摘 要：过去的一段时期内，工业得到快速发展，为人类生活创建了更为便利的条件。然而工业的快速发展也牺牲了美好的生态环境，导致原油的生态环境不断恶化，森林资源严重破坏，水污染、温室效应、土壤沙漠化、生物种族的灭绝等等，这些生态环境的破坏导致整个自然生态系统平衡的打破，全球各个地区的自然灾害频频发生，给人类生命和财产带来种种损失。这些问题及表现都给人类敲响了警钟，生态环境治理和保护工作已经迫在眉睫，刻不容缓。
关键词：大数据技术；生态环境保护；应用
一、大数据技术在生态环境保护中的应用价值
1、数据总量大
大数据的基础优势之一在于信息总量大，应用于生态环境保护工作，这一优势还能得到进一步的发挥。如我国东北地区对林业资源以及周边生态环境的保护工作，借助大数据，能够了解区域内森林覆盖率、物种信息、各类关键数据的动态变化。历年工作产生的原始数据、经加工后获取的半结构化数据、结构化数据等，均能在短时间内得到调取和呈现，有助于针对其中的薄弱部分开展工作，提升生态环境保护的有效性。
2、数据类别丰富
数据类别丰富，是指大数据能够为生态环境保护工作提供多种类别的资源，这些资源以信息化形式呈现，则涵盖多个方面，便于生态环境保护工作的多样化开展。如旅游业较为发达的地区，可通过大数据了解当前生态环境保护工作的基本态势，包括总投资额度、环保资金使用情况、新的环保工作要点、此前工作的执行情况等。不同季节旅游人数的差异，也会导致生态环境保护工作重点的改变，借助丰富的大数据可实现对各类因素的分析评估，做好各项准备。
3、数据更新速度快
大数据具有增长率高、更新速度快的特点，需求方可以自行进行数据收集和更新，也可以支付少量费用，获取第三方服务。在此前学者的研究中，总量相当的信息数据，常规模式收集耗时超过2400小时，借助大数据服务，可在2小时内获取对应资源。生态环境保护工作中，很多环节对信息的更新速率要求高，如石油泄漏造成的污染、火灾等，高速更新的大数据，也能为对应的特殊工作提供支持，提升生态环境保护工作的实时性。
二、大数据技术在生态环境保护中的应用方法
1、核心信息的应用
尝试利用大数据技术提升生态环境保护工作效果，首先应重视核心信息的应用，如以山区生态环境保护作为工作目标，应获取当地近年来的降水、工业活动、森林覆盖率、生物物种多样性等基本信息，再以上述信息为基础，了解具有线性变化特点的规律，作为后续工作的依托。如当地森林覆盖率，自2009年到2019年，10年间森林覆盖率每年出现0.1%～0.3%的增长，其线性变化特点为正向持续增长。可对该阶段内的工作经验进行总结和梳理，并积极推广，发挥大数据的客观性优势。核心信息的应用，还体现在负面问题的处理上，如森林覆盖率出现下降，或非线性变化，应分析其原因，根据大数据了解森林覆盖率出现下降的时间点，进行工作总结、问题评估，谋求改善。所有核心信息生成后，均应做标准化处理，包括存储方式、备份方法、取值模式等，进行详细记录，积累后的信息可以为后续同类工作、生态环境保护工作的持续开展提供参考。
2、动态信息捕捉
动态信息的捕捉，是大数据技术运用的关键，也是生态环境保护工作持续开展的主要要求。在实际工作中，生态环境保护单位可采用商业合作的方式，通过第三方获取服务，也可以自行收集大数据，为保证对对象目标动态性的收集效果，以商业服务模式获取大数据更为妥当。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆如工作对象为水体污染情况，可通过第三方，以每周为间隔，了解区域内水体等级变化，水体污染物类别和比重变化，重点水域污染情况等。每一周收集的信息均进行存储，可保证水体污染问题出现的波动得到快速察觉。大数据的更新速度较快，但在此过程中，很多数据不是以结构化形式出现的，原始数据的加工处理依然面临效率低下的问题。建议采用关键词评估法，运用计算速度较快的电子计算机，统一进行原始数据的加工。如将若干份水质报告录入计算机，取关键词“Fe”，对所有与“Fe”相关的数据进行调取，并做升序、降序排列，求平均值的操作等，快速获取铁元素的含量信息，通过结构化的数据支持环境保护作业。
3、信息反馈和评估
大数据应用的过程中，很多信息不能完全体现对象目标的基本情况，如森林覆盖率信息，大数据显示森林总覆盖率于2019年4月下降了0.2%，可能与速生林的采伐相关，并不代表地区生态环境出现恶化。为保证大数据运用的高效率，应在实际工作中做好反馈和评估，作为辅助手段。如将整体数据分为三到四个不同的项目，每个项目独立获取大数据，包括“原生森林覆盖率”“次生林覆盖率”“人工林覆盖率”“速生林覆盖率”等，“原生森林覆盖率”“次生林覆盖率”作为生态环境保护的重点，要求做好信息收集、反馈，核准数据准确无误，其他项目作为参考，借此提升大数据运用的针对性。
三、大数据技术在生态环境保护中的应用策略
大数据技术在生态环境保护中的应用主要体现在以下几个方面：
其一，在生态环保单一领域内的数据深度研究和应用。利用大数据技术及相关设备，在土壤环境、水环境、大气环境、森林环境等领域建立数据库。通过在各个地理空间位置内选择监测点，借助传感器等信息采集和传输设备，将生态环保的实时数据采集并传送到中心数据处理系统，由该中心处理系统进行处理、归类、存储，并根据各个领域的工作部门环保工作的开展来进行数据分析，制定更加科学高效的工作方案和策略。
其二，建立统一的数据采集和分类标准，打通各个环保工作领域的屏障。在统一的标准之下，各地区的环保部门之间、所有领域的机构部门之间能够实现生态环保数据资源的共享。通过数据资源的共享，减少重复性工作，加快经验和信息的流通，通过单一领域生态环境的信号来分析可能对其他环保指标或参数的不利影响，提高生态环境保护工作的整体质量和效率。
其三，利用大数据技术来有效监督重污染行业和相关企业。通过在重点污染行业的相关企业中设立排放物的监测装置，有效督促这些企业规范日常生产，加强对污染物的治理，确保这些企业的排放物符合政策及法律规定的排放标准，从源头上对污染物进行遏制，加快对生态环境的改善和治理。
结束语
总之，生态环境问题是影响着人类生存繁衍的重大问题，不仅直接对当下的民众生活造成影响，而且也关系着子孙后代的繁衍生存。工业的快速发展造成了一系列严重的环境污染问题，给人类敲响了警钟。所幸的是，大数据技术的出现给人类带来了环境保护更多的可能性。大数据技术的不断发展和有效应用也大大推动了生态环境保护工作的创新。人类借助各种大数据技术和相关设备，不仅在生态环境改善和治理方面更有质量、更有效率，而且在污染预防和环境保护方面也更有预见性，使生态环境保护工作得到全面积极的提升。相信在不久的将来，人类生存、工业生产、自然环境终将走上健康可持续性的发展道路上。
参考文献
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论文作者:韦永园
论文发表刊物:《城镇建设》2019年10期
论文发表时间:2019/8/15
标签：数据论文; 生态环境保护论文; 工作论文; 信息论文; 生态环境论文; 技术论文; 森林覆盖率论文; 《城镇建设》2019年10期论文;