我國生態環境大數據發展現狀與展望

王運濤，王國強，王橋，張慶竹

（1.北京師范大學水科學研究院，北京 100875；2.北京師范大學地理科學學部，北京 100875；3.山東大學環境研究院，山東 青島 266237）

一、前言

生態文明建設是關系中華民族永續發展的千年大計和根本大計，已經列入國家和地方的重要建設內容[1]。生態環境治理體系和治理能力現代化有助于滿足人民日益增長的優美生態環境需要[2]。大數據國家戰略要求推動政府信息系統和公共數據互聯共享，促進大數據在各行業創新應用[3]。國家高度重視大數據在推進生態文明建設中的地位和作用，印發了《生態環境大數據建設總體方案》，指出要開展生態環境大數據分析和應用。生態環境管理與污染防治已進入大數據與智能分析時代，大數據建設是提升生態環境保護綜合決策、監管治理和公共服務水平的有力舉措。因此，生態環境大數據給我國生態環境治理體系和治理能力現代化帶來深刻的變革、影響和促進[4,5]。

近年來，我國在生態環境大數據建設和應用方面取得了諸多進展。然而我國大數據戰略在生態環境領域的布局還存在總體框架、業務支撐與服務產品等方面的思路與技術瓶頸，導致進一步實施、落地困難。①通過多年積累形成的生態環境大數據的價值尚未得到充分挖掘。我國雖已初步形成天空地一體的立體監測網絡，基本具備反映環境污染水平、生態系統狀況的能力，但數據的大量涌入帶來了存儲、處理和利用等方面的困難，甚至增加了生態環境管理決策的不穩定性和不確定性，環保管理部門運用生態環境大數據的能力較低，并未對所積累的海量數據進行深入分析與挖掘，導致生態環境管理決策的有效信息有限，尚未達到新時代生態環境精細化管理的要求。②生態環境大數據專項技術研發投入不足，現有的大數據技術以通用技術為主，針對生態環境大數據特點和生態環境保護與管理實際工作需求進行具有針對性的研發有限。③生態環境大數據平臺建設標準與管理機制體制尚不健全，缺乏統一的生態環境大數據平臺建設規劃和頂層設計，沒有有效推動數據共享和業務協同。④缺乏生態環境大數據專業人才培養體系，缺少面向生態環境領域從業人員的“生態環境+大數據”的專項培訓。綜上所述，面對新形勢和新要求，有必要進一步開展我國生態環境大數據發展研究。

本文依托“新時代國家生態環境大數據發展戰略研究”項目，歸納總結我國生態環境大數據的發展現狀和面臨的問題，提出新時代我國生態環境大數據發展的重點方向，并針對性給出對策建議，以期為我國生態環境大數據發展和有關部門決策提供支撐與參考。

二、我國生態環境大數據發展需求分析

（一）“十四五”生態環境保護新要求

我國當前生態環境保護面臨的形勢依然嚴峻復雜，并且隨著我國生態環境業務的逐年擴展，相關生態環境問題涉及部門廣、過程復雜、驅動因素眾多，不同環境要素的相互影響、相互交叉導致生態環境問題更加復雜，生態環境保護與恢復難度增大。站在“兩個一百年”歷史交匯點上，“十四五”規劃以美麗中國建設為目標，為我國生態文明建設和生態環境保護指明了方向，作出了系統謀劃和戰略部署。強調堅持“山水林田湖草”綜合治理、系統治理、源頭治理，提升生態系統質量和穩定性；深入打好污染防治攻堅戰，健全環境協同治理體系，突出精準治污、科學治污、依法治污；堅持綠色發展與高質量發展，完善生態環境監督管理體系，減污降碳，加快發展方式綠色轉型。因此，面對嚴峻復雜的生態環境形勢以及生態環境保護工作的高目標、嚴要求，亟需科學謀劃新思路推進生態文明和美麗中國建設。

（二）生態環境大數據發展需求分析

1.實現海量數據潛在價值信息挖掘

隨著我國生態環境保護事業的快速發展，源自各級生態環境管理部門、技術單位和研發機構的生態環境數據不斷積累增多，這些數據的大量涌入對生態環境保護相關工作帶來巨大的發展機遇。然而，目前的突出問題是一方面堆積閑置的生態環境數據越來越多，另一方面需要通過這些數據來解決的問題也日益增加。發展生態環境大數據是實現海量數據信息價值和解決生態環境問題的必然趨勢。

