吴德 纪泽欣
广东生态工程职业学院 510000
摘要：现如今，随着信息技术的发展，基于我国林业发展现状，将大数据应用于生态林业发展中，实现了林业数据资源的整合，使林业决策及管理水平得到了提高，促进了林业稳步发展。
关键词：大数据；林业生态管理；有效措施
引言
大数据能够对大量数据进行快速采集、传输、存储和处理，从而能够对传统林业运作模式进行改变，并对林业生态建设效率进行提升，同时能够提高林业管理水平。林地等林业资源是我国重要的战略资源，我国经济发展速度的不断加快，要求进一步提高林业资源利用率。将大数据分析应用到生态林业中，能够促使林业资源利用更具合理性和高效性，同时还能对林业生产经营管理效率和水平进行提升，从而加快生态林业建设速度。
1大数据在生态林业发展中的应用优势
1.1提高资金利用率
生态林业发展目标是创造健康、绿色、能可持续发展的生态环境。将大数据应用于生态林业发展中，是为了更好地规划及配置自然资源，以最大限度地实现经济与环境协调发展。近年来，我国生态环境破坏严重，为修复生态环境，维持生态系统稳定，对生态林业发展工作投入了大量的资金、人力及技术。将大数据应用于生态林业发展中，可远程通过互联网云数据系统及时了解和掌握林业资源培育过程中的各项信息，包括植株的生长情况、出现的问题，并进行远程处理，减少了人工信息收集工作量及实地检测成本，而且避免了人工误差，提高了数据采集的准确性，降低了人力成本及资金投入，有利于提高资金利用率。
1.2优化管理
生态林业发展的数据分析是一个漫长、有危险的过程，林业建设多是成片成区大面积进行，规模较大，不能做到一眼观测。而且林区多位于地形复杂崎岖的山区，种植植被品种较多，如果某区域出现问题，需工作人员进行实地检测后再回到工作室进行数据分析。而将大数据应用在生态林业发展中，可通过网络进行大数据远程观测，减少工作人员实地检测工作量，节约时间，让其有更多的时间和精力进行分析问题、解决问题。而且大数据的全面性及整体性较高，其计算总结出来的解决方法可靠性更高，能大大提高管理工作效率。
1.3为研究提供数据支撑
大数据的运用具有大量性、高速性、多样性及真实性特点，可为林业发展提供准确的数据支持。而且生态林业发展是一个漫长的过程，期间需要不断累积及更新数据。大数据通过对数据的不断积累与分析，为林业发展提供了全面、优质、有效准确的数据支持。
2大数据在生态林业应用中的问题
2.1存在虚假信息以及错误的数据
在搜集数据的过程中体量越大，出现失误及错误的数据就有可能会越来越多。当前在发展生态林业的过程中，一些地方会进行植被的培育，如人工移栽培育。在人工移栽培育之前，会根据树木的不同品种选择合适的种植地区，这就需要大数据分析每一个地区的地形及气候，如果这些信息中存在虚假错误的信息，那么大数据分析出来的信息就有可能是错误的，将其上报给管理层后，管理层在决策时就有可能会出现错误，这时大数据就没有发挥正确的引导作用。此外，还存在大数据造假的情况，因为部分管理人员存在价值观的偏差，在植入监测设备时，可能为了省时省力，无法按照要求进行，甚至会人工输入数据，这些都影响了大数据的真实性。
2.2快速增长的数据给储存带来了压力
在农业技术不断进步的现在，生态农业的发展也取得了突破性的进展。在这一过程中生态农业产生的数据也在飞速增长，林业数据也出现了爆发式的增长。在数据不断更新与沉淀的现在，储存压力越来越大。如果不删除一些老旧的数据，就无法存入新的数据。
为了满足储存的要求，管理人员必须针对当前的数据进行划分，调整储存的时间。
2.3计算时间过长，处理缓慢
在人工统计数据的时候，要根据不同的树木种类，输入不同的公式，以及不同的算法统计。在数据大量增加的现在，这些人工统计的方法已经不能满足工作的需求，因为一旦有一个步骤输入错误，最终的统计结果误差可能会非常大。如果需要修改，这些错误就要花费更长的时间。此外，在数据不断增大的现在，处理的速度会越来越慢，很多数据都需要人工删减，而这些数据一旦删减错误，有可能会影响到决策的正确性。
3大数据背景下林业生态管理的有效措施
3.1提升数据有效性
未来大数据会给林业管理带来相应的依据，那么，在数据搜集方面就需要对数据进行标准化管理，对互联网和不同平台机构收集的数据需要进行有效性检测，对不真实、不重要的虚假信息进行筛选，并重视对有价值数据的保护，构建信誉度高、实用性强的大数据林业生态体系。目前，我国已经拥有了数据总量超过1T的庞大数据库，包含有森林资源、生态环境、森林保护、森林培育等8个大类。该数据库仍需要业内人士不断更新和筛选，才能成为能够处理生态林业问题的林业科学数据体系。
3.2数据挖掘算法的使用
林业资源数据的采集离不开数据挖掘算法的使用，根据不同物种的特点，数据挖掘算法可以以不同的格式将物种的特性呈现出来，并对生态林业发展背景、总体思路、未来发展方向和管理体系建设提供基础。利用数据挖掘算法的大数据分析技术包含了4个部分的内容，其一是生态林业发展的背景和重点技术，其二是林业总体战略和框架定位，其三包括了林业感知体系在内的林业体系建设内容，其四是未来的推进方向和保护策略。目前这一算法已经被林业管理者应用到生态林业发展决策中。另外，数据挖掘算法在数据储存方面也有着突出作用，它通过算法将不同储存设备间数据进行整合来实现软件和设备的协同，同时帮助算法有效推进。不仅如此，这套算法有效地将数据之间的内在联系提取出来，通过IAAS层提供调度建议，帮助生态林业价值体系的建设。
3.3注重生态林业发展模式的共享性
互联网的本质是连接、互通、共享，基于互联网的大数据要充分发挥这一特性，实现生态林业发展模式的共享。一方面，我们要运用大数据实现生态林业发展方式的升级；另一方面，我们要对管理方式进行优化。将大数据应用到生态林业发展中，并利用互联网实现信息共享，可以有效打破传统信息服务时间、地点、人员的限制，有利于各地环保部门吸收多元化研究成果，并为自身发展模式提供经验。同时，共享模式的启用也有利于大数据更加规范并适用于实际管理中，能为生态林业的未来发展起到推动作用。
结语
生态林业大数据分析就是应用云计算和物联网分析数据的一种新型信息技术，最终目的就是为了将传统的服务模式变为智慧服务。大数据分析能够对传统生态林业状况进行改变，还能提高生态管理水平，同时能够促使民生服务质量得到提升，应用大数据分析能够为林业结构优化发展提供保障，还能为生态林业智慧服务的实现提供助力。此外，还能促使我国的生态林业结构发展更具现代化。建设大数据林业是实现林业发展国际领先和创新优化发展的必然选择。
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