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论大数据技术在生态保护和环境治理中的应用随着社会的快速发展和经济的迅猛增长，环境问题越来越引起人们的关注。
环境保护和生态建设成为国家的重要政策。
为了实现环境保护和生态建设的目标，我们需要运用高科技手段进行监测和管理，其中大数据技术的应用成为解决环境问题的重要工具之一。
一、大数据技术在环境监测中的应用环境监测是环保领域中非常重要的一环，通过对环境中各种污染物、气象数据等的监测，了解环境对人类和自然的影响程度。
传统的环境监测手段主要依靠人工采样和分析，这种方法费时费力且不够精准。
而大数据技术可以实现对环境监测数据的实时汇总、分析和处理，能够快速捕捉环境异常情况的出现，并及时做出应对措施。
1.气象数据监测气象数据对环境保护和生态建设至关重要。
大数据技术可以对气象数据进行实时监测，为环境管理部门提供准确的数据，以便精确掌握环境状况和未来发展趋势。
比如，大数据技术可以通过分析气象数据，精确预测风向和风速等气象参数，以便及时通知相关部门采取防范措施，避免空气污染事件等恶劣情况的发生。
2.水环境监测水环境污染是当前比较普遍的环境问题之一，大数据技术可以通过监测水质监测站的水质监测数据，实时跟踪水体质量变化。
然后，对水质数据进行实时处理，生成水质污染热力图并输出相关数据，这样，通过大数据技术的运用，环保部门可以实时掌握水体污染状况，及时采取措施保护水资源。
二、大数据技术在环境保护中的应用除了环境监测，大数据技术还可以在环境保护工作中起到很重要的作用。
大数据技术可以帮助环保部门及时发现和处理问题，大大提高工作效率。
1.智能预警环保部门可以通过收集大量环境数据，预测环境的变化趋势，以便及时做出相应的预防措施。
例如，当某个企业或地区排放超标时，环保部门将对该地区进行实时监测，并迅速采取措施，保障生态和环境的健康发展。
2.智能治理大数据技术可以帮助环保部门进行智能治理。
通过大数据分析，环保部门可以更精准地监管企业的环境状况，发现和处理污染企业、区域超标排放等重点问题。
探究生态环境保护中大数据技术的应用生态环境保护是指在保护自然生态系统的基础上，促进经济社会可持续发展的一种环境保护理念和行动。
随着科技的不断发展，大数据技术在生态环境保护中的应用越来越广泛，具有重要的意义和作用。
大数据技术在生态环境监测中的应用。
传统的生态环境监测方法主要依赖于人工采样和实地调查，工作量大、效率低。
而大数据技术可以通过采集和分析海量的环境数据，实现对生态环境的实时监测和预警。
通过无人机、卫星遥感等技术，可以获取到更全面、细致的生态环境信息，有助于及时发现和解决环境问题。
大数据技术在生态环境评估中的应用。
生态环境评估是对某一区域生态环境状况进行评价和分析，以指导生态环境保护和修复工作。
大数据技术可以通过对海量的生态环境数据进行分析和挖掘，建立相应的评估模型和指标体系，提供科学、全面的评估结果。
这可以帮助决策者更好地了解生态环境问题的严重性和原因，有针对性地制定相应的政策和措施。
大数据技术在生态环境修复中的应用。
生态环境修复是指通过人工手段或自然恢复过程，使受到破坏的生态系统恢复到相对稳定和健康的状态。
大数据技术可以通过对历史和实时的生态环境数据进行分析和比对，了解生态系统恢复的趋势和问题所在。
可以利用大数据技术预测生态系统的发展和演变趋势，从而指导生态环境修复工作，提高修复效果和效率。
大数据技术在生态环境管理中的应用。
生态环境管理是指通过科学的手段和方法，对生态环境进行有序的管理和保护。
大数据技术可以通过对海量的环境数据进行整合、分析和挖掘，提供科学依据和支持，帮助决策者制定科学的管理措施和政策。
