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摘要：文章先分析了環保大數據在環境污染防治管理中的應用關鍵點，包括創新思維、共享模式，隨后介紹了環保大數據有效應用于環境污染防治管理中的有效措施，包括創建全區域監測體系、共享品牌、數據處理平臺、聯合使用新媒體和互聯網技術、構建空氣預報系統、動態分析污染演變，希望能給相關工作人員提供有效參考。
關鍵詞：環保大數據；環境污染；防治管理
隨著全社會范圍內對于環境保護重視程度的不斷提升，我國正大力發展大數據生態環境保護建設和應用，同時環保部門還全面開展了環境統計、環境規劃、環境標準、污染源監控、監測環境質量等活動，并積累下大量數據。環保大數據擁有巨大數據價值、多樣數據類型、快速數據流動、海量數據規模等優勢，對于環境污染防治具有重要作用。
1應用環保大數據進行環境污染防治管理的關鍵點
1.1創新思維
想要充分發揮出環保大數據的價值作用，需要通過一種開放性思維接受大數據。比如在防治大氣污染的過程中，可以向全社會范圍內開放監測數據，提高公眾的知情權，將各種數據引入到環保領域當中，政府創建空氣質量公共平臺，創建科學機制，鼓勵、引導企業或個人設備融入整個環保監測網絡當中，為官方監測提供有效補充，并將空氣質量信息傳播給觀眾?？梢灶A測到，未來將會出現大量車載監測設備和穿戴式監測設備能夠融入空氣監測網絡當中，有效解決當下，監測點密度不夠的問題，并利用大數據技術進行合理矯正[1]。
1.2共享模式
污染防治工作比較復雜，并不是一個部門或一片區域的問題，特別是在大氣污染的防治管理過程中，其復合型與區域性特征越加突出，因此對于數據共享方面的要求也相繼擴大。數據資產主要優勢是，在低成本條件下促進數據實現多方共享，但不會影響數據價值。數據是像石油一樣寶貴的資源，但只有流動的數據才擁有更大的價值。在互聯網技術條件下，結合數據共享技術能夠創造出更大的社會價值和經濟價值。大數據不是大量的數據，也不代表多種數據，大數據關鍵在于各種數據之間實現融合關聯，并在數據中挖掘出新的價值，為最終決策提供有效參考。就像在大氣污染防治中，會產生大量數據[2]。
2環保大數據有效應用于環境污染防治管理的有效措施
2.1在物聯網技術基礎上創建全區域監測網絡體系
隨著經濟的發展，城市規模相繼擴大，其產業結構布局和功能區劃分持續優化調整，在城市中的人口分布、數量、城區規模、城市環境等方面產生較大改變。傳統城市環境監測點已無法將環境質量準確反映出來，因此需要以物聯網為基礎創建高密度檢測體系，形成包括在線監測系統、流動監測車、固定監測站點所構成的全方位、全天候監測網絡。以此提高監測數據的全面性和準確性，從而真實反映出區域污染過程，使預報信息更加準確。對環境監測的實際應用需求進行系統分析，充分利用物聯網的智能控制、可靠傳遞、全面感知等特點創建以物聯網為基礎的高密度監測平臺，增強公共能力，方便處理各個設備實現海量數據處理，解決兼容性問題，形成一種擁有較強擴展能力、安全可靠、穩定的網絡體系。
2.2基于大數據技術建立共享平臺
在進行環境監測的過程中，涉及多種數據類型，具體包括水質監測數據、氣象數據、污染源數據、大氣監測數據等，其中不同種類的數據信息所屬單位也各不相同。而在分析污染原因的過程中，需要針對相關數據進行綜合分析。為了有效改善傳統數據模式下，條塊分割的限制，需要以大數據技術為基礎創建共享平臺，做好數據的共享、服務、維護工作，促進環境信息數據的全面整合利用，并為決策提供全方位顯示圖，提高決策的科學性，為此需要統一信息資源庫，對數據服務接口和數據管理進行明確定位。創建規范性數據運維制度，加強數據回調歸檔、數據留存和數據質量審核，支持數據擴展，實現數據的全面保護，發揮出災難恢復和分布式備份的功能。
2.3形成數據處理平臺提供數據服務
