摘要：随着经济社会的发展，城市化及工业化进行的快节奏增长，无疑给环境工程领域也带来了不可忽视的压力，尤其是近几年的雾霾等事件频发，突出表现的环境污染现象日益严重，人们对于碧水蓝天净土的期望值越来越高，人民对美好生活环境的向往对环境监测工作的要求越来越高，环境监测技术的快速性、全面性和准确性需不断提高。随之而来的大数据技术的出现为大气环境监测工作提供了有效的技术支撑，能够实现对监测数据的有效采集、储存、分析、处理，并通过挖掘有价值的信息提高环境工程决策的科学性、合理性和准确性。本文将展开对大数据解析技术在大气环境监测中具体运用的探讨，以期为实践工作提供理论参考。
关键词：大气环境监测；大数据解析技术；运用
0引言
面对巨量信息及不同数据类型之间的复杂关系，一种探求数据类与类之间的相互关系、相互影响的大数据解析技术迅速发展起来。大数据解析技术应用数据采集、统计计算、系统模拟和参数识别、随机过程分析、神经网络分析、系统智能自学及半自学等各种数据分析技术，对多元、非线性的数据类之间的关系进行解析，达到分析预测研究目标函数的变化规律，为利用巨量信息分析研究环境问题提供了一种有力的手段。
1大气环境监测工作的发展趋势
1.1向数字化方向革新
在“互联网+”理念提出后，各行企业通过整合“互联网+”技术，不仅提升了数据资源挖掘的应用价值，还对自身发展带来了积极作用。因此，大气环境监测工作也要整合这一内容向着数字化的方向稳步发展。
1.2向智能化方向优化
智能化技术具备自动管控、全天候等优势，通过将其与大气环境监测工作整合到一起，不但可以控制实践成本支出，避免人为因素带来的影响，而且有助于确保大气环境监测管理工作可以严格按照规定内容进行操作，从而减少大气环境污染带来的负面影响。
1.3向体系化与法制法发展
了解以往大气环境监测管理工作情况可知，有关监测标准和管理规定要满足所在地区的大气环境管理需求，并结合具体发展趋势进行科学调节，以此促使不同的大气环境监测工作可以有序落实，并提升实践监管强度。同时，还可以预防管理工作出现衔接不科学，管理目标无法实现等问题，从而为提升我国大气环境保护质量提供依据。
2大数据技术应用在环境监测中的优势
2.1大数据技术能够提升环境预警能力
大量的数据信息经过大数据技术的收集和处理，可以挖掘出有效的价值信息，从而保证数据获取的精准度，满足现实的应用需求；准确性较强的数据，能够为未来预测提供帮助，提升环境预测的科学性。比如在大气环境预测过程中，能够合理预测污染物的类型和数量，根据地理特征和风向特点等，科学预测污染物的扩散趋势和速率，有利于制定环境保护措施。并且，大数据与网络技术的结合还能够实现实时的环境监测，将监测数据进行及时传输和共享。
2.2提升科学决策的水平
利用大数据技术能够交流共享环境监测信息，进而实现数据信息互联互通，可以提升数据的自身应用价值；并且，大数据模型的构建能够将数据结果直观的展示出来，这样具有时效性的数据能够为环境监测工作决策提供科学参考。同时，建立大数据模型还可以模拟环境治理方案，评估环境治理的可行性，从不同治理方案中选择环境效应好、经济性价比高的方案，避免由于错误决策而增加环境工程成本。
2.3提升服务水平
大数据解析技术还在环境监测云平台中发挥重要作用，其与其他先进信息技术的结合，可以实现环境监测信息的实时传递，例如通过网上平台、手机APP等终端形式让公众了解到环境监测工作的进展及结果，提升环境监测的公众参与性，这样一来不但可以增强环境监测服务的工作水平，还可以动员全民加入到环境保护工作中来。
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3大气环境监测中大数据解析技术的应用措施
3.1优化数据可视化工作
在大气环境监测工作持续发展的过程中，其包含的内容越来越多，如SO2、细颗粒物（PM2.5）等，工作人员在日常监测中，及时记录大气环境中的各类数据信息，并对其进行全面分析。但在新时代下，传统意义上单一的数据信息，已经无法让人们准确判断大气环境的变化特点，这就要求工作人员在整合现代技术理念的基础上，提出全新的教学方式，而大数据解析技术就是最好的选择。通过在工作中引用大数据解析技术，有助于传统意义上的数据信息转变为可观图像，这样不仅方便工作人员更快掌握变化规律，还可以准确提出有效判断。
3.2记录收集数据信息
当前，我国很多城市都已安装大气环境监测系统，且每天都要记录收集各项数据信息，最终构成气象档案并进行储存保管。同时，这些数据信息可以被用户随时随地的查阅，而气象专家也可以对同一阶段的大气环境参与进行对比分析，以此准确了解所在地区的大气环境变化规律。因为在运行中的大气环境数据变化较大，所以通过科学引用大数据技术对相关信息进行全面记载，并构成对应的环境档案，不仅能解决以往工作中涌现出的人为因素问题，还可以降低工作人员的压力。
3.3对大气环境数据进行预测
经过数据采集、记录、整理、挖掘之后，进行数据相关性分析与总结，从而预测未来发展阶段中的大气环境状况。这一过程中的大数据技术应用，应当将各种气象公式编写在系统中，重视程序编制的合理性，以提高环境数据预测的科学性。在建立大数据解析系统的过程中，应当综合考量各类参数，以提高全面实施预测工作，提高预测的准确性。例如考虑本地区的历史同期数据、生态环境情况及当地的气候条件等。
3.4对空气质量预警平台进行构建
针对大数据解析技术与其他先进信息技术的结合可以实现大气环境的实时监测与评测。例如其与网络技术、云平台技术的综合运用，能够建立空气质量预警平台，将大气环境的实时状况在平台上进行发布，及时预警异常现象。在质量预警平台的建立过程中，应当紧密联系信息发布模块与大数据解析技术，从信息采集、记录到信息处理、分析，再到数据结果的发布，保证各环节的准确性，为了确保空气质量预警与预测的科学性，还应当在获取分析结果与预测数据进行结果检验，并根据检验结果进行改进和完善。
此外，大数据解析过程中有几个关键点，需要特别予以注意。1）基础数据的收集和处理：现有的数据经常会有不准（甚至错误的数据）、不全、不能直接获取等问题，有些不能直接获取的特征量，还需运用各种统计分析方法获取。2）数据类和数据类中特征量的选取，是分析研究问题的关键所在：合理的特征量的筛选对解决所研究问题起相当重要的作用，并且对保证研究结论的准确度也会有相当大的帮助。3）解析数据类特征量数学工具的选择：对同一问题的解析，往往可有若干种数据处理的途径和方法，准确选择数学工具对解决研究问题的重要性是不容置疑的。
4结束语
大数据解析技术的基本思路是筛选出某些具有相关关系的数据类，精心选择数据类的特征量，针对各种不同的研究对象和研究内容，采用灵活、多样的数学分析方法对特征量进行解析运算，对包含不同特征量的各种因素之间相关关系进行分析，达到解决研究问题的目的。该技术提供了一种研究解决多元、非线性因素之间关系的方法。目前，大数据解析技术在各行各业中的应用越来越活跃，其研究应用的深度和广度都在不断向前取得进展，该文所进行的介绍还是相当粗浅的，许多问题有待进一步实践和探讨。
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论文作者:张君
论文发表刊物:《基层建设》2020年第1期
论文发表时间:2020/4/20
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