大数据技术还可以通过数据可视化等手段，向社会公众传递环境信息，增强公众的环境保护意识和参与度。
大数据技术在生态环境保护中的应用具有重要的意义和作用。
它可以提高生态环境监测的效率和准确性，优化生态环境评估和修复的决策制定过程，提高生态环境管理的科学性和公众参与度。
大数据技术在生态环境保护中的应用还有很大的发展潜力，可以为实现绿色可持续发展做出更大的贡献。
环境保护行业中的大数据应用与生态保护在环境保护行业中，大数据应用正发挥着越来越重要的作用，为生态保护提供了强有力的支持。
大数据技术以其强大的数据收集、分析和应用能力，让环境监测、资源管理和生态保护等方面的工作变得更加精确、高效和可持续。
本文将探讨大数据在环境保护行业中的应用，并探讨其对生态保护的意义。
一、环境监测在环境保护行业中，环境监测是至关重要的一环。
传统的环境监测方式需要投入大量人力物力，而且数据采集和处理周期较长，难以达到实时监测的要求。
然而，大数据技术的应用改变了这一现状。
通过传感器和监测设备采集的海量数据可以通过大数据分析平台进行实时处理和分析，从而提供准确的环境监测结果。
例如，大数据可以用于空气质量监测，通过分析多个监测点的数据来揭示环境污染源的分布与活动规律，进一步指导环境保护工作的制定和实施。
二、资源管理资源是支撑人类生存和发展的基础，合理管理和利用资源对环境保护至关重要。
大数据在资源管理方面的应用可谓助力环境保护的利器。
通过大数据分析，可以对水资源、土地资源等进行全面监测和评估，了解资源利用情况，及时发现问题并采取相应的措施。
此外，大数据还可以通过智能算法提供资源的合理分配方案，实现资源的最优配置。
例如，大数据可以通过分析城市用水数据，预测未来的用水需求，并制定相应的用水管控方案，从而有效减少浪费，保护水资源。
三、生态保护保护生态环境是环境保护的核心任务之一，大数据在生态保护方面的应用也为实现生态环境的持续发展提供了新的思路和手段。
大数据技术可以通过对物种分布、生态系统结构和演化规律等方面的分析，提供生态环境的评估和预测，帮助制定科学的生态保护策略。
此外，大数据还可以用于野生动植物保护，通过对动物迁徙、栖息地和物种数量等数据的分析，提供相应的保护建议和措施，帮助保护珍稀濒危物种，维护生态平衡。
总结起来，大数据在环境保护行业中的应用为环境监测、资源管理和生态保护等方面提供了强有力的支持。
大数据在生态环境建设中的应用探讨摘要：目前，大数据扮演者越来越重要的角色，并且每时每刻都在影响着人们的思维方式和生活状态。
同时，我国的生态环境面临着诸多的考验，开展生态环境建设，是中国高速可持续发展的大计。
在当今的时代环境下，生态环境建设和大数据的结合是发展的必然趋势，也体现了人与自然和谐相处的美好憧憬，将大力推动我国的生态环境建设，为生态环境建设添砖加瓦。
关键词：大数据；生态环境建设；可持续；生态学如何有效保护生态环境，实现可持续发展，逐渐成为当下社会发展的目标之一，近年来，越来越多的人将目光投入到生态环境建设中。
另一方面，大数据是信息化发展阶段性的成果，使得在解决问题、发现问题上形成了新的能力。
大数据与生态环境的结合，不仅可以推动中国的生态文明建设，也对我国的综合国力和发展的提升有着十分重要的意义。
1我国目前生态环境建设的必要性分析中国是一个劳动密集型的人口大国，近几十年来人口增长迅速，给生态环境带来了巨大的压力。
中国正面临水土流失、土地荒漠化、物种多样性锐减、湖泊面积减小、环境污染等严重的生态问题。
个别地区甚至出现了极端案例，比如由于过度放牧、盲目垦荒、水资源不合理利用、不合理开矿等原因，我国某些西北地区土地荒漠化十分严重，给当地居民的生活造成了很多困扰。
