ArcGIS环境大数据应用框架
Esri中国谢喆
环境信息大数据分析平台( 项目建议书)
目录 1建设目标 (3) 2建设内容 (4) 3功能模块详细描述 (4) 3.1基础数据采集与整合 (4) 3.2基于认知计算的环境信息大数据分析 (5) 3.3重污染预警与决策支持 (6) 3.4工业园区污染来源解析 (7) 3.5区域异常污染自动监管系统 (8)
1建设目标 本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交, 以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果, 开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究, 并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台, 进而实现业务化运行。 本项目的主要建设目标如下: (1)建立空气质量相关信息的360度视图, 支撑科学系统的管理决策。对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息, 以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合, 形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询, 并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。 (2)实现基于认知计算的环境信息大数据分析。基于平台中积累的各类数据, 经过关联分析、时间序列分析、空间分布分析、案例分析和知识规则推理等多种手段, 使用认知计算技术对环境信息进行大数据分析, 产生更大的价值。 (3)构建应对措施的科学决策支持分析系统。基于高精度分析模型, 结合大气污染源排放清单, 根据污染控制措施的需求, 制作空气污染决策服务产品, 向环境管理部门提供决策支持, 制定有效、经济、低影响的科学应急处理措施。 (4)构建工业园区污染溯源系统。基于高精度预报模型, 结合
重点污染源排放清单和综合观测数据, 提供工业园区之间污染来源和去向追踪, 给出每个园区的每种污染物随时间演化的空间分布和来源比例。 (5)构建区域异常污染自动监管系统。充分利用大数据分析技术, 将跨部门、跨行业、跨地域的数据整合起来,以更加科学的方式实现未批先建、超标排放等区域异常污染事件的发现和分析, 应对环境事件、减少环境危害。把环境数据与其它关键数据结合起来, 让新的信息化手段为环境管理提供系统性的支撑, 用数据说话, 为管理者决策提供依据。 2建设内容 本项目的建设内容包括: (1)基础数据采集与整合 (2)基于认知计算的环境信息大数据分析 (3)重污染预警与决策支持 (4)工业园区污染溯源 (5)区域异常污染自动监管系统 3功能模块详细描述 3.1 基础数据采集与整合 覆盖全市的空气质量监测网络, 构建环境信息数据库, 开发一体化的数据实时采集、数据解析处理、自动质量控制、数据加工、叠置分析、预警识别等功能模块, 实现数据一体化的统一加
环境监测系统解决方案 一、系统概要本综合管控云平台是一套基于云计算的物联网综合管控云服务平台。平台可适配于各种物联网应用系统，实时监控管理接入设备的状态与运行情况， 并对设备进行远程操作，通过云平台对接物联网设备做到精确感知、精准操作、精细管理，提供稳定、可靠、低成本维护的一站式云端物联网平台。环境监测系统通过对现场温度、湿度、光照、风向、风速、PM2.5、气压等参数的数据采集，将参数数据远传至物联网云平台，实现现场各个设备的数据实时监测，用户可以通过电脑网页或是手机app 实时查看，可以自由设置各个参数的标准值上下限，如果数据超限可以给相关的工作人员发送短信或是微信报警提醒，做到提前预警， 避免造成不必要的损失，实现在远程就能值守现场设备。 二、拓扑图 现场传感器数据通过物联网中继器上传云平台，客户通过电脑网页或是手机app 可以实时监控现场设备数据。
875物联网中继器 传感器 PM 2.5 Pe 端 移动端 Padyf5 ??n ? ?f 光 照 度 二氧化碳
三、系统构成 3.1 系统登陆 ① PC 端登陆: 本系统采用B/S架构，PC端用户只需打开浏览器通过IP地址进入管理系统，凭管理员分配的用户名密码进行登陆管理。（登陆界面可定制企业logo 及信息）如下图: ② 手机端登陆：用户可在任何有本地局域网信号的地方，通过IOS或Android 版本APP登陆系统，登陆账号与PC端账号相同。IOS 版本APP请在Apple Store搜索“易云系统”进行下载，安卓版本请在“易云物联网系统”公众号或PC端系统中扫描二维码进行下载。 3.2 数据监控 能够便捷监控实时数据，并且可通过数据变化自动启停其他设备，各项数据可用数值、图片、文字分别展示，并通过短信等功能向用户发送报警信息。另外，可设定不同的监控点，更直观的监测每个测温点实时情况，模拟真实的设备位置分布。如下图：
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，能有效识别环境监测数据集中的隐藏关系。文章主要介绍了层次聚类分析在水、大气、土壤等环境监测数据分析中的应用，提出以热图形式优化层次聚类分析可视化结果，并对热图在土壤污染状况调查项目的应用进行展望。 关键词：层次聚类分析；环境监测数据分析；热图；应用 引言
