摘要：大数据分析在我们生活中的方方面面都具有极其明显的优势。例如预测数据和数据的计算处理以及人工智能等。笔者就大数据分析技术应用于环境评价中的优势予以分析，与此同时，从以下三个方面分析了大数据技术在环境评价中的实际应用。分别是大数据分析在环境评价中的采集与集成，大数据分析在环境评价中的平台构建以及大数据分析在环境评价中的应用保障。
关键词：环境评价；大数据分析；应用
引言：
大数据（Big Data）的基本概念指的是从不同来源中进行数据信息的搜集，以此得到大量的数据资料被称之为大数据。“大数据”的主要优势在于数据类型较为复杂并含量较大，并需要对数据资料中具有价值的资料进行即时处理和提纯。我国国务院于2015年正式出台了《促进大数据发展行动纲要》，首次将大数据分析作为我国的国家战略，并在其中对加大实施国家大数据战略的力度予以强调。我国环保部门于2016年正式制定并出台了《生态环境大数据建设总体方案》，其中对大数据分析运用于生态环境评价中进行了大力的倡导。据相关研究表明，我国环保部门的污染物监测中心于2014年一年之内收到的数据信息多达15.2亿条，这就意味着监测中心每天的数据信息量将近400万条。因此，如何充分的运用这些数据信息进行当前生态环境的判断，有效的提升政府决策的合理性有着极其重要的意义。
1 大数据在环境评价中的适用性分析
环境评价单位将大数据分析技术应用于环境评价工作中，可对生态环境中不同的评价指标进行实时的采集和存储，进而形成一个环境指标的信息数据库。对数据库中的数据资料进行分析，可进一步提升政府环保部门的决策准确性。
1.1提升数据采集质量
在环境评价中运用大数据分析技术，不仅可以对数据技术加以运用，对周边不同类型的环境数据信息进行采集，还可以将收集到的环境数据加以分析。最后将分析结果通过数据处理平台进行资料结果的共享。近年来，随着科技水平的不断提升，越来越多的现代化技术和器材逐渐应用于环境评价的采集工作中，就会分析出越来越多对环境评价有用的环境数据信息。例如运用GPS全球定位系统和环境分析仪，以及对卫星遥感技术的应用，可及时的检测出区域环境内的水质和土壤污染程度，大气有害气体的浓度等。与此同时，运用大数据分析技术中的智能分析技术和云处理工具，可将上述采集而来的环境指标予以分析，对区域内的环境情况进行初步的掌握，提升数据的采集质量。
1.2改善数据分析效率
大数据分析技术可以将采集而来的数据进行实时处理以及分析，即使是周边生态环境处于应急状态下，大数据分析技术也可通过高科技的仪器设备对区域内的各项环境指标进行动态监测，并将应急状态下的数据信息进行及时传递，并通过信息分析系统进行高质量的数据分析和整理。和传统的人力进行环境数据收集方式相比，大大提升了数据分析的效率。还最大程度上的减少了误差，让最终得出的数据结论准确性更高。例如，我国在很多森林中都安装了红外线监控，运用无线传感网络技术可对森林的实时情况进行监控，一旦发生森林火灾等突发状况，可及时的通过红外监控得知情况并及时进行处理。为环境治理部门的工作提供了准确的数据基础。
1.3提升环境综合预警能力
大数据分析技术可根据收集来的区域内环境评价信息数据予以有效的分析，根据分析的结果预测区域内的环境发展趋势，在一定程度上为环境污染防治部门提供了实时预警。例如，运用大数据分析技术中的大气实时自动监测系统可对大气污染物实际含量予以实时监测，同时将环保和气象部门根据气象卫星收集到的数据信息相结合，这就可以准确的判断大气污染的整个过程和今后一段时间内的大气污染情况。为相关部门作出了准确的预警，可让其及时采取相应的防治措施。
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2大数据在环境评价中的应用
2.1大数据环境评价采集与集成
2.1.1 数据采集
环境评价中所需要的数据资料主要分为由监测单位进行采集的结构化数据和在人类日常生活活动中产生的和区域内环境相关的非结构化数据。结构化数据主要包含了大气环境，水环境和土壤中各种污染物的浓度数据，以及区域内的交通和社会噪声数据等。而非结构化数据主要包含环境监管部门收集到的废水，废气以及固废等，以及从城市年鉴和网络渠道收集来的气象和地理信息数据，人口统计信息等方面的数据信息。
2.1.2 数据集成
数据集成指的是运用大数据分析技术将采集到的不同环境指标中不真实的评价数据进行剔除，进而保证数据的准确性。同时将得到的数据进行分发，转换和清洗等等步骤后，将初始数据存储于数据共享信息平台。总体来说，首先，要转换数据模块，意思是将收集来的格式和类型都存在差异的数据转换为一致的编码格式。其次，将存在缺损的数据由人工进行补采，保证数据的完整性。再次，清洗并剔出不真实的数据信息。最后，运用环境评价数据平台界面中的管理界面添加数据监控模块。在数据进行加载时可进行自动停止和启动。
2.2大数据环境评价平台架构
大数据环境评价平台架构主要由以下五个部分组成，分别为数据源层，数据信息的采集与存储层，数据信息的处理层以及数据信息的共享层和应用层。其中数据源层中储存的数据信息主要为区域内污染源的排放数据，人们日常生活产生的数据和生态环境评价数据。在采集与存储层主要是进行数据信息的抽取，对缺损信息的补采，并对转换和清理后的数据信息进行装载和汇总。最终将大量的数据信息在数据库中储存。在数据信息的处理层主要进行数据建模，自动对环境评价的数据信息进行预测，同时对数据信息进行关联分析，对出现误差和偏差的数据进行纠正，保证数据信息的准确性。在评价平台的共享层，应用现代化的信息技术，建立环境监测数据服务的标准化接口，让数据信息得到共享。最后，在平台的应用层，可将环境监测的数据进行相关的分析和处理，让环保部门对区域内的实际生态环境状况进行评价和风险预警。
2.3大数据环境评价技术应用保障
将大数据分析技术实际应用于在环境影响评价工作中，要想取得良好的应用效果，就要进行规范化的操作和人才的支持。首先，将大数据分析技术和环境监测的行业相关技术规范和标准相结合，制定并出台相应的大数据环境评价行业规范，为大数据分析在环境影响中应用提供一定的指导，让大数据分析技术在环境评价工作中的应用逐渐规范和标准化。例如由环保部门制定《大气颗粒物来源解析技术指南》以及《环境空气质量预警方法技术指南》等规范和电子信息系统相结合，将数据信息模型予以统一，为未来的智能环境评价提供基础。其次，环保部门要加大人才培养方面的投资力度，培养大数据复合型人才，例如大数据环境评价应用研究人员和数据分析师等，为大数据分析更好的运用于环境评价工作中提供源源不绝的智力保障和人才支持。
3 结束语
综上所述，将大数据分析技术运用于环境评价工作中，其发展前景广阔。与此同时，随着信息技术和监测技术的不断进步，可不断的提升数据信息的准确程度，同时，不断提升环境评价工作的合理性和完善程度。
参考文献：
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论文作者:霍绍初
论文发表刊物:《基层建设》2018年第35期
论文发表时间:2019/1/4
标签：数据论文; 环境论文; 大数论文; 评价论文; 据分析论文; 信息论文; 技术论文; 《基层建设》2018年第35期论文;