生态环境的破坏不仅影响着人们的日常生活和社会的发展，而且还关系着人类社会的基本生存，同时，生态环境的破坏将会制约社会的健康、可持续发展，最后的结果必将反作用于人类，因此，加强生态环境建设的任务是当前的首要任务之一。
2大数据在生态环境建设的应用2.1通过云计算关联生态资源大数据利用数据的整合、共享和开发利用，以此通过数据资源完成数据处理。
大数据在生态建设中的应用可以通过建设“互利网+生态云“平台”，并依靠该平台的资源提供计算、存储、基础设施、安全、网络等服务。
传统信息系统和大数据系统具有一系列差别（表1），通过大数据系统可以突破传统信息系统的弊端，以此打破当前数据分散的格局。
2021生态环境保护中大数据技术的运用分析范文 摘要： 生态环境保护是现代社会发展的基本要求之一, 现代技术的进步则为生态环境保护提供了更多支持。
基于此, 本文以大数据技术在生态环境保护中的应用价值作为切入点, 予以简述, 再以此为基础, 就国外工作经验展开分析, 最后重点给出大数据技术在生态环境保护中的应用方法, 包括核心信息的应用、信息的积累和长期应用、动态信息捕捉、信息反馈和评估等, 为后续相关工作提供参考。
关键词： 大数据技术;生态环境保护; 核心信息; 动态信息; 一、前言 大数据指无法在短时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,经新处理模式加工后, 具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力, 是一种现代意义上的信息资产。
就生态环境保护工作而言, 大数据技术的应用得到各地、各国家广泛重视, 一方面数据化的信息便于管理、查看、更新, 另一方面大数据的特殊性也能使具体工作获取效率、效果等方面的提升, 价值十分突出。
二、大数据技术在生态环境保护中的应用价值 (一)数据总量大 大数据的基础优势之一在于信息总量大,应用于生态环境保护工作, 这一优势还能得到进一步的发挥。
如我国东北地区对林业资源以及周边生态环境的保护工作, 借助大数据, 能够了解区域内森林覆盖率、物种信息、各类关键数据的动态变化。
历年工作产生的原始数据、经加工后获取的半结构化数据、结构化数据等, 均能在短时间内得到调取和呈现, 有助于针对其中的薄弱部分开展工作, 提升生态环境保护的有效性。
(二)数据类别丰富 数据类别丰富,是指大数据能够为生态环境保护工作提供多种类别的资源, 这些资源以信息化形式呈现, 则涵盖多个方面, 便于生态环境保护工作的多样化开展。
如旅游业较为发达的地区, 可通过大数据了解当前生态环境保护工作的基本态势, 包括总投资额度、环保资金使用情况、新的环保工作要点、此前工作的执行情况等。
不同季节旅游人数的差异, 也会导致生态环境保护工作重点的改变, 借助丰富的大数据可实现对各类因素的分析评估, 做好各项准备。
探究生态环境保护中大数据技术的应用
随着科技的飞速发展和人类对自然环境的认知加深，生态环境保护变得越来越重要。
为了更好地了解和保护环境，大数据技术在生态环境保护中起着重要的作用。
大数据技术可以用于环境信息的收集和分析。
通过传感器、监测设备等手段，可以连续地、实时地收集环境中的各种数据，如空气质量、水质、土壤条件等。
这些数据可以被传输到云端，并通过大数据技术进行处理和分析。
通过对这些数据的分析，我们可以了解到环境中的污染源、发生频率、程度等，为环保部门进行决策提供有力的科学依据。
大数据技术可以用于环境监测和预警。
通过对环境数据的实时分析，可以建立起相应的模型，提前预警环境污染的可能发生，从而可以采取相应的措施进行干预和处理。
