Page 115 - 环境监测技术应用及质量控制

» 第四章 大数据时代环境监测与治理

（二）大数据在生态环境监测领域用到的关键技术
大数据技术与生态环境监测行业的有机结合是发挥生态环境监测数据应用效益、
提高监测监管工作效率、推进环境监测业务革新的重要途径。与电力、水利、工信等
其他行业相似，生态环境监测领域的大数据关键技术主要有 4 种类型，分别是数据采

集与预处理；监测数据集成管理；数据分析和挖掘；数据时空可视化展现和应用。数
据采集技术主要是指通过传感器、通信网络、智能识别系统、互联网泛在等多种生态
环境监测感知手段实现对各种环境监测对象信息的快速定位、采集、传输、信号转换
等。数据预处理技术是以直接面向快速分析处理为目的，对多种类型数据进行抽取、

清洗、转换等操作，实现对复杂数据的快速、规范化处理。生态环境监测数据类型多
样，常见以结构化为主，也有半结构化、非结构化。除文本字符以外，也有视频、图
片、GIS 等数据，单纯依靠传统关系型数据库是无法满足数据存储要求的。关系型数
据库、空间数据库、分布式文件系统、云存储、NoSQL 等多种数据存储技术支撑监

测数据的高效管理和灵活调用。数据集成管理技术主要是针对生态环境监测数据的整
合、存储和资源化过程，根据实际业务需要选择不同的存储模式，在多种数据存储技
术基础上，面向业务应用实现提供统一数据服务的能力，实现业务应用与数据存储基

础设施的解耦。数据分析与挖掘技术允许利用数理统计、数值模拟、算法模型、机器
学习、神经网络等多种方法，使用分布式计算、内存计算与数据流处理等多种数据处
理手段对环境质量、污染排放、监控监管、自然资源、社会经济等数据进行深度挖掘
分析，识别环境风险或污染排放异常行为，研究关联关系及变化规律，提升监控预警
或环境质量预测预报水平，高效支撑管理决策，优化环境治理措施。数据时空可视化

展现和应用技术允许以图文、报表、GIS、二三维等形式将环境形势分析研判、污染
精细化管控、监测信息公开等相关内容动态、直观、生动、智能地呈现给决策者、管
理者、业务技术人员和社会公众等用户，供其分析使用。

（三）大数据技术在智慧监测中的应用场景
2021 年，中国环境监测总站结合新技术的发展和监测业务需求，对大数据技术
在生态环境监测领域的应用进行了充分调研，当前监测领域在数据信息生产、数据汇
交共享、数据挖掘分析上存在诸多不足，国、省、市、县各级在智慧感知、管理决

策、数据共享与信息公开等方面对大数据技术应用均有广泛需求。
在智慧感知方面，综合大数据，物联网，卫星遥感，航空、无人机、无人船遥感
等技术研究提升生态环境质量监测、污染源监测、突发事件应急监测等情境下地面观
测、遥感监测、互联网泛在等数据的采集、传输、汇聚和质控能力，保障数据质量、

数据时效和数据安全，简化优化自动监测和手工监测规范流程，辅助提升天地一体协
同监测感知能力，为环境质量形势分析、污染精细化管控提供重要技术保障。

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