摘要：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來和大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的建設(shè)和應(yīng)用已初露端倪。為了全面推進(jìn)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的建設(shè)和應(yīng)用，本文綜述了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)在解決生態(tài)環(huán)境問題中的機(jī)遇和優(yōu)勢，并分析了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)應(yīng)用中所面臨的挑戰(zhàn)。本文總結(jié)和概括了大數(shù)據(jù)的概念與特征，又結(jié)合生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的特點(diǎn)，分析了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的特殊性和復(fù)雜性。本文重點(diǎn)闡述了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)在減緩環(huán)境污染、生態(tài)退化和氣候變化中的優(yōu)勢，主要從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、分析、解釋和展示等方面闡述生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，通過這些優(yōu)勢說明生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)將有助于全面提高生態(tài)環(huán)境治理的綜合決策水平。雖然生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景廣闊，但也面臨著重重挑戰(zhàn)，在數(shù)據(jù)共享和開放、應(yīng)用創(chuàng)新、數(shù)據(jù)管理、技術(shù)創(chuàng)新和落地、專業(yè)人才培養(yǎng)和資金投入等方面還存在著許多問題和困難。在以上的基礎(chǔ)上，我們提出了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展方向，包括各類生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化、建設(shè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理分析平臺(tái)和推動(dòng)國內(nèi)外生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)接。

　　關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù);生態(tài)環(huán)境問題;環(huán)境污染;生態(tài)退化;氣候變化

　　網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的融合，極大地促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和智能傳感器的快速興起和發(fā)展，使得人類社會(huì)獲得的數(shù)據(jù)信息呈爆炸式增長，大數(shù)據(jù)時(shí)代正在悄然走來[1-3]。大數(shù)據(jù)的價(jià)值主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，因?yàn)槿藗冴P(guān)心大數(shù)據(jù)，最終還是關(guān)心大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，關(guān)心如何從不同行業(yè)的業(yè)務(wù)需求和應(yīng)用出發(fā)讓大數(shù)據(jù)真正實(shí)現(xiàn)其所蘊(yùn)含的價(jià)值，從而為我們的生產(chǎn)生活帶來有益的改變[4-6]。整體而言，全球的大數(shù)據(jù)應(yīng)用處于發(fā)展初期，中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用才剛剛起步。

　　目前，大數(shù)據(jù)應(yīng)用在各行各業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)“階梯式”格局：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的領(lǐng)跑者，金融、零售、電信、公共管理、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域積極嘗試大數(shù)據(jù)，而生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)應(yīng)用剛剛起步[4-8]。目前，大數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用還僅限于生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的某個(gè)方面，如環(huán)保系統(tǒng)，缺少跨行業(yè)跨部門的應(yīng)用，不能真正體現(xiàn)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體的優(yōu)勢[2,5]。早在20世紀(jì)中葉，“大數(shù)據(jù)”的思想已在宏觀生態(tài)學(xué)方面得到體現(xiàn)，例如，被稱為大科學(xué)研究的國際地球物理年(1957-1958)和國際生物學(xué)計(jì)劃(IBP)(1964-1974)，這些研究最后演變成現(xiàn)在的以長期定位觀測為基礎(chǔ)的國內(nèi)外生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(luò)，這些生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)地收集和存儲(chǔ)有關(guān)生態(tài)環(huán)境的海量觀測數(shù)據(jù)[9-10]。另外，大數(shù)據(jù)在生物多樣性保護(hù)和農(nóng)業(yè)方面也得到了一些應(yīng)用，例如，很多國家和地區(qū)已經(jīng)或正在建設(shè)建立生物多樣性信息管理系統(tǒng)[11];美國硅谷一家公司利用氣象數(shù)據(jù)與歷年農(nóng)作物產(chǎn)量進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，預(yù)測各地農(nóng)場來年產(chǎn)量和適宜種植品種，并以個(gè)性化保險(xiǎn)服務(wù)向農(nóng)戶出售[4]。在環(huán)境領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)在美國環(huán)境污染防治管理中得到了初步的應(yīng)用[12]。2016年3月，我國環(huán)保部發(fā)布了《生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)總體方案》[13]，為環(huán)保系統(tǒng)開展生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)提供了強(qiáng)有力的政策支持和技術(shù)框架，這也意味著大數(shù)據(jù)在我國環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛起步。鑒于以上大數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，本文闡述了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的獨(dú)有特點(diǎn)，梳理了大數(shù)據(jù)在解決生態(tài)環(huán)境問題中的優(yōu)勢和機(jī)遇，總結(jié)了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)所面臨的挑戰(zhàn)，并提出了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展方向，為生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用提供依據(jù)。

　　1大數(shù)據(jù)概述

　　雖然各國都在積極準(zhǔn)備迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，但國內(nèi)外關(guān)于大數(shù)據(jù)的定義、內(nèi)涵和標(biāo)準(zhǔn)還沒有達(dá)成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)。根據(jù)對(duì)大數(shù)據(jù)定義不同的側(cè)重點(diǎn)，我們可以將其分為三類：第一類定義主要突出“大”[4-6]，例如麥肯錫、IDC、亞馬遜、維基百科等，“大”只是大數(shù)據(jù)的重要標(biāo)志之一，但并不是全部[6]。第二類定義主要是突出其“作用”，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是在多樣或者大量數(shù)據(jù)中，迅速獲取信息的能力，與第一類只從數(shù)據(jù)本身出發(fā)不同，該類定義強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)的功能和作用[6]。第三類定義主要突出其“價(jià)值觀和方法論”，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是用嶄新的思維和技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，從中發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和價(jià)值，帶來“大知識(shí)”、“大科技”、“大利潤”和“大發(fā)展”[7]。但隨著全球數(shù)據(jù)的飛速增長，除了包含傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還產(chǎn)生大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這就需要大量處理技術(shù)來處理這些不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，并將它們應(yīng)用在實(shí)踐中[4-7]。因此，大數(shù)據(jù)不僅僅包含海量數(shù)據(jù)，還應(yīng)包括各種大數(shù)據(jù)技術(shù)的集合和大數(shù)據(jù)在各種領(lǐng)域的應(yīng)用[6]。綜合以上信息，我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)是為決策問題提供服務(wù)的大數(shù)據(jù)集、大數(shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的總稱。目前對(duì)大數(shù)據(jù)普遍認(rèn)可的是其具有以下“5V”特點(diǎn)[4,14]。第一，數(shù)據(jù)量巨大(Volume)。通過各種設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，規(guī)模龐大，數(shù)據(jù)量從TB級(jí)別跳躍到PB級(jí)別[4-7]。第二，數(shù)據(jù)種類繁多(Variety)。數(shù)據(jù)來源種類多樣化，不僅包括傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所占比例越來越高[4-8]。第三，大數(shù)據(jù)的“快”(Velocity)，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生快和具備快速實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理能力兩個(gè)層面。第一層面是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的快。

