基于環境保護大數據的檢測與智能診斷探究

葉 韜

（臺州市環科環保設備運營維護有限公司 浙江臺州 318000）

引言

一直以來，在環境的檢測與診斷的過程中，大部分的工作數據需要靠人工來收集與整理，這大大加劇了工作人員的工作壓力，同時由于大部分的工作需要進行人工完成，受一些因素的影響，數據在記錄與計算的過程中存在著明顯的誤差，這使得環境檢測與診斷的結果與實際不相符，但大量的數據處理又難以重新計算，因此對于數據的分析處理能力始終沒有辦法提升。而通過實現大數據的運用，不僅大大提高了環境檢測數據的實效性與準確性，大大加快了數據的處理能力，同時大數據的應用為環保工作帶來了巨大的發展動力，提高大數據對于環境保護的檢測與智能診斷能力成為了當前促進環境保護發展的重要手段。

1 基于環境保護的大數據發展意義

基于環境保護的大數據能夠實現對于海量數據的整理與分析，大數據技術能夠在人們進行數據整理與分析的過程中，減少數據丟失、計算誤差以及數據分析誤差等問題，實現對于海量數據的正確分析。

大數據技術的主要原理就是通過弱化數據之間的因果關系，研究數據之間的相互性關系，找到數據與數據之間的聯系。由于傳統的數據分析模式存在著很多方面的問題，對于環境的監測無法實施實效性，在進行數據統計分析的過程中更是容易出現很多的問題與麻煩，但大數據的應用顯得克服了這一點，大數據通過結合當地對于環境當中的土壤、空氣、水源等數據的分析，建立相應的環境檢測參數模型，為環境保護積累了大量的數據資料，減少了人們在進行數據統計分析中出現的問題[1]。

因此，通過大數據技術的應用，環保工作人員能夠快速的實現對于海量數據的分析，并得出相應的結論，使得我們能夠根據分析結果通過多個角度獲取環境數據，研究數據，更好的了解當前的環境問題。因此，大數據技術的應用與發展對于我國的環境保護起到了重要的推動作用，是我國提升環境保護效率，貫徹落實環保事業的重要技術，更好的促進我國實現了環境治理的目標。

2 基于環境保護大數據的監測與智能診斷相關論述

2.1 基于環境保護大數據的檢測與智能診斷論述

基于環境保護大數據的檢測與智能診斷主要通過將收集到的空氣污染數據、水資源污染數據、土壤污染數據等數據進行統計分析，建立相應的統計模型，并結合統計模型的特征對有用信息進行挖掘，實現對于海量數據的聚攏與分類。目前，在進行大數據的環保檢測的過程中，對于環保檢測結果的準確性也容易受到較多因素的影響，受相關的約束性因素的影響，其分析的結果往往會出現相應的誤差，導致數據的分析結果的準確性不高。并且由于傳統的環保大數據的挖掘方法存在著明顯的精度不高的問題，這樣導致雖然大數據在進行挖掘過程中的計算開銷比較大，但是有效性不高，造成了資源的浪費。因此，針對于以上問題需要環境監測單位應該建立健全給予環境保護的大數據檢測與智能診斷體系，構建科學、合理的數據模型，實現對海量數據的有效分析，實現對于環境保護的有效監測與診斷，得到實效性結論[2]。

2.2 基于環境保護大數據的檢測與智能診斷流程

2.2.1 做好環境數據收集

基于環境保護大數據的監測與智能診斷首先要做好對于海量環境數據的收集，需要對檢測地的空氣污染數據、水資源污染數據以及土壤污染等數據進行統一的整體歸攏。對于空氣、水源、土壤等數據的收集過程中，需要建立數據收集的規范標準，建立統一的目標，并結合參數模型的要求，針對性的對有效數據進行收集。其次，在進行數據收集的過程中，要充分的運用好相關的檢測儀器及設備，例如，監測站臺、水下仿生監測站等，實現對于空氣、水源、土壤等數據指數的有效收集。同時，當條件充裕時，可以引進新型的傳感器技術，通過在數據收集的過程中引入傳感技術，能夠更好的對各類檢測數據實現實時收集。

2.2.2 分析環境保護數據

通過對于環境數據的收集，此時需要對海量的環境數據進行清洗，并進行數據的分析與挖掘，在進行數據分析的過程中，由于在接手第一手環境資料的過程中，都離不開人共的操作，這就難免使得對于收集到的數據存在的一定的偏差，例如，數據的缺失與失真問題。因此，針對于這一問題，數據的分析人員在接手數據后就不能盲目的進行分析或快速地得出環境檢測的結論，這要求數據的分析人員能夠根據原有的數據模型進行比對，并對環境數據進行自相關驗證，最后將數據分析的結果或者對于數據存在的問題，及時地反饋給其他相關部門進行核實處理，實現環境保護數據的有效性[3]。

