生态环境监测与评价中大数据的应用分析

摘要：生态环境领域中使用大数据技术以后，取得了令人满意的效果，但是其发展水平依然处于探索阶段，不管是在生态环境监测评价中，还是在开展模拟预测工作时，都会有需要完善的情况存在。因此，我国相关技术人员要不断加大对大数据技术和生态环境融合的研发投入力度，为我国生态环境平稳发展铺平道路。

关键词：大数据；生态环境监测；应用方法

如今人们的生产和生活方式都发生了巨大的改变，将大数据技术使用到生态环境监测与评价过程中以后，其监测与评价的精准度和速度都发生了明显的改变，使得数据处理能力上升到了一个新的高度，给生态环境监测的生成与评价结构探究工作的开展创造了绝佳的机会。所以，在对我国生态环境监测与评价中使用大数据技术的应用价值和应用效果进行分析时，要对大数据技术的使用特征进行不断地明确，为我国后续的生态环境建设工作开展创造绝佳的机会。

1分析生态环境大数据技术

1.1采集

大数据在采集信息时，使用的主要媒介为移动平台和传感器。进入信息化时代以后，生态环境大数据建设的形式也越来越多，数据采集的形式也各种各样，具体表现为社会统计、卫星遥感监测、地理信息和地面监测等等。在使用大数据采集技术以后，遥感技术使生态环境中的空间信息发挥出了积极的促进作用。在对全世界的生态环境监测网络进行构建时，主要表现为两种类型，分别是地面监测网络和全球卫星遥感监测网络，地面监测网络将全球环境监测网络和气象站监测网络包含在其中。地面气象检测站网络所包含的气象站点数据非常多，能够达到上万个气象站点，将不同国家和地区的实时天气预测数据进行了全覆盖，从而使风速和气压参数得到准确的获取。

1.2处理

大数据处理技术的主要功能包括数据分析与数据处理，从而获得更多有价值的各类信息。以大数据基础储存和分析等特点为依据，对生态环境大数据处理程序进行了仔细的划分，数据储存管理系统是其核心，为生态环境大数据处理奠定了坚实的基础，表现出了较强的稳定性、安全性、拓展性和兼容性，对复杂情况下的各种需求进行了最大程度的满足，将文件与数据库系统包含在其中，具有典型代表性的文件系统为Tachyon、Ceph与HDFS，PNUTS和Dynamo是其数据库的典型代表。数据信息来源表现出了很强的复杂性特点，种类繁多，在对源数据进行清洗时，使用的主要数据预处理系统为Data Flux，使得数据处理起来更加的容易，数据形式也更加简单。预处理结束以后，开始对数据开展深度处理工作，将统计分析和机器学习等内容包含在其中。

2生态环境监测和评价中使用大数据的情况

2.1生态环境监测

我国对生态环境监测站的构建力度比较大，综合调研了各个区域的资源、环境和污染问题。我国科学院组建的生态系统研究网络全部包含在生态环境监测网中，将森林、海湾等多种类型的生态系统林业部门包含在其中，使得中国森林生态系统定位研究网络得到积极的建设，同时也将荒漠与城市、竹林与湿地等生态系统包括在里面。水利部门组建了水土保持监测网络，对各种水土流失区具有典型代表的监测点进行全包括；农业部组建了生态环境监测网络，对草原、渔业和农业等开展了系统的监测与管理工作；环境保护部门对环境质量情况和变化情况进行了高效的监测，同时对环境风险问题和污染源排放量等问题给予足够的重视。

