杜雪媛

(汕头市生态环境澄海监测站，广东 汕头 515000)

1 引言

大数据是信息化时代的必然产物，从宏观角度来看大数据是依靠当今迅速发展的信息技术，对海量数据流进行实时收集、处理、分析，并根据分析结果构造数据模型来预测事情发展的趋势。从微观而言，大数据是数据源广、数据变化迅速、数据相关度分散的一种数据群[1]。自2016年以来，广东省先后发布了《广东省环境大数据与“互联网+环保”应用建设方案》《广东省生态环境监测网络建设实施方案》等政策，建成了生态环境大数据中心等互联互通、集成共享的各类生态环境资源平台[2]。

2 大数据技术在生态环境保护中的应用

大数据和生态环境保护的结合是国家大数据发展的趋势[3]。生态环境部发布的《生态环境大数据建设总体方案》表明，大数据在生态环境保护中主要有3个方面的应用，即大数据监管、大数据决策、大数据服务[4]。

2.1 大数据技术在生态环境领域的监管

大数据的监管就是以环境管理精准化为目标，通过大数据将卫星遥感、物联网、环境数据等多源数据链接起来，并通过多元数据分析挖掘技术，实现对水、气、土的实时、精准监控，从而为环境监督执法提供技术支撑。以大气监测为例，在涉气企业的排气口、上下风口等位置安装VOCs气体检测传感器，通过大数据平台将所有检测器连接起来即可形成VOCs实时检测网络。同时将企业的废气处置机器的运转情况和处置台账进行在线监控[5]。将所有数据纳入生态环境监测平台，并根据企业环评和地域环境保护政策设置预警线，构建大数据监控体系，实现对空气污染的实施监督。

2.2 大数据构建生态环境风险预警和智能决策体系

过去环境保护的决策往往依托某一片面数据，在面对复杂的环保问题或突发性事件时，往往无法做到及时且准确的决策。大数据系统可随时挖掘、处理海量监测数据，并通过回归分析和模糊计算等多种手段对环境变化进行预测，开展环境风险因子评价、环境风险等级和范围的划分，加强生态环境预警系统的实效性。根据生态环境预警系统收集可能发生的生态风险，结合社会效益和经济效益最大化的思路，建设智能决策体系，同时依据大数据的海量数据进行机器学习，不断完善升级智能决策体系[6]。

2.3 大数据技术在生态环境领域的服务

大数据技术在生态环境领域的服务包括三方面，分别面向群众[7]、企业和主管部门。以排污许可平台为例：2019年8月生态环境部对《排污许可管理办法(试行)2018》进行了修改，要求生态环境部建设负责建设、运行、维护、管理全国排污许可证管理信息平台。 通过利用大数据技术实现对环境容量的估算、具体污染物承载力评估、企业生产排放数据收集处理等功能，形成了排污许可的监、控、管体系；同时利用界面设计实现人机交互，将整个流程和具体数据分别呈现给了公众、排污单位和各级环保部门，实现了简政放权，便于企业申报、政府管理和群众监督[8，9]。平台共分为公开端、企业端和管理端三大板块，具体架构如图1所示。

图1 全国排污许可证管理信息平台架构

3 大数据技术在生态环境保护中的价值分析

大数据在生态保护中的应用多种多样，包括大气、水和土壤的检测数据、生物多样性变化的数据、企业提交污染处置数据等，涉及到了生态环境保护与检测的各个方面，对保护环境质量而言，价值重大[10]。

3.1 提升效率和反应速率

生态环境保护是一个非常复杂的概念，涉及到多地域、流域，往往需要处理大量数据才可以准确判断某地区的生态环境状况，且对从业人员的个人素质要求较高，耗费人力物力，占据了相关工作人员的大量时间。利用数据关联分析技术将卫星遥感、地面监测站、地理信息系统、水文水质检测系统等检测手段结合起来，可以更为实时、准确、广域的收集数据，同时根据建立人工智能模型，及时检测预警信息、锁定异常行为，为智能化解决方案提供数据支撑[11]。

3.2 打造新型生态环境监测体系

大数据技术的广泛应用，也正在革新着传统的生态环境检测手段，形成更为便捷、科学的检测体系。如以前检测PM2.5时通常采用贝塔射线监测仪等高端设备，价格昂贵导致使用较少，检测区域也较少。现在以大数据网络平台为基础，使用光散射法检测设备，可构建范围更广且更经济的检测模式。

3.3 打通数据孤岛，形成统一开放的平台

数据在生态环境系统内部由于应用场景和属性可分为状态数据(生态环境质量监控数据)和行为数据(发展规划、生态承载力、城市和农业面源数据等)，在外部存着不同行业的数据，形成了一个个的数据孤岛[12]。 随着大数据与环境保护进一步融合，无论是在内部环境保护各部门之间，还是在外部环保主管部门与其他部门之间的数据通道也逐步开始破冰，数据孤岛也渐渐被打通。

