大数据在生态环境监测领域中的运用

大数据在生态环境监测领域中的运用

黄挺波,崔跃新

中科检测技术服务（广州）股份有限公司

摘要：随着全球环境问题的日益严峻，生态环境监测的重要性日益凸显。传统的生态环境监测方法存在数据收集困难、数据处理效率低下等问题。而大数据技术的出现为生态环境监测带来了新的机遇和挑战。本文以大数据在生态环境监测领域中的运用为主题，探讨了大数据技术在生态环境监测中的具体运用，以期提升生态环境监测质量，为环境保护奠定坚实基础。

关键词：生态环境；监测领域；大数据应用

全球范围内的生态环境问题日益严重，气候变化、生物多样性丧失、土地退化等威胁人类社会的可持续发展。为了及时了解和监测生态环境的状况，制定有效的保护和管理措施，生态环境监测显得尤为重要。

一、大数据在生态环境监测领域中的应用优势

①数据量大和全面性：传统的监测方法通常受到样本数量的限制，无法覆盖广泛的地理区域和各种环境因素，而大数据可以整合多种数据源，包括传感器网络、遥感数据和互联网数据，提供全球范围的监测和分析。

②精确的预测和决策支持：通过大数据分析，可以发现生态系统的关键节点和敏感性区域，帮助制定精准的环境保护和管理策略[1]。大数据技术还可以将监测数据与其他相关数据集结合，进行交叉分析和综合评估，提供更全面、准确的决策支持。

③数据共享与合作：生态环境监测涉及多个相关领域，包括气象、水文、生物学等，这些数据通常由不同的机构和部门进行收集和管理。通过大数据技术，可以实现数据的集成和共享，提高数据的可访问性和利用效率，促进跨领域的合作与创新。

二、大数据在生态环境监测领域中的具体运用

1、传感器网络技术

传感器网络技术在生态环境监测领域的应用是通过部署传感器节点来监测环境参数，并将实时采集的数据传输到中心服务器进行数据采集、处理、整合和分析。这种技术利用大数据技术实现了传感器数据的快速采集、传输和处理，确保数据的实时性和准确性[2]。同时，通过将多个传感器节点收集到的数据进行整合和分析，可以揭示生态环境的整体状况和变化趋势。传感器网络的建立是通过在监测区域内部署大量的传感器节点来实现的。这些传感器节点可以测量和记录环境参数，如空气质量、水质、土壤湿度等。传感器节点通过无线通信技术将实时采集的数据传输到中心服务器。大数据技术能够处理海量的传感器数据，包括数据的存储、清洗和预处理。

2、遥感数据获取

遥感数据获取是利用卫星遥感、航空遥感等手段获取大范围的地表覆盖和环境信息的过程。大数据技术在遥感数据获取中发挥着重要作用，通过处理和分析海量的遥感数据，提取有用的信息和特征，用于生态环境状况的评估和监测。同时，结合地理信息系统（GIS）和大数据技术，进行空间分析和模型构建，可以揭示生态环境与地理空间之间的关联[3]。在遥感数据获取方面，卫星遥感和航空遥感是主要的数据来源。卫星遥感通过卫星传感器获取广域范围的遥感图像，可以获得高分辨率的地表覆盖信息。航空遥感则通过飞机等载具携带遥感仪器获取较高分辨率的地表信息，适用于较小范围的细节观测。大数据技术能够处理海量的遥感数据，包括数据的存储、预处理和特征提取。

