大數據在環境保護中的應用

1. 3.大數據對於環境執法與監測的現實意義有哪些

您是想問大數據對於環境執法與監測的現實意義有哪些嗎？大數據對於環境執法與監測的現實意義有
1、提高執法效率。大數據技術可以卜裂快速處理大量數據，幫助環保執法部門更快捷、准確地識別環境問題，加快執法效率。
2、實現精準監管。大數據技術可以實現對環境污染源進行實時監控、預警和溯源，准確把握環境變化情況，及時有效地進行管控，保障公眾健康。
3、提高數據分析能力。大數據技術可以將不同類型的數據進行整合分析，幫助環保部門更好地了解環境型檔閉污染的來蠢灶源、擴散和影響，有針對性地制定環境保護政策和措施。

2. 人工智慧可以如何運用在環境保護方面

1、智慧環保

自2016年開始，「智慧＋環保」受到業內廣泛關注，頂層設計提出大力發展「智慧環保」的要求，甚至在《生態環境大數據總體方案》中明確了未來五年的具體目標。一時之間，環保企業積極搶抓這一時代新機遇，促進企業的智慧化轉型。

如今，智慧環保不再是紙上談兵，智慧水務、智慧環衛、智慧能源、智慧分類、智慧海綿城市都已成為現實。智慧環保將人工智慧等技術融合到環境應急管理、環境監測，通過大數據進行風險評估、分析，從而提出環境治理智慧型解決方案。可以預見，未來環保的「智慧性」真不止這一點點。

2、環境感測器

在智能工業迅速發展的當下，感測器成為生產過程中必不可缺的元件，隨著「環保熱」的持續升溫，環境感測器應運而生。公開資料顯示，環境感測器主要包括土壤溫度感測器、空氣溫濕度感測器、蒸發感測器、雨量感測器、光照感測器、風速風向感測器等。

如今，環境感測器可有效感知外界環境的細微變化，是環境監測部門首選的高質量儀器。其中，作為環境監測系統的「三大基石」，氣體感測器、水環境檢測感測器、土壤污染檢測感測器發揮著越來越重要的作用。

3、監測攝像頭

可視化環境監測在環境治理中發揮著「耳目喉舌」作用，在人工智慧視覺技術的支持下，大氣污染、水污染、固廢污染、土壤污染都可以得到更好地監測，為環境治理提供決策依據。

4、環保現場裝備智能化與物聯網化

環保裝備是環保技術的重要載體，是環保產業的核心內容。時代發展日新月異要求環保裝備加快升級換代，就這樣，「環保裝備智造」頻頻出現在公眾視野。

事實上，層出不窮的先進技術，打破了環保裝備在時空領域的制約。隨著相關技術的成熟，「智能化」、「物聯網化」必將是環保裝備的發展趨勢。遠程化設計、智能化系統、一體化控制的環保裝備能做到「環保」與「效率」兩不誤，保證高效運行和節能降耗。

5、環保雲服務技術智能化

環保雲服務不僅僅是記錄、存儲原始數據，還要對各種原始數據進行加工、深度挖掘，從而為政府決策提供可靠的依據。同時，環保裝備的設備管理、網路狀態、自校準與校準頻率、遠程維護等也是雲服務特定的內容。

