环保大数据在生态环境污染防治管理中的应用探讨.docx

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环保大数据在生态环境污染防治管理中的应用探讨摘要：随着我国科技的不断发展，大数据技术开始被应用于各个领域，成为推动经济发展的重要技术之一。在生态环境污染防治管理工作中，也需要充分利用大数据技术，建立科学、完善的生态环境污染防治管理体系，促使工作人员及时掌握污染排放情况，为后续治理工作提供可靠依据。环保大数据技术具有全面、实时、准确等特点，在生态环境污染防治管理工作中发挥着重要作用。基于此，文章分析了环保大数据的概念及特点，对环保大数据在生态环境污染防治管理中的应用要点进行分析，提出了环保大数据在生态环境污染防治管理工作中的应用优化措施，为生态环境污染防治工作的顺利开展奠定良好基础。关键词：环保大数据；生态环境污染；污染防治管理；管理策略引言环保大数据是以物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术为支撑，以环保数据的采集、传输、存储和挖掘为核心的大数据应用系统，具有高频率、大容量和多样态等特征，是环保信息系统的重要组成部分。通过构建环保大数据平台，可将分散在不同部门的环境数据整合起来，形成大数据资源池，为环境管理和决策提供科学依据［1］。一、环保大数据的特点一是环境监测数据的“海量”和“多样”。“海量”指数据量庞大，且结构多样，通常包括基础环境监测数据和环境管理信息等。“多样”指数据类型多样，包括图片、文本、视频等多种类型。目前，我国的环境监测数据主要是在环境监测站完成的，但是随着现代信息技术的发展，自动监测站以及遥感技术等都能对环境质量进行监测，因此，环境监测数据的“海量”和“多样”特征将更为明显。 二是环境管理数据的“繁杂”和“碎片化”。环保大数据与其他大数据的最大区别，就是其对数据的“复杂性”和“碎片化”提出了更高的要求。由于环境污染具有多样性、复杂性、随机性、长期性等特点，这使得环保大数据往往是由多个不同来源、不同类型的数据集合而成，这些数据又以数据指标的形式存在，形成了海量的数据集。而这种“繁杂”和“碎片化”的特性，对环保大数据的处理能力提出了更高要求。三是环境信息服务的“碎片化”和“精准化”。在环境监测领域，环保大数据的应用将极大地提高数据利用效率，实现数据价值最大化。虽然环境监测是环保工作中的基础性工作，但从环境监测的发展历程看，由于数据量巨大、类型繁多，信息之间关联性差、处理难度大，很难实现实时更新。因此，环境监测的“碎片化”和“精准化”特征较为突出。针对这一情况，环保大数据需要进一步加强基础信息资源建设，通过整合业务流程、完善信息共享机制、优化数据质量控制等措施来提升数据处理能力和水平。同时，大数据技术的发展也为精准、精细的环境信息服务提供了新的契机。四是环保决策支撑的“即时性”和“智能化”。在大数据时代，随着大数据的应用，从数据中提取出的有价值信息和知识的速度大大加快，信息传递速度也大大提高，这为决策者及时发现和把握新问题提供了极大的便利。利用大数据可以为环保决策提供更加及时、更加有效的支持，解决目前环保决策面临的“信息孤岛”问题。在环境治理领域，“数据孤岛”问题一直是环保工作面临的一大难题，很多数据都是分散在各个部门各自独立管理，而这些数据没有被充分挖掘和利用。只有将这些分散在各个部门的环境监测和管理数据进行整合，才能实现“跨部门、跨地区、跨行业”的环境治理。由此也会使环境监管执法走上“网络化”和“数据化”的发展治理。环保大数据将有助于提升环境监管的信息化水平，解决环境监管中“上不去、下不去”的问题［2］。二、环保大数据在生态环境污染防治管理中的应用要点（一）在水体污染防治管理中的应用 水是人类赖以生存的生命之源，我国水资源较为丰富，但同时也存在着一定的污染问题。在实际工作中，需要加强对水体的保护，减少污水排放，避免造成生态环境污染。