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大數據解析技術在大氣環境監測中的應用分析

2020-05-09 06:34:28曹貝佩周冬杭魯劍莉浙江天川環保科技有限公司浙江杭州00浙江工業大學工程設計集團有限公司浙江杭州00杭鋼人力資源開發服務有限公司浙江杭州00
化工管理 2020年12期
關鍵詞:大氣環境

曹貝佩 周冬杭 魯劍莉(.浙江天川環保科技有限公司,浙江 杭州00;.浙江工業大學工程設計集團有限公司,浙江 杭州00;.杭鋼人力資源開發服務有限公司,浙江 杭州00)

環境保護工作早已成為社會各界關注熱點,大氣環境相對復雜,所涉及內容多,要想開展大氣環境監測工作,需要收集大量數據,對多種數據進行分析。但是,由于空氣污染、人類活動行為變化、氣象條件等多種因素,這些數據具有一定不確定性,又歸屬不同類型,在實際的處理過程中,數據處理難度較大。因此,應結合先進技術,結合大數據解析技術,對大氣空氣環境加以監測,希望能夠深入了解大氣現狀,更好地完成大氣環境監測目標。

1 大數據解析技術在大氣環境監測中的意義

在信息化技術支持下,為不同行業發展帶來較大變革,同時,要想進一步提升信息化技術處理能力,需要不斷增加軟件開發力度,完善數據處理系統。對當前社會環境保護工作加以分析,要想全面檢測環境數據,在監測過程中,需要收集大量數據。大氣環境監測工作,對社會經濟發展與環境保護工作具有重要作用,有利于環境建設工作達到既定目標。因此,在現代社會發展過程中,應整合現代化技術,在現代化技術基礎之上,強化大數據技術改革,并應用大數據解析技術[1],在數據的收集、模擬過程中應用大數據解析技術,從而提升環境監測工作效率,使大氣環境監測工作質量得到保障。

2 大數據在大氣環境監測中的優勢

2.1 提升環境預警能力

借助大數據技術,能夠對大氣環境監測各類數據加以整合,并對數據進行分析,有利于提升數據精準度,滿足大氣環境監測要求,對未來環境變化進行科學預測,從而提升大氣環境監測有效性與科學性。例如,在大氣環境監測工作中,能夠合理預測環境污染類型與污染種類,并結合區域地理環境,根據風向與地質特征等多種因素[2],對污染進行科學預判,并結合實際環境,制定科學環境保護策略,并在這一過程中,結合大數據網絡與技術,對空氣進行實時監測,實現信息數據共享與傳遞。

2.2 成為決策科學依據

通過大數據技術,能夠在大氣環境監測中,實現信息數據共享,充分發揮大氣環境監測數據價值,在大數據應用過程中,可以聯合大數據與檢測數據,借助構建的大數據模型,將監測結果直觀呈現,從而提升大氣環境監測數據有效性,使精準數據成為環境工作開展基礎,為環境工作提供科學參考。此外,在這一過程中,可以結合模擬方案與數據,對環境治理策略可行性進行分析,選擇最佳環境治理方案,在保護環境同時降低環境治理方案成本,避免決策失誤導致不必要成本增加。大數據技術,能夠在環境監測平臺中發揮積極作用,將大數據與更多先進信息技術相結合,可以向不同平臺傳遞環境監測數據,借助網絡平臺或是智能客戶端,使大眾了解到專業環境保護工作進度以及結果,提升大眾環境保護工作參與度,在這一過程中,不僅能提升環境監測服務水準,更能鼓舞更多群眾,主動參與到環保工作中,為環境保護工作貢獻一分力。

3 大氣環境監測中大數據解析技術的具體應用分析

3.1 進行環境數據監采集與記錄工作

對大氣環境多項數據進行采集與記錄,不僅是環境監測基礎工作,更能完善不同城市環境監測檔案,為后續大氣環境監測工作開展奠定良好基礎,輔助更多環境保護方案開展。這也意味著,在大氣環境監測工作中,應結合大數據解析技術,對空氣各類指數變化進行詳細分析,并與常規數據進行對比,從而了解區域大氣環境,例如,某省2020 年2 月,根據《環境空氣監測質量標準》[3]與修改的試行方案,結合大數據解析技術,對省內大氣空氣質量進行評價,經過系統評價,省內空氣質量總體為優良,具體內容如表格所示:

省內大氣監測數據天氣優良比例空氣污染變化2019年2月(%)優良空氣100%(優級96.1%、良級3.9%)細顆粒物(PM2.5 )14μg/m3、可吸入顆粒物(PM 10 )25μg/m3臭氧(O3)91μg/m3二氧化硫(SO2)5 μg/m3二氧化氮(NO2 )5 μg/m3氧化碳(CO)0.7mg/m3。2020年2月(%)優良空氣100%(優級95.8%、良級4.2%)細顆粒物(PM2.5 )13μg/m3、可吸入顆粒物(PM 10 )21μg/m3臭氧(O3)104μg/m3二氧化硫(SO2)5.1 μg/m3二氧化氮(NO2 )4.9μg/m3氧化碳(CO)0.8mg/m3。

對上述表格進行分析,大氣空氣主要污染為以上幾大類型,其中部分污染物變化明顯如O3而SO2、NO2、CO無明顯變化。這些數據的變化趨勢,在一定程度上說明大氣空氣污染變化情況以及未來發展趨勢。但是,由于大氣環境監測難度大,這些數據結果雖然直觀,但是,實際數據處理過程復雜,數據計算工作量大,為提升環境數據監測工作效率,減少環境監測工作難度,需要結合大數據解析技術,對空氣各類數據進行匯總、整理、計算與分析,從而得到精準大氣環境監測數據。

3.2 環境預測預警平臺構建

經過數據的處理與分析,能夠得到區域大氣環境基本數據,對未來大氣變化情況有基本了解,在這一過程中,可以結合大數據解析技術,將各類氣象公式編入其中,制定適合程序編制[4],降低人工計算量同時,能夠提升數據準確度與科學性。此外,應在平臺構建工作中,構建預警環節,當數據超出空氣指標允許范圍,應及時進行異常天氣預警,并結合大量數據,對數據進行分析與處理,大數據平臺發揮精準空氣質量結果,不斷完善、改進大氣環境監測結果,并對不同空氣變化進行預測,能夠在可視化軟件中,觀察區域環境變化,從而預測未來天氣變化,也能呈現空氣污染情況,對空氣監測、預測工作打造科學管控平臺,能夠提升大氣環境監測能力,獲得更多精準數據。

4 結語

對大氣環境監測工作加以分析,有效的監測結果,能夠為環境保護工作提供精準數據。但是,由于近年來空氣污染逐漸朝向復合型發展,增大大氣環境監測難度。因此,在具體工作中,大氣環境監測工作應主動結合大數據解析技術,拓展大氣環境監測思路與方式,只有這樣,才能使大氣環境監測工作滿足社會發展要求,為大眾提供精準大氣監測報告,為大眾提供更為優質的服務。

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