林奕璐 高晓燕
临沂市生态环境局沂南县分局 山东省临沂市 276300
摘要：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
关键词：大数据技术；生态环境保护；应用探索
引言
在过去的几十年里，我国的经济水平较为落后，所以把发展重点放在经济上。然而近些年，随着经济突飞猛进地发展，我国已经将发展重心放在了“可持续发展理念”上。在当前的发展理念下，对生态环境的保护必不可少，因此，环境监测技术成为了当前国家发展的一项重要技术。为了进一步保护我国的生态环境，就必须不断创新环境监测技术，并将其作为我国生态环境的基本保障。
1大数据概述
大数据是可以对海量数据进行获取、存储及管理的数据集合技术，无论是数据采集还是最终分析均超出传统数据软件工具。现阶段主要的大数据处理技术包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储及大数据挖掘等，相应的大数据处理平台与工具较多，比如分析工具目前有各类的分析平台与非结构化的数据处理。大数据最显著的特点是数据量大，即“海量数据”，其中包括的数据形式众多，比如图片、声音、影像及文字等非结构性的数据。但通常情况这些数据都属于原始数据，为了进行高质量的数据分析必须转化为可结构化和可量化的数据。从大数据的优势来说，海量与高效率可以让数据处理变得更加简单，大数据与传统的抽样调查有很大的区别，优势更加显著，可以有效减少耗损财力。大数据在数据信息处理过程中，可以对预期研究的信息进行约束限定，实现数量化管理。所以，在对数据信息处理时，大数据技术会放弃传统的因果关联方式，从数据关联的内在规律方面对数据信息直接进行分析处理，实践应用过程中的优势更加显著。
2大数据技术在生态环境保护中的应用价值
将大数据技术应用于生态环境保护工作中，既是时代发展的必然趋势，又是推动环保工作发展的必然条件。2015年国家提出了“大数据发展战略”，在战略思想和市场需求的共同促进下，大数据技术被广泛应用于各个行业领域，为包括生态环境保护在内的众多领域开创了更为广阔的发展空间。同时，大数据技术能够很好地解决现阶段生态环境保护领域“生态环境与群众需求”、“海量信息与数据孤岛”、“技术提升与服务不足”三大矛盾，全面提升工作质量与效率，全面推动行业领域的健康、持续发展。
3在生态环境保护工作中大数据的优势
3.1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。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。
3.2提升生态环境综合预警能力
大数据技术包含海量、分散、实时变化的信息数据，在环境监测技术中，可以通过对大数据技术的应用，对生态环境进行实时检测。
大数据能够有效推动环境监测技术中心预警的精准度，通过大数据采集的信息，对部分区域进行实时监控，并且将监测到的信息传送至环境监测系统中，由监测系统进行分析，以此作为环境监测技术启动预警的技术支撑。另外，由于大数据技术中的信息数据是动态变化的，因此需要根据区域的环境变化，不断录入全新的信息，以此保障环境监测技术预警的时效性，第一时间发现该区域可能发生的环境污染问题。
4在生态环境保护工作中的大数据技术运用方式
4.1积极构建环境大数据系统
在环境大数据系统构建中需要重点做好以下几方面的工作：①充分理解和明确环境信息资源，对大数据技术采集的信息数据进行初步的筛选，提升后续数据整合与处理的质量。②构建环境大数据系统时，不仅要给予其充分的重视，合理布设监测区域的设备和人力，对于较为薄弱的生态环境监测区要增设环境监测站，重点对空气质量、水质污染、土壤酸度、污染物、重金属及生活污染物等进行动态监测。需要掌握网络渠道上的环境污染事件、公共环境突发状况及环境评论等相关环境信息，形成系统完善的环境大数据系统。③环境大数据系统可以实现环境监测数据与治理信息的共享，信息传递速度和处理速度均可以得到有效的提升。但由于环境大数据系统牵涉很多专业知识，需要多个职能部门的参与，因而职能部门要转变传统工作模式，在资源共享的基础上，推进信息资源多元交互处理，构建多部门协同机制，实现对所有环境大数据信息的分析整合。
4.2制定统一标准，增加行业沟通
在各个不同生态领域的环境保护大数据库之间，虽然由于领域不同而致使的工作内容上的差异，但适当的沟通与交流也会起到意想不到的效果。如同人与人之间的交流需要以语言作为沟通媒介，不同生态数据库之间同样需要相同的行业标准充当语言的作用。这就要求制定统一的数据储存、分析以及预测标准，便于不同数据库之间的数据共享。数据共享可以避免不同板块之间的重复工作，减少人力、物力资源浪费在某一板块的数据监测中，如果发现可能影响到其他板块的因素也可以第一时间相互报告，便于根据实际情况及时采取合理举措，确保环保工作的效率与质量。
4.3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。
4.4构建数据信息反馈系统、全面监督社会企业排放
在大数据技术应用过程中，经常会出现数据信息与实际情况有出入的情况，以“森林覆盖率”数据信息为例，由于存在速生林砍伐现象，总覆盖率的下降不一定代表对象区域内出现生态问题。为避免上述问题对环境保护工作的影响，切实提升大数据技术的高效性，环保部门应构建完善的数据信息反馈系统，将数据信息细化为多个子项目，并独立获取专项数据信息，如将“森林覆盖率”按照人工林、原生林、次生林、速生林进行细分，并将原生林和次生林的覆盖率作为核心信息，其它项目作为辅助信息，从而有效提升大数据应用的针对性和准确性。
结束语
随着我国环境治理力度的不断加大，正在逐步推进环境治理创新与转型，积极应用新型信息技术开展环境监测与治理显得尤为重要。在信息技术日益发展的今天，坚持以大数据来开展环境监测数据整合与分析，可以进一步明确后续的环境治理思路与方向，为环境管理决策者提供更加全面和精准的信息，实践应用效果显著。目前大数据在环境监测与治理中还有较大的完善空间，尤其是技术应用层面，尚需进一步研究。因此，在后续依然要给予环境大数据系统建设充分的重视，做好人才培养，以此推动环境监测与治理工作的高效开展。
参考文献
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