定期的环境监测会积累庞大而复杂的化学数据集，越来越多的研究者开始关注数据集中的内在关系。多元统计分析是研究多变量相互之间关系的统计分析方法，是环境监测数据分析的有力工具。常用的多元统计分析包括聚类分析、主成分/因子分析、判别分析等，其中聚类分析不仅用于环境管理研究，而且在环境监测领域发挥巨大作用。聚类分析可识别变量间的隐藏关系，仅用一小部分因子表示，且没有损失太多数据信息，有利于研究者快速掌握环境介质污染状况，判别各介质中潜在的污染来源[1]。 1聚类分析方法介绍 聚类分析也称集群分析、分类分析或数值分类，其基本思想是按照所研究的样品或变量之间存在相似性或不相似性，以一些能够度量样品或变量之间相似程度的统计量作为划分类型的依据，将数据分为若干类别，使类别内样品（或变量）差异尽可能小，类别间差异尽可能大。通常用距离来度量样品之间的相似性，用相似性系数来度量变量之间的相似性，结果以聚类树状图显示。聚类分析是一种探索性分析，按聚类的方法可分为层次聚类法、非层次聚类法等。其中，常用
的是层次聚类法，也称系统聚类法，其实质是根据变量或样品之间的亲疏程度，从最相似的对象开始，逐步聚成一类[2]。按照分析的对象不同聚类分析也可分为样本聚类（Q型聚类）和变量聚类（R型聚类）。该文将主要介绍层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用。 2层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用 层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，可有效降低原始监测数据集的维度，简化数据的复杂程度，以监测点位、时间、指标和污染评价结果等为对象进行聚类分析，便于分析各指标时空分布特征及指标间的相关性。适用于不同环境介质监测过程获得的数据。近年来，层次聚类分析作为传统多元统计方法，常用于地表水、地下水、大气和土壤环境监测数据分析[3]。对地表水体的监测点位和时间进行层次聚类分析，可得到若干点位集群和时间集群，监测点位和时间的层次聚类分析结果可作为采样断面和频率优化的重要依据，可有效降低采样成本[4][5]。除分析监测数据集的时空变化特征外，层次聚类分析也用于监测指标的统计分析，便于判别污染来源。秦文婧等对柳江煤矿所在区域的地下水中的离子进行层次聚类分析，得到不同离子
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/8c16267012.html, 大数据及环境保护大数据的应用意义浅述 作者：谭静仪 来源：《电子技术与软件工程》2018年第11期 摘要随着信息化的到来，我们逐渐进入到了大数据、互联网的时代。大数据环境可以让人们更简单、快捷，也更准确地获得自己想要的信息。大数据与互联网技术、云计算等都有着非常密切的关系。目前，由于各种原因，自然环境受到严重破坏，我们可以通过大量的数据分析，进行更准确地判断，并及时采取有效的措施，对环境进行保护。本文通过对大数据在环境保护领域的应用的探讨，为更有效的治理环境提出了建设性建议。 [关键词]大数据环境保护大数据应用 在科学和经济高速发展的今天，环境问题成了我国面临的一大难题，环境治理工作如果单靠政府的努力是不行的，还需要各行各业的团结协作，同时，科学可靠的数据采集和处理也是非常重要的。在大数据环境下，政府以及各个相关部门可以依靠准确有力的数据，对环境进行更好的保护管理，也可以让人民通过数据，了解到当下环境情况，提升对环境的保护意识。 1 大数据的概念 大数据是通过互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析，大数据的价值主要体现在各种技术协同作用中。为了加强数据管理，数据库系统通常建立在文件系统上，借助于索引，为外界提供高效的数据查找和其他相关功能。最后，利用数据分析技术从数据库中的大数据中提取各种有用的知识。随着信息技术的飞速发展，环保部门已经开展了多处环境质量监测、环境调查和污染源管理等工作，收集了大量的专业数据，通过对这些精准有效的数据的分析，政府及相关部门可以对症下药。比如，通过对污染源大数据的分析调查，可以预判出主要的污染源，政府及相关部门也可及时采取措施，解决污染源，保护环境。 2 大数据的实际应用 （1）首先利用互联网技术、云计算技术、人工监测技术以及卫星技术等，对数据进行统计、整合以及分析是非常重要的。其次，只有进一步提高环境保护体系相关部门的数据披露水平，才有利于实现大数据应用的创新。将数据分析结果完整地显示在公众中，这样，不仅可以增强公众对环境的保护意识，让更多的人了解都当下生态环境面临的问题，都积极参与到对环境的自觉保护中。其次，环境管理单位和环境志愿者可以很容易地将采集到的数据传送到数据中心，间接地使公众成为工作的有力监督者，更好地帮助环保部门加强治理一些非法排污企业。另外，公开了这些数据的做法也为大数据环境做出了贡献，进一步丰富了环境数据，更有利于相关部门对数据的分析应用。
