陈梅娇
佛山弘禹环保科技有限公司 广东.佛山 528000
摘要：面对日益严峻的环境问题，我国加大了生态环境保护力度，并积极引入现代化先进技术促进大数据在生态环境保护领域的深化应用，可以提高生态环境监管能力，并实现环境管理工作精细化。实践中需要把握生态环境信息化的大数据需求，对其应用架构及相关技术进行深入探究，以从多维度出发挖掘有价值的信息，更好地服务生态环境保护工作。
关键词：环保；大数据；环境污染；防治管理；应用实践
1、大数据技术在生态环境保护领域应用的重要价值
开展生态环境保护工作，对大数据技术进行应用，可以起到以下作用：
1.1 践行大生态战略
依托大数据技术可以为各地区落实大生态战略规划提供有力保障，除了可以将不同部门职责与生态环境规划目标有效整合起来以外，还能够充分发挥大数据数据挖掘方面的优势，对生态环境保护工作相关要素、职能和环保手段进行汇总，并实现环保信息交互与整合，进而达到提高生态环境保护工作整体性和协同性效果。
1.2 强化数据管理
在大数据技术支持下，生态环境保护领域出现的各类信息数据都能够进行有效整合与管理，尤其是在分析和处理容量大、类型多生态环境数据上面，通过大数据技术可以进一步完善数据信息分析、处理、挖掘和利用工作，并通过数据库对各类生态环境监测信息进行统一管理，生态环境管理工作规划也能实现创新升级。
1.3 促进科学决策
仰赖大数据技术可以对出现的碎片化生态环境信息实施富集处理，并在对这些信息进行深入挖掘中，准确把握各数据信息之间存在的联系，而发掘的有价值信息又能够为生态环境保护科学决策制定提供有力支持，同时在大数据技术支撑下，生态环境信息孤岛问题也能得到切实解决，并促进各系统协同共享机制建立。
2、大数据技术在生态环境保护领域的应用架构及相关技术
2.1 应用架构
2.1.1一张感知网
简单来说就是利用现代先进科学技术，对生态环境监测物联网及管理平台进行建立和完善，同时对现有环境质量、生态监测、污染源等系统进行充分整合，使之成为完整的生态环境物联网管控平台，并仰赖大数据技术为生态环境污染监管和治理提供数据支持。
2.1.2一朵环保云
透过生态大数据环境云平台，可以为生态环境保护工作顺利开展提供基础支撑，涉及的各项业务系统也能够在云部署上面进行可靠运行。
2.1.3一套环保数
从功能和数据入手，对生态环境数据资源中心进行构建，操作中也要依靠大数据技术对所有生态环境监管相关业务数据进行细致梳理，在经过清洗整合以后对各类信息数据进行集中管理，在为业务应用提供必要数据信息支持的同时，也能够进一步规范数据，为数据分析和价值利用奠定良好基础。
2.1.4一个环境脑
紧密联系业务应用对生态环境数据信息进行开发应用研究，操作中也要依托综合分析、实施监管、预警预报等体系，说明生态环境现状、污染问题之间关系和有效治理方向，然后利用大数据分析、挖掘等技术，打造核心数据、核心展示等能力，为综合生态环境保护提供强有力支持。
2.1.5一个信息平台
要想实现一个平台对环境进行综合管理的目的，就要结合实际对已经开发建设的生态环境保护综合信息平台进行完善和优化，尤其是在开展集成环境监测、监管、服务等工作时，需要依托大数据技术为其提供可靠、精准的数据信息支持，使生态环境整体对外服务能力得到进一步提升，同时为移动平台应用内容添加留有余地。
2.2 相关技术
2.2.1数据资源架构
在数据源方面，主要包含生态环境主管部门自有数据，如业务管理数据、公共数据等。与环境管理相关的其他部门数据，如工地扬尘数据、机动车数据、煤电数据等。环保网络数据，如政府和媒体网站出现生态环境保护相关数据。在数据管理流程方面，生态环境大数据采集主要集中在结构化数据和非结构化数据两方面，针对不同来源数据需要采用对应采集方式，并利用大数据分析、处理、挖掘等技术，为生态环境保护领域提供简洁、准确的数据信息，在减少数据处理工作量的基础上，数据分析效率和准确性也会得到明显提高，针对处理以后的数据信息，也要分门别类纳入不同数据源，并存放到一个数据储存库当中，最后通过模型算法对各类生态环境要素污染、分布、治理等情况进行深度分析，并将海量数据信息转化为可用信息，为科学生态环境保护决策制定提供有力支撑，涉及的各类生态环境数据信息能够通过大数据平台进行共享。
2.2.2云服务架构
通过开放融合、虚拟化等技术应用，可以促进各类基础设施资源池化，并透过云资源管理平台，对资源池进行统一调度、监控和管理，在这过程中也可以为大数据应用提供必要计算、储存、网络等类服务。在储存类服务方面，可以通过虚拟化软件将大量不同类型储存设备集合起来开展协同工作；在网络类服务方面，借助虚拟私有云可以为用户提供专属的虚拟网络，并且安全隔离、灵活互通优势十分明显；在安全类服务方面，通过虚拟化技术可以为业务系统提供安全保障资源服务，包含入侵检测、流量监控等内容。
3、相关领域实践应用研究
在完成大数据技术下生态环境保护应用架构和技术路线以后，还要结合大气、水、土壤等生态环境污染防治工作特点及要求，对各自领域功能设计和专题架构进行进一步优化，并促进大数据技术在这些领域中得到更加深入的应用。具体表现为：
3.1 水环境领域大数据应用
通过大数据可以对重点流域环境容量进行动态测算，并结合所收集的水环境相关数据信息，对存在的污染问题进行溯源分析，实际应用时主要是将重点放在水环境敏感点预判、水污染排放清单、污染物溯源等三方面分析上。
3.2 大气环境领域大数据应用
大数据在大气环境领域加以运用，主要体现在关联分析、质量预测和污染源成因三方面，通过大数据利用可以准确把握污染物与气象要素、浓度与污染源排放等存在密切联系，并在关联分析中掌握气象要素变化趋势和污染物影响规律，进而通过监测到的气象、工业污染源等数据，将之纳入大数据模型当中，可以预测大气环境质量数据，并在进行因子分析以后得到污染源排放清单，为精细化管控提供有力支持。
3.3 土壤环境领域大数据应用
通过大数据可以对土壤数据进行深入分析和有效利用，尤其是在土壤监测任务管理、土壤污染源监管、环境质量监测管理等方面，通过大数据技术可以对污染成因进行细致分析，并结合监测到的土壤、地表水、地下水等数据信息，对大数据模型进行建立，以找出土壤污染问题出现的真正原因，进行防治也会更具有针对性。
4、结束语
本文是基于对大数据技术在生态环境保护领域应用架构及相关技术的探讨，依托大数据技术可以提高生态环境数据管理水平，并在大数据分析、挖掘、利用等技术支持下，使各类生态环境数据信息得到高效处理，潜藏的有价值信息也能够为生态环境保护科学决策制定和执行奠定良好基础。实践中也要联系生态环境保护实际，对大数据平台进行优化建立，并结合业务开展需要完善相应技术路线，助力大气、水、土壤等环境领域工作更加高效高质地完成。
参考文献：
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