在某一地区出现异常的水质数据时，大数据技术可以通过对该地区其他相关因素的分析，如气候、土地利用等，来推测可能的污染源，并及时采取相应的措施来保护水资源。
大数据技术还可以用于信息共享和公众参与。
通过将环境信息共享给公众，可以提高公众对环境问题的关注度和环保意识。
公众可以根据这些数据参与到环境保护中来，发起环保行动，形成良好的社会共识和社会合力。
大数据技术在生态环境保护中的应用具有重要的意义。
通过大数据技术，我们可以更加全面、及时地了解环境状况，有效预警和干预环境污染，实现智能化治理，同时还可以促进公众的参与和共享信息，让环境保护变得更加科学和智能化。
探究生态环境保护中大数据技术的应用随着全球环境问题的日益突出，生态环境保护成为了当今社会的重要议题。
为了更好地保护生态环境，大数据技术被广泛应用于环境监测、资源管理和决策制定等领域。
大数据技术在生态环境监测中发挥了重要作用。
传统的环境监测方式需要采集大量的数据，并对数据进行分析和处理，这个过程通常耗时且繁琐。
而利用大数据技术，可以实时地采集、存储和处理大量的环境数据，从而更加准确地监测环境的变化。
通过传感器、遥感技术和互联网等手段，可以实时监测空气质量、水质污染、土壤质量等环境指标，为环境问题的解决提供科学依据。
大数据技术可以改善资源管理的效率和准确性。
生态环境保护需要对各种资源的分配和利用进行科学管理。
利用大数据技术，可以对资源的产出、消耗和流动进行精确的记录和分析，从而帮助决策者制定合理的资源管理政策。
在水资源管理方面，可以通过大数据技术定位水资源的供应和需求状况，优化供水计划，提高水资源的利用效率。
大数据技术还可以辅助决策制定，提高决策的科学性和精确性。
生态环境保护需要制定一系列政策和措施来推动环境修复和保护。
利用大数据技术，可以对环境问题进行全面的分析和评估，并给出相应的解决方案。
可以通过数据分析找出导致污染的主要原因，提出相应的治理措施；利用大数据技术分析生态系统的演变趋势，为生态修复提供科学依据。
值得注意的是，大数据技术在生态环境保护中也面临一些挑战。
数据的质量和准确性是关键。
大数据技术需要大量的高质量数据才能发挥作用，而环境监测数据的采集和处理往往存在一定的不确定性和误差。
数据的隐私和安全问题也需要引起关注。
环境数据涉及到个人隐私和政府敏感信息，如果未能妥善保护，可能会引发一系列的安全问题。
大数据技术在生态环境保护中的应用具有重要意义。
通过利用大数据技术，可以更加准确地监测环境状况，改善资源管理效率，提升决策制定的科学性和精确性。
同时也要面对数据质量和安全等问题，需要加强技术研发和安全保障，以确保大数据技术的正常应用和发展，为生态环境保护作出更大的贡献。
探究生态环境保护中大数据技术的应用随着社会经济的不断发展，生态环境问题日益突出，如何保护生态环境、实现可持续发展成为亟待解决的问题。
而大数据技术的迅速发展，为生态环境保护带来了新的机遇和挑战。
本文将探究生态环境保护中大数据技术的应用，并分析其意义和问题。
大数据技术在生态环境保护中的应用可以帮助政府和企业更加有效地采集、分析和利用数据，从而制定更科学合理的政策和措施。
大数据技术可以帮助监测环境污染。
传统的环境监测方式需要投入大量人力物力，且监测周期长，无法及时发现和预警环境污染。
而利用大数据技术，可以通过各种传感器、监测设备等获取大量的环境数据并实时传输，从而实现对环境污染的实时监测和预警。
大数据技术可以帮助分析环境污染原因。
通过对大数据的挖掘和分析，可以深入了解环境污染的成因和来源，从而有针对性地采取措施加以防治。
大数据技术可以帮助评估环境风险。
通过对大数据的分析，可以预测环境风险的可能性和影响范围，从而提前采取措施进行防范和化解。