2.支撐環境污染協同管控與綜合治理

隨著跨尺度、跨部門和多要素復合型生態環境問題日益凸顯，傳統的生態環境管理決策手段已無法應對當前生態環境保護工作復雜性、動態性和系統性的特點。生態環境大數據在解決大尺度、復雜過程、驅動因素眾多的生態環境問題方面潛力巨大，能夠推動實現分地區、分類別的差異化管理和精準治理。發展生態環境大數據是深化生態環境治理措施和提升環境管理水平的必然路徑。

3.保障“雙碳目標”實現

當前，生態環境大數據建設與“碳達峰、碳中和”目標同處一個時代背景，生態環境行業的大數據轉型對工藝、設備、設施的不斷優化將提升碳達峰與碳中和的能力，并與其相互耦合、互相促進。在此基礎上，推動污染物排放與溫室氣體排放的同頻、同效、同路徑治理，實現減污降碳協同綜合治理。發展生態環境大數據是實現“雙碳目標”與經濟社會產業轉型協同發展的必然選擇。

三、我國生態環境大數據發展現狀及面臨問題

（一）發展現狀

我國生態環境大數據的研究起步相對較晚。20世紀80年代至21世紀初，我國環境信息技術快速發展，組織管理體系不斷健全，信息網絡基礎設施不斷改善，環境管理業務應用系統形成一定規模。經過“十一五”全面建設、“十二五”轉型發展，環境管理進入信息化新階段，為大數據技術的落地應用奠定了數據基礎。自“十三五”以來，隨著《生態環境大數據建設總體方案》的實施，我國生態環境大數據逐步走上了快速發展的道路，賦能生態環境綜合決策科學化、生態環境監管精準化、生態環境公共服務便民化。相關部門紛紛啟動大數據建設工作，圍繞生態環境管理制度、監測設備、數據處理分析、平臺管理、業務應用等方面開展不同層面的研究和應用，在生態環境監管、決策及服務等方面的發展取得較大進展[6]。例如，國家水專項“國家水環境監測監控及流域水環境大數據平臺構建關鍵技術研究”項目，針對國內水生態監測技術、水環境監測網絡和水環境大數據分析等方面存在的問題，研發了水生態環境監測技術和裝備，攻克了水生態環境監測智能評估與質量預測預警技術，構建了以大數據挖掘技術為核心的水環境管理大數據平臺。

當前我國生態環境監測水平不斷完善，大氣、水和土壤等領域的監測網絡系統初步形成，并且根據業務管理需要不斷加大監測密度。我國初步建立的天地立體的生態環境監測系統[7]，融合了地面監測、衛星遙感、航空遙感[8]、互聯網等技術。我國生態環境大數據管理與處理能力不斷提升，包括生態環境大數據的存儲、整合、標準建設等。生態環境大數據存儲管理方式主要有分布式文件系統、關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫等[9]。以MapReduce、Hadoop等[10]為代表的技術平臺和框架在我國生態環境大數據領域已開始應用，實現海量數據的批處理、存儲和分析等[11]。我國出臺了數據交換規范和數據資源目錄標準體系，與水、氣、土壤、生態等相關的數據開始逐步整合[12]，在一定程度上促進了生態環境大數據在各業務部門間的共享和交換，加強了生態環境業務協同力度。我國生態環境大數據分析與應用能力不斷提高。當前大數據分析的主要方法包括人工智能[13]、統計分析和系統建模等，這些分析方法在水污染治理、區域大氣污染治理、環境影響評價以及環境風險管理等領域得到初步應用[14]，如生態環境部環境工程評估中心的環評管理平臺、清華大學環境學院研發的空氣質量預測和預報系統等。

（二）面臨問題

雖然我國在生態環境大數據建設和應用方面取得了積極進展，但我國生態環境大數據研發與應用仍處于起步探索階段[15]，尚未真正發揮大數據系統對生態環境管理決策的支撐作用。

1.數據整合、共享與開放機制不健全

生態環境數據資源分散，不同生態環境保護業務系統之間的數據格式不統一，導致數據整合程度較低，出現了不同程度的數據割據。而且不同業務部門出于“數據保護主義”，阻礙了生態環境數據整合和共享，無法實現數據互聯互通，形成了“數據煙囪”和“數據孤島”[16]。目前國內關于生態環境數據開放方面的管理體制機制和標準還很不完備，制約生態環境數據開放。