遥感技术表现出来的主要特点就是精度高、数据量大和观测范围广等，逐渐的发展成为了生态环境监测与评价的关键性方式方法。遥感器能够获取更多的数据资源，使用多种形式的传感器来对遥感影像进行采集，实现对矿区生态环境、区域环境、沙漠化和土地盐碱化的高效监测。对于无人机遥测系统来说，在航空摄影测量技术中具有较高的精度，能够对飞行困难和范围比较小的区域开展高分辨率的信息采集，将其使用到生态环境监测中以后，能够取得最佳的效果。在大面积水土保持监测过程中，无人机遥测系统能够发挥出重要的作用，是对其他监测形式的高效补充，对矿山排土场边坡土壤的侵蚀率做到大致的估算。在线传递生态环境监测数据时，能够做到入库及时、质量控制严格、处理效果良好等，在以空间数据库为依据开展生态环境信息服务系统建设工作时，在充分发挥综合信息共享平台和生态站数据管理系统的作用以后，使得数据质量控制观测的动态性变得更加强大。

2.2生态环境评价

生态环境大数据的基础为生态环境要素观测的持续性，将海量的信息资源包含在其中，充分发挥云计算和人工智能等大数据分析技术的优势，实现对生态环境大数据的信息挖掘与集成分析。从生态环境评价的角度分析，将其数据分析的优势发挥到最佳水平，积极开展各项评价活动，为生态环境管理和决策提供可靠的信息支撑。积极开展生态环境质量评价工作，为区域生态环境改善与治理工作的有序开展做好充分的准备工作。对于生态环境质量评价工作来说，如今其评价指标系统和评价方法都得到了积极的创建，其所包含的内容比较多，最为常见的有各尺度对象评价、评价技术方式与模型、评价指标体系建设和采集生态环境遥感信息等等。在评价生态环境质量时，遥感技术发挥着十分重要的作用，在采集遥感数据信息以后，使时空尺寸生态环境质量评价的目标得以有效的实现，在生态环境遥感评价过程中，经常会出现的问题就是多平台调用和模型反复使用的问题，基于此提出了面向云极端与服务体系结构的生态遥感评价模型库，将数据共享与生态环境质量评价完美结合起来，使得生态评价产品与生态专项产品的生产实现订单化管理。

在全世界变化研究中，生态脆弱性已经成为了研究的重中之重，对生态脆弱性的多尺度与多学科结合进行了重点的关注，将人文与自然协调发展给予了足够的重视。我国在对生态脆弱性进行评价时，不同的地区使用的尺度有所不同，将各种地形包含在其中。在评价生态脆弱性时，使用的数据有环境监测与气象数据、遥感数据等，不同的研究内容，所选择使用的指标体系也会有所不同，人为因素造成的影响十分明显，在使用监理指标体系以后，对生态脆弱性的发展趋势和评价内容做出了准确的预测，使得生态错误情况等内容得到了高效的掌控。

生态安全评价包含的主要内容有生态健康与生态风险，如今使用的生态安全评价方式包含的内容比较多，比如生态景观方法、暴露—响应综合评价模式等等。生态安全评价包含的生态功能区、流域等，在开展生态环境质量评估工作时，使用响应、状态与压力模型的几率非常高。在对生态经济区土地生态安全进行评估时，有些研究部门使用了物元模型。

3结语

在我国生态环境监测和评价时，大数据技术所发挥的作用十分突出，为我国生态环境保护和监测工作的有序开展提供了强有力的技术和数据信息支持。本文深入的分析了大数据技术的相关信息，使用切实可行的方式来提升其应用效果，使得大数据技术的使用价值得到了显著的提高，为生态环境监测工作的有序开展做出了积极的贡献。

参考文献

[1]赵杰.探究生态环境保护中环境监测的作用及措施[J].当代化工研究，2020（21）：99-101.

[2]熊光品，刘文胜.分析3S技术及其在生态环境监测中的应用[J].能源与环境，2020（5）：91-93.

[3]魏力辉，万大娟，毕军平，等.锡矿山锑矿区生态环境质量遥感动态监测与评价[J].环境科学与技术，2020（6）：30-31.

[4]倪见.遥感技术在水生态环境管理的应用与前景[J].绿色环保建材，2020（11）：42-43.