李琛

摘 要：文章重點(diǎn)分析了大數(shù)據(jù)在環(huán)境保護(hù)工作中的應(yīng)用前景，以及要利用大數(shù)據(jù)服務(wù)于環(huán)境保護(hù)工作，一定要解決好的幾個(gè)問題。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；環(huán)境保護(hù)；應(yīng)用

Abstract： This paper focuses on the analysis of the application of large data in environmental protection， and the use of large data services to environmental protection work， we must solve some problems.

Keywords： large data； environmental protection； application

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，首先大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境保護(hù)已具備先決條件。一是社會(huì)各界在環(huán)境保護(hù)上有共同的價(jià)值關(guān)注點(diǎn)；二是大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和應(yīng)用技術(shù)有了爆炸式發(fā)展；三是環(huán)境保護(hù)的對象、利益相關(guān)人、措施等之間關(guān)系復(fù)雜，可挖掘大量有價(jià)值的聯(lián)系；四是功能豐富、采集數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的微小傳感器正在積累大量數(shù)據(jù)。

其次大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境保護(hù)在很多方面具有發(fā)展?jié)摿?。從時(shí)間維度上看，過去，環(huán)境污染事故的大數(shù)據(jù)用于構(gòu)建預(yù)測模型的訓(xùn)練；現(xiàn)在，環(huán)境狀態(tài)變量的大數(shù)據(jù)與出行、疾病預(yù)測、城市資源配置聯(lián)系起來，提供城市美化解決方案；未來，以海陸空各類環(huán)境變量構(gòu)建統(tǒng)一視圖和大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)，在最小傷害的情況下充分利用環(huán)境資源，維持可持續(xù)性發(fā)展。

目前，大數(shù)據(jù)在環(huán)境保護(hù)中已有廣泛的具體應(yīng)用。如：高效、清潔的能源生產(chǎn)以及新型能源的開發(fā)；水、大氣、土壤污染的處理與監(jiān)控；危險(xiǎn)性廢物越境轉(zhuǎn)移的監(jiān)控；城市的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)芯片化、數(shù)據(jù)化；智能的交通管控、減少擁堵和溫室氣體排放；樓宇節(jié)能技術(shù)和材料的使用等。

要利用大數(shù)據(jù)服務(wù)于環(huán)境保護(hù)工作，一定要解決好以下幾個(gè)問題：

一是要解決的是數(shù)據(jù)來源問題。近年來，污染源和環(huán)境質(zhì)量的自動(dòng)監(jiān)控建設(shè)逐步趨于成熟，在很大程度上彌補(bǔ)了人工監(jiān)測頻次低，人為因素大的缺點(diǎn)。同時(shí)，隨著社會(huì)第三方監(jiān)測的發(fā)展，解決了各地監(jiān)測站人力不足的問題。因此，在大數(shù)據(jù)建設(shè)時(shí)，除了沿用監(jiān)測站人工監(jiān)測和環(huán)境統(tǒng)計(jì)等傳統(tǒng)的環(huán)境數(shù)據(jù)外，我們更應(yīng)該將重點(diǎn)放在污染源自動(dòng)監(jiān)控、污染源中控、環(huán)境質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)控、第三方監(jiān)測和網(wǎng)絡(luò)輿情等各種新型環(huán)境數(shù)據(jù)上。但即使這樣，仍然存在數(shù)據(jù)覆蓋面不足，代表性不強(qiáng)，偶然性較大，人為因素較多等諸多問題。

二是要解決數(shù)據(jù)沖突問題。隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，自動(dòng)監(jiān)控有逐步取代人工監(jiān)測的趨勢，但自動(dòng)監(jiān)控投入較大、監(jiān)測范圍較窄、準(zhǔn)確度較差等問題突出，人工監(jiān)測在以后很長一段時(shí)間仍然無法被取代，自動(dòng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與人工監(jiān)測數(shù)據(jù)沖突的問題也會(huì)在很長一段時(shí)間內(nèi)存在。比如，當(dāng)某企業(yè)人工監(jiān)測超標(biāo)被處罰時(shí)，企業(yè)往往以自動(dòng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)正常為由規(guī)避處罰。雖然后來環(huán)保部門明確規(guī)定了，在人工數(shù)據(jù)與自動(dòng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)沖突時(shí)，以人工監(jiān)測數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，解決了上述例子中存在的問題，但數(shù)據(jù)深度挖掘時(shí)由此產(chǎn)生的沖突仍然無法有效解決。

三是要解決數(shù)據(jù)造假問題。眾所周知，不論人工監(jiān)測數(shù)據(jù)還是自動(dòng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，都會(huì)受到外部環(huán)境等因素的影響，因此，數(shù)據(jù)存在人工修正是必要的。但是，實(shí)際工作中，為了各種績效考核的需要，數(shù)據(jù)造假現(xiàn)象普遍存在?？梢韵胂螅诖朔N數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和行政決策會(huì)帶來何種嚴(yán)重的后果。因此，任何數(shù)據(jù)入庫前，都必須對其來源的真實(shí)性進(jìn)行判別，進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗；任何數(shù)據(jù)在人工修正時(shí)，都必須經(jīng)過最嚴(yán)格的必要性審查；當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)沖突時(shí)，要對數(shù)據(jù)進(jìn)行真實(shí)性判斷，并對拋棄數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記。

四是要解決數(shù)據(jù)安全問題。大數(shù)據(jù)解決了數(shù)據(jù)共享問題，但相對的數(shù)據(jù)安全問題就更顯突出。環(huán)保大數(shù)據(jù)要面向環(huán)保各部門、政府各單位、各種被管理對象、各種社會(huì)團(tuán)體，以及廣大網(wǎng)民開放相關(guān)服務(wù)。面對如此眾多的數(shù)據(jù)分享用戶，如何解決數(shù)據(jù)安全問題亟待解決。目前，通過數(shù)據(jù)等級保護(hù)，用戶等級管理等手段，可以有效進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問安全控制，但隨著科技的不斷進(jìn)步，安全漏洞的不斷發(fā)現(xiàn)，解決數(shù)據(jù)安全問題的工作一直在路上。

上述問題，是作為一名基層環(huán)境保護(hù)工作者，在實(shí)際工作中發(fā)現(xiàn)的一些問題和進(jìn)行的一些思考，希望對從事環(huán)保大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用的同行，提供一些思路提示。

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