邓靖，于治森，廖磊，黄俊雄，鲁蕴甜
重庆市九龙坡区生态环境局，重庆，400052
摘要：大数据是当代背景下的一种信息资产，与传统可在短时间内捕捉的瞬时数据相比，其具有更强的流程优化力、洞察发现力以及智能决策力。对于生态环境保护而言，大数据技术的应用既提升了数据信息的收集、处理、分析、查看及更新，又显著提升了环保工作的针对性、高效性和实效性，就有较高的应用价值。当今的Java，无论是开发工具和开发技术都层出不穷，各有千秋。大数据工程师要掌握行业新技术，这样才能从容的应对眼下企业眼花缭乱的功能的实现。对新兴技术的掌握和识别对企业应用系统的开发具有重要意义。Java软件系统通常庞大而复杂，系统架构是其要害。Java开发团队通常人数众多，架构师是其灵魂。互联网系统、企业应用系统虽然都可以用Java语言，但系统架构天壤之别。针对不同行业的应用系统，利用大数据系统架构也不尽相同。
关键词：大数据技术;生态环境保护;应用价值
中图分类号:X32
文献标志码:A
引言
我国社会经济的大发展在提高了人民生活水平以及生活质量的同时，人们也把越来越多的目光投入到因发展方式不当所造成的环境破坏问题当中。以往的发展偏向于追求经济效益的最大化，然而追求最低的成本往往会忽略选材的环保性和垃圾处置方法的合理性。久之，生态环境的污染日益严重，生态不平衡因素也逐渐增多，甚至影响到了生物的正常生活。“绿水青山就是金山银山”，生态环境污染问题的解决刻不容缓。随着经济的发展，大数据技术被开发并广泛应用于各行各业，为行业的发展注入了新的活力。
1、在生态环境保护工作中大数据的优势
1.1为环保工作提供良好铺垫
在进行生态系统的改善与保护工作之前，需要对整体生态系统各个部分的信息进行详尽的掌握。由此也必然会产生出大规模无头绪的数据资料，而大数据技术在此方面的运用便为环境保护的铺垫工作提供了极大的帮助。在采集数据方面，为避免数据的杂乱无章，大数据在统计整合过程中很好的将数据进行分类归纳，为后续工作提供良好的条件。大数据可以对需要改善的生态环境进行数据全面覆盖，每一个分类项目在数据解释后都将会呈现出清晰的问题源头，辅助其更好地解决问题。
1.2大数据的预测能力为生态保护服务
在物联网时代下，随着大数据技术的不断发展与改进，其功能也在逐渐扩增，从信息挖掘到信息共享，使得其应用不仅局限于过去与现在，即便在未来也将会处于不可或缺的地位。目前对于大数据应用较多的仍在于数据的收集整合与处理工作，其实大数据技术更加可观的功能在于根据过去与现在时间纬度内的数据变化趋势来合理计算，预测出将来可能需要注意的问题。其准确性则根据现有数据的容量和真实性来变化。即使预测会出现一定程度的偏差，其所反映出的问题也是需要当下环境保护工作者需要时刻注意的。根据大数据演算推理出的结果做出相应的预防举措，可以有效降低生态环境恶化所带来的风险，在一定程度上改变环境恶化的趋势，由此为生态环境提供更长的改善时间，那么相对的生态环境问题也会有所缓和。
1.3有效减少环境保护工作成本
传统的通过人工收集得到的信息库不仅内容有限，在数据的有序性和实用性方面表现也较差，而且需要花费大量的时间和人工脑力成本，往往难以达到较好的效果。大数据的庞大体系可以涵盖的内容十分全面，在较短的时间内整合环境保护工作中的大大小小数据体系，通过数据结构的整理使数据表更加合理有序[5]。相比之下，大数据技术的引入一方面提高了环境保护工作效率，另一方面也节省了时间与空间成本，人们不需要再花费额外的时间对数据进行处理和分析，使生态环境数据成为唾手可得的资源，这将为推动生态保护工作做出巨大贡献。
2、大数据技术在生态环境保护中的应用