因此，在进行水体污染防治管理工作时，也需要充分利用环保大数据技术，通过大数据分析手段掌握水污染情况，为后续治理工作提供可靠依据。在实际应用过程中，可利用环保大数据技术分析水体污染情况，在对水体进行检测时，需要结合水质检测结果、具体数据以及相关资料等，进而掌握水质现状。目前我国河流水体的水质现状一般为轻度污染或中度污染。如果水污染严重则会对人类健康产生严重影响［3］。因此在实际应用过程中需要充分利用环保大数据技术对水污染情况进行分析和评估。在对水质检测结果进行分析时，可以利用环保大数据技术对水体中的各类污染物进行检测，利用环保大数据技术建立起生态环境监测系统、生态环境管理系统和生态环境信息系统等三个监测系统，并将其连接起来形成一个整体系统。此外也可以利用环保大数据技术，建立起水质污染防治管理模型以及污染源控制模型等多个模型，并对其进行综合分析和评估。（二）在大气污染防治管理中的应用大气污染问题一直是困扰我国发展的重要因素，对人们的日常生活产生了很大影响。因此，应积极采取有效措施对大气污染进行治理，实现环保治理工作的全面展开。在大气污染防治管理过程中，也需要充分利用环保大数据技术，在大气监测、预警等方面发挥作用。具体来说，环保大數据在大气污染防治中的应用表现在以下几个层面：一是实时监测空气质量。为了了解空气质量情况，应建立空气质量监测网络体系，并将数据信息传送至相关部门，为大气污染防治管理提供可靠依据。利用环保大数据技术对各地区的空气质量进行实时监测，可以提高环境监测工作效率。同时，利用环保大数据技术可以对数据信息进行分析和处理，能够通过数据信息了解某一地区的环境变化情况。在了解环境变化情况后，也可以利用环保大数据技术对环境污染进行预测和预警，从而为大气污染防治管理工作的顺利开展提供可靠依据［4］。 二是及时处理大气污染。环保大数据技术具有较强的数据处理能力，能够及时处理大气污染问题。例如，在工业生产过程中产生的废气、废水、废渣等都会对环境造成严重污染。由于废气和废渣没有经过处理直接排放，会对周边环境产生较大影响。针对这种情况，需要利用环保大数据技术对数据信息进行分析处理，了解每个工厂的生产状况和废气、废渣排放情况。根据数据信息了解各个工厂生产过程中的废气和废渣排放量，从而可以制定出科学合理的解决方案。此外，还可以利用环保大数据技术对大气污染问题进行预测分析，制定出有效措施预防大气污染问题的发生。三是及时进行污染预警。为了能够有效解决大气污染问题，需要建立空气污染预警机制。首先，需要在各个区域安装环保大数据技术，并构建起大气污染监测网络体系，对监测数据进行实时采集，并对数据信息进行处理和分析。其次，应建立起空气质量预警系统，利用大数据技术建立大气污染数据库系统，并建立起空气质量预警模型和数据分析模型。通过大数据技术的应用可以准确判断空气中污染物的含量和分布状况，实现对大气污染问题的及时预警。（三）在土壤污染防治管理中的应用土壤污染是生态环境污染的重要组成部分，也是影响人类健康的主要原因之一。随着我国工业化进程的不断加快，土壤污染问题逐渐严重，对人类健康造成了严重威胁。为此，我国相关部门需要充分利用大数据技术，建立科学、完善的土壤污染防治管理体系，实现对土壤污染问题的全面监测，掌握土壤中污染物含量及分布情况。在此基础上，相关工作人员可以利用大数据技术对土壤污染进行监测，并结合地理信息系统（GIS）和遥感技术等手段，对监测数据进行分析和处理。在处理过程中可以发现土壤中污染物含量及分布情况，为后续治理工作提供可靠依据。此外，还可以根据监测结果制定合理的治理方案，有效降低土壤污染带来的危害。 一是通过构建土壤环境质量监测大数据平台，可以实现对土壤环境的实时动态监测，并将监测数据录入数据库。在此基础上，通过对数据信息进行综合分析和评估，可以明确土壤环境质量变化情况，为相关部门制定科学合理的防治方案提供依据。在构建土壤环境质量监测大数据平台时，应根据实际情况设置多个监测点位和采样点位。