GIS在环境监测数据管理分析中的应用：GIS在环境监测数据管理分析中的应用 发布时间：2009-08-04 浏览次数：449 字体： [大] [中] [小] gis最大的特点是能够对整个或部分地球表层(包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理, 能对已有空间和属性信息进行加工处理,得出科学结论。也正是这些特点使得它与环境监测结合成为可能,换一个角度来说gis的介入使各种环境问题和环境过程描述更加符合实际,友好的界面交互、方便的空间分析操作、直观生动的结果显示等都无疑促进了环境监测技术的发展。 gis在环境监测数据管理分析中的应用有从环境信息的存储、简单的地图显示和环境制图到复杂的环境状况的模拟与分析。环境监测的目的是准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。环境监测的目的具体可归纳为： (1)根据环境质量标准,评价环境质量。 (2)根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。 (3)收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。 (4)为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。 文章则根据环境监测的目的不同，分为环境质量监测、污染源监督监测、应急监测三个方面来对gis在环境监测数据管理分析中的应用做进一步的说明。gis空间数据的存储和可视化表达的是gis的基本功能，在任何目的、形式的环境监测数据处理中都是会用到的,以下的三个方面就不再一一累述，下面主要从gis空间分析和综合分析功能的角度来阐gis的应用。 环境质量监测 环境质量监测是监测工作的主体。它是对各环境要素的污染状况及污染物的变化趋势进行监测，评价控制措施的效果判断环境标准实施的情况和改善环境取得的进展,积累质量监测数据，确定一定区域内环境污染状况及发展趋势。 环境质量监测一般是针对区域(如流域、城市等)进行的，对该地区的空气、水体、噪声、固体废物等进行定点的、长期的、长时间的监测以确定区域内的污染源现状进行客观全面的评价，以反映出区域中受污染的程度和空间分布情况。通常获得的环境监测数据都是空间上一些离散的点的数据，如何用这些离散的监测数据来真实的反应环境的质量状况。这里就可以利用gis的空间数据的内插方法。空间数据的内插可以作如下简单的描述:设一组空间数据，他们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使改关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据改函数关系式推测出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这样由监测点的数据则可以推算出作为面状要素区域的空气质量状况。例如根据某条监测河流上的监测断面数据评价河流的水质状况。 此外，在对环境内的各个客体(空气、水体、噪声等)进行质量评价时，往往涉及到多个污染指标，例如空气质量标准，它是中国规定的各类地图大气中主要污染物的含量在一定时间内不允许超过的限值。主要污染物包括二氧化硫、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒、氮氧化物、二氧化氮等。如何根据这些多个单一的、含空间信息的污染物指标来综合评价空气的质量，这里可以利用gis的空间叠合分析来实现。空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。前者可以一般用于搜索同时具有集中地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间叠合属性；后者一般用于提取某个区域范围内某些专题的数量特征，成为空间叠合统计。这样通过多个污染指标的空间叠合分析来实现对空气质量的综合评价和
互联网+环境保护 监管监测大数据平台整体 解 决 方 案
目录 1概述 (14) 1.1项目简介 (14) 1.1.1项目背景 (14) 1.2建设目标 (15) 1.2.1业务协同化 (16) 1.2.2监控一体化 (16) 1.2.3资源共享化 (16) 1.2.4决策智能化 (16) 1.2.5信息透明化 (17) 2环境保护监管监测大数据一体化管理平台 (18) 2.1环境保护监管监测大数据一体化平台结构图 (18) 2.2环境保护监管监测大数据一体化管理平台架构图20 2.3环境保护监管监测大数据一体化管理平台解决方案（3721解决方案） (20) 2.3.1一张图：“天空地”一体化地理信息平台 .. 21
2.3.2两个中心 (30) 2.3.3三个体系 (32) 2.3.4七大平台 (32) ?高空视频及热红外管理系统 (44) ?激光雷达监测管理系统 (44) ?车载走航管理系统 (44) ?网格化环境监管系统 (45) ?机动车尾气排放监测 (45) ?扬尘在线监测系统 (45) ?餐饮油烟在线监测系统 (46) ?水环境承载力评价系统 (46) ?水质生态监测管理系统 (47) ?湖泊生态管理系统 (47) ?水生态管理系统 (48) ?排污申报与排污费管理系统 (49) ?排污许可证管理系统 (49) ?建设项目审批系统 (49)
