利用大数据技术的环境监测数据分析方法研究

(整期优先)网络出版时间:2023-02-02
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利用大数据技术的环境监测数据分析方法研究

廖权标

广州佳境有限公司   511300

摘要:随着经济和科技的不断进步,所有行业都在使用大数据技术,在分析环境监测数据时,大数据技术不仅可以提高监测数据的准确性,而且可以提高环境监测的质量和效率,在进行环境现状进行监测利用大数据技术可以准确的分析当前环境治量得现状和预估变化趋势,对后期的环境质量评估提供数据参考。

关键词:大数据技术;环境监测数据;治理研究

引言

在现阶段,有必要有效利用大数据技术,该技术具有强大的功能,如信息收集、数据分析和数据处理等,提供更详细和全面的环境监测信息,以了解环境现状的趋势和提供数据参考、整合。

1.大数据的应用价值

第一是大量的数据输入,传统的因特网技术存在着很大的局限性,不能有效地进行大量的数据存储,在信息储存时,由于储存空间的限制,会造成大量的资讯浪费,大数据的应用,打破了传统资讯科技的局限,能够连接到云端,扩充自身的储存空间;第二个方面是数据整合;互联网上的信息量很大,用传统的人力或传统的网络技术进行综合,很难在短时间内发现各种不同的资讯之间的关联,从而影响资讯的价值,通过运用大数据技术,可以有效地处理数据在短期内不能处理的问题,并能迅速地找到各数据间的逻辑关系,并对其进行综合处理,从而提高数据处理的效率和精确度;第三个是数据的深度解析,在大数据整合中,可以利用结构化的方法,也就是神经元模型,此模式推动了人工应用与智能技术的发展,提升了资讯使用的价值;第四,自我学习的能力,此功能可视为大数据存储功能,在对数据进行深度分析的基础上,该系统将为用户提供信息,展示资源,用户在作出决定后,会被大数据技术系统记住,当用户再次碰到此类问题时,利用神经元的大数据模型,为用户提供针对性服务。

2.环境监测工作当中所使用大数据的适用性

2.2大数据技术在环境监测工作当中的适应性

2.2.1环境监测工作分析效率会因大数据技术而受到影响

大数据的实时分析可以提高环境监测的效率,而环境监测网络的运行需要通过大数据系统进行管理,从而更高效、更方便地处理大数据信息,目前,可以根据一个地区的环境污染分布情况建立基本的环境监测点,从而形成大数据环境监测系统,它不仅可以动态、实时地监测环境,而且使环境监测人员更容易及时了解环境问题和信息,特别是在环境监测工作的当前阶段,环境监测和监测时间有限,可以通过大数据的方式提高监测效率。

2.2.2大数据可以实现环境治理绩效的是实时反馈

目前,大数据技术可以实现环境质量的实时监测,也可以有效反馈环境治理,从而提高环境保护工作的质量,目前,大多数管理环境的决策者都增加了管理环境的工作强度,同时希望提高工作效率和工作效果,但环境质量的改善和有效改善需要借助大数据来实现,因此,环境治理绩效评估是否科学合理,需要通过大数据技术来实现。

当前,对大气污染物进行实时、有效的监测是当前环境监测与环境治理的重要内容,为了达到高效率的监测、实时监测,需要借助大数据技术进行有效的应用,而采用云计算技术也能提高工作效率,若能将大数据的信息收集、整理、信息分析等功能与当前的环境监测现状相结合,将其纳入到在线监测和环境质量监控网络中,并通过大数据技术对其进行综合分析,使得该地区的污染物排放趋势能够在一段时间内被有效地反映出来,并及时跟踪环境变化,从而实时反馈环境治理绩效。

3环境监测质量监测与大数据技术的应用

3.1环境大数据的应用

以广州市增城区为例,为了解增城区所在地的气象条件,参考利用增城区气象站(区站号:59294,北纬23°18′, 东经113°49′)近1年的大数据信息为主要气候资料进行污染气象条件的统计和分析,在依据环境现状进行监测分析增城区的环境质量趋势。

3.2区域环境介绍

增城区地处南亚热带,其气候属南亚热带典型的季风海洋气候,温暖、多雨、湿润,夏长冬短,夏季长达半年之久,四季气候可概括为:夏少酷热,冬无冰雪,春常阴雨,秋高气爽。增城年平均气温21.9℃,历年极端最高气温38.6℃,极端最低气温0.0℃。雨量充沛,分布不均,年平均降雨量2004.5毫米,其中5-10月降雨量1479.9毫米,占全年降雨量的73%。年平均相对湿度79%,最小相对湿度7%。全年日照1785.5小时,占可照时数的41%。年平均风速2.3米/秒,全年风向以东北偏北风为主,年平均蒸发量为1132.9毫米,年平均雷暴日数79.5天,最主要的气象灾害有寒潮、干旱、台风、大风、雷电、高温、暴雨和大雾。

