环境监测大数据分析及应用研究

引言：为了保护人类生存之本，促进大数据技术与环境监测工作的深度融合，是提高环境治理效能的必然选择。传统的环境监测模式由于数据获取维度单一，处理效率较低，不能满足复杂环境问题的分析需要；然而，大数据技术的引入，为解决上述瓶颈问题提供了全新的可能。利用智能大数据分析工具，实现多源环境监测数据的深层次挖掘和关联分析，并在一定时间尺度上实现监测信息的一体化管控，该方法将深化污染物演变规律认识，提升环境监测整体效能，实现数据获取-趋势预测的全过程优化，为实现污染控制和科学决策提供有力技术支持[1]。

一、水体污染的原因

工业废水是目前水环境中危害最为严重的一类污染物，其组分复杂，给生态环境带来了系统的威胁，该类污水中化学成分复杂，不仅直接影响水环境质量，还可能通过下渗影响周边土壤环境，破坏原有的生态平衡，例如，重金属和持久性有机污染物在水环境中具有较强的迁移扩散性，不仅可以通过食物链富集作用在生物体内富集，还可以通过地下水循环进入饮用水源，直接危害人体健康。另一个重要的污染原因是污水处理系统本身存在的问题，随着城乡建设的迅猛发展，人们的生活质量得到了极大的提高，对污水处理的关注也越来越高，很多地区都配套建设了污水处理设施，这一定程度上缓解了污水处理的压力。但是，由于日常运行管理方面的缺陷，一些设施的处理效能得不到很好的发挥，使得出水水质很难稳定达标，这些未经有效处理的生活污水如果直接排放到自然水环境中，会通过稀释、吸附和生物降解等途径缓慢扩散，持续扰乱水生态系统的物质循环，给人类健康带来潜在风险。

二、环境监测大数据分析及应用策略

（一）搭建适配环境治理需求的分析框架

首先，要加强实时、动态的监控能力，在技术应用上，不仅要实现数据采集，而且要建立涵盖多种场景的实时监控系统，实现主系统和监控终端之间的实时交互、秒级的数据更新；同时对环境查询系统的响应机制进行优化，保证海量数据流经实时处理模式后，能够迅速产生有效的分析结论，为现场决策提供时效保障。其次，构建跨部门协作共享机制；打破环境监测和环保部门之间的数据壁垒，把分散在不同层次、不同领域的监测资源集中到一个统一的平台上，通过跨部门协同办公的方式，促进环境治理由单主体联动向多主体协同提升，促进各部门之间的数据互通和经验交流，形成治理合力。再次，扩展社交感知数据资源，在官方监测平台基础上，同步收集社会媒体和短视频等非传统渠道的环境数据，利用语义分析和情感识别技术对公众环境保护状况进行评估，这些软数据既是对传统监测的“ 硬性指标” 的补充，又可为下一步精准制定环境政策提供民意参考。最后，研究面向决策的数据应用，重点解决实际问题，如对工业污染源的监测，利用大数据技术，可以取代传统的人工巡查方式，锁定重点污染物排放企业和关键点，这不仅可以减少人力投入成本，还可以避免企业临时应付检查造成的数据失真，显著提高监测结果的可信度和治理效率[2]。

（二）优化公共服务场景下的大数据应用

一是要促进数据的开放和共享，在不涉及敏感信息的情况下，将环境监测数据依法向社会公布，使公众对目前的环境质量有一个直观的认识，这种透明的信息披露，不仅可以提升公众对大数据技术的信任度，还可以激发全社会参与环境保护的积极性，只有在“ 看得见” 的情况下，公众才会更加积极地参与到治理中来。二是要加强技术支持和协作机制的建设，环境监测部门应该积极地与专业的大数据公司合作，利用他们的技术优势来优化平台的性能，另一方面，提高网络系统的稳定性，保证海量数据在传输、存储和分析过程中不受干扰和损失。

（三）健全信息技术设施与管理机制

一方面要加快数据中心的标准化建设；当前环境监测数据呈现出多源异构、海量性等特点，亟需构建国家或区域大数据中心，建立统一的数据收集标准、存储规范和处理流程，以保证不同地区、不同部门间数据的兼容性和可比性，只有形成规模较大的中央数据库，才能为区域和时间尺度上的环境趋势分析提供可靠的支持。另一方面是应对智能变革带来的挑战，随着科技的发展，智能算法逐渐取代人工处理成为必然趋势，但也给数据管理提出了更高的要求：一方面要警惕“ 重技术轻管理” 的倾向，避免过分依赖算法而忽略数据质量控制，另一方面，要强化数据精细化管理，在保证数据库完整性的前提下，建立分级分级存储机制，保证突发环境事件发生后，能够快速获取关键数据，为应急处置提供有效支撑[3]。

（四）加强复合型人才培养与储备

对于已经从业的环境监测机构来说，应该定期对其进行大数据技术的培训，着重加强数据挖掘和算法的实际应用能力，促进传统的技术人才向技术 ⁺ 业务双栖的人才转变。对于大学来说，需要优化环境专业的课程体系，在核心课程中加入大数据分析、人工智能基础等内容，培养既懂环境科学又懂数字技术的复合型人才；对于企业而言，可以通过校企合作，建立实习基地，为学生提供实习机会，加快人才由课堂向工作岗位的转变。

结论

综上所述，大数据技术的应用极大地提高了环境监测的精细化和智能化水平，为环保事业注入了新的活力，然而，随着全球环境不断恶化，数据类型日趋复杂，区域间数据相关性越来越强，数据采集和处理仍然是一个长期而艰巨的任务。今后，需要在技术优化、服务提升、设施完善、人才培养等方面进行全方位的合作，促进大数据技术与环境监测的深度融合，真正做到用数据说话、用数据决策、用数据治理，为生态环境的可持续发展提供强有力的支持。

参考文献：

[1]孙晓华. 生态环境监测中的大数据分析与应用[J].皮革制作与环保科技,2025,6(12):153-155.

[2]杨香传,曹真子. 大数据分析在环境监测中的应用与挑战[J].智慧中国,2025,(05):114-115.

[3]费金岩. 生态环境监测高质量发展的关键技术分析[J].皮革制作与环保科技,2025,6(03):57-59.