大數據技術在生態環境保護中的應用價值

黃俊樺

（云南省普洱市生態環境科學研究所 云南普洱 665000）

引言

與傳統的數據處理技術相比，大數據技術一次性存儲與一次性處理的信息量都更大，能夠很好地滿足生態環境保護機制的運行需求。大數據技術除了可以捕捉到系統動態變化的信息之外，還可以對歷年來產生的原始信息進行動態分析，以此來得到區域生態環境的變化情況，精準定位亟待保護的項目。與此同時，環境保護是一項系統化工程，需要綜合考慮多個方面的因素。大數據系統當中包含了種類豐富的數據信息，可以基于多個角度對生態環境保護工作的開展情況進行分析與評估，對影響因素進行分析[1]。除此之外，系統當中的數據更新速度更快，可以為特殊的生態環境的保護提供實時性的幫助。

1 大數據技術在生態環境保護中的應用

1.1 在水體污染治理當中的應用

對于水體污染的治理，大數據技術展現出了明顯的潛力，為治理效率的提升提供了保障。在該技術的支持下，人們生產出了輕巧的傳感器，將其放置到河流當中之后就可以自動化地對河流信息進行監測。在這之后，這些監測數據將會被傳輸至系統的數據中心供相關人員作進一步的研究。在深入分析之后，可以針對該河流的環境保護構建起一個完整的模型，并將該模型作為基礎對人們當前的破壞行為進行評估，將行為產生的后果直觀地展示出來。同時，還可以水體污染形成的原因進行總結，并制定相應的治理方案。

1.2 在空氣質量預測當中的應用

在對空氣質量進行預測之前，工作人員需要廣泛收集特定時間內的氣象信息以及空氣質量信息。在將這些信息輸入到系統當中之后，大數據技術就可以進行檢測，將空氣質量狀況直觀地展示出來，并從更微觀的角度進行分析，比如污染物的具體成本及其比例、懸浮顆粒的運動速度與運動特征等。基于這些信息，人們可以對未來一段時間內空氣污染情況做出預測。與此同時，基于該技術，還可以形成空氣污染物的擴散模型，并在對數據進行持續收集與分析的基礎上對模型的準確度進行優化，進而為預測提供可靠的信息。在這個基礎上，還可以實現監測信息與地圖信息、環境信息之間的疊加與融合，提高空氣質量管理的動態化，最后，面對突發性的污染問題，還可以基于大數據技術來實現常態化的防控。這需要各個地區的生態環境部門將在應急管理過程當中所積累的經驗輸入到系統當中去，通過認知計算與較差驗證之后實現系統的自動防控與提前預警。

1.3 在生態退化完善當中的應用

近年來，生態退化的表現越來越突出，相關的問題也在快速擴散，森林與土地的退化對生物多樣性造成了不良的影響，而水資源的退化則直接影響到了人們的生活。生態系統是一個循環性的體系，而生態退化問題的發生也并不是一蹴而就的，而是在多種因素共同影響的作用下發生的復雜反應，是量變逐漸積累、最終形成質變的結果。在對這一問題進行完善的過程中，除了需要運用生態學、環境學的知識之外，還需要了解生物學、地質學等方面的內容[2]。基于大數據技術，人們可以通過傳感、無線通信等方式來獲取各個領域的綜合性信息，對生態退化的因素進行系統化分析，并通過建立生態模型的方式來挖掘數據背后的信息，掌握生態退化與生態修復的規律。還可以基于決策樹、分布式數據庫等來對數據之間的關聯性進行分析，在相互碰撞的過程當中發現更為有價值的信息。

2 大數據技術在生態環境保護中的應用價值

2.1 可以構建與完善排污權許可平臺

為了在整體上實現生態環境保護的目標，中央政府會制定相應的排污指標，地方則會按照該指標來對排污量進行劃分，并以排污權的方式向企業發放排污指標。為了完成這一工作，需要構建一個交易平臺來實現排污權在各個企業之間的相互流通，使其以商品的形式在該地區完成有效分配。具體來說，企業可以根據自身的生產規模、現階段的生產計劃來對污染排放量進行規劃，并在將計劃排污量與標準排污量進行對比。如果發現計劃排污量大于標準排污量的話，需要購進更多的排污權；而如果發現計劃排污量小于標準排污量的話，則可以將部分排污權進行出售。排污權許可平臺的作用就是為交易的雙方提供相互溝通的機會，促進供需之間的平衡。對于政府部門來說，可以更好地對排污總量進行控制。而無論是平臺的構建與管理還是排污量的宏觀調控，都離不開大數據技術。基于該技術，可以更好地對了解排污權分配情況、排污總量信息，為動態管理提供了便利。對于企業來說，基于該技術可以對過去的生產數據進行分析，并基于未來的生產計劃來獲得計劃排污量，為交易決策提供依據。