生态环境保护中大数据技术的应用还存在一些问题。
大数据技术的应用需要大量的数据支持。
而在实际应用过程中，由于数据质量、数据格式等问题，很多数据无法准确采集和处理，从而影响了大数据技术的应用效果。
大数据技术的应用需要专业技术和人才支持。
目前，大数据技术的研究和应用还处于起步阶段，专业技术和人才的缺乏是制约大数据技术在生态环境保护中应用的瓶颈。
大数据技术的应用需要重视数据安全和隐私保护。
大数据技术的应用涉及到大量的个人隐私和商业机密等敏感数据，如何保护数据的安全和隐私成为亟待解决的问题。
为了解决以上问题，需要政府、企业和科研机构加强合作，共同推动生态环境保护中大数据技术的应用。
政府可以加大对大数据技术研究和应用的投入，培养专业技术和人才，建立健全数据采集和共享机制，加强数据安全和隐私保护。
企业可以积极参与大数据技术的研究和应用，深入挖掘数据的商业价值，推动环境保护与产业发展的有机结合。
探究生态环境保护中大数据技术的应用随着经济社会的快速发展，生态环境问题引起了广泛关注。
同时，大数据技术的飞速发展也给生态环境保护提供了新的思路与方式。
大数据技术可以为生态环境监测、环境污染控制、自然资源管理等方面提供更有效的手段，从而更好地推进生态文明建设。
首先，大数据技术在生态环境监测中的应用。
传统的生态环境监测方式主要通过人工巡检、定点测量等方式采集数据，但这种方式获取的数据仅有限的时间点和空间范围，不能全面地反映生态环境状况的变化趋势。
而大数据技术则可以通过安装传感器和视频监控设备，在生态环境覆盖范围内长时间连续采集数据，并进行实时监测和数据分析。
比如，通过高分辨率遥感图像监测林地面积，可以对森林覆盖度和林冠结构进行准确分析，从而及时发现林区植被变化情况，对症下药，避免生态破坏。
其次，大数据技术在环境污染控制中的应用。
传统的环境污染治理方法主要依赖于污染源排放标准的制定和排放管理的强化，如今我们需要更多针对性的污染治理方法。
在大数据技术的支持下，可以建立区域污染源的污染物排放实时监测系统，通过实时监控可以知晓污染物的浓度和种类，以及污染源的位置。
这将能用于指导现场治理，更好地提高治理效率。
此外，基于传感器技术，可以采集大气、水、土壤及生物等多个领域的环境数据，将数据进行整合分析，识别污染源和污染物浓度变化趋势，协助科学决策。
最后，大数据技术在自然资源管理中的应用。
随着城市化进程的不断推进，自然资源的利用效率得到了进一步提高。
大数据技术可以通过智能化方案推进资源数据整合，掌握更精准的市场和生产状况信息，使资源的产业链管理更加高效。
比如，可以通过业务流程自动化平台，打破部门之间的数据孤岛，以规划、开发和管理整体系统性的方法运营自然资源。
此外，某些城市或地区也可以利用大数据技术对天然资源的消耗情况进行预测，从而提供循环经济方案。
综上所述，大数据技术的应用对生态环境保护有重要意义。
通过大数据技术的支持，在生态环境监测、环境污染控制、自然资源管理等方面能够更好地提高生态文明建设水平。
大数据在生态环境保护中的应用研究在当今数字化时代，大数据已成为推动各领域创新和发展的重要力量，生态环境保护也不例外。
随着环境监测技术的不断进步和数据收集手段的日益丰富，海量的环境数据得以产生。
如何有效地利用这些数据，挖掘其中的潜在价值，为生态环境保护提供科学依据和决策支持，成为了当前环境保护领域的一个重要研究课题。
一、大数据的特点及其在生态环境保护中的意义大数据具有规模巨大、类型多样、处理速度快和价值密度低等显著特点。
在生态环境保护中，这些特点赋予了大数据独特的意义和价值。
首先，规模巨大的环境数据能够提供更全面、更系统的信息。
