摘要：文章先分析了环保大数据在环境污染防治管理中的应用关键点，包括创新思维、共享模式，随后介绍了环保大数据有效应用于环境污染防治管理中的有效措施，包括创建全区域监测体系、共享品牌、数据处理平台、联合使用新媒体和互联网技术、构建空气预报系统、动态分析污染演变，希望能给相关工作人员提供有效参考。
关键词：环保大数据；环境污染；防治管理
随着全社会范围内对于环境保护重视程度的不断提升，我国正大力发展大数据生态环境保护建设和应用，同时环保部门还全面开展了环境统计、环境规划、环境标准、污染源监控、监测环境质量等活动，并积累下大量数据。环保大数据拥有巨大数据价值、多样数据类型、快速数据流动、海量数据规模等优势，对于环境污染防治具有重要作用。
1应用环保大数据进行环境污染防治管理的关键点
1.1创新思维
想要充分发挥出环保大数据的价值作用，需要通过一种开放性思维接受大数据。比如在防治大气污染的过程中，可以向全社会范围内开放监测数据，提高公众的知情权，将各种数据引入到环保领域当中，政府创建空气质量公共平台，创建科学机制，鼓励、引导企业或个人设备融入整个环保监测网络当中，为官方监测提供有效补充，并将空气质量信息传播给观众。可以预测到，未来将会出现大量车载监测设备和穿戴式监测设备能够融入空气监测网络当中，有效解决当下，监测点密度不够的问题，并利用大数据技术进行合理矫正[1]。
1.2共享模式
污染防治工作比较复杂，并不是一个部门或一片区域的问题，特别是在大气污染的防治管理过程中，其复合型与区域性特征越加突出，因此对于数据共享方面的要求也相继扩大。数据资产主要优势是，在低成本条件下促进数据实现多方共享，但不会影响数据价值。数据是像石油一样宝贵的资源，但只有流动的数据才拥有更大的价值。在互联网技术条件下，结合数据共享技术能够创造出更大的社会价值和经济价值。大数据不是大量的数据，也不代表多种数据，大数据关键在于各种数据之间实现融合关联，并在数据中挖掘出新的价值，为最终决策提供有效参考。就像在大气污染防治中，会产生大量数据[2]。
2环保大数据有效应用于环境污染防治管理的有效措施
2.1在物联网技术基础上创建全区域监测网络体系
随着经济的发展，城市规模相继扩大，其产业结构布局和功能区划分持续优化调整，在城市中的人口分布、数量、城区规模、城市环境等方面产生较大改变。传统城市环境监测点已无法将环境质量准确反映出来，因此需要以物联网为基础创建高密度检测体系，形成包括在线监测系统、流动监测车、固定监测站点所构成的全方位、全天候监测网络。以此提高监测数据的全面性和准确性，从而真实反映出区域污染过程，使预报信息更加准确。对环境监测的实际应用需求进行系统分析，充分利用物联网的智能控制、可靠传递、全面感知等特点创建以物联网为基础的高密度监测平台，增强公共能力，方便处理各个设备实现海量数据处理，解决兼容性问题，形成一种拥有较强扩展能力、安全可靠、稳定的网络体系。
2.2基于大数据技术建立共享平台
在进行环境监测的过程中，涉及多种数据类型，具体包括水质监测数据、气象数据、污染源数据、大气监测数据等，其中不同种类的数据信息所属单位也各不相同。而在分析污染原因的过程中，需要针对相关数据进行综合分析。为了有效改善传统数据模式下，条块分割的限制，需要以大数据技术为基础创建共享平台，做好数据的共享、服务、维护工作，促进环境信息数据的全面整合利用，并为决策提供全方位显示图，提高决策的科学性，为此需要统一信息资源库，对数据服务接口和数据管理进行明确定位。创建规范性数据运维制度，加强数据回调归档、数据留存和数据质量审核，支持数据扩展，实现数据的全面保护，发挥出灾难恢复和分布式备份的功能。
2.3形成数据处理平台提供数据服务
为了提供可扩展的高性能服务，可以在大数据管理的基础上，结合SPARK和HADOOP分布式大数据框架，创建数据处理平台，实现对运行支撑数据、辅助数据、产品业务数据、监测数据等各种类型数据实施非结构化、半结构化和结构化的综合存储、管理，支持应用数据，并提供符合当下业务逻辑的服务。具体包括高性能自适应访问、离线和实时性联合使用的数据访问、大数据的可视化挖掘展示[3]。