　　目前有的數(shù)據(jù)是爆發(fā)式產(chǎn)生[14-15,4]，例如，歐洲核子研究中心的大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)在工作狀態(tài)下每秒產(chǎn)生PB級(jí)的數(shù)據(jù);有的數(shù)據(jù)是涓涓細(xì)流式產(chǎn)生，但是由于用戶眾多，短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量依然非常龐大，例如，點(diǎn)擊流、日志、射頻識(shí)別數(shù)據(jù)、GPS(全球定位系統(tǒng))位置信息[15]。第二層面是對(duì)數(shù)據(jù)快速、實(shí)時(shí)處理的能力高。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過發(fā)展不同于傳統(tǒng)的快速處理的算法，對(duì)海量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，使它們變?yōu)榭墒褂玫挠袃r(jià)值數(shù)據(jù)。因此，大數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)處理有著較高的要求，數(shù)據(jù)的處理效率就決定著獲得信息的能力[4,14]。第四，數(shù)據(jù)價(jià)值密度低、應(yīng)用價(jià)值高(Value)。大量不同數(shù)據(jù)集組成大數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集的價(jià)值密度的高低與數(shù)據(jù)集總量的大小成反比。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)量大的數(shù)據(jù)并不一定有很大的價(jià)值，不能被及時(shí)有效處理分析的數(shù)據(jù)也沒有很大的應(yīng)用價(jià)值[4-8]。第五，真實(shí)性低(Veracity)。隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，我們能獲得的數(shù)據(jù)源逐漸多樣化，這使得獲得的數(shù)據(jù)中有些具有模糊性[16]。真實(shí)性將促使人們利用數(shù)據(jù)融合和先進(jìn)的數(shù)學(xué)方法進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而創(chuàng)造更高價(jià)值。例如，社交網(wǎng)絡(luò)中的視頻、語音、日志等獲得的原始數(shù)據(jù)真實(shí)性差，需要我們對(duì)其過濾和處理才能挑出有用的數(shù)據(jù)。

　　2生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

　　大數(shù)據(jù)在解決生態(tài)環(huán)境問題時(shí)形成了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)獨(dú)一無二的特征。第一，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)具有“空天地一體”的巨大數(shù)據(jù)量。從數(shù)據(jù)規(guī)模來看，生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)體量大，數(shù)據(jù)量也已從TB級(jí)別躍升到PB級(jí)別。隨著各類傳感器、RFID技術(shù)、衛(wèi)星遙感、雷達(dá)和視頻感知等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)不僅來源于傳統(tǒng)人工監(jiān)測數(shù)據(jù)，還包括航空、航天和地面數(shù)據(jù)，他們一起產(chǎn)生了海量生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)。例如，2011年世界氣象中心就已經(jīng)積累了229TB的數(shù)據(jù)[6];我國林業(yè)、交通、氣象和環(huán)保等數(shù)據(jù)量級(jí)也都達(dá)到了PB級(jí)別，而且還在以每年數(shù)百個(gè)TB的速度在增加[17-19]。第二，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的類型、來源和格式具有復(fù)雜多樣性[20]。從數(shù)據(jù)種類來看，生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)類型多，數(shù)據(jù)來源渠道廣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜。

　　首先，生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)來自于氣象、水利、國土、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、交通、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等不同部門的各種數(shù)據(jù);其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展使得生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的研究不再局限于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，使得各種半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本、項(xiàng)目報(bào)告、照片、影像、聲音、視頻等)的應(yīng)用與分析成為可能，例如，一段歷史電影視頻中關(guān)于氣候描述;公眾移動(dòng)手機(jī)拍攝的關(guān)于植物類別的圖片等;再次，來源于不同部門的同一種數(shù)據(jù)其格式多樣，目前無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，使得難以整合和合并不同部門之間的同類數(shù)據(jù)。第三，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)新數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)相結(jié)合處理[13]。從數(shù)據(jù)處理速度來看，由于生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的動(dòng)態(tài)變化而引起的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)具有強(qiáng)烈的時(shí)空異質(zhì)性，生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)多表現(xiàn)為流式數(shù)據(jù)特征，實(shí)時(shí)連續(xù)觀測尤為重要。只有實(shí)時(shí)處理分析這些動(dòng)態(tài)新數(shù)據(jù)，并與已有歷史數(shù)據(jù)結(jié)合起來分析，才能挖掘出有用信息，為解決有關(guān)生態(tài)環(huán)境問題提供科學(xué)決策。第四，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)具有很高的應(yīng)用價(jià)值。從數(shù)據(jù)價(jià)值來看，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)無疑具有巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出最有用的信息，把低價(jià)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高價(jià)值數(shù)據(jù)，最終，高價(jià)值大數(shù)據(jù)為解決各種生態(tài)環(huán)境問題提供科學(xué)依據(jù)，從而改善人類生存環(huán)境和提高人們生活質(zhì)量;第五，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)具有很高的不確定性。從數(shù)據(jù)真實(shí)性來看，雖然應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的各種傳感器監(jiān)測精度都很高，正是因?yàn)檫@一點(diǎn)儀器往往會(huì)順帶記錄大量的周邊環(huán)境數(shù)據(jù)，而我們感興趣的數(shù)據(jù)可能會(huì)埋沒在大量數(shù)據(jù)中，因此，為了確保數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中去偽存真，獲取真實(shí)數(shù)據(jù)[9]。

　　3大數(shù)據(jù)在解決生態(tài)環(huán)境問題中的優(yōu)勢和機(jī)遇

　　20世紀(jì)后半葉以來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，全球生態(tài)環(huán)境問題日趨嚴(yán)重。目前全球生態(tài)環(huán)境問題突出表現(xiàn)在環(huán)境污染、氣候變化、土地退化、森林銳減、生物多樣性喪失以及水資源枯竭等方面[21]。這些問題往往涉及尺度大、過程復(fù)雜、驅(qū)動(dòng)因素眾多，解決起來難度大。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)為各種生態(tài)環(huán)境問題的解決提供了新的機(jī)遇。