3.4 简政放权优化服务，纾解企业压力，提高公民参与度

大数据与互联网技术的结合，构造线上申报、监督、审查、信息公示为一体在线管理平台，将各平台数据融合，打造精简的企业服务系统，减轻企业压力，充分释放市场活力。同时系统还将实时展示重点区域环境质量状况，披露企业的环境影响评价等数据，提高公民的环保意识和参与热情，加强民众监督[13]。

4 大数据技术在生态环境保护中的应用难点及建议

4.1 优化原始数据处理方法，制定严格的数据审查制度，保证数据真实性

在数据导入数据库之前，有些检测设备并未统一联网，或底层数据冗杂，需要由基层网格员对数据进行手动记录、矫正、修改并上传，这加重了基层网格员的工作负担，也使得外部因素对原始数据的干预较大，一定程度上影响的数据的真实性[14]。因此需要优化原始数据处理方法，制定严格的数据审查制度，提高数据的透明度和可溯性，确保数据的真实性。

4.2 整合内部众多数据库，打通数据壁垒

目前大多省市已经建立了自己的检测监督平台，水、土壤、大气等各个部门也有自己的监控数据库，但数据库众多、数据来源单一，且存在统计口径不一的现象。而生态环境污染物防治是一项立体而复杂的工程，水、大气、土壤多重介质交叉复合，因此要建立数据共享的体制机制，要整合众多数据库，打通数据壁垒，将各个部门的数据库整合起来，构建涵盖包含生态环境规划、生态环境质量、生态环境底线、生态环境管理的统一数据库[15，16]。 实现生态环境的城乡统筹、区域统筹，将水、土、气综合管理的大生态战略，大生态战略结构框架如图2所示。

图2 大生态战略结构框架

4.3 链接不同行政部门，构建大生态环境保护体系

生态环境的治理需要各部门协同合作。目前生态环境相关部门内部程序精简，数据打通已经在逐步推进，但与其他部门的衔接仍存在一些问题，例如环评审批之前需要自然资源局土地审批、当地发改委备案、规划许可等流程，环保部门与其他部门之间的衔接度不高，导致了整个流程繁琐，运行困难[17]。因此，生态环境部门应继续以“大数据”为主要把手，借着“放、管、服”深化改革打通不同部门之间链接的渠道，将涉及生态环境的数据整合在一个体系中，实现跨部门、跨地域及跨流域的综合处理。

4.4 改革公众参与体系，引入公众参与平台

随着大数据技术在生态环境保护中的实施应用，公众参与的体制、机制正在逐渐打通，公众参与的渠道也逐渐扩展。但与国外发达国家相比，我国公众参与度还远远不够。另外由于当地政府的信息公开机制不完善，导致公众很难了解生态环境项目相关程序(如环评)等的制作和验收的具体情况，对于污染防治的要求也一知半解，这打击了公众参与的热情，弱化了群众监督的作用。

4.5 打造数据预警体系和生态环境专家库

当前生态环境预警体系已渐成规模，但环境风险防控和突发环境事件的应急处理的任务仍然艰巨。各省市应依据当地生态环境面临的问题和可能出现的风险，构建数据监控检测模型，实施防范可能出现的突发事件，同时完善信息预警和通报系统，并将环境应急预案与大数据相结合，尽可能地把突发应急事件扑灭在发生的初期。

4.6 制定环保行业数据安全治理策略

大数据在生态环境领域应用如火如荼，海量数据不断涌入，对我国的环保事业做出了巨大的贡献，但同时也带来一些隐患。相关部门应当注重数据资产的梳理，建设专业团队对数据安全风险进行评估，识别软件运行中的安全隐患。此外，实行数据分级策略，对不同保密等级的数据分别进行不同的数据安全合规判定，提高数据库的防渗透能力，降低黑客入侵风险。

5 结论与展望

2020年10月29日在第十九届中央委员会第五次全体会议上通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》文件强调要着重推动互联网、大数据、人工智能等同各产业的深度融合，建立数据资源产权、安全保护等的基础制度和标准，同时要持续改善环境质量，建立陆海统筹的生态环境治理制度，加强事中监管和事后监管[18]。李克强总理在2021年3月的政府工作报告中提到“利用金融科技和大数据降低服务成本”“把有效监管作为简政放权的必要保障，全面落实监管责任”。这也意味着生态环境保护与大数据的融合将进一步加深，环境治理的数字化转型将全面推进。可以期待环保与大数据能够在更多场景结合，打破传统产业壁垒，维护国家生态环境的可持续发展。