3环境保护监管监测大数据一体化管理平台功能特点 (51) 3.1管理平台业务特点 (51) 3.1.1开启一证式管理，创新工作模式 (51) 3.1.2拓展数据应用，优化决策管理 (51) 3.1.3增强预警预报、提速应急防控 (52) 3.1.4完善信息公开、服务公众参与 (53) 3.2管理平台技术特点 (54) 3.2.1技术新 (54) 3.2.2规范高 (55) 3.2.3分析透 (55) 3.2.4功能实 (56) 1、污染源企业一源一档 (59) 3.2.5检索平台 (61) 3.2.6消息中心 (62) 3.3管理平台功能 (62) 3.3.1环境质量监测 (63) 3.3.2动态数据热力图 (64)
环境监测数据对于环境分析的应用 摘要〕环境监测数据对于环境分析的应用，提出了目前存在问题及对策。 〔关键词〕环境监测数据环境分析 〔Abstract〕 Environmental monitoringdata analysis for environmental applications，asked the present existence question and thecountermeasure〔key words〕Environmental monitoringdata Environmental analysis 环境监测数据是环境监测工作的体现和总结，而利用对这些数据资料进行合理地 分析和运用，从而对所监测的环境进行分析，则是专门研究监测数据规律及效应 的综合技术，是环境监测学的组成部分，属软科学的范畴。 环境监测数据的分析是环境监测技术的重要组成部分，是环境监测成果的集中体现，是环境管理服务的手段之一。随着环境监测事业的发展，环境监测数据分 析技术不断发展，其自身的内涵也得到不断明确，现已发展成为综合了环境质量 评价技术、多媒体应用技术、数据库技术等多门科学的复合性技术。 1 数据分析的重要性 环境监测数据的分析是环境监测为环境决策管理服务水平的标志，它在环境监测 中的作用是用数据说话，它通过对监测部门取得的大量监测数据进行规类整理、 统计计算，以环境质量报告的形式反映一定范围内的环境质量状况、各环境要 素的污染程度及发展趋势，为环境箅服务。环境监测数据分析的中心任务是及时、准确、完整的向政府部门说清环境质量状况及变化趋势，从某种意义上说，一 个环境监测站数据分析水平就是其整体水平的一个重要标志。加强环境监测站的 监测数据分析水平，提高环境质量报告的及时性、全面性，保证环境管理的科 学化，是推进我国环境保护工作的深入与发展的关键。 2 存在的问题 监测站的环境监测综合能力和整体水平随着环境监测站标准化能力建设及计量认 证工作的开展，得到了一定程度的提高。环境监测数据的质量相应有了很大提高，为环境监测数据分析提供了良好的基础，但由于各种技术条件的限制，现就环 境监测站简要分析环境监测数据分析工作中存在的一些问题。 2.1 由于受人员、技术等限制，环境监测站进行环境监测数据分析仅靠监测数据，环境监测数据分析不够全面。环境质量报告还停留在就环境质量监测结果论质量，不能与污染源监测综合分析，环境质量的变化不能与排污状况有机地结合，对 环境质量的变化不能准确解释。 受服务收费等因素限制，环境监测站缺乏与其它部门的支持配合，例如大气环 境质量监测中，缺乏气象部门提供的环境质量监测对应的同步气象数据，使得 环境质量报告缺乏说服力。 2.2 环境监测数据分析无法适应现代化的处理技术。微机技术在环境监测站环境 监测数据分析中应用不广泛，不深入。环境监测站的监测数据收集传输手段落后，难以满足环境管理部门的时效要求，不能迅速向社会提供环境质量信息服务； 环境质量报告的表征形式以文字报告为主，采用多媒体技术制作的声像报告基本 没有，报告形式单调，信息量小、实效性差，失去了为环境管理、环境决策服 务的意义。 2.3 监测报告的质量及数据汇总。环境质量报告的质量受到监测项目、监测方法、采样频次不统一的影响，加上监测数据结构、数据处理方法的不同影响，增加了 数据汇总、处理的难度。目前，监测站承担的监测任务较为明确，但监测能力、
大数据技术在环境监测中的应用程燕 发表时间：2019-09-11T14:21:34.530Z 来源：《基层建设》2019年第16期作者：程燕 [导读] 摘要：当前是一个信息化时代，各行各业都有着大量的信息需要去处理，因此与互联网所伴生的大数据技术应运而生，它可以同时对大量及多样化的信息进行合理的分类和总结，发挥着重要的作用。 伊犁哈萨克自治州生态环境局尼勒克县分局新疆维吾尔自治区 835700 摘要：当前是一个信息化时代，各行各业都有着大量的信息需要去处理，因此与互联网所伴生的大数据技术应运而生，它可以同时对大量及多样化的信息进行合理的分类和总结，发挥着重要的作用。环境监测就是通过对环境污染因子的分析，结合多种环境信息进行最终的结果评价与未来发展预测，它也有着自身的信息收集与处理系统，而且传统的信息收集与处理系统已经不能满足当前环境监测的需求，因此将大数据技术运用到环境监测行业中已成为一种必然的趋势。 关键词：环境监测；大数据技术；应用策略 环境监测大数据实际上也是在国家大数据的整个建设趋势下发展。环保部在这方面非常重视，在过去几年中，发布了生态环境大数据建设总体方案，提出在未来五年实现三个目标，一是用数据管理，将环境监管精准化，这代表数据的监管。环境的监测、监察、执法、预警都是要用数据说话；二是用数据决策，将综合决策科学化，这个科学化就是用数据说话；三是用数据服务，将公共服务便民化。新《环保法》公布后，环境数据要对外公开、透明。同时，应让更多的公众参与到环境治理中，切实做好为公众服务。 1.