為了提供可擴展的高性能服務，可以在大數據管理的基礎上，結合SPARK和HADOOP分布式大數據框架，創建數據處理平臺，實現對運行支撐數據、輔助數據、產品業務數據、監測數據等各種類型數據實施非結構化、半結構化和結構化的綜合存儲、管理，支持應用數據，并提供符合當下業務邏輯的服務。具體包括高性能自適應訪問、離線和實時性聯合使用的數據訪問、大數據的可視化挖掘展示[3]。
2.4促進使用新媒體技術和互聯網+技術
為了滿足社會公眾需求和環境管理的現實要求，提升社會大眾環保意識，進一步提高環境監測形象，可以聯合使用新媒體和互聯網技術，促進傳統單向線性傳播有效轉化成以公眾需求為基礎的雙向傳播，融入人工智能和語音識別技術，創建環保型綜合服務平臺，提供擁有良好互動性和個性化的數據服務。線上環境系統轉變了傳統模式下受眾被動接收信息而政府主動信息的方式，實現了政府和公眾的同步參與，并利用手機APP、微博和微信等媒介載體，對社會公眾信息進行廣泛傳播，促進公眾參與實現以及環境監督之間能夠實現無縫對接。數據交互式分發，可以有效支持用戶自定義訂閱環境數據西信息，此外在認知計算、人工智能和語言識別的基礎上，通過手機APP可以設計出環境保護的智能機器人，并利用交互智能問答的方式，增強環境管理和公眾之間的互動性和趣味性。提供個性化的服務推送服務，針對地域和類型的差異，可以實現個性化推送，并聯系時令推廣，進一步提升客戶滿意度。
2.5基于認知計算構建高精度空氣預報體系
為了使預報信息更加準確，需要以認知計算為基礎建立精確度較高的空氣預報系統，降低單模式預報中的信息誤差，從而在各種季節、地區、氣象廠中發揮出應有的優勢?？諝赓|量預報優化模型具體包括兩種關鍵技術：通過對預報模型長期預測數值和歷史實測氣象信息之間的差異，找出數值模型預報中出現偏差問題的發展特征，進一步優化模型參數，提高預報準確性。模型多聯合預報，通過組合兩種獨立性預測結果，可以有效控制預測方差，預測的均方根誤差要低于單獨的均方根誤差。系統中融入了集合預報，通過把空氣質量、排放源和氣象場等重要參數，制造出數量有限的預報樣本，并利用相應的統計方法，集中各個預報樣本結果，在對模式預報性能進行全面評估的基礎上，將各種模式優勢充分發揮出來，把確定性預報轉化成概率預報，提高設備預報能力。
2.6動態分析污染物排放和演變過程
為了能夠更加準確、快速發現污染源，可以通過數值源過程分析和追蹤技術對重污染環境下，污染物演變規律和污染物分布狀況進行模擬計算，并對各個重污染典型環節中污染物演變規律、各種污染物來源對于污染物濃度的影響，對污染物來源、濃度進行跟蹤、解析。結合污染源所處區域以及污染物種類追蹤各種類型的污染源，污染源具體包括單獨排放類型、邊界條件和初始條件。通過區域和種類相結合的方法能夠更加全面系統地分析特定污染源。此外，促進化學模式和物理沉降的有機結合，將污染區域和污染物變化狀態準確傳遞過來。對機動車的污染排放實施動態分析，并對交通控制措施進行準確評估，提高機動車排放效果，改造路網環境，降低機動車污染的影響。以人口出行數據和地圖數據為基礎，對交通流實行準確、快速仿真，兼容多樣化的機動車排放模型，對交通污染排放源實施動態更新，并對機動車的污染狀況實行量化分析，方便對相關交通政策進行準確評估，對道路建進行量化，優化交通運行，改造舊道路，從而控制機動車的污染排放。
3結語
綜上所述，在科技不斷發展的背景下，環保大數據在我國環境污染治理中的作用也越加突出。相關環保機構需要全面聯合自媒體、互聯網以及物聯網等先進技術，創建環保大數據管理平臺，轉變傳統的環境污染治理理念，從而充分發揮出大數據的作用，為環境治理提供有效的數據支持。
參考文獻
[1]張布宇，王春迎.環保大數據分析系統在環境污染管理中的應用[J].智庫時代，2018（36）：13，253.
[2]鄭躍君，嚴翔.環保大數據在環境污染防治管理中應用探究[J].資源節約與環保，2017（10）：60-62.
[3]詹志明，尹文君.環保大數據及其在環境污染防治管理創新中的應用[J].環境保護，2016，44（6）：44-48.
作者:薛思怡 單位:南京農業大學資源與環境學院