3. 如何利用大數據改善服務環境質量

如何利用大數據改善服務環境質量
近年來，互聯網技術飛速發展，雲計算、大數據在深刻影響著社會治理的模式。數據的開放共享使得數據的價值在交叉融合當中迸發，大數據技術的發展使得大數據變得更加觸手可及。這兩大趨勢讓數據價值的挖掘不僅停留在商業領域，更體現在環境公共服務當中。我們的生活環境每一天都在發生變化，空氣、水、氣象、交通、污染都有數據在記錄，並交織影響。通過關聯多種環境公共數據並結合可視化技術，呈現生態環保工作的積極成效和短板，可以為環境綜合決策提供支撐，同時讓公眾看到環境的變化以及環境保護對於我們生活的影響，從而提高公眾環境意識。為此，筆者認為，應做好生態環境大數據建設工作，推動環境質量進一步改善。一是共享數據，加快建設生態環境大數據平台。按照環境保護部《生態環境大數據建設總體方案》，加快建設互聯互通的省級生態環境大數據平台。要整合環保部門各業務領域的資料庫，推動海洋、水利、建設、氣象、國土、交通、電力等有關環境能源數據共享，成為政務雲平台的重要組成部分。針對目前環境執法、建設項目等信息還沒有結構化公開的情況，加快推進結構化數據公開進程，便於數據流轉。二是激活數據，不斷提升環保部門互聯網能力。參照公安、法院等資料庫平台，建立和完善基於組織機構代碼或公民個人身份信息的環境監管對象資料庫。將工商、信用、電力、城建等信息進行整合，實現環境執法後督查流程化、電子化管理。在執法監管方面，充分運用大數據對行業平均排污水平進行分析，再關聯企業的用電量、用水量、原材料用量等數據。基於現有的在線監測平台採集排污數據，如果出現異常系統就自動預警。根據處罰對象類別、環境要素等進行分類統計，將環境處罰情況與環境信訪投訴、環境質量指標等進行關聯分析。建立基於物聯網技術的危險化學品電子監管平台。藉助大數據、雲計算來彌補當前環境監管能力不足的短板。三是呈現數據，大力推進生態環境數據可視化。要基於現有的污染源地理信息、污染物排放實時監測數據、環境質量實時監測數據、氣象數據、城市交通出行數據、省市的GDP數據以及網路查詢、微博發帖、網購數據等，重點對空氣污染與居民生活、環境執法力度與環境質量變化、環境污染與居民健康、GDP與環境質量以及污染治理預警評估等方面進行基於可視化方法的環境數據分析。以治水為例，通過升級目前水質自動監測網路來採集河流的各種物理、化學、生物數據以及氣象數據，然後通過虛擬的數據，用可視化來模擬呈現出真實的河流環境，以此來評估治水措施的有效性，供決策部門和領導參考。

4. 環境大數據從哪些方面推動環境管理

環境大數據從哪些方面推動環境管理

今年初，「互聯網+」被寫入政府工作報告，國務院又連續出台了《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》、《關於促進大數據發展的行動綱要》。近日，《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》明確提出拓展網路經濟空間，實施「互聯網+」行動計劃，發展物聯網技術和應用，發展分享經濟，促進互聯網和經濟社會融合發展。實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享，由此，「互聯網+」、大數據戰略已經上升到國家戰略。

那麼，國家實施「互聯網+」的本質是什麼？環境大數據從哪些方面推動環境管理？

「互聯網+」優化政府職能

互聯網思維是一個多元概念。一般認為，互聯網思維指在（移動）互聯網、大數據、雲計算等科技不斷發展的背景下，對市場、對用戶、對產品、對企業價值鏈乃至對整個商業生態進行重新審視的思考方式，本質是發散的非線性思維。互聯網思維的特點，概括起來就是「民主、開放、平等」，用互聯網思維可推動政府職能轉型。

從政府層面來講，大數據可以幫助政府實現三大價值：第一，透明的政府。大數據最核心的理念就是開放，這是大數據對於政府最核心的價值。第二，智慧的政府。大數據可以幫助政府更好地了解公眾在想什麼，需求什麼。通過讓政府變得更加智慧，從而提升執政水平。第三，負責任的政府。通過為社會公眾提供更好的服務，真正做到「權為民所用，利為民所謀」，樹立負責任的政府形象。

環境大數據不只是狹義的「數據集」

那麼，什麼是大數據呢？維基網路對大數據的定義為：「大數據意指一個超大、難以用現有常規的資料庫管理技術和工具處理的數據集」。IDC（互聯網數據中心）報告對大數據的定義為：大數據技術描述了一種新一代技術和構架，用於很經濟的方式、高速的捕獲、發現和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值。

環境大數據是大數據的一個重要組成部分，實際上表徵了環境問題及其管理過程中各固有要素的數量、質量、分布、聯系和規律等的數字、文字和圖形等的總稱；是經過加工的、能夠被環境保護部門、公眾及各類企業利用的數據，是人類在環境保護實踐中認識環境和解決環境問題所必需的一種共享資源。它是一種與環境保護有關的非實體性、無形的資源，普遍存在於自然界、人類社會和人類思維之中。環境大數據具有無限性、多樣性、靈活性、共享性和開發性的特徵。另外，環境大數據具有信息量大、離散程度高、數據源廣、各種數據處理方式不一致等特徵。

在「互聯網+」時代背景下，我們更傾向於廣義的理解「環境大數據」，將其定義為「面向環境保護與管理決策的應用服務需要，以大數據技術為驅動的互聯網+環境保護」技術體系與產業生態。這一廣義的定義不再是狹義的環境相關「數據集」的概念，而是一種涉及到多元化採集、主題化匯聚和知識化應用的大數據治理體系。