2.生態環境大數據關鍵核心技術研發不足

目前，大數據技術在生態環境領域的實施和應用仍存在一些問題[17]，多以大數據通用技術為主，未能充分考慮生態環境大數據特點和環保部門實際管理需求進行針對性的關鍵技術研發，包括生態環境智能感知技術、數據清洗與融合技術、可視化表達技術、云計算技術、人工智能技術、管理平臺技術等。例如，在采集技術方面，對不同生態環境要素進行高頻次、多維度、高精度采集的技術攻關不足；在大數據智能分析方面，智能算法的核心架構、運算效能、計算精度等自主技術創新動力不足，并未對所積累的海量數據進行深入分析與挖掘，開發利用程度不足以發揮數據的全部價值。

3.對生態環境管理核心業務支撐不足

生態環境大數據的核心價值在于挖掘和應用，它是生態環境大數據建設的核心目標。然而，當前堆積閑置的生態環境數據越來越多，真正觸及核心職能業務的大數據應用功能少，真正能夠開拓業務新需求的應用創新不足，創新動力不夠[16,18]，我國運用生態環境大數據的能力還比較初級[19]，多為在線監測數據的收集與展示，對數據的分析與挖掘不夠，針對生態環境管理的智能感知與問題識別、演變規律及驅動機制挖掘、溯源分析、情景模擬與預測評估、風險預警與應急決策、環保監督與績效評價不夠，未對環保核心業務管理決策提供強力支撐，產業集群發展態勢尚未形成。

四、新階段我國生態環境大數據的發展路徑與重點方向

“十四五”時期應堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨中央國務院指示精神，牢固樹立新發展理念，按照高質量發展要求，促進新時代生態環境大數據匯聚共享、深化數據融合創新、提升數據治理能力、保障數據安全，打造應用多樣、支撐有力、產業繁榮生態環境大數據良性發展模式，為提高生態環境保護綜合決策、監管治理和公共服務現代化水平提供科學支撐和技術支持。

（一）發展路徑

1.機制建設

加強生態環境大數據標準規范研究，完善生態環境大數據共享開放機制。重點探索生態環境大數據領域“官產學研”合作模式，推動基礎科學研究與技術推廣應用協同并進，利用大數據技術在生態環境要素配置中的優化和集成作用，加強生態環保相關職能部門、機構數據互聯互通與共享開放，解決生態環境大數據應用“煙囪”、數據“孤島”、信息資源開發利用水平低、產品服務缺乏等問題，促進生態環境大數據深度融合于生態環境管理業務。

2.技術研發

推進生態環境大數據基礎研究和關鍵技術研發。針對實現生態環境治理體系和治理能力現代化、提升我國生態環境管理決策綜合能力和水平的需要，開展基于云計算、互聯網、物聯網、人工智能、遙感、環境信息等現代技術的生態環境大數據理論與方法研究，如基于物聯網和分布式數據庫的生態環境大數據采集與處理、基于人工智能技術的生態環境質量預測預警、基于多元數據同化的污染過程模擬與生態環境評估、污染源與環境質量的關聯性分析等，構建面向我國新時代生態環境保護的大數據理論方法體系，為生態環境大數據應用奠定理論方法基礎。以技術發展推動生態環境保護業務流程與管理模式創新，實現技術的業務化深度應用，切實提升管理決策的科學性、動態性與精準性。

3.應用推廣

研制生態環境大數據服務平臺，開發新型生態環境大數據產品，建立生態環境大數據產業示范區，集成產業鏈上下游企業，深入挖掘生態環境大數據商用、政用、民用價值，拓寬新的應用場景，實現大數據產品的推廣示范與融合應用。運用生態環境大數據研發成果和環境大數據服務平臺開展環境大數據應用服務，如支撐打贏環境污染防治三大攻堅戰、助力實現生態環境監測精準化和智能化、支撐開展生態保護與應對氣候變化工作等。

（二）重點方向

1.生態環境狀況智能感知與問題識別

綜合應用物聯感知、衛星遙感、互聯網抓取等技術，提高對環境要素和污染源全面智能感知和實時監控能力，通過大數據“一張圖”實現污染源監測網絡可視化，實時查詢對應污染源排污狀況及視頻信息，結合深度學習等大數據分析，從被動響應轉變為主動服務，實現生態環境質量與污染源現狀問題精準識別，為生態環境監測常態化運行奠定基礎。

2.生態環境演變規律及驅動機制挖掘

基于大數據技術獲取海量多尺度、多要素、多過程觀測數據，將基于機理模型的多源數據與基于大數據驅動模型的數據進行整合，深度挖掘生態環境與社會經濟多要素間的關系，解釋原本可能因宏觀加和被掩蓋的個體異質性與時空異質性等特征，形成對于生態環境演變及成因更為深刻與全面的認知，為生態環境領域科學研究與政府部門管理決策提供有價值的知識與信息。

