张伶
广州港股份有限公司石油化工港务分公司?广东省广州市?510000
摘要：环境公共服务是一个重要的民生问题，融入数字技术是政府在管理上的创新与变革，也是信息技术发展的必然趋势，这与智慧城市建设和新社会发展的需求相符合。应用大数据的环境监测和治理，需要新的理论和技术来给予指导，构建环境大数据体系，形成以大数据为基础的新环境治理模式。基于此，本篇文章对大数据的环境监测与治理进行研究，以供参考。
关键词：大数据；环境监测；治理
引言
在环境治理过程中，环境监测工作一直是重要的参考指标。通过对监测数据的实时分析，相关部门能够选择更为科学的治理方式，有序的开展治理工作。随着社会的不断发展进步，工业化建设水平的提升，导致经济建设与生态维护工作失衡，环境污染问题日趋严重。只有不断强化环境污染实时监测，有序地对于环境实施治理，才能从根源推进生态建设工程良好发展，保障我国经济建设以及生态建设处于稳定的状态。
1在环境监测中应用大数据技术的价值体现
从长远发展角度而言，大数据与新知识分析会是将来数十年中促进经济增长的重要支撑，并将促使政府主动更新管理理念，接受新的管理思想，使其决策方案更加吻合将来的环境状态与功能模式，进而制定出更具科学性的环境新政策，使之能够对未来数十年的环境治理产生深远的积极影响。技术决策在政府服务管理中起着关键性的作用，所以，应该就政府怎样更好的应用数据分析来解决实际问题，做出科学化的决策，深入的研究可强化环境公共治理能力的学术课题。因为大数据是一种先进的分析技术，对比一般的分析优势显著，例如可实现实时监测，能够迅速精准的得出结论，对于一些日常的公共环境监测或遭遇重大紧急环境事件时可以迅速作出精准分析，从而规避因决策低效而造成的不必要经济损失，这对于提供环境公共服务的政府来说，大数据技术的应用对于环境治理具有重大的指导价值。
2环境监测现状
我国环境监测工作起步较晚，使用的手段与设备存在一定的滞后性，最常应用的方法有光化学分析法、化学计量法以及电化学测量法等方法。随着大气环境中成分复杂、处理困难的污染物质数量的增多，传统的监测方法与手段已经无法准确地反映出环境质量与变化趋势。生态环境部门获得的污染源排放数据、调研信息、科研资料与气象、水利、海洋、交通、卫生等部门的工作息息相关。由于不同类型的数据间呈现多元、非线性的关系，在环境监测中具有复杂性、多样性等特点，对研究人员认识、分析、研究环境污染问题带来了一定的困难。因此，为了能够对环境的各项指标进行有效监控，需要利用大数据解析技术来找出各参数之间的非线性关系，并借助这种非线性关系建立起的模型，为环境监测从业人员提供能够掌握变化规律的方法，进而实现数据处理精度、速度的全面提升，充分发挥出大数据解析技术在储存、运算、处理数据过程中的作用与功能。
3何谓大数据技术
大数据是著名商业咨询公司麦肯锡最先总结、提出的一个概念。大数据指的是指传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集，这些数据很难用通用数据管理和处理软件来处理。通过大数据技术，可以操纵和管理以TB、PB、EB为单位的巨型数据集。大数据技术包括信息收集、选择、存储、搜索、共享、传输、分析和可视化。如今，大数据技术在各行各业中都有着广泛应用，通过对数据的科学计算和分析可以做到业务可预测、疾病可预防、犯罪可预防。大数据早在多年前就已经是数据工作中的一个重要名词。在2010年，随着世界互联网的高速发展和广泛应用，到今天大量的企业、政府部门都有合作或自建的分布式数据中心、数据仓库和云存储中心，给人们的工作带来了巨大的利好。
4大数据对环境监测与治理的实施过程与优势
4.1数据的收集与整理过程
环境监测，用专业监测设备来对环境中有害物质进行检测，实际分析有害物的排放量及环境质量变化趋势。整个过程要应用平台技术和算法，搜集、分析和处理数据，这些操作都集成在一个系统中，数据平台可以是某种设备或共享的集成系统。收集和处理环境信息实际上就是应用大数据技术分析和预测的过程。能否获得精准的数据是有效分析的基础。应用大数据技术对环境系统加以分析时，一个重要过程就是采集数据信息。信息要尽可能的精准全面，需要提前做好准备工作。例如，确定安装传感器和视频监测器的位置，提前确定监测面，查看目标点的环境信息是否为人为呈现，要确保是自然状态下的。要能完全排除人为干扰因素，如此才可收集到反映真实的信息，这是确保高效环境治理的前提条件。在分析环节，包括前期的数据分类与梳理，监测环节的记录登记；云技术的应用，包含分布云和智能分析技术、实时数据处理、大规模的数据存储与管理技术等，算法如Python，都要应用到环境监测分析中。然而现阶段，还无法实现对监测目标点实际影像实施图像抓拍监控。
4.2环境监测数据预警功能设计
所设计的环境监测数据预警系统是由权限管理、安全认证、技术层组成。技术层中主要包括环境监测场景应用、运行数据层、核心能力层以及数据采集层组成。环境监测场景应用主要进行数据网关管理；运行数据层主要进行数据清洗、数据建模、数据分析、数据查询；核心能力层主要包括Hadoop集群、云存储、数据库管理；数据采集层主要包括历史数据管理、监测数据管理。安全认证管理使用iPaas认证管理技术。权限管理采用权限管理机制进行管理。
4.3以大数据融合为基础的环境监测感知技术