从全球气候数据到局部地区的空气质量监测，从大规模的森林植被覆盖到细微的土壤成分变化，海量的数据可以让我们对生态环境的现状和变化趋势有一个全方位的了解。
其次，数据类型的多样性使得我们能够从多个角度评估环境状况。
不仅包括传统的监测数据，如污染物浓度、气象参数等，还涵盖了卫星遥感图像、地理信息数据、社交媒体上的公众反馈等。
这种多源数据的融合能够更准确地揭示环境问题的本质和复杂性。
再者，快速的数据处理能力能够实现对环境变化的实时监测和预警。
及时发现潜在的环境风险，如突发的污染事件、自然灾害等，从而采取有效的应对措施，将损失降到最低。
最后，尽管大数据的价值密度相对较低，但通过深入的分析和挖掘，仍能从中提取出有价值的信息和知识，为环境保护政策的制定、环境管理的优化以及环境科学研究提供有力的支持。
二、大数据在生态环境保护中的具体应用（一）环境监测与预警传统的环境监测往往局限于有限的监测站点和固定的监测指标，难以全面、及时地反映环境质量的变化。
而大数据技术的应用，使得环境监测实现了从点到面、从静态到动态的转变。
通过部署大量的传感器和监测设备，结合卫星遥感、无人机等技术手段，可以实时获取大范围、高精度的环境数据，包括空气质量、水质、土壤状况、生态系统变化等。
例如，利用卫星遥感图像可以监测大面积的森林砍伐、草原退化、冰川融化等现象；通过安装在城市中的空气质量传感器，可以实时掌握不同区域的 PM25、PM10、二氧化硫、氮氧化物等污染物的浓度变化。
生态环境大数据应用探析-环境生态论文生态环境大数据应用探析文／吴班程春明随着物联网、云计算、移动互联网等信息技术的飞速发展，以“大数据”为主导的信息化浪潮正席卷全球。
大数据既是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，也是一种新的思维方式。
2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，明确提出要全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。
当前，大数据已经在许多行业和领域得到了应用，形成了一批典型应用案例。
通过对这些案例进行综合分析比较，能够找出其中的特征和规律所在，为大数据在环境保护领域的建设和发展提供参考和指导。
大数据在环保领域应用前景《互联网周刊》于2015年3月发布了《大数据应用案例TOP100》，收集了100个国内外大数据典型应用案例。
通过对入选案例所属的应用领域进行分类汇总，得到统计结果如图l所示。
当前大数据应用较多的领域分别是企业管理（35个）、政府(14个)、金融（1 2个）、互联网(7个)、医疗（6个）、体育（6个）、科研（3个）、电信（3个），以及社交娱乐、教育、影视等其他领域(13个)。
企业是大数据应用的主体，利用大数据可以提高IT规模效益、优化运营管理、实现精准营销、改进客户关系等。
大数据在政府部门的应用主要围绕基础数据平台、公共服务、智能交通等方面。
金融行业的大数据应用主要是金融交易管理、风险管理和客户群定位，医疗健康则通过大数据来进行流行病趋势预测、个性化治疗方案制定等。
从这些案例中可以看到，当前大数据在生态环境领域的应用案例还比较少，只有部分智慧城市的大数据应用有所涉及。
随着环境保护工作的要求不断提高和环境信息化的发展，大数据在环保领域的应用前景必然十分广阔，其他领域或行业的大数据案例也为生态环境大数据指明了发展方向，主要包括三个方面。
一是支持环保综合决策。
通过收集和分析大量生态环境相关的内部和外部数据，获取有价值的信息，建立大数据决策模型，立体化地展现决策过程和手段，进行科学化、智能化的决策分析。
二是实施精准环境监管。