　　3.1大數(shù)據(jù)在解決環(huán)境污染中的優(yōu)勢

　　隨著工業(yè)化、城市化、化學(xué)農(nóng)業(yè)和機(jī)動(dòng)化的高速發(fā)展，全球環(huán)境污染日益加劇，以大氣污染、水污染和土壤污染為主的三大污染引起的食品安全和人類健康問題嚴(yán)峻，直接威脅到人類的生命[22]。如何有效的治理這些污染，是各國政府及學(xué)者迫切需要解決的難題。然而，這些污染的產(chǎn)生受到多方面的影響，治理起來相當(dāng)困難。首先，環(huán)境污染涉及的過程復(fù)雜，包括污染物排放的生物過程、污染物在承載體(大氣、水和土壤)中的物理和化學(xué)過程;其次，污染成因很多，主要包括工業(yè)三廢(廢水、廢氣和廢渣)、農(nóng)業(yè)污染(肥料、農(nóng)藥和農(nóng)膜)、機(jī)動(dòng)車尾氣排放、生活垃圾以及木材和煤等燃料燃燒;最后，影響污染因素多，因素之間存在相互重疊和交叉作用。因此，僅靠傳統(tǒng)單因素單獨(dú)治理污染不能解決根本問題，這就需要通過利用云計(jì)算、多元數(shù)據(jù)同化、多尺度數(shù)據(jù)耦合、時(shí)空分配和化學(xué)物種分配等大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)各種環(huán)境污染及其相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多因素融合分析，及時(shí)準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)各種污染的根源，分析不同污染過程中污染物的演變規(guī)律，了解各種主要污染物的“前世今生”，全面地獲得污染物的變化規(guī)律和傳輸過程，通過這些信息來區(qū)分環(huán)境污染的輕重緩急，統(tǒng)籌規(guī)劃治理方案，分步推進(jìn)污染治理，既要綜合治理也要重點(diǎn)突破[5,12]。

　　另一方面，環(huán)境污染對(duì)人類影響具有滯后性，污染發(fā)生時(shí)很難感知和預(yù)料，但這些影響一旦產(chǎn)生就表示已經(jīng)發(fā)展到相當(dāng)嚴(yán)重的地步。因此，除了增強(qiáng)污染事后治理,還需加強(qiáng)污染事前預(yù)防。當(dāng)前環(huán)境污染很大程度上還只限于治理，很少采取預(yù)防措施，更缺少對(duì)重大環(huán)境污染事件的預(yù)報(bào)預(yù)測。目前，我國環(huán)境污染的預(yù)測預(yù)報(bào)主要是通過各種數(shù)據(jù)建立統(tǒng)計(jì)模型，但這些模型的參數(shù)缺少優(yōu)化，預(yù)報(bào)預(yù)測準(zhǔn)確性低[12]。例如，我國已經(jīng)開發(fā)了一些污染物擴(kuò)散預(yù)測模型，可由于缺乏這些污染物長期實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，不能對(duì)模型參數(shù)優(yōu)化，使得預(yù)報(bào)預(yù)測的準(zhǔn)確性低。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為提高我國環(huán)境污染預(yù)報(bào)預(yù)測帶來了機(jī)遇。隨著云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，使得建立基于認(rèn)知計(jì)算的高精度環(huán)境污染預(yù)報(bào)系統(tǒng)成為可能。環(huán)保部門積累的環(huán)境污染應(yīng)急管控經(jīng)驗(yàn)可以加入認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)，使得應(yīng)急管控變?yōu)槌�態(tài)管理，例如，可以將專家經(jīng)驗(yàn)加入認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)中。認(rèn)知計(jì)算整合優(yōu)化各類模型，包括物理化學(xué)過程、氣象、交通和社交等，它們?cè)偻ㄟ^海量數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，該算法使模型、數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)以自動(dòng)訓(xùn)練、自我思考和自我學(xué)習(xí)的方式不斷積累，為可靠追溯污染源、高精準(zhǔn)預(yù)報(bào)預(yù)測、精細(xì)預(yù)防和治理等決策提供科學(xué)支撐[12]。

　　3.2大數(shù)據(jù)在改善生態(tài)退化中的優(yōu)勢

　　隨著全球人口數(shù)量的增長和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，生態(tài)系統(tǒng)退化越來越嚴(yán)重，已經(jīng)成為全球嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題之一。當(dāng)前全球生態(tài)退化主要表現(xiàn)在森林面積減少、土地退化、生物多樣性降低、水資源短缺等方面，這些退化引起了全球森林資源、水資源和土地資源的減少。生態(tài)退化除了造成巨大經(jīng)濟(jì)損失，還嚴(yán)重威脅到人類健康和生命安全[21]。

　　首先，引起生態(tài)退化因素較多，主要包括亂砍濫伐、過度農(nóng)墾、陡坡開墾、生境喪失、生物資源過度開發(fā)、水環(huán)境遭破壞、外來物種入侵、海洋的過度捕撈以及環(huán)境污染等[32-34]。以上因素相互交織，協(xié)同作用，致使一種生態(tài)退化類型可能是另一種退化的原因，例如，森林面積減少可引起土地退化、生物多樣化減少、水資源短缺加重。另外，生態(tài)退化是一個(gè)復(fù)雜和綜合的動(dòng)態(tài)過程，它涉及跨領(lǐng)域、跨學(xué)科、跨部門的各種生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，又與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、文化和政策等領(lǐng)域密切相關(guān);同時(shí)涉及土壤、農(nóng)學(xué)、生態(tài)、環(huán)境和生物等學(xué)科的知識(shí)。過去幾十年，雖然各國政府也采取了一些措施治理生態(tài)退化，但由于生態(tài)退化所涉數(shù)據(jù)來源多樣、分布廣泛，內(nèi)容龐雜、涉及部門眾多，而傳統(tǒng)技術(shù)不能系統(tǒng)地整理和分析這些數(shù)據(jù)集，也不能完全提純出數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息，或者由于技術(shù)落后提煉出的信息為錯(cuò)誤的，以這些錯(cuò)誤的科學(xué)數(shù)據(jù)信息作為理論指導(dǎo)，使得政府的經(jīng)濟(jì)政策和防治決策對(duì)生態(tài)退化沒用，甚至失誤[35]。目前，隨著大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展，我們可以利用傳感器技術(shù)和無線通信技術(shù)在數(shù)據(jù)獲取方面的優(yōu)勢,系統(tǒng)地收集、整理和存儲(chǔ)各種與生態(tài)退化相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括地面監(jiān)測數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、科學(xué)研究數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)以網(wǎng)站、論壇、微博等方式發(fā)布的有關(guān)資源環(huán)境的相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)了生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的整合和充分利用，為生態(tài)系統(tǒng)的資源管理、生態(tài)環(huán)境的動(dòng)態(tài)監(jiān)測和生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)提供多樣化、專業(yè)化和智能化的數(shù)據(jù)服務(wù);利用分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算、人工智能、認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)在大數(shù)據(jù)處理方面的優(yōu)勢,并結(jié)合大數(shù)據(jù)各種算法庫、模型庫和知識(shí)庫分析這些不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型的融合，挖掘隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的各種信息[29-30]，通過這些信息既可以分析各種生態(tài)系統(tǒng)退化的過程和規(guī)律，也可以為決策者提供360者的數(shù)據(jù)信息，為治理和預(yù)防生態(tài)退化提供正確的科學(xué)決策。例如，使用Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和分布式數(shù)據(jù)庫(MapReduce)對(duì)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理;利用決策樹、貝葉斯、K-Means、嶺回歸模型、邏輯斯蒂模型、線性回歸模型、認(rèn)知算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法等各種模型和算法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和關(guān)聯(lián)分析，通過各種數(shù)據(jù)的碰撞產(chǎn)生出有價(jià)值的信息。

