大数据技术在环境监测标准化中的应用.pdf

169I n f o r m a t io n St a n d a r d iza t io n/信 息标准化随着环保事业的发展进步，环境监测标准化工作进程受到了更多的关注，要整合资源体系，建立健全完整的技术控制模式，共同维系环境监测管理的科学性，实现数据标准化管理，以便于能结合数据关联信息内容开展更加规范可控的环境监测方案。1 大数据技术在传统数据处理体系中，受到数据量增大、数据复杂程度增强等因素的影响，数据处理受限，为更好地发挥数据应用价值，打造大数据技术统筹处理模式，能完成 TB、PB、EB 为单位的巨型数据集处理工作，建立信息收集、信息预处理（如图 1）、信息存储、数据挖掘算法、数据信息共享传输、信息可视化控制、预测性分析等模块，从而配合科学计算和实时性分析环节，充分发挥信息数据的作用，为相关行业规范化管理提供最直观的依据。图 1 大数据预处理内容2 大数据技术在环境监测标准化中应用的意义一方面，大数据技术的应用能维持环境监测标准化工作的规范运行，环境监测工作体系中，相关部门利用不同的技术手段实时了解并科学分析环境状态，大数据技术能给予相关工作良好的数据支持。具体工作中，只需要进行环境监测数据采集的汇总，相关部门依据国家法律规定质量标准化水平进行对比就能全面了解实际情况以及环境污染现状，从而开展针对性的整改工作，为环境监测标准化工作的精准开展提供支持。另一方面，大数据技术能为环境监测标准化工作的开展和推广提供社会性服务支持，配合相关仪器设备对环境质量进行阶段性长期监督和管理，在获取环境监测数据反馈结果的基础上，对环境污染问题较为严重的地区开展针对性整改，并提供科学指导建议，以便于环境监测标准化工作的普及范围和应用实效性更加合理。综上所述，大数据技术应用在环境监测标准化体系中具有重要的实践意义。3 国内环境监测标准化中大数据技术应用的要求对于环境管理控制工作而言，规范化的环境监测工作体系是维系生态环境综合效果的基础，因此，要利用大数据技术进行集中化的数据采集和处理，确保外界因素、系统运行因素等数据监测评估的科学性，更好地满足设定基准的具体要求，反映数据本质结果的基础上，共同维系环境监测标准化工作的全面升级。第一，要满足完整性要求。在应用大数据技术建立智能汇总管理控制平台的过程中，更加合理地关注项目数据本身的情况，将其作为后续作业科学性的判定依据，保证空间性数据、动态性数据汇总处理均可控规范，在真实反映污染物空间、时间范围内分布和摘要：为全面优化环境监测水平，要结合环境监测应用控制的具体要求，打造更加合理规范的管理控制模式，满足多元需求的同时发挥大数据技术的优势作用，更好地维系监测标准化处理效果，为环境监测工作可持续发展予以支持。文章简要介绍了大数据技术，并对环境监测标准化中应用大数据技术的意义予以分析，着重讨论了具体的应用内容。关键词：大数据技术；环境监测；标准化杨 璐大数据技术在环境监测标准化中的应用（甘肃省天水生态环境监测中心，甘肃 天水 741000）170信 息标准化/Inform a ti on S ta nda rdi z a ti on动态趋势的同时，为精准化统筹管理提供了保障。第二，要满足精准性要求。结合我国目前环境功能检测工作可知，在采集样品后要利用固定的实验室进行样品的分析，相较于其他监测行业，数据要更加精准和完整，任何数据出现异常都会对数据最终测算结果产生制约作用，为此，要想发挥大数据技术的优势，就要建构精准的数据管理控制平台。第三，要满足合规性要求。环境监测工作的开展要将国家部门下达的相关政策作为基准，结合地方区域性要求和规范，逐步完成环境监督管理，并满足制度规范化控制要求，更好地维系综合管理的效果。4 大数据技术在环境监测标准化中应用的具体内容为进一步实现标准化大数据体系建设的具体目标，要从环境监测机制入手，整合资源的同时，对比分析数据处理结果，并结合结构化、非机构化数据衡量管理要求，更好地维系数据管理的科学性，在导入分析模型的同时确保能依据数据情况开展更加合理的管控工作。