大数据在生态环境监测与评价中的应用分析
林春柳1 林琪2
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摘要：人文发展使得人们愈加关注环境问题，希望实现人和大自然和谐共处。在该种情况下，增强环境监测和评价显得非常重要。除此以外，伴随科技发展，以往的生态环境监测和评价系统已不适用了，把大数据运用于生态环境监测和评价中能够提升工作效率与工作质量，是未来发展的主要趋势。鉴于此，本文首先简单介绍了大数据，然后从大数据采集与处理这两个方面，分析了生态环境大数据技术，最后探讨了生态环境监测和评价中大数据的应用，以供参考。
关键词：大数据；生态环境；监测；评价
伴随着互联网时代的到来，信息技术得到广泛应用，并发挥着关键作用。随着信息技术的持续发展与进步，数据规模、数量以及来源增加，数据运用频次提升，数据作用增大，大数据技术应运而生。从海量的数据中找到有价值的数据变得非常重要时，运用大数据就能够满足该要求。以下内容针对大数据在生态环境监测和评价中的运用进行了分析与论述。
1 大数据简介
通过促进大数据发展行动的相关文件内容可以了解到，大数据种类多样，有着很大的容量，同时运用价值高，存取速度非常快，能够对数量庞大、不同格式与来源分散的数据加以采集、储存、分析，继而可以从数据中发现新知识，创造新价值，是新的信息技术与服务形态。大数据有着数据规模化、高速且结构多元化的特点，伴随时代的持续发展，大数据技术增加了易变性、真实性等特征，经过大量与多种数据采集和处理可以分散获取到不一样的数据价值，继而衍生出新的数据管理机制与数据服务形态。大数据技术也涵盖了部分对大数据的分析与利用，云计算技术与云储存技术，大数据思维与方法同样是大数据的核心构成部分。
2 生态环境大数据技术分析
生态环境大数据技术把多种数据相融，同时加以分析，解决复杂的生态问题，将生态环境决策精准度提高。经过采用现代生态环境监测仪采集数据，获得大量数据，在云计算技术等基础之上处理生态环境大数据，从而加以实践应用，促使生态环境大数据价值最大化。
2.1 大数据采集
大数据是运用传感器与移动平台等技术手段采集的。伴随科技的持续发展与进步，生态环境大数据取得方式越来越多样化，数据采集划分为地面监测、地理信息、卫星遥感监测、社会统计与其他的数据。在大数据采集技术之中，遥感技术让空间信息在生态环境中发挥重要作用。现今构建覆盖全世界的生态环境监测网络分为全球卫星遥感监测与地面监测网络，而后者涵盖气象站监测与全球环境监测网络。地面气象检测站网络涵盖了一百多种来源于超过三万五千个气象站点的数据，集成了不同国家与地区的实时天气预测数据，得到参数为气压与风速等，全球环境监测网络包含生态系统监测与环境污染监测，采集且分析水、陆地与环境质量等生态环境要素的时空变化状况。另外，全球构建的很多公民科学项目平台运用公民科学家参加采集环境数据，完善了生态环境监测网络数据，譬如美国通过召集公众全民采集植物生命周期数据，助力探究植物如何应对环境变化。我国生态环境部门开启生态环境保护遥感大数据构建，促进遥感大数据采集和应用，可是遥感大数据还有着采集标准尚未统一、质量差异性大等方面的问题，为可以二十四小时监测生态环境情况，生态环境部门鉴于卫星遥感技术等建立了生态环境监测网络体系，现阶段天地立体监测系统拥有3D技术对全国展开一次覆盖的生态环境监测能力。
2.2 大数据处理
大数据处理技术功能就是分析数据与处理数据，同时得到有价值的信息。