　　3.3大數(shù)據(jù)在減緩氣候變化中的優(yōu)勢

　　近百年來，由于氣候自然波動(dòng)和人類活動(dòng)引起的溫室效應(yīng)，地球氣候正經(jīng)歷一次以全球變暖為主要特征的顯著變化。全球變暖導(dǎo)致了極端氣候出現(xiàn)頻率增加、厄爾尼諾現(xiàn)象加劇且影響范圍變大、冰川萎縮、內(nèi)陸凍土加劇融化、沙漠化加劇、海平面上升和海水倒灌、水資源短缺加重、濕地面積減少和生物多樣性下降。例如，在2001-2010年，全球冰川平均質(zhì)量年下降速度為0.54m(相當(dāng)于水當(dāng)量)[36]。全球變暖除了引起全球氣候變化，還對(duì)農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境和人體健康產(chǎn)生了巨大的影響。大氣中溫室氣體濃度增加引起了大氣溫室效應(yīng)增強(qiáng)，并最終導(dǎo)致了全球氣候變暖，溫室氣體主要包括CO2、CH4和N2O。為了減緩和預(yù)測全球變暖的速度，政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)編制了各種溫室氣體的排放源和吸收匯的全球清單，并預(yù)測了未來全球溫度的變化;各個(gè)國家也都根據(jù)本國實(shí)際擁有數(shù)據(jù)情況編制國家溫室氣體清單。但目前這些溫室氣體清單還都不是實(shí)時(shí)清單，都是溫室氣體排放和吸收的總量。這主要是因?yàn)槿鄙贉厥覛怏w的實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)和缺少處理海量數(shù)據(jù)的技術(shù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)和無線通信技術(shù)的融合，極大地促進(jìn)了各種智能傳感器的快速興起和發(fā)展，使我們可以獲得溫室氣體、氣候等大量實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);基于云計(jì)算環(huán)境下，分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相結(jié)合可以解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，例如，Hbase、Redis和Key-Value等大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)[37-40];同理，這些海量溫室氣體、氣候和其他相關(guān)數(shù)據(jù)的處理分析也需要各種模型和算法，但對(duì)于編制實(shí)時(shí)溫室氣體清單來說，最關(guān)鍵技術(shù)是怎樣在線和離線相結(jié)合對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?離線靜態(tài)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)處理形式是批量處理，Hadoop是典型的批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)[29-30];在線數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)處理形式包括實(shí)時(shí)流式處理和實(shí)時(shí)交互計(jì)算兩種，流式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)如Storm、Scribe和Flume等，交互式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)如Spark和Dremel。另外，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)融合溫室氣體數(shù)據(jù)和氣候模型，預(yù)測未來溫度的變化速度，例如，人工智能和認(rèn)知算法等大數(shù)據(jù)技術(shù)。通過編制實(shí)時(shí)溫室氣體清單和預(yù)測未來溫度變化幅度，可以為制定減排措施提供科學(xué)依據(jù)，同時(shí)也為人們的生活帶來方便�？梢园l(fā)現(xiàn)，生態(tài)環(huán)境問題彼此相互聯(lián)系，相互影響，相互制約。因此，治理和預(yù)防需要對(duì)區(qū)域甚至全球的生態(tài)環(huán)境情況進(jìn)行全面分析，找到關(guān)鍵問題與關(guān)鍵區(qū)域，制定不同的解決方案與對(duì)策，通過對(duì)比分析找到最優(yōu)解決途徑。利用大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析，以及數(shù)據(jù)解釋和展示等方面的優(yōu)勢，有利于揭示生態(tài)環(huán)境問題的本質(zhì)，并分析其背后的驅(qū)動(dòng)因素及相互作用機(jī)制。在數(shù)據(jù)采集方面，通過建立高密度、全區(qū)域和多方位的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)體系[8,12];配合文本、圖片、XML、HTML、各類報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等與生態(tài)環(huán)境相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集，共同形成生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)集。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，NoSQL(NotonlySQL)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)包括分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)二種類型[26]。通過與大數(shù)據(jù)的NoSQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)相結(jié)合，克服傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫經(jīng)常由于采用分片技術(shù)而出現(xiàn)的存儲(chǔ)空間不夠、數(shù)據(jù)加載緩慢和排隊(duì)加載等問題[23-25]。在數(shù)據(jù)分析方面，我國生態(tài)環(huán)境相關(guān)的數(shù)據(jù)大多是數(shù)據(jù)集成，供客戶端自行下載分析;而大數(shù)據(jù)分析卻能將統(tǒng)計(jì)分析、深度挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能算法與云計(jì)算技術(shù)結(jié)合起來[27-29]，對(duì)空氣、土壤、水文、生物多樣性、氣候、人口和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，這些分析結(jié)果可為管理者的決策提供科學(xué)支持。除此之外，在數(shù)據(jù)解釋和展示上，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)顯示方式是用文本形式下載輸出，而大數(shù)據(jù)卻可以給用戶提供可視化結(jié)果分析[29-30]。由此可見，只有大數(shù)據(jù)時(shí)代我們才能夠真正實(shí)現(xiàn)復(fù)雜生態(tài)環(huán)境問題的定量評(píng)估和精準(zhǔn)決策，為加快我國生態(tài)文明建設(shè)和促進(jìn)生態(tài)環(huán)保事業(yè)的發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)和有效對(duì)策。

