大数据技术能够有效处理多来源、多类型、多尺度数据,在生态环境领域受到广泛关注,但中国仍处于起步阶段,探索大数据技术在生态环境领域的应用对推动大数据发展具有重要意义,对生态环境精准监管和综合决策具有显著参考价值.基于国内外最新研究,文章将生态环境大数据技术体系分为数据采集、数据处理和实践应用3个部分,数据采集包括地面监测、卫星遥感监测、地理信息、社会统计及网络抓取,数据处理包括存储管理、预处理、深入处理与整合挖掘4个流程,主要应用于生态环境的监测评价、模拟预测与优化管理3个方面.在监测评价方面,大数据技术有利于实时监控、长期跟踪、网格化评价生态环境质量,提高了生态环境监测评价的有效性,但多领域监测数据的耦合分析、智能纠错、评价方法优化能力有待提升;在模拟预测方面,大数据技术与专业模型整合增加了不同时空尺度下复杂环境要素的模拟精度和预测速度,实现动态预警和生态风险评估,但仍缺乏基于大数据技术的高精度存储、分析和集成模型,缺少更专业、更开放的大数据分析系统支撑模型库;在优化管理方面,促进污染的有效溯源、科学控制与全过程监管,但新型污染物和特征污染物时空分布特征尚不明确,系统性数学模型与风险评价管理体系尚不完善,给基于大数据平台的优化管理带来局限性.因此,应有效集成多领域生态环境监测数据,提升数据处理技术能力,推进大数据应用,以满足政府多源管控需求,提升政府科学决策效果.
大数据技术 生态环境 监测评价 模拟预测 优化管理