信息技术的发展催生了物联网、大数据、云计算等新技术的突破性发展，为环境监测提供了多介质融合的环境监测感知技术。这一技术是对信息技术、模型分析、深度挖掘、智能化管理、多元化智能环境传感器等方面的创新，依托大数据服务及庞大的系统应用构建环境监测的统一数据库，实现了各区域间环境监测数据的有效交互。通过对大数据的利用，可以有针对性地选择环境监测方案及监测技术，加强各环境监测机构或单位之间的信息交流，有助于环境监测水平的全面提升，促进环境监测管理变得更加精准化。精准化的环境监测，使我国环境监管由以前的经验判断转变为科学的大数据决策，由被动响应转变为主动预见，实现了环境管理的防控、监管、治理、共治的闭环，智慧化环境监管成为主流。
5环境监测与相关治理过程
5.1市场控制
在我国，环境监测工作通常是由相关专业的环境保护机构或地方政府承办的，无论是使用还是建设，都更偏向于公共区域，缺乏市场竞争机制的调控。随着环境污染现象逐渐严重，污染治理问题也逐渐进入人们的生活，与环境治理有关的检测工作以及相关机构数量随之增多，环境监测已经不再是科研领域以及地方政府部门的需要，也将成为提升居民生活质量的核心。而推广环境监测机制时，需要不断借助市场调节的方式，对于市场竞争现象进行控制。在市场环境下，尤其是在微观层面的资源分布以及调配中，应不断重视市场调节控制在环境监测工作领域的作用，结合市场需求不断推进监测服务，监测设备制造行业的升级以及优化，提升设备以及服务的含量，强化新技术的开发力度。此外，将环境监测的任务投入市场，也能够在一定程度上降低地方政府对于环境监测数据的垄断，从而降低监测数据造假的风险，确保环境监测的合理性，保障当地居民生产生活质量。
5.2科学分类环境监测标准
环境评价标准，是由国家相关行政部门或立法部门规定，对自然环境的各项指标，尤其是空气、水文、土壤等方面的评价标准；又或者是针对工业部门在生产时造成的固体、液体、气体废料的强制性排放规定。环境评价标准是中华人民共和国境内统一的，对整体环境进行评定、对污染行为进行定性的唯一依据，是较为稳定、不经常修改、强制力最大的环境监测标准类型。环境监测工作方法，是由国家部门、科研院所或其他有资质开展环境检测的主体、专家学者，在具体的环境监测工作实践中总结归纳，并在学术界、业界中达成共识，为全体环境监测工作人员所共同遵守的一系列工作或实验方法。环境监测工作方法是针对具体监测项目、分支工作开展的全流程的、精细化、具体性的规定，例如，仪器的操作方法、试剂的化学成分与制配方法、处理与分析工作的具体流程、环境监测数据的处理流程等。因此，环境监测工作方法具有一定的灵活性，其可能会随着时代的发展，在相关理论的进步、仪器的更新换代、学术专利的发明创造而有所调整、优化，也可能被更新、更好的方法所取代。环境监测技术导则是专指对于环境监测中的具体化学检测方法和仪器设备使用方法的规定。在推进环境监测标准大数据工作时，首先就是要依照不同的环境监测标准其自身的分类，对各类法律规定、科学方法、操作规范、数据表格模板等等涉及环境监测工作标准的文件予以数字化的记录和存档，并应用到整体环境监测大数据系统框架的构建当中去，按照数据系统的数据架构予以录入。
5.3大数据的环境公共治理数据收集监测与分析
融合大数据的治理模式，能够对环境数据加以实时收集，并加以实时监测，及时作出响应，这是其优势所在。假如后台数据每时每刻都在更新，则系统关联的前台查询能迅速作出回应，再在如网络信息规模持续加大的背景下，数据流规模会不断加大，将其充分利用起来，能使数据得到快速处理。有利于多部门协同配合，集中共享各部门的资源。在信息处理时，大数据技术可使信息传送及处理模式向高效快捷的方向转变。
5.4信息技术在环境监测的运用
在信息技术时代背景下，云计算技术以及大数据技术的出现，使许多行业成功转型。而将上述技术应用至环境监测中，能够提升环境监测数据信息统计工作的效率。由于大数据技术具备数据分析以及爬取等功能，促进了环境监测工作向现代化、信息化方向发展，降低人工误差。环境监测工作通常具有较长的周期，而获取的数据也更为庞大。在部分设备落后的地区，信息处理设备已经难以全面的开展数据分析工作，导致监测过程无法监测到潜在的环境污染现象。因此，只有提升大数据技术的应用概率，才能够从根源上保障环境监测工作质量。与此同时，信息技术能够从根源上提升沟通效率，最快速度内解决环境污染问题。
结束语
环境监测与环境治理工作，是当前我国环境战略中不可缺失的一环。将大数据与环境监测工作相结合，通过科学的环境监测标准分类、构建环境监测评价体系、划分环境监测因子等方法推进环境监测标准大数据化工作，并最终实现基于大数据技术的环境监测系统的架构，为环境治理工作提供坚实的科技后盾。
参考文献
[1]孙一宁.基于大数据的环境监测与治理研究[J].智能城市,2020,6(22):123-124.
[2]陈华贵.环境监测的现状及发展趋势分析[J].决策探索(中),2020(07):88.
[3]田华.大数据下的环境监测治理研究[J].资源节约与环保,2020(06):56.
[4]龙文麟.基于大数据的环境监测与治理对策探究[J].中国资源综合利用,2019,37(10):156-158.
[5]王茹.基于大数据的环境监测与治理研究[J].南方农机,2019,50(11):78.
[6]于雪峰.基于大数据的环境监测与治理研究[J].科技经济导刊,2018,26(26):90.
[7]俞兆程.基于大数据的环境监测与治理探讨[J].环境与发展,2018,30(04):146+148.
[8]甘玫玉.基于大数据的环境监测与治理研究[D].广西大学,2017.