2.5科學研究

科學研究存在著4種范式：科學實驗、科學理論、模擬計算、數據密集型。科學實驗產生了大量的數據，科學理論闡述這些數據并產生一系列的概念和原理。模擬范式則適用于復雜問題的解決，如森林作業生態效應模擬、復雜系統的蝴蝶效應模擬、人腦存儲傳輸處理信息的運行模擬等。模擬方法正在產生大量的數據。而今，數據爆炸又將理論、實驗和計算仿真統一起來，出現了新的數據密集型范式[2]。

數據密集型科學由數據的采集、管理和分析3個基本活動組成。數據的來源構成了密集型科學數據的生態環境，主要有實驗室實驗、自然資源和環境檢測、人的社會活動監測、地理信息、個人生活、企業活動和政府信息等，涉及多學科的大規模數據。例如森林旅游交通信息就涉及到道路、交通信號、車輛、駕駛人、行人、交警、交通法規、天氣和旅游活動，如商業、游憩、娛樂和教育等。

3大數據在森工行業應用前景分析

3.1政府監控和數據開放服務

政府部門對森工行業的指導和監控反映在一系列跨地域、跨時域的大數據上，包括對各地各林區各企業的資源監控、環境監控、采伐限額、國有資產管理、安全生產管理、防火防災和地理信息服務等。在這些大數據的基礎上，要進行資源統計和預測、環境變化分析和產業發展方向分析等。林業部門擁有了歷年來海量的林業信息、地理信息、生產信息、科教信息和政務信息等數據資源，通過數據開放可以更好地制定政策、服務社會、管理行業，促進林業生態、產業、文化和文明的發展，提高管理和服務技術水平。

多年來，美國和西歐發達國家的政府已經逐步開放政府信息，擴大服務社會。在美國，自1966年開始實施《信息自由法》，到2007年實施《政府開放法》，政府信息迅速開放，目前開放率達到90%以上。政府數據開放(Data.gov)覆蓋了政府采集的原始數據、地理數據以及相關的數據分析工具和數據可視化工具，這些大數據涉及各行業、民生、社會、經濟和科技的所有方面。

中國政府也于2008年開始實施《政府信息開放條例》，以發揮政府信息對人民群眾生產、生活和經濟社會活動的服務作用，跟上世界上現代政府的發展步伐。2015年9月，國務院發布了《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作。

互聯網搜索的發展讓越來越多的的人開始在網絡上快速查找林業和森工資源。基于網上大數據的分析，可以預警森林病蟲害、火災的發生、發展，也可分析各種森工產品的生產、貯存和銷售等趨勢，還可預測森林公園、旅游景區等的游客人數變化等。

3.2森工行業生產

森工行業主要生產木質產品，可以利用大數據分析木材的需求和價格趨勢。通過物聯網收集木材的生產、物流、交易、供應信息，分析市場需求模式，從而推行精準營銷、柔性生產，更好地滿足消費者需求，提升森工產品的市場競爭力。

林業物流是物聯網應用的重要領域。獲得物聯網支持的物流系統，可以使物資流通成本大大降低，使物流運輸效率極大提高。而且在物資運輸過程上，可以實現“精確運輸”，真正實現物流的信息化。對于物流來說，物聯網所需要用到的感應器主要應用在貨物、交通工具等方面[7]。

芬蘭MHG系統公司是世界領先的生物能源ERP系統供應商。它提供基于信息技術服務與數字地圖服務的各種解決方案，主要服務于能源、生物燃料、林木收獲、采伐、運輸、林業管理和林木產業，可覆蓋從林區到生物能源熱電廠的整個供應鏈，包括從林地到發電廠的生物質能源材料的收獲、運輸、倉儲、分配的全過程的精細化識別、定位、跟蹤、監控和管理。MHG ERP系統提供野外現場應用、后方系統中心應用和辦公室應用3個主要功能模塊，如圖2所示。其中野外現場應用模塊采用傳感器、移動設備、智能手機、PDAs、筆記本電腦、Auto GPS和電子地圖軟件，實現伐區和運輸車輛的實時信息采集、交流、傳輸，包括目標地點方位數據的GPS采集、電子地圖定位和傳輸、車輛方位和道路跟蹤、單車燃料消耗記錄和CO2排放等。

圖2　林產物流供應鏈管理的MHG系統組成和功能Fig.2 Function of MFG system for forestproducts supply-chain management

3.3森林工程研究

如前所述，數據密集型科學由數據的采集、管理和分析三個基本活動組成，涉及多學科的大規模數據。森林工程學科研究森林資源、森林環境、工程經濟、森林服務的發展變化規律，優化資源、環境的整體開發和可持續經營，大數據以原始數據、分析數據和統計數據等形式可對森工科學研究提供有力的支持。