引入法治、信用、社会等多种监管手段，依托全方位监管所形成的数据信息，将传统依靠拉网式人力检查发现违法行为的监管模式，转变为建立在数据分析基础上、及时精准打击的信息化监管模式。
三是提供便民公共服务。
全面公开生态环境数据，推进信息公开，促进网上政务开展，建立立体化、多层次、全方位的公共服务体系，创新公共服务应用。
大数据应用特征分析通过对各领域应用案例的系统架构和功能对比，可以总结出大数据与传统信息系统存在的一些不同之处，如表l所示。
不论是哪个领域的大数据分析和应用场景，都具有以下几个普遍性特征。
一是数据集中整合。
数据是未来的新“石油”、也是大数据的核心，数据资源集中整合则是大数据应用的前提条件。
大数据必须利用信息技术收集一切数据，并进行集中式存储，之后再决定怎么利用这些数据。
例如美国德克萨斯州奥斯汀市通过智慧城市建设，采集整合了用电数据以及燃气、供水数据，在节能环保、新技术推广、研发测试等方面发挥了重要的支撑作用。
二是发现数据新价值。
大数据通过数据的开放、整合和分析，能发现新知识、创造新价值，改变传统业务模式和部门职能，从新的角度解决原有业务系统难以解决的难题。
例如在西班牙马德里，大数据促进了警察、消防、医疗系统联动，使事故救援时间大幅度缩短。
三是实时数据处理。
传统数据挖掘的应用形态主要是通过对历史数据的统计分析，对未来趋势进行预测。
而在大数据应用中，对数据实时分析和互动响应的要求越来越高，比如滴滴、快的等打车软件，数据越实时，对司机越有价值。
四是大数据以人为本。
许多大数据应用案例如谷歌、百度、淘宝等都围绕以人为中心所产生的各种行为数据进行分析挖掘，包括用户上网和交易记录、社交数据等，再加上可感知设备的数据采集构成了大数据基础生态环境。
大数据环保领域应用技术分析大数据与云计算大数据的核心是数据资源，前提条件是内部数据全面整合共享和外部数据充分开放利用。
要实现大数据在环保领域中的真正应用，就必须打破当前环境信息基础设施分散建设、数据资源分散管理的格局，建立统一的环保云平台，依托平台提供统一的基础设施、计算、网络、存储、安全等服务。
贵州省为推动信息基础设施统一集中，建设了“云上贵州”平台以及环保云、交通云等“7+N”朵政务云，平台上线运行后所有省级政府部门将不再自行购买硬件设备和自建机房，数据信息统一存储，为部门数据互通、共享、开发利用、资源整合提供了平台，有效提高了资源利用效率，节省政务信息化建设投资50%以上。
通过云计算平台，贵州省打破了各政府部门之间的数据壁垒，为形成大数据应用环境创造了有利条件。
大数据与物联网物联网既是一种重要的数据采集手段，也是大数据应用的主要领域之一。
在物联网中，现实世界中的每个物体都可以是数据的生产者和消费者，与物联网相结合的大数据应用也层出不穷。
UPS快递将物联网和大数据技术相结合，在所有送货车辆上都安装了传感器、无线适配器和GPS，不仅能跟踪车辆的位置和预防引擎故障，同时还可以优化行车线路。
大数据分析得出的一个重要结论是应该尽量避免货车左转，原因是左转会导致等待时间增长、油耗增加和事故比例上升。
根据2010年的数据显示，因为执行尽量避免左转的政策，UPS在多送出350000件包裹的前提下，减少了约2亿公里货车行驶路程，节约了约1000万加仑燃油。
利用物联网大数据，不仅提高了送货效率，带来了可观的经济收益，还对节约能源和环境保护做出了贡献。
智慧城市是另一个基于物联网大数据的应用热点。
城市运行的每一个细节都会产生庞大的数据，但这些数据散乱在政府的各个部门中。
大数据通过汇集各部门有关城市运行体征的数据，进行数据汇总、分析，供城市管理者使用。
