阜陽慧居環(huán)?？萍加邢薰?/strong>
Fuyang Hui Ju environmental protection science and Technology Co.Ltd
在生態(tài)環(huán)境領域，大數(shù)據等技術為打贏打好污染防治攻堅戰(zhàn)提供了強有力支撐。大數(shù)據在生態(tài)環(huán)境領域應用和發(fā)展前景廣闊，應加強生態(tài)環(huán)境領域大數(shù)據應用的謀劃和布局，創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境治理、保護的方式和手段，推進生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化。
各地生態(tài)環(huán)境大數(shù)據建設與應用情況
2016年3月，原環(huán)境保護部印發(fā)《關于開展生態(tài)環(huán)境大數(shù)據建設試點工作的通知》，將吉林省、貴州省環(huán)境保護廳及武漢市、紹興市等列為全國首批生態(tài)環(huán)境大數(shù)據建設試點單位。各試點單位全面開展生態(tài)環(huán)境數(shù)據資源整合和共享服務，統(tǒng)籌大數(shù)據平臺建設，取得顯著成效。
例如，貴州發(fā)揮大數(shù)據產業(yè)優(yōu)勢，建成環(huán)境自動監(jiān)控云、地理信息云、公眾應用云、移動應用云、電子政務云、監(jiān)管云等六大環(huán)保云實現(xiàn)污染源精細化監(jiān)管。蘇州建立首個打贏污染防治攻堅戰(zhàn)協(xié)同推進平臺，首次采用目標導向倒推環(huán)保作戰(zhàn)任務的閉環(huán)設計，通過建立作戰(zhàn)目標圖、戰(zhàn)情形勢圖、戰(zhàn)況指揮圖、協(xié)同作戰(zhàn)圖、跟蹤督辦圖五大系統(tǒng)，實現(xiàn)按圖施工、掛圖作戰(zhàn)，具有很強的示范意義。
此外，成都、重慶、昆明、福建、廣州等地也開展了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據頂層設計與深化應用，逐步探索出一些典型和創(chuàng)新應用場景。成都從戰(zhàn)略高度引領全局治理體系轉型，建立“現(xiàn)狀、科研、決策、執(zhí)行、評估”五步閉環(huán)工作法，打造“數(shù)智環(huán)境”成都模式，形成“1個中心、兩大基礎、3項機制、4支隊伍、5步應用”的系統(tǒng)性治理體系。
生態(tài)環(huán)境領域大數(shù)據建設方向淺析
隨著數(shù)據可獲得性提升、數(shù)據內容不斷豐富、數(shù)據量的增加，以及機器學習、認知計算等各類技術的蓬勃發(fā)展，大數(shù)據在助力生態(tài)環(huán)境保護中大有可為。
水環(huán)境管理方面。完善水環(huán)境監(jiān)測“一張網”，實現(xiàn)水環(huán)境信息的泛在感知與實時分析。打破水環(huán)境數(shù)據跨部門、跨業(yè)務的信息壁壘，集成生態(tài)環(huán)境、水利、規(guī)劃等多個部門的涉水數(shù)據，整合河湖水系、土地利用及控制單元、水功能區(qū)等空間數(shù)據，打造水環(huán)境全域集成“一張圖”。集成耦合水質、水文、氣象等模型應用，建立綜合決策支撐平臺，為水質預警、污染溯源、應急響應、考核評估等提供決策參考。
大氣環(huán)境管理方面。優(yōu)化調整現(xiàn)有空氣質量預報模型參數(shù)，整合自動監(jiān)測站、超級站及移動源、人類活動等數(shù)據，提高預報精度和準確性。同時，構建環(huán)境污染應急專家?guī)?、案例庫、知識庫，建設基于機器學習、人工智能的認知系統(tǒng)，將專家經驗加入認知計算，為可靠追溯污染源、高精準預報預測、精細預防和治理等提供科學決策支撐。
環(huán)境輿情管理方面。采集互聯(lián)網上與生態(tài)環(huán)境有關的社會經濟、人類活動、社交網絡等數(shù)據，整合生態(tài)環(huán)境監(jiān)管機構自媒體數(shù)據，構建互聯(lián)網輿情動態(tài)感知數(shù)據庫，進行深度挖掘分析，研判輿情形勢。實現(xiàn)熱點事件及時預警，定位公眾關注熱點，追蹤事件發(fā)展及演變趨勢。實現(xiàn)熱點信息精準推送，正面引導，進行事件的快速響應和處置。
