关键字：环境大数据；生态环境管理；应用前景

     随着环境信息技术的飞速发展，环保部门通过环境质量监测工作、生态环境调查工作及污染源管理工作，积累了大量数据，包括污染源数据和环境质量数据。此外，由相关职能部门（如农业、林业、气象、水利、国土等）产生的环境相关政务、业务数据，以及基于互联网和社会化获取的信息资源，如互联网媒体、社交网络、管理服务对象信息系统等，提供了环保数据补充来源，可通过交易、交换等方式获取。与大数据类似，环境大数据具有“4V”特征，数据规模大（Volume），种类多（Variety）、速度快（Velocity）、价值密度低、应用价值高（Value）^[1]。

近年来，物联技术、云计算等大数据前导性技术逐渐成熟，环境大数据应用的技术障碍逐渐扫除，同时，环境管理战略由污染总量控制向以环境质量考核为目标导向转型，这将迫使环境管理者重视大数据的应用，以实现定量决策和精细管理。规模空前、规格空前的污染攻坚战，要求环境治理寻求非传统污染治理手段，实现精准治理，这为环境大数据的兴起和推广应用提供了广阔的空间^[2]。

一、环境大数据处理技术及业务模式

环境大数据的处理流程可划分为数据采集与预处理、数据存储、数据分析以及数据可视化。由此可将大数据技术划分为大数据的采集与预处理技术、存储技术、分析技术、可视化技术等^[3]。

表1 环境大数据流程上的关键技术一览表

以环境大数据处理流程为，当前形成了三大主流的业务模式：技术平台驱动、应用开发驱动、物联感知驱动。

技术平台驱动类：以华为云平台、智慧城市为代表，提供智能化平台和通用的数据挖掘工具，需要客户自身定制大数据解决方案，并进行二次开发。

应用开发驱动类：基于海量存量数据挖掘，发现数据关联和价值，说清问题，提供精准化的治理方案。强调对数据的运维和管理。主要代表企业有数字政通、中科三清、长能环境、思路创新、博安达、中科宇图等。

物联感知驱动类：基于物联技术收集环境监测、遥感等数据资源，通过算法优化进行数据校准，为客户提供精准的数据和可视化展示。主要企业有泛测、绿巢、esri、21世纪空间技术等。

二、环境大数据场景应用特征

当前，环境大数据应用的基本内容为：利用物联网技术将感知到的环境监测、环境管理数据通过处理和集成，再运用合适的数据分析方法进行分析整理后，将分析结果展现给环境用户，指导治理方案的制定，并根据监测到的治理效果动态更新方案。其具有如下内在要求：

（1）流程可实现闭环管理：建立数据采集-分析-决策-评估-优化流程，实现数据应用效率最大化、流程最优化，精准指导和管理。

（2）可移动：能借助手机APP实现分析结果在用户端上的投放，便于移动办理和传输。

（3）实时在线：可实时的监控和分析，跟踪办理。

（4）可实现预警预测：借助模型和趋势分析，对问题提前研判，提升环境监管、预警和应急能力。

三、当前面临的问题和挑战

（1）环境大数据要求“真、准、稳”（真实、准确、稳定来源），否则数据不能反映客观事实。现行污染排放数据的真实性及有效性受到质疑，扩展数据来源并实现数据间的校验可能解决的途径。