環境大數據如何推動環境治理？

第一，促進精細化環境監測。說清環境質量現狀及其變化趨勢、說清污染源狀況、說清潛在的環境風險是環境監測的根本任務。環境監測是環境管理的重要組成部分，是環境保護管理工作的基礎。面對嚴峻的生態環境現狀和環境問題出現的新趨勢，我國的環境監測工作迫切需求環境信息獲取手段從點上監測發展為點面相結合監測，手動監測發展為手動與自動結合監測、靜態監測發展到靜態動態結合監測、地面監測發展為天地一體化監測。

第二，提升污染防治工作效率。污染防治是環保部門的基本職能，也是環境保護工作的重點；污染減排是建設資源節約型、環境友好型社會的必然選擇，是推進經濟結構調整、轉變增長方式的必由之路。環境大數據需要提供污染源排放空間分布、污染排放動向、污染排放趨勢分析、污染排放特徵等數據，為我國污染防治和污染減排工作提供重要的支撐作用。

第三，加強生態保護監管。環境保護工作需要收集生態監測和管理數據，不斷強化生態數據資源的跨部門整合共享，對生態系統格局、生態系統質量、動植物種類、生態脅迫狀況進行評價，全面、准確地了解生物多樣性保護優先區的現狀和動態變化情況，為嚴守生態紅線提供支撐，實現生態環境保護的現狀化管理。

第四，提供環境應急數據支撐。近年來，我國環境事故進入高發期，頻發的突發性環境事件直接威脅人民群眾的身體健康和財產安全。目前，亟待建立健全全國性的環境風險源資料庫、應急資源資料庫、危險化學品資料庫、應急處理處置方法庫；提供跨流域、跨區域、跨層級的應急數據資源共享；提供權威的決策支持服務，提供及時的氣象、水文等信息資源，提供突發事件水和氣模型推演運算結果等，為突發事件預防和處置提供大數據支撐。

第五，促進環境保護戰略規劃和決策。環境保護戰略、規劃與政策的制定和完善離不開對環境發展形勢的准確研判，離不開對環境保護與社會經濟之間互動耦合關系的深刻認識，離不開對產業布局與生態格局、區域資源環境承載能力之間協調性的准確把握。開展以上領域的研判和分析，需要依託豐富的數據資源開展數據挖掘、統計分析和模型測算，提供不同戰略途徑、規劃方案和政策情景下環境保護的發展趨勢模擬信息，為制定完善我國環境保護宏觀決策提供信息支持。

第六，提高公眾參與環境保護能力。隨著我國經濟發展，人民群眾的環保意識越來越高，對生活環境質量提出了更高的要求。目前，我國公眾對環境信息的來源主要為各級環保部門的外網網站和各科研院所的網站，公眾參與程度不高。環境大數據應通過文字、圖片、文檔、視頻、地圖等信息，為不同層面的公眾提供廣泛的環境信息，提高公眾環境意識，提高公眾的環境參與能力。

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5. 智慧環保的實現智慧環保

實現從「數字環保 」到「智慧環保」的跨越，關鍵是要在原有「數字環保」的基礎上，重點加強感知層與智慧層的建設。一是利用物聯網技術，建設實時、自適應進行環境參數感知的感知系統；二是利用雲計算、模糊識別等各種智能計算技術，整合現有信息資源，建設具有高速計算能力、海量存儲能力和並行處理能力的智能環境信息處理平台，為最終實現「智慧環保」的各項應用服務提供平台支撐與信息服務。
「智慧環保」的基礎是物聯網。基於「數字環保」平台和物聯網技術在環保領域的深入發展，構建環保領域覆蓋全國的物聯網系統，是實現由「數字環保」向「智慧環保」轉化的第一步。在全國選擇基礎較好的地區開展「智慧環保」試點，建立環境物聯監測網路，實時採集污染源數據、水環境質量數據、空氣環境質量數據、雜訊數據等環境信息，對重點地區、重點企業實施智能化遠程監測 ，對各種環境信息進行智能分析，將為「智慧環保」的全面推進奠定良好基礎。

6. 如何利用大數據技術減少能源消耗和保護環境

對於大數據節能，目前對其具體價值產生還存在很大的爭議。就能源大數據在節能和環保方面的應用，首先需要看其在智慧能源方面的應用，當下比較前沿的是採用大數據實現對於能源系統進行運行狀態監測、負荷預測、運行成本的降低以及故障的預測等。

能源系統運行狀態的監測，就是通過對能源系統實時運行數據的搜集，判斷運行狀態，如果通過分析發現當時正處在不正常運行狀態或故障狀態，則能夠發出預警並做出反應。

負荷預測就是採用能源大數據，結合人口、城市發展等方面的數據，對未來的負荷和用電量進行預測，有效地應用於未來能源系統的規劃。

通過大數據還可以降低系統運行維護成本，是大數據技術在能源系統中極具前景的應用。通過數據監控系統，能夠識別和預測能源系統中的非技術性損壞，從而幫助能源公司盡快修復，實現預測性維護，極大地節約了運行成本。