3.環境污染與生態系統受損溯源分析

基于統計數據分析識別污染受體和污染源之間的相關關系，建立污染溯源模型來模擬污染物的空間過程，厘清環境污染和生態系統受損等存在問題的成因及其貢獻。強化多源數據融合與挖掘技術，對與環境污染和生態受損相關的間接變量進行分析，降低對表征源與受體的直接數據的依賴性，實現環境污染與生態系統受損溯源分析。

4.生態環境管理情景模擬與預測評估

開發分布式并行編程和計算框架，結合深度學習和數據挖掘算法，在海量數據進行處理和分析的基礎上建立表征自然要素、管理決策變量與目標變量之間關系的大數據模型，最大限度挖掘現有多源數據間的關系，能夠兼顧具體決策場景的靈活性與決策依據數據的可獲取性，支撐現有信息下的最優化決策。

5.生態環境風險預警與應急決策支持

融合天空遙感、傳統地面監測以及物聯網實時監測等多源異構時空大數據，進行區域生態環境大數據風險預警與應急決策。基于大數據分析與挖掘對潛在生態風險源、風險路徑與受體進行識別。通過對觀測異常值快速識別，為突發性生態環境事故進行預警支持，提前判斷事故影響范圍與嚴重程度。通過大數據空間分析在突發型污染事故發生后快速合理調配物資與人力資源提供決策支持信息。

6.生態環境保護工作監督與績效評價

審核生態環境上報數據，識別錯誤數據與異常情況，支持生態環保數據可靠性監督與監管。基于多源遙感數據和大數據分析技術，提高環保督查工作效率。構建生態環境保護工程項目大數據集，基于以往項目數據建立績效評價閾值標準，實現更加精確的環境績效評價，從而實現有限資源有效分配和效益最大化，提高生態環境部門決策的科學性和資金使用效益。

五、對策建議

從管理機制體制、數據資源意識、技術研發與示范、資金投入與人才培養等方面提出具體對策建議，從而深化大數據技術在生態環境保護領域業務化應用。

（一）重視頂層設計，優化發展方向

1.積極推進多部門合作共建與資源共享

會同生態環境部、自然資源部等有關部門，加快制定產業發展指導意見，強化生態環境大數據戰略的頂層指引作用。推動觀念革新、樹立大數據戰略整體化意識，加快跨部門、跨行業協議標準的建立和服務系統的設計，盡快出臺國家層面生態環境大數據資源匯集與業務支撐流程規定；明確各部門協調職責、量化工作指標體系，制定績效評估制度。基于大數據標準化、多源化的特性，逐步建立橫縱交互、層級明晰的多部門大數據協同策略，切實推動大數據技術集群協同支撐國家治理，建立生態環境大數據支撐的決策、執行和監督全過程管理制度，完善生態環境大數據技術在戰略制定、標準確立和爭端處理等方面的支撐機制。以業務支撐為目標，探索跨部門大數據技術工具載體研發，盡力發揮跨部門協調機制的最大效力。

2.從生態環境大數據生命全周期全角度謀劃發展方略

在業務融合上，探索開展生態環境大數據戰略應用試點，通過軟硬件資源整合重構，從規劃角度制定生態環境大數據發展路線、從服務角度完善生態環境大數據政策體系、從業務角度謀劃生態環境大數據應用支撐布局。規劃角度的大數據發展路線需緊密依托新時代生態環境業務方向，制定生態環境大數據發展中長期規劃，綜合評估現有基礎、系統梳理時代需求、分析甄別核心技術，科學謀劃發展框架。明確新時代生態環境大數據業務支撐方向，圍繞政府行政政策、社會引導政策、公共參與政策，明確新時代生態環境大數據核心戰略框架，依托市場、經濟等手段促進生態環境大數據戰略發展，增強生態環境大數據戰略對公共監督、信息發布、參與決策等的支持。在應用支撐上，推進生態環境大數據平臺建設和管理工作，實現生態環境大數據產品業務化生產。

