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大數據技術應用環保領域

2019-03-21

云計算、移動互聯網等發展的推動下,每年環保部門產生了海量數據,利用數據進行環境信息化的應用,挖掘有價值的環境信息,建立環境數據中心,從而為環境部門的日常管理與科學研究最出貢獻。


環境數據中心建設有哪些應用?

隨著大數據技術的不斷發展,將大數據的理念引入到環境數據中心,作為一種全新的環保行業數據解決方案,也愈發成為了可能。大數據技術在環境數據中心建設中可以采取哪些應用方式呢?大體上有以下幾種:

采用“數據眾包” 對于環境數據采集工作,可以借鑒數據眾包思路,譬如對于污染源企業的部分監管工作,環保管理部門通過平臺自助式地把各類數據采集類型任務發布給公眾人群,公眾利用手機參與應用,就可直接完成各類數據采集任務。也可以利用互聯網進行全網監測,依據采集的內容,環境管理者可以更好地了解社會熱點事件、政策實施效果監測等。

建立NoSQL數據庫 傳統的環境數據庫一般采用的是關系型數據庫來進行存儲管理,但是關系型數據庫有很大的局限性:難以滿足對海量數據高效率存儲和訪問的需求,難以滿足對數據庫高可擴展性和高可用性的需求。因此需要研究、選擇合適環境大數據管理的數據模型,建立NoSQL(Not only SQL)數據庫,實現在云計算環境下對污染源數據的分布式高效處理、存儲。

數據質量管理 數據質量管理是大數據在環保領域的重要應用。為保證大數據分析結果的準確性,需要將大數據中不真實的數據剔除掉,保留最準確的數據。這就需要建立有效的數據質量管理系統,分析收集到的大量復雜數據,挑選出真實有效的數據。

大數據分析 大數據,表面上看就是大量復雜的數據,這些數據本身的價值并不高,但是對這些大量復雜的數據進行分析處理后,卻能從中提煉出很有價值的信息。

數據挖掘算法是大數據分析的理論核心,其本質是一組根據算法事先定義好的數學公式,將收集到的數據作為參數變量帶入其中,從而能夠從大量復雜的數據中提取到有價值的信息,挖掘出環境質量與污染源兩者間的聯系,并利用這種聯系,改善環境管理。

預測性分析能力是大數據分析最重要的應用領域。從大量復雜的數據中挖掘出規律,建立起科學的事件模型,將新的數據帶入模型,就可以預測事件的未來走向。環境預測性分析能力常常被應用在空氣質量預測、水環境質量預測等方面。

隨著大數據時代的到來,人們的需求逐漸從數據存儲、數據處理過渡到數據應用和數據運維服務,與此同時,傳統的環保行業對于數據的處理模式已然不適應新一代數據中心的發展需要。而大數據技術也正逐漸成熟,一旦完成數據的整合和監管,大數據爆發的時代即將到來。現在要做的,就是選好方向,為迎接大數據的到來,提前做好準備。

完 謝謝觀看

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