　　4生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)

　　雖然大數(shù)據(jù)為解決各種生態(tài)環(huán)境問題提供了新的機(jī)遇，然而生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的大規(guī)模應(yīng)用才剛剛起步。生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的真正實(shí)施在數(shù)據(jù)開放和共享、大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、資金投入、專業(yè)人才、應(yīng)用創(chuàng)新和數(shù)據(jù)管理等方面還面臨著諸多挑戰(zhàn)。

　　4.1缺乏數(shù)據(jù)共享

　　生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)需要整合和集成政府多部門和社會(huì)多來源的數(shù)據(jù)(例如個(gè)人和企業(yè)等)，只有不同類型的生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)相互連接、碰撞和共享，才能釋放生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的價(jià)值。因此，要想挖掘隱藏在生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)背后的潛在價(jià)值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享是關(guān)鍵，也是解決生態(tài)環(huán)境問題的前提和基礎(chǔ)。然而，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享還面臨巨大挑戰(zhàn)。首先，我國生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)包括氣象、水利、生態(tài)、國土、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、交通、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等其他部門的大數(shù)據(jù)，涉及多領(lǐng)域、多部門和多源數(shù)據(jù)，雖然目前這些部門已經(jīng)建立了自己的數(shù)據(jù)平臺(tái)，但這些平臺(tái)之間互不連通，只是一個(gè)個(gè)的“數(shù)據(jù)孤島”[8,12]。大部分?jǐn)?shù)據(jù)只是公開，而非開放，即數(shù)據(jù)只是發(fā)布和公開，而無法下載和利用數(shù)據(jù)[12]，僅限于“看”，而無法真正去“用”，很多生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)還在檔案柜里“睡大覺”。其次，數(shù)據(jù)沒有規(guī)范化，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式不一樣，即使在同一個(gè)行業(yè)，數(shù)據(jù)也是“一人一個(gè)模樣”，形成了“擁有者不一定覺得有用，看得懂、用得著的不一定能擁有”的局面。我國至今還有大量與生態(tài)環(huán)境相關(guān)的歷史資料還不是電子形式，由于缺乏有效的數(shù)字化技術(shù)和手段，早期積累的很多紙質(zhì)檔案資料面臨破損與消失的風(fēng)險(xiǎn)，這些寶貴檔案資料的數(shù)字化也是一個(gè)較大的挑戰(zhàn)。另外，數(shù)據(jù)開放嚴(yán)重不足，主要表現(xiàn)在數(shù)據(jù)開放總量偏低，可機(jī)讀性差，大多為靜態(tài)數(shù)據(jù)，且集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、政府信息化基礎(chǔ)和IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展好的城市。最后，生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的整合和脫敏也是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)，因?yàn)殚_放數(shù)據(jù)即任何人都能自由下載和利用機(jī)器可讀的數(shù)據(jù)格式，所以哪些數(shù)據(jù)可以公開，哪些數(shù)據(jù)敏感，需要脫敏等等，這些都是需要耗費(fèi)巨大人力物力的工作。

　　4.3缺乏技術(shù)創(chuàng)新和落地

　　在數(shù)據(jù)來源方面，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)來源多種多樣，既包括各種“空天地”的監(jiān)測和調(diào)查數(shù)據(jù)，也包含各種影像、聲音和視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些龐大的數(shù)據(jù)雜亂無章、參差不齊，如何將這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成合適的格式和類型，并在存儲(chǔ)和處理之前對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去粗取精，并保留原有數(shù)據(jù)的語義以便后面分析，是生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)面對(duì)的一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。目前常用的是通過數(shù)據(jù)清洗和整理技術(shù)對(duì)其填補(bǔ)數(shù)據(jù)殘缺,糾正數(shù)據(jù)錯(cuò)誤,去除數(shù)據(jù)冗余,將所需的數(shù)據(jù)抽取出來進(jìn)行有效集成,并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成要求的格式,從而達(dá)到數(shù)據(jù)類型統(tǒng)一、數(shù)據(jù)格式一致、數(shù)據(jù)信息精練和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集中等要求[29-30,41]。例如，LSI公司開發(fā)了一款多核處理器可對(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分類，降低網(wǎng)絡(luò)流量。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，當(dāng)前生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)由于各種移動(dòng)終端和網(wǎng)絡(luò)的視頻、文本、圖片、照片等非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)流正在爆發(fā)性增長，未來存儲(chǔ)技術(shù)的效率對(duì)于提高大數(shù)據(jù)的價(jià)值至關(guān)重要，包括存儲(chǔ)的成本和性能。相比于傳統(tǒng)的物理機(jī)器存儲(chǔ)(包括單機(jī)文件和網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng))，適用于生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)提高數(shù)據(jù)的冗余性、可擴(kuò)展性、容錯(cuò)能力、低成本和并發(fā)讀寫能力。例如，LSI的閃存技術(shù)可以大大提升數(shù)據(jù)的應(yīng)用速度。因此，需要不斷研發(fā)進(jìn)行存儲(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新，將操作便捷性的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和靈活性的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫融合，是未來技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展目標(biāo)。在數(shù)據(jù)分析方面，目前Google的MapReduce系統(tǒng)、Yahoo的S4系統(tǒng)、Twitter的Storm系統(tǒng)、Pregel系統(tǒng)等分別從離線批量計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、圖數(shù)據(jù)處理[37-39]，都是針對(duì)不同的計(jì)算場景建立了不同的計(jì)算平臺(tái)，管理運(yùn)營成本很高，所以研發(fā)適合多種計(jì)算模型的通用架構(gòu)是生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)和發(fā)展的急切需求。另外，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)從傳統(tǒng)的通過先驗(yàn)知識(shí)人工建立數(shù)學(xué)模型到建立人工智能系統(tǒng)，通過人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)是未來解決生態(tài)環(huán)境問題的關(guān)鍵手段。但對(duì)于他們的深度學(xué)習(xí)還需要大量工程和理論問題[42-44]，例如，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，其模型的遷移適應(yīng)能力以及大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程實(shí)現(xiàn)。眾所周知，工具、開源以及框架設(shè)施是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的方向，因此，當(dāng)前大數(shù)據(jù)的技術(shù)創(chuàng)新形成了“互聯(lián)網(wǎng)公司原創(chuàng)——開源擴(kuò)散——擴(kuò)散制造商產(chǎn)品化——其他企業(yè)使用”的產(chǎn)業(yè)鏈格局。不過，要想實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的技術(shù)和應(yīng)用一體化發(fā)展，企業(yè)和政府部門必須拋棄“拿來主義”態(tài)度，只有加強(qiáng)對(duì)技術(shù)開源社區(qū)的貢獻(xiàn)，才能加強(qiáng)對(duì)技術(shù)的深入理解，也才能更好的發(fā)揮大數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用[41]。同時(shí)，還要加強(qiáng)管理制度配套和工作人員能力提升等方面，實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地[8]。

