生态环境保护中的大数据技术应用_仇惠洁.pdf

化学工程与装备 2023 年 第 4 期 230 Chemical Engineering&Equipment 2023 年 4 月 生态环境保护中的大数据技术应用 生态环境保护中的大数据技术应用 仇惠洁（秦皇岛市生态环境局海港区分局，河北 秦皇岛 066000）摘 要：摘 要：生态环境保护是现代社会持续发展的重要依托，在生态环境全面进步的时代背景下，要重视大数据技术的应用，不断推进生态环境保护工作的有序开展，优化环境管理，立足于相关的数据以及生态环境保护工作的现状，分析存在的不足，解读大数据技术应用于生态环境保护中的意义，保证数据化信息管理，发挥其应用优势，合理利用核心技术通过动态式获取以及信息反馈评估，提升工作效率，推动生态文明管理的有效发展。关键词：关键词：应用；生态；大数据；保护 引 言 引 言 全面融合大数据技术的生态环境保护工作是城市生态环境生态文明建设的重要方向，在现代社会不断发展过程中，人们对于环保越来越重视，而且科学技术不断地突破，通过大数据技术的应用，能够对运行过程中所存在的漏洞进行研究，提高环境保护整体质量。在新时代背景下，要重视大数据在生态环境保护中的应用，积极构建相应的平台，打造系统化数据库，落实相应的保障措施，发挥大数据的功效，推动生态文明的良好发展。1 大数据技术在生态环境保护中的应用特点 1 大数据技术在生态环境保护中的应用特点 1.1 数据类型丰富 当前社会不断进步，各行各业迅速发展，数据类型丰富，主要指的是大数据能够被生态环境保护，提供多种类型的数据资源，这些数据资源可以通过多种信息的方式展现出来，涵盖的内容较多，在开展环境保护过程中起到良好的作用，可以有效保护多样化的开展。新时代通过大数据技术，可以给环境保护工作带来较大的便利，了解不同景区人流总量，通过丰富的大数据有所分析评估各类因素，为接下来的生态环境保护工作做好准备1。1.2 数据总量大 大数据在生态环境保护工作过程中的应用特点之一是数据总量大。数据总量大优势应用于生态环境保护过程中，可以进一步体现到数据技术的价值。例如，通过大数据可以了解东北地区林业区域的森林覆盖率，在质量保护和生态环境过程中发挥着重要的作用，可以针对近年来的历史数据进行搜集、分析、统计，结合原始数据的基础上加工得出结构化以及半结构化的数据，对物种信息以及数据动态变化及时掌握，在短时间内可以将相关薄弱部分进一步体现出来，借助大数据丰富数据总量，满足生态环境保护对数据的需求，针对性地采取保护措施，提高生态环境保护质量，降低工作人员的工作量，大幅度提升生态环境保护的效果。1.3 数据更新的速度较快 大数据时代背景下，技术更新越来越快，使用者利用大数据技术可以自动进行收集更新简化流程，科学的选择所需要的数据类型，定期对数据进行收集分析整合，降低数据分析费用，支付的费用不高就可以获得良好的服务。通过相关调查研究，通过大数据服务可以花两个小时收集到常规模式下，耗时 2400 小时所收集的资源和数据，进一步提高了工作效率，极大地提升了数据收集速度。2 大数据技术在生态环境保护中的应用 2 大数据技术在生态环境保护中的应用 2.1 打造系统化数据库 在系统化数据库打造过程中，要重视管控模式的合理化研究，在获取数据的基础上完成信息数据分析，真正实现公共服务高效化的目标，确保资源消耗和污染排放得到合理的控制。在系统化数据库建设过程中，可以从以下几个方面进行。其一，生态环境底线数据库。底线数据库主要是针对当前时代的发展，对类型规划后的底线区域进行实时性的布局跟踪。该数据库建设过程中，要立足于实际，有效整合任务，完善底线数据库的管理水平，真正发挥其技术优势。其二，生态环境规划数据库。在规划数据库建设过程中，要完成数据的收集和处理，重点做好环境空气数据总规划、数据专项等内容，在规划指标的基础上，确保重点工程项目的数据进一步得到分析整合。其三，构建生态环境管理数据库。在管理数据库构建过程中，要重视相关部门的配置要求，积极开展专题性宣传。而且相关部门要进行监督，比如在地区土壤生态环境污染地块数据库建设过程中，要分析面源数据，落实好相应的环境管理工作，充分推动工作的各项落实。其四，生态环境质量数据库。生态环境质量数据库要求对地区区域内生态环境变化质量情况进行分析，通过地区监测中心站的相应数据，对环境状况以及各环境要素进行分析，收集有效的数据并进行处理，做好环境功能区划的具体标准，对比质量数据，结合各个要素展开环境底线的集中监督。