2.1区分状态数据和行为数据
类型丰富、信息海量、价值高、存取快是大数据技术的显著特点，在实际应用过程中，还需要以数据相关思维为基础，将其分为状态数据和行为数据两种类型。状态数据主要指的是各种类型的生态环境质量表征数据;行为数据主要指的是发展规划、生态系统类型变化、排污、工程建设、城市和农业面源、突发环境事件及治理措施等。这部分数据的筛选和分析是大数据技术在生态环境保护领域应用的首要着力点。区分上述两种数据类型，构建二者之间的关联性，既能够进行预警预测，又能够锁定异常行为。
2.2要以实现智能化决策为目标
将大数据技术应用于生态环境保护领域能够为其智能化决策提供科学、准确的数据支持。大数据技术与智能化决策具有相辅相成的关系，没有大数据的支持，智能化决策体系就是“空想”;光有大数据技术却没有实智能化决策，则表明大数据技术的应用还很浅显，未完全体现出其应用价值。当然，智能化决策的实现是一个循序渐进的过程，需要在不断的思考和探索中逐步实现。
2.3应注重经济效益和社会效益的获取
大数据技术最突出的特征就是具有较高的商业价值，因此，不论主导者是政府、企业还是社会组织，大数据技术在生态环境保护领域中的应用都应以最大化获取经济效益和社会效益为核心驱动力。没有获取上述效益的大数据应用行为，不仅脱离了该技术的应用本质，还会影响相应行业领域的正常发展。
3、生态环境大数据建设措施
3.1树立生态环境大数据思维
思维是做好一切工作的前提和基础，也是有效治理最为关键的因素。生态环境大数据是一种思维，是解决问题的一种方法。相关部门要打破传统分析、解决问题的思维，创新方法，树立数据全量思维，以足够的数据为基础，分析数据间关联，寻找数据间规律，发现数据的新价值，以此对生态环境进行判断、决策，并解决生态环境问题。
3.2培养生态环境大数据人才
我国很多大学都有大数据相关专业，也培养了不少人才，但力度不够，应用能力还有待加强，大数据和人工智能人才的短缺，特别的生态环境等专业性比较强的大数据人才相对不足。要充分发挥学科优势，推进以计算为中心向以数据为中心的转型，根据生态环境大数据所需要的数学、统计学、遥感科学、数据分析专业知识开设课程，培养大数据思维，开展校企合作，提高生态环境大数据人才的应用能力。
3.3实现生态环境大数据共享共用
我国各省已经或计划建立省级生态环境大数据平台，应该加快建立或继续完善省级生态环境大数据平台，将省、市、县三级环保系统以及相关部门的业务数据汇聚起来，破除区域和部门壁垒，在省内外实现数据共享，实行信息公开，服务社会和公众。省级生态环境数据信息中心对生态环境数据进行分析判断，对由存在问题的地区及时的告知，协同处理和化解生态环境风险。
结束语
目前，将大数据技术应用于生态环境保护领域是时代发展的必然趋势。基于大数据的技术优势，生态环保部门要积极利用大数据的优势，将环保需要解决的问题，利用大数据的优势解决问题，只有这样才能更快的解决生态环境保护问题。在生态环境保护过程中，获取更丰富、更精准、更及时的数据信息，更有利于对环境问题做出最佳的分析，使生态环境保护工作更好的开展。更有利于环境发展趋势的预判和环境保护方案的制定，使生态环境保护与经济发展进入良性循环，使中国和全世界绿水长流，青山常绿。
参考文献:
［1］姜华，陈胜，杨鹊平，等．生态环境科技进展与“十四五”展望［J］．中国环境管理，2020，12(4):29－34．
［2］保继霞．土地整理中生态环境保护问题及对策分析［J］．农村．农业．农民(B版)，2020(8):35－36．
一作：邓靖，1987年-，男，重庆市，汉，本科，工程师，研究方向是环境监测