生態(tài)環(huán)境綜合展示方面。運用三維建模、AR/VR、沙盤模擬等手段，整合集成遙感影像、數(shù)字高程、三維模型、實景影像等多源多維生態(tài)環(huán)境數(shù)據，構建3D生態(tài)環(huán)境全景平臺。實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境立體可視化，為生態(tài)環(huán)境污染三維模擬、形勢推演、追蹤溯源、應急演練等提供直觀輔助決策，為宏觀大尺度及精細多維形勢研判提供支撐。
生態(tài)環(huán)境領域大數(shù)據創(chuàng)新應用建議
構建生態(tài)環(huán)境政策信息垂直檢索引擎。采用網絡爬蟲技術定向采集生態(tài)環(huán)境政策信息，對信息進行綜合判別、分類，構建資源庫，進一步結合特定的算法和策略，構建 “生態(tài)環(huán)境政策信息垂直搜索引擎”。實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境信息管理、檢索的“專、精、深”，形成生態(tài)環(huán)境信息資產。通過記錄追蹤用戶檢索行為構建用戶畫像，自主辨別用戶“興趣點”，智能進行信息推送，變“人找數(shù)據”為“數(shù)據找人”?？山Y合語義分析、關聯(lián)推理、機器學習等模型技術，輔以人工修訂，形成類似生態(tài)環(huán)境熱點問題解讀、環(huán)境政策社會影響等簡報類成果。
構建企業(yè)畫像和執(zhí)法案例庫。整合執(zhí)法時間、處罰主體所屬行政轄區(qū)等信息，構建執(zhí)法案例庫。整合企業(yè)污染監(jiān)控、排污許可等各種數(shù)據，構建企業(yè)風險分析模型，對企業(yè)進行多維畫像。結合企業(yè)畫像和執(zhí)法案例庫，構建專家經驗算法模型，篩選潛在違法違規(guī)及高風險企業(yè)，輔以現(xiàn)場執(zhí)法結果，提高環(huán)境監(jiān)管效率。
基于在線監(jiān)控數(shù)據探索反欺詐分析應用。整合企業(yè)的不同排口、不同污染物的在線監(jiān)測數(shù)據，構建算法模型，結合專家經驗預判企業(yè)違法行為，并利用現(xiàn)場檢查結果修正模型、提高算法精準度。例如，通過聚類分析，得出不同行業(yè)（企業(yè)）污染物的正常排放濃度范圍。在實際監(jiān)管中，若發(fā)現(xiàn)有企業(yè)污染物排放濃度未處于行業(yè)政策排放濃度范圍且未超標時，則可判斷為異常行為，為現(xiàn)場檢查人員提供檢查方向。借助大數(shù)據技術挖掘數(shù)據背后的信息，讓數(shù)據造假無處遁形。
基于圖像識別、機器學習探索生態(tài)破壞場景識別?；趫D像識別技術、模式識別技術、機器深度學習、人工智能算法，結合高清攝像頭和無人機航拍畫面，實現(xiàn)河道異物、非法排污等生態(tài)破壞場景識別，自動上報異常信息。結合線下巡查，精準識別生態(tài)環(huán)境問題，實現(xiàn)從人工監(jiān)控向智能監(jiān)控轉變。降低人力成本，減少誤看漏看等異常情況的發(fā)生，提高環(huán)境監(jiān)管工作效率。
基于生態(tài)環(huán)境知識圖譜開展信息挖掘。通過關鍵詞共現(xiàn)分析，構建生態(tài)環(huán)境應用研究知識圖譜，進而通過知識圖譜剖析生態(tài)環(huán)境研究現(xiàn)狀，直觀展現(xiàn)生態(tài)環(huán)境研究時序分布特征，明確研究熱點及前沿研究動態(tài)的演進趨勢，為生態(tài)環(huán)境研究的深化提供相關借鑒。
基于大數(shù)據為區(qū)域環(huán)境一體化發(fā)展提供決策支持。匯聚整合跨區(qū)域生態(tài)環(huán)境、氣候等相關數(shù)據，建立生態(tài)環(huán)境評估指標體系。構建分析模型庫、預測模型庫及政策支持庫。搭建區(qū)域環(huán)境一體化發(fā)展決策支持平臺。實現(xiàn)區(qū)域間指標數(shù)據對比分析和可視化展示，并可在線調用各類模型進行分析、預測與優(yōu)化調整，動態(tài)評估區(qū)域生態(tài)環(huán)境承載力和環(huán)境容量，為一體化規(guī)劃和政策制定提供技術支持。