（2）物联感知端设备性能缺乏统一的技术规格，设备布点、数据校准等缺乏技术规范，导致数据质量很难有说服力。

（3）定制化的开发工具、专业分析软件匮乏，导致进入门槛过高。

（4）缺乏大数据和环境管理兼通的复合型人才，现有环境管理人员知识结构需要更新。

（5）基于环境大数据技术流程，实时在线、移动化管理特点，环境应急管理需求和技术服务体系压力提升。

四、环境大数据应用前景

1.在环境规划编制中的应用

在环境大数据的支撑下，传统环境规划将由经验粗放型向科学、精细化转变，将有助于准确回答四个问题：

（1）“环境发生了什么事情”——可利用大数据系统迅速处理、实时展示；

（2）“为什么环境会发生这种事情”——利用环境统计数据实时性分析，结合外大量相互关联的自然、经济、社会等数据，开展多因素分析，得到结论更快、更精准有效；

（3）“将来环境发生什么事情”——进行数据挖掘与数据分析，将环境数据与污染扩散模型、预测模型等结合，模拟复杂的环境过程，预测环境系统演变的发展方向；

（4）“环境想要什么事情发生”——利用大数据，可以给环境规划提供科学可量化的决策支持，环境质量目标的实现路径清晰可见。

2.企业和园区污染源精细化控制

利用大数据，可实现污染密集区域，如重污染企业、工业集聚区、园区管委会环保部门对企业排污情况精细化掌控，准确定位和全过程解决污染事件，有效降低环境风险。

（1）网格化布设大气、噪声、水环境小型监测站，精确诊断可能存在的环境问题，识别区域污染事件；

（2）在线实时监控主要工序设施、污染治理设施等运行情况，包括处理量、电耗等运行数据，作为对比和辅助决策数据。

（3）其他辅助系统，如视频监控。利用视频监控发现潜在污染源，将图像、数据叠加分析，定位污染源。

（4）应急处置过程，将应急预案流程化，实时在线处置，全过程管控和及时干预处置。

3.区域环境质量精细化管理

（1）大气质量精细化监管应用

依托大气污染防治网格，建立空气微站自动监测网点，以“网格监测数据+人工专业辨析”为手段开展环境大数据分析，建立基于移动端和电脑端数据推送系统的大气监管工作平台，对影响区域大气的污染源和污染事件准确识别，并指导移动巡查处置，实施源头、监测全程监管。

（2）水环境质量精细化监管应用

基于“河长制、河长治”的河流水质保障机制构建，以河段为网格化节点，设置在线监测质量点位，实时在线监测水质，掌握水质变化趋势，识别主要污染事件。精细化掌握河段污染通量，对跨界河流断面污染贡献、河道施工等污染情况实施在线记录。以管道密闭采样仪，企业排污口（雨水、排水）在线监测为辅助，多源数据交叉分析河流污染来源。建立污染预警、预报系统，实施污染事件专项巡查、发现、处置、办结全流程控制。

（3）环境大数据指导下的河流水质达标管理

根据流域污染分布、水质、水文条件布设水质微站，将流域划分为若干控制单元，结合控制单元污染源监控数据、社会活动数据，利用最大日负荷量（TMDL）计划，核算每个单元削减量，并实施定期评估、动态调整，实施河流精细化治理。

4.生态资源保护动态管理

基于空间遥感系统，对区域生态资源实施动态监管和智慧化巡查，有效保障生态保护红线。

（1）生态红线区域底数建立数据库。集成行政区划边界、土地利用、主要工业企业、污水处理设施、小散乱无等基础地理信息数据、卫星遥感数据，以及社会经济统计数据等资源，构建了生态红线空间信息数据库。

（2）建设移动巡查执法客户端。借助空间地理信息系统确保红线勘界落地，实时数据精确到按米计算，同时管控制度电子化，使用手机上的客户端查询，精准识破环境违法者和违法行为。

（3）建立红线管控创新服务平台。推动生态红线边界落地、储备红线区域内土地利用现状数据，为环保审批、规划审批提供技术支持、实现现场监管与平台监管的有效结合，以及建立健全生态红线保护修复的重点工程项目库，推动重点工程项目动态更新，有序开展。

参考文献：

[1]常杪 冯雁 郭培坤 解惠婷 王世汶. 环境大数据概念、特征及在环境管理中的应用[J].中国环境管理，2015，7 (6) :26-30.

[2]王世汶 杨亮 常杪 宋盈盈. 积极推进环保产业加快发展[J]. 中国发展观察,2017 (22) :55-57.

[3]刘锐 刘俊等编著.互联网时代的环境大数据[M].北京：电子工业出版社，2016:68-69.