　　4.4資金投入不足

　　目前，國內(nèi)外對(duì)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的資金投入不足。缺乏大數(shù)據(jù)重大示范項(xiàng)目，大部分國家缺乏生態(tài)環(huán)境監(jiān)測設(shè)備、計(jì)算機(jī)資源和數(shù)據(jù)資源等基礎(chǔ)設(shè)施的投入，包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、云計(jì)算平臺(tái)等。同時(shí)也缺乏對(duì)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)拓展融資渠道,缺少地方政府、工商企業(yè)和有實(shí)力、有需求的生產(chǎn)經(jīng)營主體參與大數(shù)據(jù)融資。還沒有成熟的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)推廣模式。

　　4.5缺乏大數(shù)據(jù)專業(yè)人才

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，對(duì)各國現(xiàn)有教育體系提出了全新的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代需要大量的復(fù)合型人才，尤其是生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)涉及的學(xué)科眾多，既需要計(jì)算機(jī)、通訊等工程技術(shù)，也需要數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等模型技術(shù)，更需要生態(tài)、環(huán)境、氣象、水文、土壤等專業(yè)知識(shí)。當(dāng)前許多地區(qū)的教育體系不符合未來生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展的戰(zhàn)略需要，尤其是現(xiàn)有的高等教育體系學(xué)科分類明確，獨(dú)立性比較強(qiáng)，缺乏學(xué)科之間的交叉融合。很多地方還沒有開設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)的專業(yè)和課程，也缺少大數(shù)據(jù)環(huán)境監(jiān)測、生態(tài)信息學(xué)和環(huán)境信息學(xué)等方面人才培養(yǎng)。

　　4.6應(yīng)用活力不足

　　我國生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用還很有限，大數(shù)據(jù)的威力遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能發(fā)揮出來，政府綜合運(yùn)用生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的能力較低，沒有形成成熟的生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈和有影響力的數(shù)據(jù)企業(yè)。生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)在氣象、水利、國土、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、交通、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等各部門的應(yīng)用才剛剛起步，跨領(lǐng)域的應(yīng)用寥寥無幾。如何促進(jìn)大數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域中的應(yīng)用創(chuàng)新，使大數(shù)據(jù)真正成為提高生態(tài)環(huán)境監(jiān)管能力現(xiàn)代化的有力手段，是目前世界各國正在探索的課題。

　　4.7缺乏數(shù)據(jù)管理

　　2015年9月5日，國務(wù)院公開發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知》(以下簡稱《綱要》)。《綱要》系統(tǒng)部署了大數(shù)據(jù)各項(xiàng)工作，并指出大數(shù)據(jù)已成為提升政府治理能力的新途徑。2016年3月，環(huán)保部剛剛發(fā)布了《生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)總體方案》，為環(huán)保系統(tǒng)開展生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)提供了強(qiáng)有力的政策支持和技術(shù)框架。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我國政府嚴(yán)重缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的管理，同時(shí)在利用大數(shù)據(jù)治理生態(tài)環(huán)境問題的方式上也面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

　　首先，政府生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域職能部門缺乏“大數(shù)據(jù)”思維和意識(shí)。我國已經(jīng)數(shù)字化的生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)資源數(shù)量和質(zhì)量都表現(xiàn)出“雙低”狀態(tài)，例如，很多紙質(zhì)檔案資料面臨破損與消失的風(fēng)險(xiǎn)，如氣象資料。有些政府部門不知道自己有什么數(shù)據(jù)，自己甚至沒有“數(shù)據(jù)清單”。另外，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)目前還沒有形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式，地方和各個(gè)系統(tǒng)都在制定自己的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，目前急需對(duì)數(shù)據(jù)格式進(jìn)行統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，這是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和開放的關(guān)鍵[8,12,20]。

　　其次，政府的現(xiàn)代管理理念和運(yùn)作方式不適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”管理決策的要求。生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)開發(fā)的根本目的是以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，幫助政府在解決生態(tài)環(huán)境問題過程中作出明智的決策。因此，要改善我們政府的管理模式，需要管理方式和整體結(jié)構(gòu)與大數(shù)據(jù)技術(shù)工具相適配[8,12]。例如，在應(yīng)急管理的事前準(zhǔn)備、事中響應(yīng)和事后救援與恢復(fù)的每一階段都可以引入大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，每個(gè)階段對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用程度也會(huì)因其需要應(yīng)對(duì)內(nèi)容的不同而有所差別。如果各個(gè)部門不能改變管理模式和協(xié)同配合，常造成人為的損害。例如，最近我國南方遭遇的臺(tái)風(fēng)和強(qiáng)降雨事件，如果我們利用大數(shù)據(jù)的思維去管理，可以通過收集地面氣象站和衛(wèi)星的溫度、風(fēng)速和降雨量的小時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)臺(tái)風(fēng)和降雨進(jìn)行預(yù)測時(shí)空分布，可以事前疏散大眾，挽救國家和人民財(cái)產(chǎn)及生命。

　　最后，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)面臨嚴(yán)重安全隱患。大數(shù)據(jù)的安全主要包括大數(shù)據(jù)自身安全和大數(shù)據(jù)技術(shù)安全[45]，大數(shù)據(jù)自身安全指在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、挖掘、分析和應(yīng)用過程中的安全，在這些計(jì)算和存儲(chǔ)過程中由于因?yàn)楹诳屯獠烤W(wǎng)絡(luò)攻擊和人為操作不當(dāng)造成數(shù)據(jù)信息泄露，外部攻擊包括對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸攻擊、數(shù)據(jù)內(nèi)容攻擊、數(shù)據(jù)管理和網(wǎng)絡(luò)物理攻擊[46-49]。例如，很多野外生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的海量數(shù)據(jù)需要網(wǎng)絡(luò)傳輸，這就加大了網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，如果涉及到軍用的一些生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，本來我們可以國內(nèi)共享，但如果被黑客獲得這些數(shù)據(jù)，就可能推測到我國軍方的一些信息，后果不堪設(shè)想。大數(shù)據(jù)技術(shù)安全是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決信息系統(tǒng)安全的問題[45-48]，即黑客利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)生態(tài)大數(shù)據(jù)進(jìn)行攻擊，輕松獲得很多涉及國家機(jī)密和比較敏感的生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)在云端的存儲(chǔ)存在嚴(yán)重的安全隱患。例如，美國“棱鏡門”事件，美國政府就是通過云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)收集大量數(shù)據(jù)也包括各國生態(tài)環(huán)境敏感數(shù)據(jù)。因此，我國未來應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)安全技術(shù)研發(fā)、生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)信息安全體系的建設(shè)和管理等方面。