概述大数据技术的应用价值 处于信息经济时代当中，互联网成为人们日常生活中不可分割的一部分，在实际的工作生活中因此而产生了大量的数据供人们参考使用。所谓大数据，即是指当人们采取必要信息的过程中，不仅仅局限于一种单一化的物体或者参考物进行分析，而是对海量数据进行全面分析科学处理。随着大数据技术不断更迭发展，大数据的定义与内涵也被不断丰富与完善，从大数据整体角度来说，其所具备的优点在于数据量丰富、数据运算迅速、种类多种多样等，所以在环境监测的应用中具有重要的参考价值与实用价值。 2.分析环境监测中应用大数据技术存在的不足 2.1环境监测数据信息保密工作不完善 现阶段，大数据已经被广泛的应用于环境监测工作中。而当环境监测人员完成环境监测工作以后，便将获取的海量数据直接存储与数据保护库当中，但是由于监测人员主要采用信息化保存方法，在应用过程中无法满足信息化保存的基本要求。所以，利用信息技术进行数据储存工作时出现了各种难题与故障。例如，环境监测人员利用信息技术保存数据化信息之后，并未完善信息保密工作，导致环境监测信息容易被不法分子轻易破解，甚至造成数据泄漏问题，严重损害了环境监测单位的经济效益。 2.2网络环境缺乏安全性 众所周知，互联网是一把双刃剑，当为人们的工作生活带来极大便利的同时，随着而来的是网络不安全性带来的威胁，其中主要以信息泄露与网络攻击为主。由于存在这种不安全性，导致环境监测过程中无法保证信息的安全性，使得环境监测机构在实际工作过程中增添了一定的难度。由于环境监测完成以后，不可避免的要进行信息传递工作，当政府部门与环保部门在进行信息传递的过程中便会出现信息泄露的风险。即使当前环境监测部门已经开展了信息保障措施，但是效果仍然不理想，同时由于环境监测中存在一定的法律制度缺陷，导致网络犯罪信息泄露事件屡屡发生，使得政府部门的信息安全受到严重威胁。 2.3环境监测数据清理不彻底 当利用大数据进行环境监测时，通常会产生大量的环境监测数据，由于信息采集并未明确规定相关要求，使得信息采集工作往往不够完善，甚至出现一些无关性数据。故此，若想确保大数据采集的精准性，提升环境监测数据采集效率，则应该完善信息清理工作，充分挖掘大数据的应用价值，确保环境监测数据采集的准确性与完善性。然而，在实际的数据清理工作中，由于环境监测人员并未对数据清理工作进行分类，甚至对正在采集的数据信息进行处理，致使数据采集工作效率与质量不断下降。 3.加强大数据技术在环境监测中的合理应用策略 3.1利用大数据对环境监测内容进行分类 将大数据应用于环境监测中，可以合理的对环境监测数据进行分类。其一，对生态环境监测产生的数据，主要包括：降水监测数据、气象监测数据、土壤监测数据、电磁辐射监测数据等。这些数据主要由环境质量监测部门产生，并应用于监测生态质量工作中。其次，污染源排放数据。主要包括：废气污染源、在线监管数据、污染费征收等。这些数据主要应用于环境的监管工作当中。最后，人类活动产生的环境数据。主要包括生活垃圾、地理国情、用水量等，这些数据通常以数据库或者图像的形式存在，用于环境数据统计管理中。 3.2加强信息保密系统 在对信息数据进行保证的过程中，不仅需要专业的硬件设备，同时还需要强大的网监系统为数据的储存保驾护航。对于工作人员来说，需要工作人员能够转变传统思想观念，在工作人员在对信息进行储存之后，还要对数据化信息做到全面的保密处理，或者全面完善保密工作，同时在对数据信息进行加密时，可以采用相对严谨的密码方式，同时对密码进行严格控制，设置防火墙，保证环境检测单位工作完善进行。 3.3建立安全可靠的网络环境 由于环境监测工作完成后，需要将信息传递给政府部门，所以环境监测人员应该结合工作情况加强信息的保密工作，确保传输过程中不会发生信息泄露的事件。举例来说，环境监测部门在传递信息过程中，首先应该设置好信息密保，确保信息数据的安全性；其次，数据传输应该采取专门渠道，既要保证信息传输的速度，同时应该确保信息传输的安全。 3.4优化环境监测数据处理工作 在环境监测过程中，一旦数据存储工作流程出现问题，将导致储存设备无法正常运行，进而造成数据的损坏与丢失，所以为了保证数据的有效性应该对数据进行定期处理。例如，利用大数据对环境监测数据进行分类整理，对一些出现问题的数据采取补救措施，进而借助于人工模式加强信息数据的补采。 3.5借助于大数据提升生态环境综合预警水平 环境监测中涵盖着海量的数据信息，监测人员可以借助于大数据来对海量的、分散的环保数据进行数据挖掘，并通过科学的分析来掌
大数据与环保 现在国内大数据叫得很响，但是空谈比较多。我不喜欢空谈大数据，我想看到大数据的应用实例。2014/4/16 IEEE Spectrum Alert发表一篇文章，介绍将大数据用于环境保护。开发了一个新的森林映射工具，当大片森林被砍伐、被破坏时，对监视者发出声响警告。 当森林中一颗树倒了，不但有一声响，而且，计算机发出一个警告，送给关心人士、研究人员和环境政策制定者。这事可不易，要从杂乱无章的特殊格式的卫星数据里找到那块特定的森林，从图像上识别刚倒塌的那颗树，又要实时地送给相关人士以警告。技术难点很多。一个在线工具把大数据处理技术应用于卫星图像，发现森林采伐和受损的情况。这工具叫Global ForestWatch（全球森林监视），是由世界资源研究所开发的。用户可以探索全球地图，发现自2000年以来森林的变化趋势，而且考察森林情况，精度达到30米。该地图的热带区域每16天更新一次。用户可以选择警报，即当系统诊察到非法采伐或者森林火灾的时候对你发出警报。 