鉴于大数据基础储存与分析等特征，把生态环境大数据处理程序划分成以下系统：数据储存管理系统，这是生态环境大数据处理基础，需要拥有兼容性与开拓性、安全性以及稳定性等，同时可以充分满足复杂情况下的各种需求，涵盖文件与数据库系统，在这之中有代表性的文件系统就是HDFS、Ceph与Tachyon，而有代表性的数据库就是Dynamo、PNUTS等。因为数据来源结构比较复杂，种类较多，数据预处理系统使用Data Flux等方式清洗源数据，把数据变成单一以及利于处理的结构。进行预处理以后，深入处理数据，涵盖机器学习与统计分析等。基于生态环境大数据比较复杂，生态环境大数据分析通常牵涉各种类型的分析方式，必须要合理使用多种新的统计分析与地理信息等软件。在深入处理数据以后，需要使用Meta分析方式，鉴于大数据驱动挖掘方式整合生态环境大数据，得到有效的信息，继而运用在生态环境决策以及管理之中。
3 生态环境监测和评价中大数据的运用
3.1 生态环境监测中运用大数据
生态环境是人类面临的一大问题，该研究要采集、整理、分析大量数据，如此必须要构建和运用大数据，促进构建生态环境变化监测网，对天气、冰川、海洋等广泛监测，同时促使数据整合。生态环境监测数据采集可以采用卫星遥感影像与无人机数据等方法获得。
我国各部门与单位持续构建了生态环境监测站，进行了各区域环境与资源、污染调研。生态环境监测网涵盖了我国科学院构建的生态系统研究网络，包含了草原与海湾、农田与森林等九种类型的生态系统。林业部构建了中国森林生态系统定位研究网络，包含了湿地与竹林、城市与荒漠生态系统。水利部构建了水土保持监测网络，涵盖了各种水土流失区的典型监测点。农业部构建了生态环境监测网络，承担起农业、渔业和草原例行管理和监测工作。环保部门国家环境监测网络注重环境质量情况与变化，污染源排放量与环境风险问题。伴随生态系统网络发展，生态站数据收集与传递能力提升，构建了无线传感器网络，增加了数据观测自动化水平，同时基于此构建了生态传感网络服务平台。
3.2 生态环境评价中运用大数据
生态环境大数据是基于生态环境要素持续观测，集成大量多源信息，利用人工智能与云计算等大数据分析技术，达到生态环境大数据集成分析与信息挖掘。大数据于生态环境评价层面，可以采用该数据分析优势，展开生态环境质量评价、生态脆弱性与安全性评价、生物多样性评价，给生态环境决策与管理提供重要依据。生态环境质量评价能够给区域生态环境改善与治理等提供参考。生态环境质量评价现阶段已经构建了诸多评价指标体系与方法，内容涵盖生态环境遥感信息采集、构建评价指标体系、评价技术方式与模型、各尺度对象评价。遥感技术在生态环境质量评价中运用甚广，经过遥感数据采集，可以达到时空尺度生态环境质量评价的目的，生态环境遥感评价中有的模型复用与多平台调用等问题，对这部分问题，一些人提出了鉴于面向服务体系结构与云计算的生态遥感评价模型库，经过生态环境质量评价与数据共享有机结合，可以促使生态专题产品与生态评价产品实现订单化生产。生态脆弱性已经发展成现如今全世界变化研究中的主要问题，研究关键点是生态脆弱性多学科与多尺度相结合，增强自然和人文耦合，还有生态脆弱性历史变化。现阶段中国对生态脆弱性评价牵涉不一样的区域与尺度，涵盖了喀斯特地区与青藏高寒地区等。生态脆弱性评价采用的数据涵盖了遥感数据、环境监测与气象数据等，各研究选择指标体系有差异，受到人为主观性影响极大，经过监理指标体系，展开生态脆弱性评价与发展态势预测，可以确定生态脆弱情况、分布地区与发展主要趋势。
4结论
总而言之，社会经济发展如果构建于牺牲环境的基础之上，那么就必然会造成生态环境问题愈发严重。故而，需要对现今的生态环境问题展开有效地治理，未来发展也需要构建在和自然和谐相处的基础之上。如果要实现这一项目标，那么必须要对生态环境展开监测和评价。在生态环境监测与评价中运用大数据，不仅能够将生态环境工作效率和质量提升，而且还能开拓数据采集途径，增加范围，提升精准性。
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