　　5結(jié)論與展望

　　本文對(duì)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)在解決生態(tài)環(huán)境問題中所面臨的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理和概括總結(jié)。與傳統(tǒng)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)庫相比，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)不僅僅是各類生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的集成，它是對(duì)各種生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入分析并與其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析后的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，同時(shí)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)還能對(duì)未來生態(tài)環(huán)境存在的重大風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測預(yù)報(bào)，并給管理者提供科學(xué)的決策。在數(shù)據(jù)獲得方面，除了政府部門的數(shù)據(jù)外，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)也包含各類市場主體、社會(huì)組織、科研教育機(jī)構(gòu)等各類團(tuán)體與個(gè)人所擁有得大量與生態(tài)環(huán)境相關(guān)的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理方面，利用各種大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合處理生態(tài)環(huán)境的靜態(tài)、實(shí)時(shí)和圖的海量數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)分析和挖掘方面，借助算法庫、模型庫、云計(jì)算、人工智能、知識(shí)庫對(duì)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘、認(rèn)知計(jì)算、關(guān)聯(lián)分析、趨勢分析、空間分析等各類信息挖掘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型的融合，開發(fā)新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品提升大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值。在數(shù)據(jù)解釋上，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)可以提供給用戶可視化大數(shù)據(jù)挖掘展示。今后要不斷加強(qiáng)大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)、加強(qiáng)資金投入、加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)開放共享和加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)管理等方面，最終實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境決策管理定量化、精細(xì)化，生態(tài)環(huán)境信息服務(wù)多樣化、專業(yè)化和智能化，為我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)奠定基礎(chǔ)。

　　此外，鑒于大數(shù)據(jù)在解決生態(tài)環(huán)境問題中面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，借助云計(jì)算、人工智能及模型模擬等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)未來迫切需要開展以下研究。(1)對(duì)各種生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。由多個(gè)部門組成專門機(jī)構(gòu)調(diào)研決定數(shù)據(jù)的技術(shù)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)，搜集、整理、加工已有各個(gè)部門歷史生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)各部門生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)資料的集成。(2)依托現(xiàn)代數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理分析技術(shù)，構(gòu)建生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的查詢、更新和維護(hù)、備份等功能，在此基礎(chǔ)上，對(duì)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行集成分析和信息提取。(3)推動(dòng)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)與國內(nèi)外同類數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)接。推動(dòng)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)、工業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、以及醫(yī)療健康和交通旅游服務(wù)大數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)平臺(tái)的對(duì)接，探索各相關(guān)部門數(shù)據(jù)融合和協(xié)同創(chuàng)新應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、減少工業(yè)污染及碳排放，流行性疾病的預(yù)防以及重點(diǎn)景區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等;加強(qiáng)國際交流，使我國生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與國際接軌;為解決跨國界跨區(qū)域的全球性生態(tài)環(huán)境問題提供科學(xué)依據(jù)。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]Nature.BigData.[2014-08-23].http://www.nature.com/news/specials/bigdata/index.html.

　　[2]Science.Specialonlinecollection:Dealingwithdata.(2011-02-11).[2014-08-23].http://www.sciencemag.org/site/special/data/

　　[3]方巍,鄭玉,徐江.大數(shù)據(jù):概念、技術(shù)及應(yīng)用研究綜述.南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào),2014,6(5):405-419.

　　[4]常杪,馮雁,郭培坤,解惠婷,王世汶.環(huán)境大數(shù)據(jù)概念、特征及在環(huán)境管理中的應(yīng)用.中國環(huán)境管理,2015,7(6):26-30.

　　[5]趙國棟,易歡歡,糜萬軍,鄂維南.大數(shù)據(jù)時(shí)代的歷史機(jī)遇——產(chǎn)業(yè)變革與數(shù)據(jù)科學(xué).北京:清華大學(xué)出版社,2013.

　　[6]NIMET,Nigeriaclimatereviewbulletin(2011).http://www.nimetng.org/uploads/publication/NIMET%20climate%20review%20PDF%202011%20(1).pdf

　　[7]徐子沛.大數(shù)據(jù).桂林:廣西師范大學(xué)出版社,2012.

　　[8]程春明,李蔚,宋旭.生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)的思考.中國環(huán)境管理,2015,7(6):9-13.

　　[9]傅伯杰,劉宇.國際生態(tài)系統(tǒng)觀測研究計(jì)劃及啟示.地理科學(xué)進(jìn)展,2014,33(7):893-902.

　　[10]傅伯杰,牛棟,于貴瑞.生態(tài)系統(tǒng)觀測研究網(wǎng)絡(luò)在地球系統(tǒng)科學(xué)中的作用.地理科學(xué)進(jìn)展,2007,26(1):1-16.

　　[11]戴小廷.近二十年來生物多樣性信息系統(tǒng)的研究進(jìn)展.信息技術(shù),2012,(6):55-59.

　　[12]詹志明,尹文君.環(huán)保大數(shù)據(jù)及其在環(huán)境污染防治管理創(chuàng)新中的應(yīng)用.環(huán)境保護(hù),2016,44(6):44-48.

　　[13]環(huán)境保護(hù)部辦公廳.關(guān)于印發(fā)《生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)總體方案》的通知.(2016-03-08)[2016-03-14].http://www.mep.gov.cn/gkml/hbb/bgt/201603/t20160311_332712.htm.

　　[14]陶雪嬌,胡曉峰,劉洋.大數(shù)據(jù)研究綜述.系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2013,25(S1):142-146.

　　[15]Wugansha.大數(shù)據(jù)漫談之四:Velocity--天下武功,唯快不破.(2013-05-28)[2013-05-29].http://www.huxiu.com/article/15106/1.html.

　　[16]孫忠富,杜克明,鄭飛翔,尹首一.大數(shù)據(jù)在智慧農(nóng)業(yè)中研究與應(yīng)用展望.中國農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào),2013,15(6):63-71.