3.3.1原始數據支持

一方面，林業和森工行業產生了大量有關資源、環境、產品的原始信息數據，分散掌握在政府部門、企業、科研院所，但由于缺乏共享機制，大多數沒有發揮出應有的整體效益。

隨著大數據的開放，科研人員可以方便地獲取行業數據，從而有效地開展研究，提高科研投入產出效益。例如，大比例尺的遙感信息、林業和森工從業人員信息、森林工程投資項目信息、森工機械裝備信息、森林資源調查原始數據等均可為相關的科研項目提供原始數據依據[8]。國內外森工作業工傷數據可支撐工傷規律的研究，以便提高安全生產水平。各地森林各樹種的碳吸收、碳呼吸研究數據的共享有利于森林碳匯、碳交易、碳平衡的研究[9-10]。森工機械設備的材料、制造工藝、性能指標和使用情況等數據對森林作業的生態足跡、生態效率和生態包袱的研究尤為重要。森林工程項目的規劃、設計離不開詳盡的森林資源和環境數據以及眾多的經濟、法律、政策信息和案例數據[11-12]。

3.3.2數據分析支持

利用大數據的分析技術，可為森工科研提供有效的支持。傳統的研究是小而全的，從數據收集、數據分析、模型建立到模型數據展現均由研究人員自己獨立進行，研究工作效率低下。隨著大數據技術的開放，研究人員可以便捷地利用各種分析工具，加大研究的廣度和深度。采用數據關聯技術，研究者可以探尋不同采伐方式、集材方式對資源環境的長短期影響規律，可以研究不同地形條件下的作業方式、作業機械優化問題，研究風景旅游項目的投入產出績效等問題。

森林工程面臨的是復雜的生態環境經濟問題，尤其需要對大規模的各類數據進行統計分析，以尋找復雜系統的變化規律，預測其發展趨勢，并通過敏感性分析研究不同因素的影響效果，從而有效地指導森工生產和建設。

大數據提供了各種可視化技術。大數據及其分析結果以數據表格、圖形和模擬仿真動畫等形式表達。按照研究需要，這些展示內容可以反映具體的生產工藝流程、工程進度圖表、效益分析圖表、人力機械材料需求圖表和工程質量分析圖表等。

4結束語

大數據的發展正方興未艾，為森林工程行業的發展提供了一次機遇。大數據的應用必將促進森林工程生產、建設、管理、服務、科研、教育的集約化、精細化和科學化，從而提高森工行業的競爭力，提升森工生產力水平和生態文明建設水平。

【參考文獻】

[1]郭曉科.大數據[M].北京：清華大學出版社，2013.

[2]陳明.大數據概論[M].北京：科學出版社，2015.

[3]徐子沛.大數據[M].桂林：廣西師范大學出版社，2012.

[4]徐子沛.數據之巔：大數據革命，歷史、現狀與未來[M].北京：中信出版社，2014.

[5]趙國棟，易歡歡，糜萬軍，等.大數據時代的歷史機遇：產業變革與數據科學[M].北京：清華大學出版社，2014.

[6]李軍.大數據：從海量到精準[M].北京：清華大學出版社，2014.

[7]邱榮祖，林宇洪，林玉英.基于物聯網的智慧林業物流系統研究進展[J].森林工程，2014，30(5)：169-174.

[8]朱閱，闞江明，徐道春，等.森林工程裝備底盤研究綜述[J].森林工程，2015，31(2)：97-102.

[9]姜航，高菲，崔曉陽.帽兒山次生林區土壤有機碳儲量及地形因子的影響[J].森林工程，2015，31(3)：15-20.

[10]周媛，李丹，巫志龍，等.森林采運作業過程碳排放分析[J].森林工程，2014，30(3)：1-5.

[11]盧秀琳，周成軍，周新年，等.景區客運索道影響及建設需求分析[J].森林工程，2015，31(3)：97-100.

[12]白靈海，趙章榮，蔡道雄，等.丘陵采伐索道集材技術研究[J].林業機械與木工設備，2014，42(10)：14-17.

The Application Trend of Big Data in Forest Engineering Industry

Zhao Chen

(College of Civil Engineering，Nanjing Forestry University，Nanjing 210037)

Abstract：Big Data is a group of data beyond the capacity of traditional database software tools to grab，store，manage and analyze.Big Data is characterized by great quantity，diversification，fast and value.Big Data technology can store，analyze and display massive data.Forest engineering has great demands on Big Data in the analysis of forest resources，forest environment，forest products and forest engineering services，as well as in scientific research.Big Data can support the survey，planning and utilization design of forest resources.With the help of Big Data，the forest environment factors can be collected，analyzed and predicted；the production and supply of timber and forest products can be optimized；the forest service projects can be developed and planned.The application of Big Data in the fields of government’s monitoring，data opening services，forest production analysis and forest engineering researches was prospected.Specifically，the application case of Big Data in the forestry supply chain management with MHG system was elaborated.The way of data-intensive science and technology support with Big Data to the collection，management，analysis and output of research data was given.

Keywords：Big Data；forest engineering；Internet of Things；data opening；development trend

中圖分類號：S 757；TP 393

文獻標識碼：A

文章編號：1001-005X(2016)03-0032-04

作者簡介：第一趙塵，碩士，教授。研究方向：森林工程。E-mail:czh@njfu.edu.cn

基金項目：江蘇高校優勢學科建設工程資助項目(PAPD)

收稿日期：2015-10-14

引文格式：趙塵.大數據在森工行業的應用前景[J].森林工程，2016，32(3)：32-35.