系統故障預測就是採用電網前期積累的海量數據對未來電網的故障和不正常運行狀態進行預測，提前做出防控措施。和負荷預測一樣，在城市層面的故障預警，採用傳統的數據處理方法已經可以達到令人滿意的效果，但是服務於全球能源互聯網的故障預警，勢必要從地區、國家乃至全球的視角展開。屆時對海量數據的利用已經不是傳統數據處理技術所能做到的。利用大數據技術，探求數據之間的關聯性，從另外一個層面挖掘能源數據的價值，利用大數據的演算法預測未來能源系統故障發生的類型和位置，提早做出預防和補救，將使能源系統的運行更具穩定性和安全性。

例如行有嘉數字能效平台等眾多智慧能源系統的運行將產生更多有價值的數據，充分挖掘這些數據的價值，深刻理解能源網路的特徵，實現電力「源儲荷網」高效調度。

雖然能源行業屬於傳統行業，但是全球能源互聯網的構建，將對大數據技術產生巨大的需求，帶動其快速發展，在實踐中完善，而大數據技術又會反過來加快全球能源互聯網的構建，不斷對全球能源互聯網進行完善、相互補充，二者相得益彰。

7. 大數據在城市總體規劃中的應用

• 空間分析和規劃：大數據技術可以對擾茄檔城市中的各種空間數據進行分析和處理，如人口納虧分布、交通流量、建築密度等。通過分析這些數據，可以更加全面地了解城市的發展趨勢和需求，為城市規劃提供科學依據和參考。

• 交通規劃和管理：大數據技術可以對城市交通流量、擁堵情況等進行實時監測和分析，同時也可以預測未來的交通需求和趨勢。通過這些數據，可以制定更加科學和有效的交通規劃和管理方案，提高城市的交通效率和質量。

• 城緩亂市設施管理：大數據技術可以對城市中的各種設施進行實時監測和分析，如供水、供電、燃氣、垃圾處理等。通過這些數據，可以提高城市設施的管理效率和質量，為市民提供更加便捷、安全和舒適的生活環境。

• 環境保護和治理：大數據技術可以對城市中的各種環境指標進行監測和分析，如空氣質量、水質等。通過分析這些數據，可以更加全面地了解城市的環境狀況和問題，並制定相應的環境保護和治理方案。

