大数据技术在生态环境保护中的应用分析.pdf
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1、中文科技期刊数据库(引文版)工程技术 85 大数据技术在生态环境保护中的应用分析 邸泽宏 兰州宏溥检测技术有限公司,甘肃 兰州 730050 摘要:摘要:伴随时代的变迁,各类新式技术、设备相继涌现。在互联网技术广泛普及与使用的背景下,大数据技术也有了更多的应用场景。本文重点探讨了大数据技术在生态环境保护之中的应用,首先介绍了此技术发挥的作用,然后分析了具体的应用方向与策略,以期借助大数据技术不断提升生态环保工作质量,为人类社会的可持续发展创造和谐、健康、舒适的环境。关键词:关键词:大数据技术;生态环境;保护;应用 中图分类号:中图分类号:X830 随着互联网技术的高速发展,大数据技术逐渐向着产
2、业化方向迈进。在使用大数据技术的基础上,可通过先进的技术措施,实现对目前生态环境问题的深入、准确、全面分析,再基于分析结果,制定出可靠的解决对策,有助于提高生态环保效果,符合当下社会的可持续发展理念与生态环保要求。1 大数据技术在生态环境保护中的作用 1.1 提升治理效率 传统的环境保护工作往往依赖于人工收集和处理大量的数据,效率较低且容易出现误差。而利用大数据技术,可以实现对海量数据的自动化分析和处理,快速获取准确的环境信息。通过对这些数据进行深入分析和挖掘,可以及时发现环境问题,并采取有针对性的措施加以解决。例如,通过监测大气污染物和水体质量数据,结合大数据算法,可以及时预警和调整环境保护
3、策略,提高治理效果。此外,大数据技术还可以帮助政府监督企业和行业的环保行为,实现全面监管和违法行为的及时查处,进一步提升治理效率。1.2 具有巨大的发展潜力 大数据技术在生态环境保护领域具有广阔的应用前景。随着科技的不断进步,数据的规模和种类将呈指数级增长,这为环境保护提供了更多的机会和挑战。利用大数据技术可以整合各种环境监测数据、遥感数据、社交媒体数据等,形成全面、多维、动态的环境信息库。通过对这些数据进行分析和挖掘,可以揭示环境变化的规律和趋势,帮助预测自然灾害、评估生态风险、优化资源利用等,为环境保护工作提供科学依据。同时,大数据技术还可以与人工智能、物联网等技术相结合,实现智能化的环境
4、监测和管理。例如,通过部署传感器网络,实时采集环境数据,并利用大数据分析算法进行实时监测和预警,从而及时应对和处理突发环境事件。这些应用将推动生态环境保护工作向更高效、精准、智能的方向发展。2 大数据技术在生态环境保护中的应用方向 2.1 在水体污染治理当中的应用 在水体污染治理中,大数据技术发挥着重要的作用。通过利用先进的大数据技术,可以全面了解和监测水体的污染情况,为治理提供有力的支持。随着大数据技术的发展,人们研发出了更加轻便的传感器,通过把它放入河流之后,就能实时监测水体的各项指标,如水质、温度、pH 值等。且传感器可以自动收集水体数据,并将数据传输至数据中心进行存储和分析。这些数据不
5、仅包括实时采集的水体参数,还涵盖了气象、地质、人类活动等相关因素。通过对这些数据的深入分析,人们可以构建起河流环境保护模型,通过将此模型与实际污染事件相结合,能够直观地展示出人类活动对水体造成的影响,使人们更加认识到自己的行为对环境的影响,从而促使其采取更环保的措施。此外,利用大数据技术对历史数据和趋势进行分析,可以揭示水体污染背后的根源,并针对性地制定治理策略。这种基于数据的预测和决策可以更有效地解决水体污染问题,提高治理的效率和准确性。中文科技期刊数据库(引文版)工程技术 86 2.2 在空气质量预测当中的应用 借助大数据技术,人们能够对各类污染物浓度、风速、湿度、温度等空气质量数据进行监
6、测和分析,从而得到空气质量状况的直观展示,并深入挖掘更微观的信息。基于这些数据和分析结果,可以建立空气污染物扩散模型,并不断优化模型的准确度。此模型可以帮助人们预测未来一段时间内的空气污染情况,从而提前采取相应的控制和治理措施。此外,还可以利用大数据技术将空气质量数据与地理信息系统相结合,从而实现对空气质量管理的动态化。以空气污染物扩散地图为基础,结合人口密度、工业分布等环境数据,人们能够更准确地评估不同区域的空气污染程度,并采取针对性的管理和改善措施。通过持续收集、分析和监测空气质量数据,可以建立起一个完善的预警系统,一旦监测到空气质量出现异常或超过安全标准,系统会自动发出警报并向相关部门和
7、民众发布预警信息。2.3 在生态退化完善当中的应用 随着人类活动的加剧和环境压力的增大,生态退化问题在全球范围内日益突出,森林砍伐、土地过度开垦和水污染等因素导致了生物多样性的丧失、土壤贫瘠和水资源枯竭等问题。只有深入了解生态系统的结构与功能,才能找到导致生态退化的关键因素,并制定相应的保护和修复策略。大数据技术在生态退化问题的完善中具有重要的应用价值。通过传感技术、无线通信等手段,可以获取到各个领域的大量数据,如植被指数、土壤含水量、水质指标等。这些数据不仅可通过传统的监测手段获得,还可以通过卫星遥感、无人机等先进技术获取,而且所获得的信息数据时空范围更广、精度更高。在利用大数据技术进行生态
8、退化问题的完善中,建立生态模型是一种常见且有效的方法。通过将获取的各类环境数据输入到模型中,可以模拟和预测生态系统的动态变化过程,并揭示背后的规律性。例如,通过对气候数据、土地利用数据和植被指数等进行综合模拟,可以评估不同因素对森林退化的影响程度,为制定相应的保护策略提供科学依据。此外,还可以基于决策树和分布式数据库等技术,对大量的环境监测数据进行分析,找出其中存在的异常和规律,为生态退化问题的诊断和预警提供支持。通过有效分析和利用数据,可以更好地了解生态系统的演变过程,及时捕捉到退化迹象,并采取相应的措施进行干预和修复。3 大数据技术在生态环境保护中的应用方式 3.1 大数据平台的搭建 为了
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- 关 键 词:
- 数据 技术 生态环境 保护 中的 应用 分析
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