同时，根据监测内容设定不同的检测指标和标准要求。此外，应按照相关规范要求设置好采样、样品保存、运输等环节的安全措施，避免在数据传输过程中发生数据泄露等问题［5］。二是进行污染源监测，污染源监测是土壤污染防治工作的重要内容，应从源头上把控土壤污染情况，有效提升土壤环境监管水平。在开展污染源监测工作时，应遵循“全面覆盖、突出重点、统筹推进、以点带面”的原则，将重点行业企业纳入监测范围，定期开展监督性监测工作。通过环保大数据的应用，能够精准识别土壤污染情况，并从源头上做好预防工作。在开展污染源监测工作时，应重点关注以下内容：首先是重点监管企业。通过对重点监管企业生产过程中产生的废水、废气、废渣等进行严格监控和处理，确保废水和废气达标排放。其次是加强重点监管项目。将危险废物产生、处理、经营等情况纳入重点监管项目中，并制定科学合理的应急预案，做好日常巡查工作，确保各类危险废物能够得到妥善处置。最后是强化在线监控设施建设。安装在线监控设施并与环保部门联网，能够对污染物的排放情况进行实时监管。三、优化环保大数据在生态环境污染防治管理中的应用效果的策略（一）完善监控网络为确保生态环境监控网络的可靠性和稳定性，应构建由监控中心、远程控制站点和无线监控终端组成的二级监控网络体系。首先，应设置省级监控中心，负责对各地市、县（市）环境监察机构进行业务指导。其次，应在各地市、县（市）级监控中心配备计算机终端，负责对环境执法人员的现场执法活动进行全程记录，负责对网络上传输的各种数据进行存储和管理。通过网络及服务器终端等设备，可及时收集、处理、传递和存储环境污染信息，确保生态环境监测数据的及时性、准确性和完整性。（二）构建数据共享平台 环保大数据平台可采用“数据仓库+大数据分析”的架构，按照“横向到边、纵向到底”的要求，将各业务系统中的环境数据整合起来，实现对各类环境数据的统一管理。平台主要由三部分组成：基础环境数据库、监测与预警分析平台、决策支撑平台。其中基础环境数据库主要包括大气、水、土壤、生态等多类监测数据；监测与预警分析平台主要包括污染源自动监控、污染源在线监测、环境应急管理和污染源排放清单等多类数据；决策支撑平台则是通过整合各部门的各类信息资源，为各级环保部门提供决策支持，主要包括环境质量分析、污染防治工作评估和区域污染风险评估等。（三）注意交互式传播环保大数据的应用，使生态环境污染防治工作不仅从被动接受式向主动发现式转变，还能利用环保大数据平台提供的海量数据资源对社会经济发展趋势进行预测，为政府决策提供科学依据。在环境污染防治工作中，由于不同区域间的环境质量差异较大，环境质量变化趋势也不同，这就需要利用大数据对不同区域的环境状况进行分析比较，从而为环境污染防治提供更为精准的决策依据。（四）做好模型推演在环境污染治理过程中，可通过模型模拟和预测分析，进一步了解环境污染状况，优化环境治理方案，为污染防治管理提供科学依据。例如，根据污染源排放和气象条件等数据，建立气象条件与污染物排放的耦合模型，模拟污染物扩散过程；根据污染物浓度、扩散半径等数据，建立扩散模型，模拟污染物在大气中的扩散过程；根据气象条件和污染源排放数据，建立环境质量预测模型，模拟不同污染物浓度下的环境质量变化；根据环境质量变化情况，建立环境质量模型，模拟环境质量的动态变化过程；通过构建污染防治管理模型来了解污染物排放状况和区域环境质量状况［6］。四、结束语 综上所述，大数据在环保领域的应用正呈现出前所未有的发展势头，国家各项会议也对大数据、云计算、移动互联网等现代信息技术对环保工作的促进作用给予了充分肯定，并指出“要加快环保信息化建设，加大大数据应用”。新时期，我国的环境保护工作需要以信息化推进生态文明建设，实施环境监测數据整合共享工程，环保大数据将成为我国环保工作的新引擎和重要突破口。文章分析了环保大数据的特征，指出了具体的应用要点，最后提出了优化措施，旨在为我国的环境保护工作提供参考依据。