8. 大數據如何幫助我們改善大氣環境

大數據如何幫助我們改善大氣環境
大數據可以把現有的舊能源網路變成更加智能的網路，能夠了解個人的能源消耗狀況。這無疑將提高效率，降低能源價格並幫助我們減少碳排放量。
智能能源網格
在不久的將來，將有越來越多的家電設備帶有感測器。這些感測器能夠在能源公司、家庭智能儀表和電器之間進行雙向通信。當所有的家用電器都通過感測器連接到互聯網時，我們就可以根據需要，對單個設備的能耗進行監測和調整。越來越多的能源機構正在開發智能電表來記錄單個家用電器設備的電能消耗情況。而這些信息將返回到能源公司，使得能源公司可以了解和預測能源需求。我們相信，隨著研發工作的進一步深入，實時監控和調整能源需求將只是時間問題。
當越來越多的設備具備了感測器之後，產品之間也將能夠相互通信交流，甚至是進行跨不同網路的通信。這將幫助能源企業更好地了解和管理整個網路的能源利用率。對於未來的電動汽車來說，這是相當有用且重要的。當消費者回家後將電動汽車的充電和其他家用電器同時開啟時，能源電網可能無法應付這一需求的高峰期。因此，越多的電器設備具備了感測器，就越能夠與能源網路進行通信和溝通，能源公司也就能夠更好的管理其網路內的能量分布。
但是，真正的智能電網距離我們仍然還十分遙遠。據乙太網之父鮑勃·梅特卡夫表示，智能電網可以提供「大量廉價和清潔的能源」。他創造了一個由互聯網影響的智能電網，稱為「Enernet」願景。
這種智能電網也將同時能夠防止能量在網路中的損失並防止停電事故的發生。感測器系統可以同步的實時監測電線的狀況，每秒鍾都能收集多個數據流。這些信息可以更容易地檢測到停電事故。當確實發生停電事故時，其可以使得能源公司的響應速度更快、更好。這種感測器還可以檢測能量是如何在網路中傳輸的，以及在何時何地發生了能量損失。這些信息實時傳遞反饋給能源公司的控制中心，能夠幫助他們實時的需求進行調整。
西北太平洋的巴特爾智能電網示範項目就是這樣的一個智能電網試點。該試點項目的六萬名參與者來自美國的五個州。該項目旨在確定智能電網是否向我們所認為的那樣有價值，是否更具經濟效益。一個智能電網需要在在硬體和軟體方面進行大量的投資。其也將極大地幫助我們收集數據信息：從之前的記錄一個儀表一個月之內的讀數變為智能電表每15分鍾記錄一次讀數。也就是每天每百萬智能電表共計記錄9600萬次讀數。其結果是數據信息增加了3000倍，如果不加以妥善管理，這些數據信息將是相當繁雜的。
改變消費者的行為
如果消費者可以根據實時數據和能源價格管理他們自己的能源消耗，將可能會改變他們的行為。一款智能電表可以基於需求預測建議消費者在稍後某個時刻能源成本降低時使用某款電器設備。這將幫助能源公司更好地管理能源需求。如果某款電器設備（例如加熱器）可以基於價格範圍和網路的能量需求自行決定在最佳時間開始工作，這無疑將產生更好的效果。
預測需求和價格
與數以百萬計的電器相連接的智能電網能夠預測能源消費量。監測設備如何使用能源，並提供有價值的數據信息，並進一步分析預測對於能源的需求狀況和可能出現的能源短缺。此信息可用於在合適的時間和地點提供適量的能量。其可以幫助平衡不同時間和地點的能源需求高峰。能源分銷機構可以提高顧客滿意度，並通過減少停電的次數和持續時間遵守相關的合規性。如果能源公司能夠找到發生網路故障與相關停電事故之間的聯系，那麼這就表明他們能夠精確確定和識別發生故障的位置，並實時的提供相關的解決方案。
當智能電網平衡了能源需求的高峰之後，網路將變得更可靠。而目前的網路問題在於，不僅僅是沒有這么大的網路容量，而且還需要應對高需求的能力。智能電網可以幫助防止極端高峰所導致的斷電。
大數據也將有助於優化能源交易，從而更好地預測價格波動。大數據可以基於1000個不同的數據集針對能源市場做出幾乎實時的復雜分析。隨著能源價格的波動，能夠基於這1000個不同的數據源進行價格預測是相當有價值的。對於能源供應和需求的預測，能夠幫助能源銷售機構獲利。通過對市場的充分了解，他們可以保護自己免受能源價格波動的影響。最後，他們將能夠提供更便宜的能源，提高客戶滿意度。
未來的投資和維護
來自網路的大量感測器的數據信息可以提供關於網路質量的附加信息。它可以幫助能源企業確定未來的投資是否是必要的，或是需要進行維護。不必進行定期的網路檢查，大數據工具可以用來實時的監控網路設備，只在必要時採取相關的措施。這將為能源企業節省很多不必要的調查，預防費用。同樣，這些信息還將有助於了解哪些投資能夠幫助能源企業獲得最大的投資回報。
例如，Vattenfall公司在風力渦輪機內安裝了感測器數據，以預測何時需要進行維護。這將為該公司節省了很多不必要的檢查渦輪機時所需要的直升機費用和其他維護費用，以及昂貴的咨詢費用。
大數據也可以被用來改善風力渦輪機的安置位置，以便獲得最佳的能量輸出。在微觀和宏觀層面，對不斷變化的天氣進行預測可以幫助企業選擇最佳的風力渦輪機安置地點。或者根據地區年度日照情況數據來選擇太陽能系統的安置地點。結合結構化和非結構化數據，如潮汐、地理空間、感測器數據、衛星圖像、森林砍伐地圖和天氣模型也可以幫助確定最佳安置地點。
例如，丹麥能源公司維斯塔斯風力系統利用IBM大數據分析解決方案來分析許多不同的數據集，以確定每台風力渦輪機的最佳安置地點。將風輪機安置在錯誤的地方會導致無法生產出足夠的電力，無法判斷風能投資的投資回報率，也就增加了電力成本。
大數據應用在能源領域最重要的影響是，其將使得現有的能源網路變得更高效。這將幫助我們減少能源消耗量，並降低消費者的購買價格。智能能源管理可以防止電網超載運行，並防止新的和昂貴的電廠建設需求。較少的電廠能夠提供更高效率的能源和更低的價格，影響我們的碳排量。所以，最終，大數據有可能變成比採用可再生能源更可持續的技術，以幫助我們減少碳排量。