摘要：主要讨论了大数据技术的概念，并提出了具体的应用方法，从而有效地提高大数据技术的应用价值，提高生态林业监测的工作效率和质量。
关键词：大数据；生态林业；运用
1大数据的概念
进入21世纪，信息科学取得了长足的进步。在这一趋势的指导下，信息技术的飞速发展正在融入各行各业，不断地改变着社会生活的方方面面。可以说，这是人类社会历史上前所未有的信息革命。随着各种信息技术在世界范围内的广泛应用，大数据技术在当今社会处于时尚的前沿。大数据具有类型大、容量大、应用价值高、访问速度快等特点，能够有效地搜集、存储和分析大量、多种格式和分散的数据来源，从而从相关数据中找到新的知识，创造新的价值，是一种新的信息技术和服务形式。大数据具有数据量大、结构多样、速度快等特点。随着时代的发展，大数据技术逐渐增加了价值、可变性和现实性等相关特征，通过对海量、多样化数据的采集和处理，可以得到不同数据的值，生成新的数据管理机制和新的编号。大数据技术还包括大数据的分析和利用，以及云计算技术和云存储技术，大数据思想和大数据方法也是大数据的重要组成部分。
2应用现状
2.1存在虚假信息以及错误的数据
在搜集数据的过程中体量越大，出现失误及错误的数据就有可能会越来越多。当前在发展生态林业的过程中，一些地方会进行植被的培育，如人工移栽培育。在人工移栽培育之前，会根据树木的不同品种选择合适的种植地区，这就需要大数据分析每一个地区的地形及气候，如果这些信息中存在虚假错误的信息，那么大数据分析出来的信息就有可能是错误的，将其上报给管理层后，管理层在决策时就有可能会出现错误，这时大数据就没有发挥正确的引导作用。此外，还存在大数据造假的情况，因为部分管理人员存在价值观的偏差，在植入监测设备时，可能为了省时省力，无法按照要求进行，甚至会人工输入数据，这些都影响了大数据的真实性。
2.2快速增长的数据给储存带来了压力
在农业技术不断进步的现在，生态农业的发展也取得了突破性的进展。在这一过程中生态农业产生的数据也在飞速增长，林业数据也出现了爆发式的增长。在数据不断更新与沉淀的现在，储存压力越来越大。如果不删除一些老旧的数据，就无法存入新的数据。为了满足储存的要求，管理人员必须针对当前的数据进行划分，调整储存的时间。
2.3计算时间过长，处理缓慢
在人工统计数据的时候，要根据不同的树木种类，输入不同的公式，以及不同的算法统计。在数据大量增加的现在，这些人工统计的方法已经不能满足工作的需求，因为一旦有一个步骤输入错误，最终的统计结果误差可能会非常大。如果需要修改，这些错误就要花费更长的时间。此外，在数据不断增大的现在，处理的速度会越来越慢，很多数据都需要人工删减，而这些数据一旦删减错误，有可能会影响到决策的正确性。
3大数据分析在生态林业上的应用对策
3.1积极促进林业发展观念转变，加强土地监管力度，合理规划生态林业用地
首先，要站在科学发展观的角度，重视林业生态环境的保护。在推进“三农”工作的过程中，坚持生态林业的思想。其次，党员干部也要大力宣传生态环保知识，针对农村地区，让更多的农民群众拥有环保意识，了解基本的生态理论知识。目前生态林业建设项目众多，尤其是围绕生态观光旅游业以及生态观光园的开发不断掀起热潮。在这一过程中要坚持生态林业观点，从微观和宏观两个方面入手，既要落实现实目标，又要落实长远目标，在整体协调的过程中，做好综合配套，这样广大农民群众就不会出现不利于生态林业发展的行为。在生态林业建设的过程中，也应当做好思想解放。不仅要通过单方面强化农民的生态意识为主要抓手，还要在抓环节的基础上抓好全程组织和服务，既要重视产值产量，又要重视生态资源的保护工作，不再追求单一的经济效益，而是关注到生态、社会、经济等多个方面。这样就能够在生产发展的过程中，实现高产、优质的目标。农民既能够增长收入，也能够做好生态环境的保护。此外，发展生态林业土地资源紧缺的因素在于：生态环境不断恶化，水土流失严重，土壤污染严重，人为开发破坏严重，以及因种植收益低下而放弃耕种，以致大量荒芜土地存在等众多因素。因此，针对上述原因，解决土地资源紧缺的措施可分为3个方面：政府方面，通过政策立法执行并加以监督，合理规划林业用地，加强农村土地管理，加快土地流转进程；企业方面，积极参与配合政府政策指引，提高技术，有效减少污染源头，降低工业“三废”对土地资源的污染破坏；农村农民方面，积极引进科学种植技术及良种，施用生态有机肥，互相交流种植经验，努力提高单产面积收益，创新致富渠道，充分保护和开发宜耕土地。
3.2数据化的使用
开展大数据的前提条件是数据化。在整合生态林业自然动态的过程中，需要坚持数据化以及数字化这两个原则。数字化，就是在生态林业发展过程中出现的变动信息，森林演替出现的变化轨迹等信息都要以电子数据的形式传输到数据库中。而数据化是在数字化的基础上，根据产生的数据，仔细地描述生态林业的变更情况。生态林业涉及的资源数据量是非常大的，数据来源也十分综合，其中有结构化的数据群体，也有非结构化的数据群体。在挖掘这些数据的过程中，无法直接预测。针对不同的信息进行有效的分析，有可能把这些不同结构的数据进行量化组合，最终形成了数据化的森林类别以及生态林业属性等。这是一个从无序加工转换为有序加工的过程。在使用数据化的时候，能够直接量化这些生态林业数据，从而挖掘出基本服务对象的数据，并把这个数据分析变得更加简便。
3.3大数据应用的未来形式
大数据既是一种有效的资源，又是一种重要的使用工具。在林业发展的过程中，大数据只是起着信息告知的作用，并不能合理地解释这些数据的内容。但是很多人对这些数据存在误解，之所以会存在这种情况，是因为人们的掌握程度还不够。这就导致一部分人无法接纳大数据分析，也无法在此基础上进行扩充。相信在未来，人们的思想观念会发生转变，开始深层次地认识大数据的分析应用。人们也可以在数字化的基础上合理地利用云计算智慧服务等不同的技术，并建立完善的生态林业结构。
作者:鲁洪涛 单位:喀左县林业种苗管理站