4.1 环境监测分类标准数据化4.1.1 科学分类环境监测标准对于国家环保管理工作而言，环境监测标准是由国家相关行政部门或者是立法部门规定的对自然环境各项指标的评价标准，环境评价标准是统一的对整体环境进行评定和对污染行为进行定性的基础依据，只有确保环境监测标准数据化处理环节的科学性和稳定性，才能为整体管理效能最优化提供保障。比如，环境监测技术导则，在制定和落实的过程中要充分融合大数据技术，建立综合分析评估的控制模式，结合环境监测标准完成分类处理，保证各类法律规定、操作规范以及科学方法等都能严格执行环境监测工作标准文件，整合数字化存档管理模式，就能优化系统构建水平，维持数据系统管理效果，减少隐患问题的留存。另外，要结合大数据系统监测标准化管理规范，更好地推进数据化综合应用工作进程，科学打造类目全面且评价分级准确的分析模型，从而提高监测科学性，为导出结果的准确落实提供保障。需要注意的是，在评价类别体系建立的过程中，要充分明确大数据系统分类管理的重要性，将空气环境、水文环境、土壤环境等差异化环境评价对象进行统筹调用管理，确保监测模式稳定的同时，提高数据化管理的实效性，更好地精准记录和控制，实现复核和可追溯。4.1.2 精细化划分环境监测因子结合环境监测标准规范控制模式可知，要想更好地发挥大数据技术，就要结合环境环保监测的具体目标，利用大数据技术进行信息数据的深度挖掘，从而将环境监测分子细分为不同类别，针对具体类别展开数据统筹分析，维持综合控制的合理性和科学性。一方面，借助大数据技术进行环境监测因子的类别数据库控制，确保因子齐全的同时，维系相关数据汇总控制的及时性，减少异常现象对监测工作产生的影响，并配合精细化环境监测因子体系的管理要求，提高系统计算的准确性和可靠性。另一方面，要结合不同环境完善监测因子的评估分析，将汇总的数据按照类别予以统筹处理，并且要充分依据环境情况开展针对性的数据分析，从而结合分析结果对环境监测的过程和趋势展开判定工作。比如，甲苯的监测工作，要区分为“水中”“大气中”“土壤中”等分析领域，建立更加完整的分析控制模式，以确保甲苯含量综合评估工作都能顺利展开，以便于依据不同的标准监测机制和检验方法更好地维系统筹控制效果。值得一提的是，在具体分析过程中，还要结合试验项目的情况、实际应用范围、计量单位、直接排放量、间接排放量等进行综合评估，以便于能更好地维系环境监测标准化行为。4.1.3 升级环境系统监测的方法要依据具体的监测项目完成精细化匹配处理工作，依据系统运行模式，更好地实现数据节点汇总控制工作，避免因子重复以及检录误差等问题对最终分析结果产生的影响。比如，在水文污染问题进行监测工作中，结合限值比例进行分析，在完成关联测定方法确认工作后，要规避检测重复问题，并结合系统进行精细化对比评估，分析不同环境下监测因子对环境污染产生的影响，开展组分信息实时性调控对比评估，以便于能更好地完成环境监测实时性跟踪管理工作。4.2 环境监测工作体系数据化基于大数据技术的发展进步，为全面提升工作效率，要结合环境监测工作的具体情况，打造更加完整的控制机制，并围绕数据分析环节，共同构建较为完整的大数据环境监测工作体系，实现综合评估的目标。第一，要建立规范化的大数据录入管理体系。积极推动规范化大数据录入管理体系，在明确操作流程的同时，有效打造环境监测大数据信息控制模式，维持录入的规范性和完整性，建立高效易用的评估模式，并且确保工作人员能及时、高效、省时省力地实现数据的处理，减少补录或者是篡改等操作对数据真实性产生的影响，提高数据综合管理的精准化水平。第二，要建立科学完整的数据管理流程，针对数据记录环节、数据处理环节以及数据分析环节等进行阶段性作业整合控制，保证资料流转等工作都能顺利展开，维系工作运行管理水平的同时，也为大数据平台的搭建和运行提供保障。