3、互联网数据挖掘

首先，社交媒体数据分析利用大数据技术对社交媒体平台上用户发布的内容进行挖掘和分析，以了解公众对生态环境的关注和态度。社交媒体平台如微博、微信公众号、抖音等成为人们表达观点和分享信息的重要渠道。大数据技术可以实时地收集和分析这些社交媒体数据，识别关键词、主题、情感倾向等，从而获得公众对环境问题的看法、意见和反馈。这种分析可以帮助监测生态环境议题的热点和趋势，了解公众的关注度和参与度，为决策者提供参考。其次，通过互联网平台收集公众反馈和意见，如在线调查问卷、舆情监测等，为生态环境监测提供公众参与的渠道和数据来源。互联网平台可以提供便捷的方式让公众参与到环境问题的调查、评估和意见征集中[4]。通过在线调查问卷、网上讨论等形式，可以收集到大量公众的意见、反馈和建议。大数据技术可以对这些数据进行处理和分析，识别出重要的信息和模式，为生态环境监测和决策提供参考依据。最后，利用大数据技术挖掘和识别互联网数据中的模式和规律，帮助发现环境问题和异常情况。互联网上存在大量的环境相关数据，如新闻报道、专业论文、科学研究等。通过数据挖掘和模式识别技术，可以从这些数据中提取出环境问题的关键词、主题、趋势等信息。例如，可以通过文本挖掘技术分析新闻报道和社交媒体数据，发现环境污染事件的爆发和扩散，及时采取措施进行应对。

4、数据清洗与预处理

首先，在数据采集过程中，可能会存在数据的缺失、错误、异常值等问题，而这些问题会影响数据的准确性和可靠性。通过大数据技术，可以识别和处理这些问题，如填补缺失值、修正错误值、去除异常值等，从而保证数据的质量。其次，利用大数据技术，可以进行数据的质量检查和统计分析，包括检测缺失值、异常值、重复值等。通过这些评估，可以识别出数据中存在的问题，并根据评估结果采取相应的处理措施，提高数据的可信度和可用性。此外，大数据技术可以对生态环境数据进行预处理，如数据平滑、数据转换等，以减少数据中的噪声和冗余信息。同时也可以从原始数据中提取有用的特征，如时间序列特征、空间特征、频域特征等，为后续的数据分析和建模提供基础。

5、数据挖掘与分析

首先，数据模式发现是利用大数据技术挖掘生态环境数据中的潜在模式和规律。通过数据挖掘方法，如聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等，可以识别出数据中存在的模式和关联。例如，在植物物种分布数据中，可以通过聚类分析方法将相似的物种分组，揭示物种之间的空间分布规律。这些模式和规律的发现可以帮助我们更好地理解生态系统的结构和功能[5]。其次，预测建模与趋势分析是基于历史数据和大数据技术建立预测模型和趋势分析模型，对生态环境的未来发展进行预测和评估。通过分析历史数据中的趋势和模式，可以建立预测模型，用于预测生态环境的未来变化。例如，基于气象数据和大数据技术，可以建立气候变化模型，预测未来的气温变化趋势。同时，趋势分析也可以揭示出生态环境中的变化趋势，为环境保护和管理提供科学依据。此外，数据可视化是通过可视化技术将生态环境数据转化为可视化的图表、地图等形式，帮助用户更直观地理解和分析数据。大数据技术可以处理和分析海量的生态环境数据，并将其转化为直观的可视化图表和地图。例如，通过地理信息系统（GIS）和大数据技术，可以将环境监测数据绘制在地图上，展示地理空间上的分布情况。这样的可视化表达可以帮助用户更好地理解和分析数据，发现数据中的模式和趋势。

结语

综上所述，大数据在生态环境监测领域的应用具有巨大的潜力和优势，能够为构建更可持续、更健康的生态环境提供重要支持和指导。通过不断的创新和合作，我们可以进一步拓展大数据技术的边界，推动生态环境监测的发展，为人类创造更美好的未来。

参考文献

[1]俞言霞. 基于大数据分析的生态环境监测与评价研究[J]. 皮革制作与环保科技,2022,3(19):189-191.

[2]刘飞. 大数据技术在生态环境监测中的融合运用分析[J]. 绿色环保建材,2021,(09):30-31.

[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]王壮彬. 大数据在我国生态环境监测与评价中的运用分析[J]. 皮革制作与环保科技,2021,2(09):52-53.

[5]何振超. 生态环境大数据的概念、框架和应用[J]. 资源节约与环保,2021,(02):135-136.