其五，生态环境重点项目数据库以及智能数据库。2.2 大数据技术在数据收集中的应用 DOI:10.19566/35-1285/tq.2023.04.049 仇惠洁：生态环境保护中的大数据技术应用 231 核心信息是大数据技术的重要组成部分。在环境保护过程中，大数据技术的应用范围不断扩大，要想最大化发挥大数据技术在生态环境保护过程中的价值，要重视数据收集方面的应用，充分利用核心技术为环保工作提供精准的数据依据，这是当前环境保护工作的重要内容，可以建立一套完整及有效的方式，建立相应的数据库，使环境保护工作人员进一步实现数据共享。而且当今时代技术越来越先进，传感器传感技术应用范围不断扩大，针对网络以及传感技术，可以提高数据搜集力度，适应社会的发展变化，加强数据的设计工作，将其融入环境保护过程中，应用的方面较多4。2.3 在水体污染治理中的应用 对于水体污染的治理，大数据技术发挥着重要的价值，可以有效提高水污染治理水平，为治理效率的提升奠定了基础。在技术的应用过程中，人们可以巧妙地利用传感器，将传感器安装在河流上，环境保护工作人员可以进一步借助传感器，自动化地对河流进行实时的监测，得出数据，传回到数据中心，方便相关人员进一步对数据整合分析，构建河流模型，针对环境保护工作展开可视化的分析，对水污染治理以及破坏的情况进行评估产生的后果，直接地表现出来，根据评估结果提出有效的治理方案，选择科学适宜的方式，还可以对水体污染形成的原因进行总结，提升河流治理的效果。2.4 在空气质量监测中的应用 将大数据技术应用于空气质量监测过程中，工作人员可以广泛收集特定时间内的气象信息以及空气质量信息，还包括空气污染源空气的相关数据，通过大数据分析大气中的污染物以及污染物的运行速率，将空气质量状况直观地表现出来。从微观的角度进行分析，包括污染物的成分比例、悬浮颗粒的运动特质，利用大数据相关部门可以进一步通过控制手段对排污含量进行控制，对空气污染情况作出预测，基于该技术，形成空气污染物的扩散模型，可监测空气污染水平，并将数据进一步公示。在持续收集和分析数据的基础上，对模型进行优化，实现监测信息与地图信息、环境信息之间的融合与叠加，面对突发性的污染问题，可以实现常态化的防控。利用大数据可以增强人们环境保护意识，通过多媒体的宣传，使环境保护知识得以普及。2.5 在生态退化完善中的应用 当前社会不断进步与发展，人们越来越重视生态环保，生态退化的问题越来越突出，将大数据技术应用于生态环境保护过程中，可以从根源进行分析，包括森林与土地的扩散，水资源的退化，在分析的基础上，开展环境治理工作，进一步实现生态退化得完善。在环境保护工作的过程中，相关环境保护部门，可以针对企业排放污染含量以及污染源分布状况进行分析，展开针对性的治理，做好监督以及监测，弥补前期所制定的环境策略中存在的缺漏，提高环境治理工作水平。退化问题日益严重，在问题改善过程中，通过大数据可以将生态学、环境学、地质学、生物学等多方面的内容进行结合，利用传感、无线通信等工作方式扩展各个领域的信息，针对生态退化的因素分析，建立生态模型，挖掘数据背后的潜在价值，掌握生态修复与生态退化的规律，基于分布式数据库决策，对数据的观点进行分析，掌握有效的价值信息，实现环境保护工作5。2.6 大数据平台的构建 科学技术迅速发展，将大数据技术应用在生态环境保护过程中，要重视两者之间的相互结合，生态环境问题涉及生物圈、气候、土壤、大气、水等各个方面，因此要将环境影响较为突出的大气污染问题作为切入点，构建相应的大数据平台，可以运用 hdfs 技术，建立大数据污染防治平台，针对污染状况进行分析，做好模块化的建设工作，可以针对各个生产企业划分好不同的模块，包括火电企业污染排放、工业企业污染排放、水泥企业污染排放等情况，要重视遥感气象数据技术的应用，将地理信息数据融入大数据平台中，构建图形数据模型，尽量以矢量图形的形式储存在系统中。要优化系统的各项功能以及文本数据，重视交通拥堵、气流轨迹数据的建立。3 大数据在环境保护中的应用策略 3 大数据在环境保护中的应用策略 3.1 保障数据来源的丰富性，加强数据深度研究与应用 为了提高大数据的应用水平，在生态环境保护过程中，要加强单一领域数据深度的挖掘和研究，保证数据来源的丰富性。相关工作人员在工作期间，应对各种指标数据进行分析，从多个层面、多个角度开展广泛的数据收集工作。