第三，要结合大数据处理要求建构完整的处理系统，一般而言要利用自建服务器和外包服务器并行的171I n f o r m a t io n St a n d a r d iza t io n/信 息标准化模式进行大数据处理，对接政府合作的大数据处理服务供应商，从而在专业人员以及专业服务器共同协作指导下提高数据处理的基本效率，优化处理综合控制效果的同时降低处理成本。与此同时，利用保护措施对敏感数据库予以自建存储，并配合相应的脱敏控制处理手段维持服务处理控制的科学性，打造自建化和商业化并行的大数据处理标准运行服务模式，也为数据处理成本和质量协同管控提供保障。第四，在环境监测工作体系数据化处理环节中，要进一步挖掘大数据的内在价值，优化智能化管理水平，满足专业数据应用处理的具体要求，建构完整且标准的控制模式，从而及时掌握自然环境变化情况和工业生产情况之间的关系，落实规范的指导建议，从而提高环境治理工作的基本水平。比如，建立横向和纵向对比分析的模型，依据环境治理工作的具体情况和对比结果落实指导建议，配合智能算法就能更好地搭建完整的分析平台，以便于环境监测工作能“有的放矢”的陆续展开。4.3 环境监测系统智能平台基于数据化的分析要求，要应用大数据技术搭建生态智能监测平台，从而推动环境监测工作向着生态环境监测新阶段转型，将智能化技术、自动化技术、数字化技术等融合在实际平台构建模型中，更好地实现云监测。在生态环境智能监测系统中，配合 GIS、GPS 以及智能分析系统等就能进行数据的实时性管理和控制，汇总数据后打造遥感监测与地面检测并行控制模式，着重对基本特征、气象因素、水质要素、土壤环境、空气环境、野生动植物资源等内容进行数据实时性跟踪，确保评价和预测等环节都能陆续展开。第一，利用大数据技术进行数据的集中采集，结合环境监测标准化发展要求，建立实时性数据采集管理模块，将获取的数据直接传输到数据中心，集合在监测和管护平台上，再对比数据信息的情况汇总统计图表。气象监测站在进行温度参数、湿度参数、风向、风速、气压参数以及光照等气象因子记录的同时，还要依据大数据挖掘处理的要求结合项目实际情况进行灵活配置。比如，针对土壤综合监测体系，利用土壤综合监测的方式进行土壤湿度、养分含量、酸碱度、污染情况等基础数据的汇总，确保数据实时性跟踪的同时优化监测标准化水平。第二，利用大数据技术完成远程监督管理，在整合相关数据的同时，配备远程分析模块，调整诊断和恢复接口、系统预留参数设置等，就能进行实时性远程升级和维护，保证数据汇总管理的科学性。第三，利用大数据库对比分析结果进行自动报警，设定预警值和峰值，按照时间系统实现自动预警，从而更好地落实专业化环境保护工作。5 结束语总而言之，大数据技术在环境监测标准化中应用具有重要的研究价值，是维系环境监测质量的关键，要进一步深度整合大数据技术内容，建立环境监测智能平台的同时，推进环境监测工作体系数据化、环境监测分类标准数据化发展进程，为环境监测工作可持续进步奠定坚实基础。作者简介：杨璐（1983-），女，籍贯：甘肃天水，学历：本科，职称：工程师，研究方向：环境监测。参考文献：1 王巍巍,施晓烽.大数据技术在环境监测标准化中的应用 J.集成电路应用,2022,39(7):156-157.2 胡 振 中,袁 爽.建 筑 能 耗 与 环 境 监 测 系 统标准化数据提取技术 J.清华大学学报（自然科学版）,2020,60(4):357-364.3 赵芯,孙谦,周娟,等.环境监测样品管理过程控制的探讨 J.广东化工,2022,49(22):275-278.4 赵伟琼.大数据背景下计算机技术在环境监测质量管理中的应用研究 J.中国新通信,2023,25(8):74-76.5 赵 河 雄,刘 颖 才,王 淇,等.基 于 大 数 据技术的高速公路环境监测系统设计 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