增城区主要河流有东江、增江、西福河,流域面积均超过500平方公里,此外还有6条流域面积超过100平方公里的河流。多年平均径流量19亿多立方米,过境客水179亿立方米。南部有潮水涌入,有中型水库4座,小(一)型水库17座,小(二)型水库89座,山塘180多座。

3.3利用环境大数据区域环境空气质量进行分析

增城区2022年6月空气质量达标天数为30天,达标天数比例为100%,同比持平;综合指数为2.08,同比下降16.8%,综合指数在全市排名第四。从综合指数看,与2021年同期相比,增城区环境空气质量有所提升(表1)

表1 2022年6月增城区空气质量同比变化情况

各项指标浓度情况:PM2.5平均浓度为11微克/立方米,同比下降26.7%;二氧化氮平均浓度为16微克/立方米,同比下降20.0%;PM10平均浓度为23微克/立方米,同比下降17.9%;一氧化碳第95百分位数浓度为0.6毫克/立方米,同比下降14.3%;臭氧8小时第90百分位数浓度为122微克/立方米,同比下降12.2%;二氧化硫平均浓度为8微克/立方米,同比上升14.3%(表2和图1)。

表2 2022年6月增城空气主要污染物浓度同比变化情况

单位:微克/立方米,CO毫克/立方米

  图12022年6月增城区空气主要污染物浓度变化情况

4.基于大数据的环境监测与治理研究

4.1环境大数据发展思维

当前,必须把环境监测技术和大数据技术有机地结合起来,并充分发挥大数据的作用,以提高环境监测的精确度,从而推动环境保护工作的深入开展,在环境监测中,环境部门可以运用大数据技术对环境进行数据管理,使环境治理、监测、执法、预警等工作都基于数据;同时,在大数据基础上进行基于数据的决策和数据服务,使得环境保护工作更具科学性和有效性,在环境监控方面,环保主管部门可以利用大数据技术,通过应用多种软件、硬件设备、信息技术对环境问题进行监控和控制,在监测期间,要在整个监测体系的范围内设置若干个小型环境监测站点,并对该地区的环境状况进行动态、全面的监测,并实现实时监测,环境质量自动监控系统是通过每一项数据,对各地区的环境质量进行排序,并对未来的发展趋势做出预测,从而使环境保护工作更加精确。

4.2技术途径

目前,必须根据现实情况,运用大数据技术,对监测数据进行有效的分析与研究,并提出相应的技术方案,在此背景下,必须对现有的系统进行合理的研究,并有效地分析环境监控资料整合系统及其它有关资料资讯整合架构;同时,为了使元数据文件的可信度和质量得到最大程度的提高,还应考虑到数据的实际状况和相关需求,从而选择出适用的标准。

另外,还需要建立常用的大数据模型,而且还需要整合其它的计算模式,以便在各种情况下应用,在虚拟数据库构建完成后,为了更好地进行模型的建模,必须将元数据与本体的语义结构有机地结合起来,从而达到语义映射的目的,在数据库构建完毕后,可以对大数据进行整合。

4.4大数据的环境监测与预警系统构建

基于大数据技术的环境监测与分析应用能够准确预测环境变化趋势,快速监测和预警风险点,实现精细、准确的环境公共治理,因此,政府高度重视风险量化,规避风险因素,从数据中总结出规律,这样比人工的经验判断更科学、更客观,结果更接近实际情况,环境大数据是大数据的微小组成部分,然而,它仍然在环境管理中发挥着关键作用,因此,应该从全球的角度重视环境大数据的开发,规划整个生态环境大数据的建设,在此基础上,建立环境预警系统,提高风险预测的效率和速度,为准确决策提供依据,通过集成的方式,可以从各个系统中提取出大量分散的、有价值的数据,构建一个绝对安全的基于云存储的信息处理平台,以此作为中心数据库进行深入的数据挖掘和分析,更准确地判断当前形势,对未来做出准确的预测,从而充分了解环境事件,在应急环境监测和预警中,可以充分利用大数据的实时处理优势,通过监测系统对数据进行实时、准确、集成的分析,可以更有效地对环境进行监测,使判断更加客观、真实。

结束语

在环境监测过程中,也有大量的数据信息,有必要运用大数据技术,以同样的方式为环境监测工作提供技术支持,可以提高环境监测的质量,也可以提高相关工作的效率,及时处理环境问题,同时,可以有效避免环境问题的扩散,生态系统的直接破坏有利于环境和资源的可持续发展。

参考文献:

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[3]肖勇.基于大数据技术的环境监测数据分析方法研究[J].电脑编程技巧与维护,2019(10):112-113+125.DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2019.10.041.

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