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环境监测技术应用及质量控制
Application and Quality Control of Environmental Monitoring Technology

分析平台是免费开源的，有大量的案例供学习者参考。

二、数据挖掘技术在环境保护和监测领域的应用

数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技
术，既能发现数据之间的规律性，也能检测出离群数据，从而为生态环境保护提供强

大的技术支持。
（一）在生态系统监管中的应用
绿水青山就是金山银山，生态系统的监管离不开对生态系统的结构、功能及其过

程的调查研究。郭琼借助 SPSS 分析工具，采用主分成分分析法进行土地生态系统健
康指标的归一化，得出反映榆次区土地生态系统健康状况的综合指数。李敏在遥感数
据和地理信息数据的基础上利用 Matlab 和 SPSS 分析全国森林生态系统总初级生产力
与环境因子的相关性得出森林总初级生产力的主要影响因子。Mehrbakhsh Nilashi 等

利用聚类分析和机器学习通过 75 个指标对 128 个国家进行社会可持续发展评估和生
态可持续发展评估。Aakash Lamba 等利用深度学习技术分析动物的行为、山林的演变
等，为环境保护政策制定提供依据。阿里云 ET 环境大脑凭借阿里云飞天强大的计算
能力和丰富的人工智能算法，能够提供全景生态分析、智能综合决策、智能环境监督

等服务，协助环保机构监督环境变化及政府执法。无锡市借助人工智能和大数据分析
模型挖掘环境要素间的相互影响关系，为环境管理、决策提供支撑。可见，数据挖掘
技术的应用为生态系统的科研工作和监管工作提供可靠的工具。
（二）在企业排污状况监管中的应用

当前，加强企业排污状况的监管已经成为环境保护部门的中心工作。自动监测、
无人机监测、第三方环境监测、企业设备用水、用电数据等信息源源不断地流入环境
保护部门，为物联网、大数据、人工智能等技术提供了广阔的应用前景。目前，全

国、各省及地级市都已经建立了可视化的环境质量数据平台，为环境科学研究提供数
据支持。河南力安科技通过对污染源和环保设备用电数据、运行工况等进行分析来辅
助环境保护部门排查偷排企业。广东柯内特环境科技有限公司既能通过采集排污企业
产污、治污、排污等维度数据来监管企业排污状况，也能通过分析公交车上环境自动

监测数据、GPS 传感信息和 GIS 地图等信息发现企业的偷排行为。刘红等以企业污水
处理设施的基础数据的线性网络训练和聚类分析为基础，从企业的排水行为和污水处
理行为两个方面综合分析，实现对企业是否存在兑水排污行为的实时判断。江苏、内
蒙古等省份依托 ET 环境大脑构建排污许可大数据平台，根据企业的产量、能耗、规

模、资源化能力、历史情况等进行评估，构建当地企业环境信用体系。可见，数据挖
掘技术尤其是机器学习技术的应用正让企业排污状况的监管工作向智能化、全天候的

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