该网站由谷歌地图引擎提供技术支持，由美国NASA和美国地质调查局的几颗卫星提供图像数据。谷歌开发一个平台即集中千万亿字节的地球科学数据，并给研究人员简单直接的方式来使用这些数据。谷歌地球引擎高级开发人员David Thau说：用户只要登录、取出这些数据、运行他们自己的算法就可以了。谷歌地球引擎现在已经有几千研究伙伴。 谷歌森林监视是一连串项目的研究成果。世界资源研究所的数据实验室早就有一个热点地区森林警报系统，基于NASA两个卫星Terra和Aqua上的中等分辨率的分光辐射度计所测量的数据。美国马里兰大学一位地理科学教授Matthew Hansen与谷歌地球引擎合作，用NASA和美国地质勘探局的几个美国地球资源卫星，用于全球森林监视。前者提供较好的时间分辨率，而后者提供很好的空间分辨率。 研究人员的算法用卫星的可见光和红外数据画出某一个地点的森林丢失情况的地图。每一个卫星图像的像素记下它的颜色和红外信号特征，算法比较这些像素随时间的变化。一个表示灯从绿变成棕色，就是一个坏消息。但是如果天上有云，就需要设法去噪。2008年地球资源卫星数据可以自由使用了，Hansen对每30米一个像素点，要考虑1430亿个像素点。每月每年跟踪这些点，根据季节的不同，特征会有正常的变化，而且要区别农作物和林地。合作者去年11月发表了对刚果一块森林的2000-2012年丢失150万平方公里森林的报告，他们在10000台计算机上计算了1百万CPU核小时。在云计算中，研究人员要考虑计算任务在整个网络中的分布，而地球引擎的研究者只要用一个程序接口进入他们的问题，就自动地并行化了。为了建造公用的全球森林监视网站，世界资源研究所
附件25： 高职电子信息大类大数据技术与应用赛项 技能竞赛规程、评分标准及选手须知 一、竞赛容 赛项名称：大数据技术与应用 赛项容：以大数据技术与应用为核心容，重点考察参赛选手在Hadoop平台环境下，对于大规模并行数据处理以及存计算技术的应用能力。具体包括： 1. 掌握Hadoop平台环境部署与基本配置，了解基于大数据计算平台的常见应用； 2．综合利用numpy、pandas、matplotlib、scikit 模块和MapReduce技术、分布式存储系统HDFS、分布式计算框架MapReduce/Yarn、数据仓库Hive、Python 等开发语言工具和技术，匹配和连接数据源，实现大数据的采集，提取、清洗、转换、分析、挖掘操作，产生分析结果，并且实现可视化呈现。 3．依据项目应用需求和分析结果，完成数据分析报告的编写。 二、竞赛方式 本赛项为团体赛，每支参赛队由3名参赛选手组成。 三、竞赛时量 竞赛时间4小时，竞赛连续进行。 四、名次确定办法 名次确定办法原则上按照竞赛总成绩从高分到低分排序确立选手名次。总成绩相同时，完成时间较短者名次列前；成绩和完成时间均相同时，操作过程较规者名次列前。 五、评分标准与评分细则 1．评分标准 本赛项总分为100分，采取分项计分制（表1）。
2．评分细则 竞赛成绩评定实行“裁判长合权负责制”，负责组织评分裁判进行成绩评定。评分裁判负责对参赛队伍（选手）的比赛作品、比赛表现按赛项评分标准进行评定。成绩评定根据竞赛考核目标、容对参赛队或选手在竞赛过程中的表现和最终成果做出评价。 本赛项的评分方法为现场评分和结果评分，现场评分为5分，由现场裁判根据参赛队的操作规以及综合表现情况进行评分；结果评分为95分，依据赛项评价标准，对参赛选手提交的竞赛成果进行评分。
大数据在环境保护中的应用研究 摘要：随着经济的持续发展，我国的生态环境保护问题变得越发复杂。大数据 技术的出现，正好适应了生态环境保护问题的发展现状。本文从分析生态环境相 关数据入手，对大数据技术在生态环境保护领域的应用架构及关键技术展开论述。 关键词：大数据 Hadoop；生态系统；生态环境保护 1 引言 生态环境的保护问题，具有复杂性和时变性，涉及多部门、多地区和多领域，需要处理海量的各类数据，这为问题的解决增加了不小的难度[1]。本文从分析生 态环境相关数据入手，对利用大数据技术，整合各类生态环境相关的数据资源， 建立生态环境大数据平台的架构及关键技术展开论述。 2 生态环境相关数据的现状分析 目前，应用于生态环境保护领域的数据资源主要包括三类： 地面监测数据：此类数据主要来源于各地的生态环境在线监测系统。由于各 系统开发时期不同，技术手段各异，数据格式多样，各系统之间很难形成信息共享。 遥感监测数据：此类数据主要来源于卫星遥感数据和航空遥感数据。 地理信息数据：此类数据的来源主要有野外采集、地图数字化和航天遥感采集、摄影测量等。 目前，传统的信息化技术在环境数据整合工作中仍占据主导地位，而利用大 数据技术，实现上述三类数据的统一存储、协调工作，真正建立起实用价值大， 适用性广泛的生态环境大数据平台，还没有相关的工作开展。 3 大数据技术概述 大数据技术是近年来兴起的一种综合性信息技术[2]，对于处理超出传统数据 库系统存储、管理和分析处理能力的多来源的、海量的数据集群，具备天然的技 术优势。大数据技术的主流应用框架是Hadoop生态系统。它以HDFS分布式文件系统和MapReduce分布式计算框架为核心，可以对大数据进行高效的分布式处理。 4 大数据平台的构建 生态环境问题涉及大气、土壤、水、生物圈、气候等方方面面。为此，我们 在推进大数据技术与生态环境保护工作相互结合的过程中，采取了以点带面，逐 步推进的策略。 