Page 94 - 环境保护与环境监测研究

环境保护与环境监测研究
Research on Environmental Protection and Monitoring

统的大数据形式多，有图片、声音、视频等信息载体，可以满足多种信息的转译
和加工使用。
3. 效率高

大数据具有极强的逻辑分析和数据整理能力，对比传统的数据处理方式，大
数据依托于多种信息交互平台可以实现数据的抽样和调查，减少相应的财力和物
力投入，并在信息化处理的过程中对现有的信息资源进行约束和控制，最终实现
数据的数量化管控任务。

此外，大数据处理信息时可以采用多种数据分析方式，如因果关联分析法，
可以及时找到数据中的数据内在规律，这对于加强数据管理、实现数据分析和实
践运用有重要的价值。
（二）大数据技术的应用现状

大数据是时代发展的产物，是一种全新的行业，与传统的数据汇总相比，大
数据技术与其有着本质上的区别。大数据技术不仅能够实现数据的高速运转，还
能用最少的时间获得最真实、客观的结果，具有方便、快捷、高效等特点。在中
国一些较为发达的城市中，大数据的发展较为快速，如北京、上海、深圳、广州

等。中国一些综合实力较强的大公司也为大数据的发展提供了强有力的支持，如
华为、百度、阿里巴巴等，这也标志着中国大数据市场有了基本的框架。虽然中
国很多行业都积极引进了大数据技术来辅佐工作，以此提高工作效率和质量，但
是这种现象并不普遍和广泛，特别是在生态环境监测行业中。因为中国对于大数

据技术的实际应用并不成熟，且生态环境监测领域中的相关设备也并不完善，所
以中国在生态环境监测领域中的大数据技术现状并不理想。尤其是在中国位居二
线以下的城市，生态环境监测工作中的基础设备不健全，更何况是利用先进的大
数据技术来对生态环境监测工作实行数据收集和预测了。基于此，相关部门近几

年在各个行业以及各个领域大力推行大数据技术。所以，在未来，生态环境监测
工作中应用大数据技术的趋势会越来越高。

二、环境监测中大数据技术的作用

从信息化角度来看，环境监测呈现出系统的工作模式：信息数据采集—信息
数据分析—呈现环境监测的信息数据，其中的每一个环节都发挥着自身的作用，
相互独立且相互衔接，想要提高环境监测技术，就必须将这三个环节全部做好。

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