2.2.3 得出環境保護的監測與智能診斷結果

基于環境保護大數據的檢測與智能診斷的結果的得出需要使用統計學相關的技術與方法，實現對于大數據的深度挖掘以及綜合分析。并且準確、有效、高質量的環境保護監測與智能診斷的結果能夠為當地政府進行相關的環境施策提供科學的理論依據。

3 基于環境保護大數據的檢測與智能診斷的發展措施

一直以來，我國致力于實現對于大數據的開發及利用以及基于環境保護的大數據監測與智能診斷的發展。其主要的目的是為了能夠更好通過先進的現代信息技術，快速的實現對于環境變化的感知，更加全面、可靠的對當地的主要污染源進行排查，以應對各類環境問題，采取積極有效的處理措施降低環境的污染，最終實現智能化的區域環境管理。因此，為了能夠更好的實現于環境保護大數據的檢測與智能診斷的發展目標，我國應重視對于環境保護監測與診斷體制的建立，當地政府應構建智能化的環境保護的大數據處理中心，有效加強對于各類環境問題的監測。

3.1 建立健全環境保護的監測與診斷體制

要想實現基于環境保護大數據的監測與智能診斷，首先應建立健全環境保護的檢測與診斷體制。在體制建設的過程中，應該號召政府、企業以及社會公眾等一同參與進來，打造由政府主導、企業、公眾共同參與的多功能、全方面的環境保護監測體制，實現社會全體的共同監督。其次要利用好現有的信息技術，例如傳感技術、互聯網技術以及無線技術等，能夠實現將收集到的數據快速的傳遞給終端進行數據的處理，提高數據處理效率。政府要積極發揮好相應的行政職能，例如，監測中心要積極的對環境進行實時的監測，當監測到某一地區環境的污染指數超標，空氣當中的污染物增多的時候，要快速的實現對實地資料的收集與處理，對污染源進行分析，對環境數據進行有效的分析處理，將結果及環境問題及時的上報給有關部門。執法中心要加大對于不法污染環境行為的治理，加強懲辦的力度，通過法律手段對企圖破壞生態環境牟取利益的不法分子給予嚴厲的處罰。

3.2 構建智能化的環境保護的大數據處理中心

基于環境保護的大數據處理中心應具備能夠存儲并處理海量數據的存儲能力與計算能力，能夠對海量的環境數據實現深度的挖掘，實現數據的可視化目標。智能化的環境保護大數據處理中心應具備全面的數據分析處理功能，例如，能夠根據提交的環境資料快速的對環境質量進行分析的能力、能夠根據環境數據對污染物進行有效分析的能力、快速查詢各類環境信息的能力、數據共享以及數據調用的能力等[4]。

當地的環境保護業務部門應該加強與數據處理中心的聯系，積極的參與到數據中心的建設與創建的工作過程中，數據中心要及時的將數據分享給相關的政府部門，相關政府部門也應當及時的保存利用好環境數據，共享數據中心的建設成果，根據環境數據及時的采取相應的治理措施。

3.3 加強大數據技術對于各類環境問題的有效監測

要加強大數據技術對于各類環境問題的有效監測，例如，對于水污染問題的監測，水污染問題不可小覷。目前，對于水污染問題的監測，多數發達國家采用的是大數據技術，通過將大數據技術在相應的水源地安裝傳感器，通過傳感器將水源的各類監測數據進行回傳，數據到達數據中心后由科研人員進行數據分析，建立相應的模型，實現對于數據的快速分析，并對水源污染情況進行評估，最終制定出相應的污染治理方案。因此，通過大數據技術在各類環境問題上能夠有效的提高監測，顯著提高環境的治理效率，政府應該重視對于大數據技術的引入，積極地進行大數據人才培養建設，建立一支大數據精英隊伍，實現對于數據的快速處理，提高環境的治理效率[5]。

3.4 實現社會的共同參與、共同治理

為了能夠更好的實現對于環境中的污染的在線監測，應該擴寬信息反饋渠道，發動社會群眾與企業的作用，實現全體公民的共同參與，及時反饋社會中污染環境的現象及問題，并且相關部門應當實現對環境監測數據的透明化，提高公民的知情權，及時的了解環境監測情況，使得民眾能夠積極履行保護環境的義務，積極主動的參與到環境保護的建設當中來。

結語

綜上所述，實現將大數據應用到環境保護的檢測與診斷中對于我國的環境保護事業具有積極的推動作用，并且通過建立健全基于大數據的環境保護的監測與診斷體制能夠有效的實現對于環境數據的分析與處理能力。因此，我國應該重視大數據在環境保護當中的應用，加強對于大數據技術的研究，提高對環境污染的監測與診斷能力。