　　[17]國家林業(yè)局.中國林業(yè)大數(shù)據(jù)中心已躍升至PB級(jí).(2016-02-19)[2016-02-22].http://www.forestry.gov.cn/main/195/content-844759.html.

　　[18]中國存儲(chǔ)網(wǎng).交通大數(shù)據(jù)時(shí)代需解決的問題分析.(2014-05-14)[2014-05-23].http://www.chinastor.com/a/dashuju/05143a22014.html.

　　[19]中國氣象報(bào).氣象大數(shù)據(jù)時(shí)代真的到了嗎?(2014-05-06)[2014-05-07].http://www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xqxxw/2011xqxyw/201405/t20140506_245247.html.

　　[20]吳班,程春明.生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)應(yīng)用探析.環(huán)境保護(hù),2016,44(3):87-89.

　　[21]楊晨曦.全球環(huán)境治理的結(jié)構(gòu)與過程研究[D].長春:吉林大學(xué),2013.

　　[22]茅銘晨,黃金印.環(huán)境污染與公共服務(wù)對(duì)健康支出的影響——基于中國省際面板數(shù)據(jù)的門檻分析.財(cái)經(jīng)論叢:浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào),2016,(1):97-104.

　　[23]CattellR.ScalableSQLandNoSQLdatastores.SIGMODReccrd,2011,39(10):12-27.

　　[24]DeanJ,GhemawatS.MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters.CommunicationsoftheACM,2008,51:107-113.

　　[25]MeijerE.TheworldaccordingtoLINQ.CommunicationsoftheACM,2011,54(10):45-51.

　　[26]GhemawatS,GobioH,LeungST.TheGooglefilesystem[C]//Proceedingsofthe19thACMSymposiumonOperatingSystemsPrinciples.NewYork,NY,USA:BoltonLanding,2003,29-43.

　　[27]HeyT,TansleyS,TolleK.TheFourthParadigm:Data-IntensiveScientificDiscovery.Bangalore:MicrosoftResearch,2009.

　　[28]NeumeyerL,RobbinsB,KesariA,NairA.S4:distributedstreamcomputingplatform[C]//Proceedingsof2010IEEEInternationalConferenceonDataMiningWorkshops.Sydney:IEEE,2010:170-177.

　　[29]李學(xué)龍,龔海剛.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)綜述.中國科學(xué):信息科學(xué),2015,45(1):1-44.

　　[30]程學(xué)旗,靳小龍,王元卓,郭嘉豐,張鐵贏,李國杰.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和分析技術(shù)綜述.軟件學(xué)報(bào),2014,25(9):1889-1908.

　　[31]洪國偉.論生物多樣性減少的原因及其保護(hù)策略.安徽農(nóng)學(xué)通報(bào),2010,16(2):47-49.

　　[32]石虹.淺談全球水資源態(tài)勢和中國水資源環(huán)境問題.水土保持研究,2002,9(1):145-150.

　　[33]駱永明.中國土壤環(huán)境污染態(tài)勢及預(yù)防、控制和修復(fù)策略.環(huán)境污染與防治,2009,31(12):27-31.

　　[34]包曉斌.防治生態(tài)系統(tǒng)退化的對(duì)策研究.環(huán)境保護(hù),2012,(20):48-50.

　　[35]ZempM,FreyH,Gärtner-RoerI,NussbaumerSU,HoelzleM,PaulF,HaeberliW,DenzingerF,AhlstrømAP,AndersonB,BajracharyaS,BaroniC,BraunLN,CáceresBE,CasassaG,CobosG,DávilaLR,DelgadoGH,DemuthMN,EspizuaL,FischerA,FujitaK,GadekB,GhazanfarA,HagenJO,HolmlundP,KarimiN,LiZQ,PeltoM,PitteP,PopovninVV,PortocarreroCA,PrinzR,SangewarCV,SeverskiyI,SigurðssonO,SorucoA,UsubalievR,VincentC.Historicallyunprecedentedglobalglacierdeclineintheearly21stcentury.JournalofGlaciology,2015,61(228):745-762.

　　[36]HintonG,OsinderoS,TehYW.Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets.NeuralComputation,2006,18(7):1527-1554.

　　[37]BengioY,LamblinP,PopoviciD,LarochelleH,MontrealU.Greedylayer-wisetrainingofdeepnetworks//PlatJC,KollerD,SingerY,RoweisST,Eds.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems19:Proceedingsofthe2006Conference.Cambridge:MITPress,2007,19:153-160.

　　[38]DahlGE,YuD,DengL,AceroA.Context-Dependentpre-traineddeepneuralnetworksforlarge-vocabularyspeechrecognition.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,2012,20(1):30-42.

　　[39]KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks//PereiraF,BurgesCJC,BottouL,WeinbergerKQ,eds.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems25e.Cambridge:MITPress,2012:1097-1105.

　　[40]劉智慧,張泉靈.大數(shù)據(jù)技術(shù)研究綜述.浙江大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版,2014,48(6):957-972.

　　[41]HintonGE.Learningmultiplelayersofrepresentation.TrendsinCognitiveSciences,2007,11(10):428-434.

　　[42]BaahGK,GrayA,HarroldMJ.On-lineanomalydetectionofdeployedsoftware:astatisticalmachinelearningapproach//Proceedingsofthe3rdInternationalWorkshoponSoftwareQualityAssurance.Portland:ACM,2006:70-77.

　　[43]MoengM,MelhemR.Applyingstatisticalmachinelearningtomulticorevoltage&frequencyscaling//Proceedingsofthe7thACMInternationalConferenceonComputingFrontiers.Bertinoro:ACM,2010:277-286.

　　[44]陳左寧,王廣益,胡蘇太,韋海亮.大數(shù)據(jù)安全與自主可控.科學(xué)通報(bào),2015,60(5-6):427-432.

　　[45]趙岑,李夢然,金日峰.大數(shù)據(jù)時(shí)代關(guān)于隱私的思考.科學(xué)通報(bào),2015,60(5-6):450-452.

　　[46]楊曦,GulJ,羅平.云時(shí)代下的大數(shù)據(jù)安全技術(shù).中興通訊技術(shù),2016,22(1):14-18.

　　[47]王世偉.論大數(shù)據(jù)時(shí)代信息安全的新特點(diǎn)與新要求.圖書情報(bào)工作,2016,60(6):5-14.

　　[48]馮偉.大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的信息安全機(jī)遇和挑戰(zhàn).中國科技投資,2012,(34):49-53.

文章TAG標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)論文

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