2.2 可以對生態環境污染進行實時監控

監測與監控是生態環境保護的重要手段。基于大數據技術，可以在化工企業等容易污染性比較強企業的污水排放系統中安裝傳感器，它不僅可以對排放物質的成分進行檢測、對排放物質的量進行監測，還可以將這些信息實時地傳輸到系統當中去，相關人員基于對數據的深入分析可以獲取企業的排放行為信息。與此同時，為了更好地對水體環境進行保護，還可以在與工廠相鄰的位置安裝監控設備，將企業的污水排放行為納入到在線監測的范圍當中來。除此之外，針對那些有過違法排放行為的企業，政府部門還可以對其環保設備的運行情況進行監測，如果出現設備故障、無法正常運轉，就會發出警報，要求工廠暫時停工[3]。而政府部門的技術工作者還可以基于大數據技術來上述監控信息進行深入分析，對信息的真實性進行核對與檢查。

3 大數據技術在生態環境保護中的應用價值策略

3.1 挖掘核心數據、為生態環境保護提供精準依據

大數據技術的本質就是對各類數據進行收集與分析，從海量的信息當中找到最為核心的部分并加以利用。由此可見，核心數據是該技術發揮價值的關鍵，在生態領域當中，要對這些數據進行充分挖掘，體現環境保護的精準性與有效性。比如對于荒遠山區，在生態修復的過程中，可以利用大數據技術搜集近3-5 年間該地區的降水量、生物種類、工業產量等數據，這都是與生態環境保護具有直接關聯的核心數據。通過建立相關模型，可以了解該地區生態環境所發生的線性變化，并找到變化發展的規律，明確污染的因素，在對未來的污染程度進行分析、對變化趨勢進行預判的基礎上制定相應的方案。當地區環境在短時間內發生明顯變化的情況下，也可以基于這些數據在第一時間了解變化的原因，進而做好標準化處理與規范化管理。

3.2 完善數據分類、實現生態環境保護數據的動態捕捉

在對數據進行應用的過程當中，大數據技術可以搭建起一個完善的分類體系，并在這個基礎上實現不同環保領域的相互融合，促進各項環保工作的相互聯系。在統一的分類體系下，相關部門可以根據實際需要直接獲取相應體系下的信息，比如針對不同的地區、不同項目的信息，這樣可以去除數據篩選的環節，減少了重復性與無效性的工作。與此同時，為了更好地應對生態系統的動態變化，還要在環境保護的過程當中更好地對相關數據進行動態捕捉。為了實現這個目標，各個地區的生態環境部門要積極地引入第三方機構，通過與其簽署合作協議的方式來獲取專業化服務。在這個基礎上，還可以運用關鍵詞評估法來對系統當中的非結構化數據與信息進行處理。

3.3 加強數據反饋、對生態環境污染問題進行全面監督

生態系統的動態變化決定了系統數據的變化。因此，在系統數據使用的過程當中，經常會出現信息滯后的問題。系統當中的信息更新不及時，傳感器所收集到的信息沒有及時地被傳輸到系統當中去。比如森林覆蓋率的下降可能只是局部地區的行為，雖然對整體產生了影響，但在一些地區并不會產生明顯的生態性問題。在這樣的背景下，為了發揮大數據的價值，就要加強數據的反饋，構建完善的反饋系統。具體來說，工作人員可以將系統當中的數據與信息進行細致劃分，將其分為不同的子項目，在這樣的情況下就可以實現信息的專項獲取與獨立獲取。根據實際需要選擇核心信息，并將與之相關的信息作為輔助性的信息[4]。基于此，政府部門可以對在社會范圍內開展更為全面的監督，通過安裝污染物檢測裝置的方式來對重點企業進行實時監測。還可以基于物聯網形成線上監測網絡，使企業管理者對生產行為進行自覺約束與自我管理。

結語

綜上所述，在水體污染治理、空氣質量預測以及生態退化完善等環境保護領域當中，大數據技術的作用都是不容忽視的。基于此，可以在各個地區構建排污許可平臺，在整體上對污染排放量進行精準控制。同時，還可以利用檢測傳感器系統來對污染的排放情況進行實時監控，在源頭處體現生態環境保護的理念。在應用大數據技術的過程當中，需要挖掘核心數據、完善數據分類并加強數據反饋。