利用大数据技术完善大气环境、土壤、水环境的数据库，在各个地理环境过程中合理进行监测，在原有数据的基础上，建立相应的业务系统，丰富采集方法以及主体，建立数据管理平台，利用传感器不断的采集数据，将数据共享、归档，依照各个领域提高数据分析的效率，为后续的治理工作提供有效的数据支持。3.2 建立统一的数据采集与分类标准 在大数据技术进行数据信息的处理过程中，要统一数据标准，将各个环节的工作壁垒打通。在统一标准的模式中，可以加快各个领域机构部门之间的沟通配合，真正实现信息资源共享，提高工作效率。在数据共享过程中，要重视经验的沟通，在单一领域生态环境信号分析过程中，可能造成环保指标不利影响，通过建立数据收集标准，可以判断其他环境地区出现的类似状况，进一步提高生态环境保护工作的整体效率。3.3 搭建数据分类体系，建立动态捕获数据类型 在大数据应用过程中，应搭建数据分类体系，各环境部门针对自身情况定向地进行数据的信息收集整理。在动态信息捕获过程中要采取一些合理方式对数据进行搜集，比如每周对水体污染状况进行调研，分析水体等级变化情况，积极展开对比工作，加强资料的储存管理，（下转第 234 页）（下转第 234 页）234 郑小妹：大气环境污染应急监测的问题及对策 应急监测工作的效率和准确性。在确定应急监测项目方面，首先要通过现场调查，了解大气污染事故的实际情况，基于其来确定应急监测的污染物；其次，通过应用检测试纸、快速监测管、便携式检测仪等分析手段对样品进行快速分析，由此来确定应急监测的污染物。与此同时，快速地进行样品的采集，并且运输到实验室进行分析，确认应急监测的污染物，在确定污染物类型以后，采取针对性的措施来进行处理，尽可能地降低污染对于环境和人的影响。5 结 论 5 结 论 突发性的大气环境污染会给社会带来巨大的负面影响，威胁人们的身体健康，因此应做好大气环境应急监测工作，提高大气环境应急监测工作水平，最大限度上满足出现突发性大气环境污染事件以后，政府对于污染信息的需求，从而为正确的决策提供信息支持，最大程度上保证人们的安全。随着我国大气环境监测工作的不断发展，应急监测体系不断完善，能够为应对大气环境污染事故作出更多贡献。参考文献 参考文献 1 宋爱红.试论大气环境污染应急监测的思考与对策J.科技信息,2014(5):2.2 王金晖,周晶.大气环境污染应急监测的思考与对策J.环境与生活,2014(11X):2.3 黄宛君.浅谈突发性环境污染事故应急监测对策J.科学时代,2013(19):2.4 李建钊,童若辉,甘杰,等.浅议环境应急监测工作中存在的问题及对策J.长沙大学学报,2015(5):95-97.5 徐翠华.分析大气环境污染应急监测思考与对策J.资源节约与环保,2014(7):89-89.6 姜蔚然.浅谈突发环境事件应急监测的问题分析及对策J.大科技,2018.（上接第 231 页）_（上接第 231 页）_ 分析水体污染数据的波动情况，立足于实践，重视技术的应用，做出有效的安排。环境保护部门应重视动态信息捕获能力的提升，针对数据化结构信息进行应用，对原始数据进行统一处理。3.4 重视数据信息反馈与评估 在大数据技术应用过程中，要严格检查数据库，保证数据的准确性。在进行环境监测过程中，容易出现数据混乱的状况，因此要重视数据的准确性。相关技术人员要对所涉及的数据进行校正、修改，重视信息的反馈与评估工作，构建完善的数据信息反馈系统，获取独立专项的数据信息，提升大数据应用的针对性和准确性，要对整体的数据进行有效的采集与处理，比如在污染生态体系中，可以设置好相应的污染物监测装置，利用传感技术构建实时监控网络，加强对生产企业的约束力。4 结束语 4 结束语 综上，综上所述，生态环境保护过程中利用大数据技术具有重要的意义。环境保护部门要重视大数据技术优势的发挥，不断提高环境监测能力，增强环境破坏的预见性，加快信息的长期应用与积累，推动生态环境保护工作的有效开展。参考文献 参考文献 1 赵巧丽,徐越群,谷红梅.大数据技术在环境保护中的应用及影响因素分析J.石家庄铁路职业技术学院学报,2022,21(02):58-60+79.2 阿孜古丽玉努斯.大数据技术在生态环境保护中的应用研究J.资源节约与环保,2021(09):130-131.3 许丽红.大数据技术在生态环境监测中的应用研究以粤港澳大湾区为例J.资源再生,2021(08):24-26.4 杜雪媛.大数据技术在生态环境保护中的应用与价值分析J.绿色科技,2021,23(12):151-153.5 孙永鹏.试论大数据技术在生态环境保护领域的应用架构及相关技术J.中小企业管理与科技(下旬刊),2021(02):162-163.