（二）樹立資源意識，加強數據管理

1.推動生態環境大數據軟硬件基礎設施建設

強化生態環境大數據資源意識，將數據資源保護提升至國家戰略層面。在基礎設施構建上，應盡快完成國家生態環境大數據中心建設，破除數據壁壘，打通數據匯集通道。在生態環境部內部充分整合相關海量數據，同時集成生態環境相關衛星影像、水文水利、氣候氣象以及相關經濟社會運行數據；在此基礎上，完成國家級數據資源目錄建設，從業務運行、管理機構和管理要求三個維度指導信息分類，實現多部門數據資源的關聯融匯。數據中心是數據匯集與共享的工具集合。數據匯集通道建成后，從數據使用角度完成采集、清洗、存儲、共享工具設計，重點拓展互聯網信息采集渠道，開展數據高效共享體系建設，研發具有獨立知識產權的數據庫、文件傳輸和接口系統，不斷提升數據資源傳輸安全性和傳輸效率。開展國家級云計算基礎設施建設，全面完善提升集群計算、數據存儲、產品共享、業務運維基礎設施，著力提高計算穩定性、安全性和時效性。

2.完善生態環境大數據標準規范與管理制度建設

加快建立生態環境數據資源采集標準，建立橫縱交互的數據采集協議框架，橫向搭建多部門、多行業、多源信息采集協議框架，縱向依托生態環境垂直管理系統統籌上下級數據采集協議。盡快完成數據匯集流通的標準規范體系建設，規范大數據共享。加強數據庫標準化管理，加快數據存儲交換標準、數據平臺交互接口標準建設，保證數據準確、開放、共享，切實避免數據壁壘與數據流失濫用等情況的發生。強化安全制度建設，構建生態環境大數據網絡安全、系統安全、設備安全、供應鏈安全和數據安全的規范體系，建立健全數據使用運營、共享傳輸風險評估制度，數據安全管理認證、安全管理責任制度。

（三）強化技術攻關，推動示范引領

1.制定并發布生態環境大數據典型應用場景

從生態環境保護工作全景出發，制定生態環境大數據典型應用場景。研究大數據關聯分析、多元統計、鏈接預測、相似匹配、因果分析、語義引擎等關鍵技術在生態環境管理決策中的應用潛力，重點推動態勢研判、問題診斷、風險預測預警、感知與溯源、生態環境保護成效評估、環境監測產品自動生產與智能推送等應用場景研發。

2.著力推動生態環境大數據專用靶向技術研發

圍繞生態環境大數據準確性、完整性、一致性、安全性、可用性的具體特征，發展生態環境大數據靶向專用技術，包括生態環境大數據智能獲取技術，清理技術、抽取與集成技術、轉換與數據規約技術、生態環境大數據融合與分析技術、生態環境大數據可視化表達技術、生態環境大數據產品設計與生產技術等。

3.推動生態環境大數據服務平臺研發與示范應用

開展綜合服務功能一體的國家和省級生態環境大數據平臺研發和建設。重點推動管理與查詢功能、生態環境大數據處理與分析功能、生態環境大數據產品生產與服務功能的研發；推動生態環境大數據智能獲取、抽取與集成、分析與挖掘、深度學習、可視化表達、態勢研判、問題識別、變化檢測、風險預警、綜合評估等核心功能研發；最終形成一批操作性強、可靠性高的生態環境管理應用產品，促進生態環境大數據工作從技術方法研究走向業務應用。

（四）加大研發投入，壯大人才隊伍

1.加大研發資金投入確保科技創新

積極布局生態環境大數據學科領域基礎研究，加大力度支持科研人員在此領域的基礎研究，通過項目評審協調、資源配置優化手段，充分調動各部門支持交叉學科研究的積極性。加大生態環境大數據研究學科傾斜支持力度，啟動“生態環境大數據重大基礎科學問題研究”專項資助工作，安排專項資金用于重點科研基地和重大科學工程的建設。積極引導各級地方政府、企事業單位、社會團體加大對生態環境大數據研究的投入，形成以中央財政支持為主、多元化資助并行的基礎研究格局。鼓勵和支持有條件的省市以及企事業單位，啟動以生態環境大數據技術應用與業務支撐為重點的研發計劃，努力提高資金利用效率。

2.加快培育生態環境大數據領域高層次拔尖創新科技人才

依托高校建設具有國際一流水平的生態環境大數據教學研究機構，填補我國環境大數據學科建設的空白，提升國家環境大數據技術研發、高端人才培養、業務化服務等綜合技術能力。高度重視高層次人才隊伍規劃，通過國家級人才培育、海外優秀人才引進、特殊人才政策，提供具有國際競爭力和吸引力的基礎條件，加強生態環境大數據戰略性科學家的培養，充分發揮其戰略咨詢和規劃決策引領能力。推動人事體制改革，打造一批能力突出、專業性強、能夠攻堅克難的穩定戰略性研究隊伍，持續培養一批具有高創新能力和家國情懷的高層次專家團隊，加強具有創新活力的中青年科學家梯隊建設。