在本文中，我们选取对环境影响比较突出的大气污染问题作为研究的切入点，利用Hadoop生态系统中的HDFS技术，建立起秦皇岛地区的大气污染防治大数据平台。未来，通过建立基于此平台的大气业务应用系统，我们可以对秦皇岛地区 的大气污染物来源情况进行准确有效的分析。这一应用模式的探索，也将为未来 更广泛生态环境数据的综合性分析与应用，打下良好的基础。 平台所采用的地面监测数据包括：工业企业污染排放情况、火电企业污染排 放情况、钢铁冶炼企业污染排放情况、水泥企业污染排放情况等。 平台所采用的遥感气象数据主要是用美国国家环境预报中心（NCEP）发布的Final Operational Global Analysis（FNL）资料[3]。我们不直接使用FNL的原始数据，而是采用经过NOAA-Air Resources Laboratory（ARL）预处理模块转化后的数据。 基于FNL资料，可以计算在某一时段内抵达秦皇岛地区的后向气流轨迹，从而有 助于配合地面监测数据揭示秦皇岛地区大气污染的可能来源。 纳入平台的地理信息数据主要有两类：（1）图形数据：此部分数据以矢量图
随着我国大气环境监测工作的广泛开展，各部门、各系统产生的大量信息为大气环境监测工作提供了有力依据。但由于大气环境问题具备较高的复杂性和多样性特点，且不同类型数据之间存在非线性、多元化的相互关系，大气环境监测工作获得的相关数据在分析和利用中往往会面临多方制约。为更好发挥大气环境监测效用，正是本文围绕大数据解析技术开展具体研究的原因所在。 1大气环境监测中大数据解析技术的运用优势与运用路径 1.1优势分析 在大气环境监测中，大数据解析技术的运用具备多方面优势，如提升预警能力、提高决策科学性、增强服务能力等，具体优势如下：①提升预警能力。通过对海量大气环境监测数据的解析，大数据解析技术可从中挖掘中存在利用价值的信息，并以此更为精确的判断和评估区域内大气环境，大气环境治理与保护工作可由此获得充足依据。此外，较为快捷的技术运用还能够第一时间发出大气污染事件预警，结合互联网技术加快沟通与交流速度，大数据解析技术的运用将深入改变传统的大气环境监测工作。②提高决策科学性。通过运用大数据解析技术深入、高效的分析各项大气环境监测指标，工作人员即可更为快速、直观的了解当前大气环境状况，相关决策工作可获得有力支持，由此构建的数字模型也能够大气治理工作的开提供可靠参考。③增强服务能力。通过建立云分析平台并综合运用大数据解析技术，各类大气污染问题即可得到更为及时的反馈，相关结果也可直接通过互联网进行发布，环境监测的服务能力可由此实现长足提升，得到群众全面监督的大气环境监测工作也能够由此实现，大气环境监测工作的服务能力自然会因此实现长足提升[1]。 1.2运用路径 在大气环境监测工作的大数据解析技术运用中，技术的具体运用可围绕可视化操作展开，也需要关注数据的收集、记录、整理、挖掘，大气环境的预测、空气质量预警平台的构建也属于大数据解析技术的典型运用，具体运用路径如下：①可视化操作。考虑到大气环境监测工作需要关注的因素较多，且简单的数据记录不足以反映大气环境变化的规律，因此可采用大数据解析技术实现图像化的数据展示，并通过气象平台进行发布，相关活动的开展可由此获得依据。②数据的收集、记录、整理、挖掘。大数据解析技术可较好服务于大气环境监测数据的收集、记录、整理、挖掘，以此形成档案保存、找出大气环境变化规律，即可为大气环境预测提供有力支持。③大气环境预测。基于处理过的大气环境数据，可采用大数据解析技术总结数据的规律和联系，配合针对性编程、严谨性与科学性的遵循、气象公式的运用，并参考生态环境因素、历史同期数据，即可更好实现大气环境预测[2]。 2大气环境监测中大数据解析技术的具体运用 2.1技术的运用流程 为提升研究的实践价值，本文以城市局地PM2.5浓度计算作为研究对象，深入探讨大数据解析技术在计算中的应用，大数据解析技术的具体运用流程可概括为：“确定研究问题的对象和内容→选择数据类及其特征量→开展数据归一化处理→进行数据分类→分别建立空间类/时间类数据集→分别建立训练空间分类器SC/TC→判别训练成否→循环训练直至完成训练→分别开展计算→综合计算结果→输出”，由此大数据解析技术即可较好服务于城市局地PM2.5浓度计算。 2.2研究对象与研究内容 相互间较为复杂的数据类属于大数据解析技术面对的主要对象，因此技术的运用必须重点关注研究对象与研究内容，以此多样、灵活的解决问题。本节的研究对象为城市局部地区，研究内容为城市局部地区的PM2.5平均浓度。在具体研究中，需首先基于单元网格划分目标城
大数据技术在环境监测中应用分析 大数据技术在环境监测中的应用分析一、环境监测在环境保护中起到的重要作用 （一）环境监测为环境保护工作指明方向 环境保护的任务非常繁重，因为它涉及的范围很广，如水污染、大气污染、土壤污染、噪声污染等。环保部门需要面对辖区内全面性的环境保护工作，点多面广，通常对环境污染的控制工作也只是提供一个临时性、应急性的解决方案，大多会经历“污染-治理-改善-再污染-再治理”的反复性阶段，才逐步改进辖区环境质量。所以，总是在严重污染的情况下开展的环境保护突击治理是非常不明智的、不合理的，也不是环境保护的治本之策，环保部门必须采用更科学的治理措施。在这个大背景下，环境监测将能够发挥重大作用，它可以提供辖区环境质量的现状数据，使环保部门做更少的工作，找到一个更科学、合理的环境污染控制的方向。环境监测系统将收集在全国各地，如大气、水、土壤和其他自然环境污染，收集后的数据进行统一分析。