在美国佛罗里达州迈阿密市戴德县的智慧城市建设中，通过将各种物联网数据紧密联系起来，为治理水资源浪费、减少交通拥堵和提升公共安全等提供信息支撑，带来了名方面的收益，如2013年因及时发现和修复滴漏水管就节省了1 00万美元的水费。
大数据与相关性分析传统的统计分析是根据小样本的精确数据，对整个全局进行分析和预测，所以关注的是数据因果关系分析。
大数据是基于整个数据全集之上的分析，改变了传统追求的对因果关系的检验。
大数据重点关注的不是数据的因果性和精确性，而是多样性和敏感性，只需要通过对数据的关联性分析，就能找出其中具有规律性的特性，从而能够解决某些特定的、传统分析难以解决的问题。
在环保领域，相关性分析也为空气质量预测提供了新的思路。
微软亚洲研究院开发的Urban Air系统，用大数据模型来计算城市空气质量，从而预测雾霾。
与传统空气质量模型单纯依靠空气质量监测数据不同，大数据预测雾霾主要是通过两部分数据来预测：除了现有的空气质量监测站的实时和历史数据外，还另气象数据、交通数据、人口流动数据、POI（信息点）数据和道路网络数据等，不同领域的数据互相叠加，相互补强，从而共同预测空气质量状况。
大数据与可视化展现可视化技术是目前解释大量数据最有效的手段之一。
通过大数据可视化，可以将生态环境数据挖掘分析结果中的图片、映射关系或表格，以简单、友好、易用的图形化和智能化的形式呈现给更为广大的用户，从而进一步提高生态环境公共服务的质量和水平。
俄罗斯工程师Ruslan Enikeev根据2011年年底的互联网数据，将196个国家的35万个网站数据整合起来，并根据200多万个网站链接将这些“星球”通过“关系链”联系起来组成了因特网的“宇宙星球图”(TheInternet Map)‘们。
宇宙星球图是大数据可视化的一种典型技术。
另一种得到广泛应用的可视化技术是标签云，其设计思路是将不同的对象用标签来表示，按照热门程度确定标签字体的大小和颜色。
德国研究人员利用大数据为旅游业提供服务，通过从维基百科等互联网站上搜集关于各个景点的相关描述信息，根据信息的具体程度，在地图上该景点的物理位置用标签云方式展现，使得旅游者能够通过手机或移动终端方便快捷地查询各景点的主要特点和热门程度，并能够根据用户喜好为其提供旅游路线设计。
在我国，北京公众与环境研究中心通过互联网数据抓取，建立了国内首个公益性的污染地图数据库，制作形成了实时更新的中国水污染地图、空气污染地图和固废污染地图，将环境污染情况以直观、简单、易懂的图表进行展现。
点击地图后，就能查看中国各地区环境质量、污染物排放和污染源监管等数据。
大数据可视化让社区居民能够了解周边环境危害和风险，扩大了环境信息公开力度，推动了公众参与环境治理。
小结通过对以上各个大数据应用案例的领域、特征和技术分析，能够总结出大数据应用的一些基本规律。
数据整合集中是大数据的前提，云计算是统一的基础设施平台，物联网是重要的数据获取手段和应用领域，关联性分析和可视化展现是大数据与传统信息化应用的主要区别。
在当今大数据时代背景下，能否激发和利用隐藏于数据内部尚未被发掘的价值，取决于对大数据及其潜在规律的认识和态度。
也就是说，要实现大数据价值，关键在于形成与之相适应的思维方式。
大数据作为新一代信息技术，在生态环境保护领域的应用前景十分广阔，但也面临着基础设施薄弱、数据难以共享、业务协同水平低等困难。
要围绕国家生态文明建设和环境保护工作重点需求，梳理大数据重点发展和应用领域，充分结合云计算、物联网、相关性分析、可视化展现等新技术，统一基础设施建设，集中管理数据资源，推动系统整合互联和数据开放共享，促进业务协同，消除信息孤岛，为生态环境宏观决策、监管执法和公共服务提供支持。
通过大数据发展和应用，推进环境管理转型，提升生态环境环境治理体系和治理能力的现代化水平，是生态环境大数据应用的核心目标。