2.4促进使用新媒体技术和互联网+技术
为了满足社会公众需求和环境管理的现实要求，提升社会大众环保意识，进一步提高环境监测形象，可以联合使用新媒体和互联网技术，促进传统单向线性传播有效转化成以公众需求为基础的双向传播，融入人工智能和语音识别技术，创建环保型综合服务平台，提供拥有良好互动性和个性化的数据服务。线上环境系统转变了传统模式下受众被动接收信息而政府主动信息的方式，实现了政府和公众的同步参与，并利用手机APP、微博和微信等媒介载体，对社会公众信息进行广泛传播，促进公众参与实现以及环境监督之间能够实现无缝对接。数据交互式分发，可以有效支持用户自定义订阅环境数据西信息，此外在认知计算、人工智能和语言识别的基础上，通过手机APP可以设计出环境保护的智能机器人，并利用交互智能问答的方式，增强环境管理和公众之间的互动性和趣味性。提供个性化的服务推送服务，针对地域和类型的差异，可以实现个性化推送，并联系时令推广，进一步提升客户满意度。
2.5基于认知计算构建高精度空气预报体系
为了使预报信息更加准确，需要以认知计算为基础建立精确度较高的空气预报系统，降低单模式预报中的信息误差，从而在各种季节、地区、气象厂中发挥出应有的优势。空气质量预报优化模型具体包括两种关键技术：通过对预报模型长期预测数值和历史实测气象信息之间的差异，找出数值模型预报中出现偏差问题的发展特征，进一步优化模型参数，提高预报准确性。模型多联合预报，通过组合两种独立性预测结果，可以有效控制预测方差，预测的均方根误差要低于单独的均方根误差。系统中融入了集合预报，通过把空气质量、排放源和气象场等重要参数，制造出数量有限的预报样本，并利用相应的统计方法，集中各个预报样本结果，在对模式预报性能进行全面评估的基础上，将各种模式优势充分发挥出来，把确定性预报转化成概率预报，提高设备预报能力。
2.6动态分析污染物排放和演变过程
为了能够更加准确、快速发现污染源，可以通过数值源过程分析和追踪技术对重污染环境下，污染物演变规律和污染物分布状况进行模拟计算，并对各个重污染典型环节中污染物演变规律、各种污染物来源对于污染物浓度的影响，对污染物来源、浓度进行跟踪、解析。结合污染源所处区域以及污染物种类追踪各种类型的污染源，污染源具体包括单独排放类型、边界条件和初始条件。通过区域和种类相结合的方法能够更加全面系统地分析特定污染源。此外，促进化学模式和物理沉降的有机结合，将污染区域和污染物变化状态准确传递过来。对机动车的污染排放实施动态分析，并对交通控制措施进行准确评估，提高机动车排放效果，改造路网环境，降低机动车污染的影响。以人口出行数据和地图数据为基础，对交通流实行准确、快速仿真，兼容多样化的机动车排放模型，对交通污染排放源实施动态更新，并对机动车的污染状况实行量化分析，方便对相关交通政策进行准确评估，对道路建进行量化，优化交通运行，改造旧道路，从而控制机动车的污染排放。
3结语
综上所述，在科技不断发展的背景下，环保大数据在我国环境污染治理中的作用也越加突出。相关环保机构需要全面联合自媒体、互联网以及物联网等先进技术，创建环保大数据管理平台，转变传统的环境污染治理理念，从而充分发挥出大数据的作用，为环境治理提供有效的数据支持。
参考文献
[1]张布宇，王春迎.环保大数据分析系统在环境污染管理中的应用[J].智库时代，2018（36）：13，253.
[2]郑跃君，严翔.环保大数据在环境污染防治管理中应用探究[J].资源节约与环保，2017（10）：60-62.
[3]詹志明，尹文君.环保大数据及其在环境污染防治管理创新中的应用[J].环境保护，2016，44（6）：44-48.
作者:薛思怡 单位:南京农业大学资源与环境学院