这个环境的污染，环保部门可以通过环境监测系统检查全国各地，有利于环境保护部门更直接地发现彼此之间是否存在相关性的环境污染，并为下一步环保工作指明了方向。 （二）环境监测为环保标准的制定提供依据 环保部门的工作也需要有相应的参照标准，确定是否在大气、土壤、水环境保护工作中有参考性和对比性，能了解当前的环境质量现状是否符合环境质量标准要求。如果发现污染的情况，还需要使用标准来衡量环境污染程度。因此，核定环境标准非常重要，环境监测系统的使用可以提供明确当前环境质量的环现状标。当环保部门开展环境监测工作，需要在自然环境中不同点位、不同时期采集各种数据，对这些数据进行比较分析，以了解不同的地方在同一时期、不同时期当地自然环境的污染或污染的情况。这些数据可以对中国的环境污染状况反应良好，环境标准的制定提供数据支持。 二、环境监测在环境保护中的应用 （一）对环境监测的技术进行创新 随着环境污染问题日益突出，中国的环境保护工作形势也越来越复杂，工作要求越来越高。 为确保环境监测系统能在环境保护工作中发挥更大更积极的作用，必须尽快对传统的环境监测技术实施改革。例如，根据污染源的监测情况，环境监测技术部门应研究如何更有效地解决水污染问题，能更深入的分析固体废物污染、颗粒物污染、噪声污染、电磁污染等不同污染源，帮助环境保护部门从污染源方面解决污染问题。
基于内蒙古环境数据中心的大数据分析应用 北京思路创新科技有限公司 Tsing-hua solution information technology CO.LTD 上海麦杰环境科技有限公司
奠定资源建设IT基础能力，形成共享共建局面 ?进行全局环境信息资源体系建设，并形成长效更新机制 ?统一跨部门及上下级的数据共享服务，支撑业务系统运营 ?规范业务系统建设，避免部门分散建设 建设信息资源服务能力，驱动环境管理优化 ?加强业务的协同关联，提高环境监管的精细化管理程度 ?促进信息化与综合管理同步发展和深度融合，提升科学决策水平和应急反应能力?服务于信息公开，提高公众满意度
一体化查询引 擎 相似性检索 语义检索 相关短语检索 模型/算法 推荐算法 相似性计算 关联关系挖掘 数据采集、清洗、集成 静态数据区大数据分析区 环保快搜情景推送环境管理公众服务 企业服务 决策支持 数据分析与展示数据可视化 商务智能 空间分析数据共享交换省市县共享联防区域共享业务系统共享 资源标准体系 数 据 资 源 安 全 、 服 务 运 维 体 系内网数据门户区域数据门户外网数据门户移动数据门户 动态数据区 非结构化数据区
数据资源体系 环境数据体系
智能检索与推送 智能检索 与推送信息参谋 预警 排污绩效 分析综合指标 绩效 环保快搜
15年3月审批建设项目？ ××钢铁厂？ 第2季度监督性监测 数据？ 法律法规？ ××区空气质量？ 环保专家库？ 专项课题调研报告书？ 环境治理机构目录 ××污水处理厂COD 超标！ ××厂环境影响评价报告书？××饮用水源地周边排污企业？ 我要找。。。我需要。。。 执法人员 厅/局长 公众 办公室 污防处 ××流域涉重企业？
环境监测中大数据技术的应用探讨 随着市场经济发展以及可持续发展战略实施，我国广大居民的环保意识在不断提升，同时人们对环境监测工作重视程度也随之增加。相关部门工作人员通过各种先进监测手段帮助其更加有效、全面地掌握环境信息，从而制定出具有针对性、合理性的环境保护措施。基于此，文章就针对环境监测中大数据技术的应用进行分析探讨。 标签：环境监测；大数据技术；应用 一、环境监测的工作以及其作用分析 环境监测主要是指相关部门将环境当作重要的监测对象，引进现阶段最为先进的科学技术得出重要的数据信息，同时对其进行有效的分析。工作人员利用先进技术对环境实时监测，一旦出现污染情况便及时进行有效处理，避免造成损失或是导致污染扩大。也可以根据所得数据进一步制订有针对性的防护措施。因此，环境监测除了可以掌握当地环境的实际情况，更是开展环境工作的前提与基础。 二、环境监测大数据平台构架及其主要功能 1.大数据管理与传统数据库的区别 当前我国很多地区仍然使用的是传统的关系型数据库，该模式存在较大的局限性，无法有效满足大数据高效率存储和访问的需求，同时更无法满足高扩展性和高可用性的要求。大数据管理与传统数据库之间存在本质区别：第一，数据规模存在差异。传统数据库主要以MB为基本单位；大数据则是以GB、TB为基本单位。第二，数据类型不同。传统数据库主要是将结构化数据作为重点，因此种类单一；大数据还包括结构化、半结构化以及非结构化数据。 2.环境监测大数据平台架构 大数据平台是多方汇聚、吸纳、整合、统筹，对社会各类、各行业信息进行再次组织，同时将这些均参与或是涉及生态环境监测信息的主动产生、专业产生以及间接产生，是大数据平台的供给。这些多元、异构或是结构化信息在大数据平台上进行汇聚，且信息价值密度存在较大差异。工作人员可以根据大数据平台上的各种信息进行整合，挖掘出自身需要的信息，对这些信息进行科学的高层次的改造、转换以及有序组织，使其从单一的因子向多维关联转化，从而实现数据信息趋向规律性。整体技术构架主要是根据物理资源以及网络资源，采集整合所有环保相关的数据将其放置在大数据平台上，对这些数据进行合理挖掘与分析，提供基于可视化的数据分析结果应用，从而建立面向对象的环保业务应用系统和信息服务门户，为第三方环保应用商提供统一的应用展示平台，更好地为企业、政府等受众群体提供环保信息服务和交互服务。