Page 268 - 环境工程技术的发展和应用
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环境工程技术的发展和应用
Development and Application of Environmental Engineering Technology
个方面：分布式统计分析、未知数据分布式挖掘和深度学习技术。这三方面技术
分别应用在不同阶段，分布式统计分析是对已知数据的统计分析，一般应用在数
据处理阶段，而数据分布式挖掘和深度学习则应用在大数据分析阶段。作为大数
据处理及应用的关键环节的数据分析，在大数据集合的可用性、价值性和分析预
测结果的准确性方面发挥了至关重要的作用。因此在大数据分析方面，合适的分
析技术应根据大数据的具体应用情境和决策需求进行选择，这样才能有效提供分
析结果的准确性，实现环境保护的价值。
三、生态环境保护工作中的大数据技术运用方式
（一）建立有针对性的生态环境大数据库
生态环境保护在具体的工作过程中所涉及到的领域和环节其实种类较多，
针对不同的领域和板块，应该建立不同类型的生态环境大数据库，比如说在水资
源管控方面应该建立其独立完整的大数据体系，而在土壤环境方面，又应该建立
另外一种大数据体系。大数据库中应该针对不同类型的生态环境保护有不同类型
的数据体系，不同类型的数据体系之间也应该有相应的联系，这可以提升生态环
境保护工作的整体工作质量。
（二）制定统一标准，增加行业沟通
不同类型的生态环境保护有不同类型的数据体系，这些数据体系存在不同
的特点，并且其衡量标准也有所不同，但不同的数据体系之间，在整体的生态环
境工作当中需要进行相应的交流，这就需要工作人员制定统一的数据储存、分析
以及预测的标准，来增加行业之间的沟通同时保证不同数据库之间的数据共享。
数据共享可以通过避免不同板块之间产生重复工作的方式来降低人力物力资源的
浪费。
（三）设立专业的企业行业监督体系
生态环境的破坏主要来源于企业产生的污染废物，因此在生态环境保护工
作当中，需要对污染物排放的相关行业以及地理分布有确切的数据统计，在对相
关信息进行采集的过程当中，需要安装针对性污染物探测器来实时对企业运作过
程中产生的各类型污染物的排放量进行检测同时采取相应措施对污染物排放不合
理的企业进行整治。
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