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　　在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)等技術(shù)為打贏打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)提供了強(qiáng)有力支撐。大數(shù)據(jù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域應(yīng)用和發(fā)展前景廣闊，應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用的謀劃和布局，創(chuàng)新生態(tài)環(huán)境治理、保護(hù)的方式和手段，推進(jìn)生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化。

　　各地生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)與應(yīng)用情況

　　2016年3月，原環(huán)境保護(hù)部印發(fā)《關(guān)于開展生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)試點(diǎn)工作的通知》，將吉林省、貴州省環(huán)境保護(hù)廳及武漢市、紹興市等列為全國(guó)首批生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)建設(shè)試點(diǎn)單位。各試點(diǎn)單位全面開展生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)資源整合和共享服務(wù)，統(tǒng)籌大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)，取得顯著成效。

　　例如，貴州發(fā)揮大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，建成環(huán)境自動(dòng)監(jiān)控云、地理信息云、公眾應(yīng)用云、移動(dòng)應(yīng)用云、電子政務(wù)云、監(jiān)管云等六大環(huán)保云實(shí)現(xiàn)污染源精細(xì)化監(jiān)管。蘇州建立首個(gè)打贏污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)協(xié)同推進(jìn)平臺(tái)，首次采用目標(biāo)導(dǎo)向倒推環(huán)保作戰(zhàn)任務(wù)的閉環(huán)設(shè)計(jì)，通過建立作戰(zhàn)目標(biāo)圖、戰(zhàn)情形勢(shì)圖、戰(zhàn)況指揮圖、協(xié)同作戰(zhàn)圖、跟蹤督辦圖五大系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)按圖施工、掛圖作戰(zhàn)，具有很強(qiáng)的示范意義。

　　此外，成都、重慶、昆明、福建、廣州等地也開展了生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計(jì)與深化應(yīng)用，逐步探索出一些典型和創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景。成都從戰(zhàn)略高度引領(lǐng)全局治理體系轉(zhuǎn)型，建立“現(xiàn)狀、科研、決策、執(zhí)行、評(píng)估”五步閉環(huán)工作法，打造“數(shù)智環(huán)境”成都模式，形成“1個(gè)中心、兩大基礎(chǔ)、3項(xiàng)機(jī)制、4支隊(duì)伍、5步應(yīng)用”的系統(tǒng)性治理體系。

　　生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域大數(shù)據(jù)建設(shè)方向淺析

　　隨著數(shù)據(jù)可獲得性提升、數(shù)據(jù)內(nèi)容不斷豐富、數(shù)據(jù)量的增加，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算等各類技術(shù)的蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)在助力生態(tài)環(huán)境保護(hù)中大有可為。

　　水環(huán)境管理方面。完善水環(huán)境監(jiān)測(cè)“一張網(wǎng)”，實(shí)現(xiàn)水環(huán)境信息的泛在感知與實(shí)時(shí)分析。打破水環(huán)境數(shù)據(jù)跨部門、跨業(yè)務(wù)的信息壁壘，集成生態(tài)環(huán)境、水利、規(guī)劃等多個(gè)部門的涉水?dāng)?shù)據(jù)，整合河湖水系、土地利用及控制單元、水功能區(qū)等空間數(shù)據(jù)，打造水環(huán)境全域集成“一張圖”。集成耦合水質(zhì)、水文、氣象等模型應(yīng)用，建立綜合決策支撐平臺(tái)，為水質(zhì)預(yù)警、污染溯源、應(yīng)急響應(yīng)、考核評(píng)估等提供決策參考。

　　大氣環(huán)境管理方面。優(yōu)化調(diào)整現(xiàn)有空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)模型參數(shù)，整合自動(dòng)監(jiān)測(cè)站、超級(jí)站及移動(dòng)源、人類活動(dòng)等數(shù)據(jù)，提高預(yù)報(bào)精度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，構(gòu)建環(huán)境污染應(yīng)急專家?guī)臁咐龓?kù)、知識(shí)庫(kù)，建設(shè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能的認(rèn)知系統(tǒng)，將專家經(jīng)驗(yàn)加入認(rèn)知計(jì)算，為可靠追溯污染源、高精準(zhǔn)預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)、精細(xì)預(yù)防和治理等提供科學(xué)決策支撐。

　　環(huán)境輿情管理方面。采集互聯(lián)網(wǎng)上與生態(tài)環(huán)境有關(guān)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人類活動(dòng)、社交網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)，整合生態(tài)環(huán)境監(jiān)管機(jī)構(gòu)自媒體數(shù)據(jù)，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)輿情動(dòng)態(tài)感知數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行深度挖掘分析，研判輿情形勢(shì)。實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)事件及時(shí)預(yù)警，定位公眾關(guān)注熱點(diǎn)，追蹤事件發(fā)展及演變趨勢(shì)。實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)信息精準(zhǔn)推送，正面引導(dǎo)，進(jìn)行事件的快速響應(yīng)和處置。

　　生態(tài)環(huán)境綜合展示方面。運(yùn)用三維建模、AR/VR、沙盤模擬等手段，整合集成遙感影像、數(shù)字高程、三維模型、實(shí)景影像等多源多維生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建3D生態(tài)環(huán)境全景平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境立體可視化，為生態(tài)環(huán)境污染三維模擬、形勢(shì)推演、追蹤溯源、應(yīng)急演練等提供直觀輔助決策，為宏觀大尺度及精細(xì)多維形勢(shì)研判提供支撐。

　　生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用建議

　　構(gòu)建生態(tài)環(huán)境政策信息垂直檢索引擎。采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)定向采集生態(tài)環(huán)境政策信息，對(duì)信息進(jìn)行綜合判別、分類，構(gòu)建資源庫(kù)，進(jìn)一步結(jié)合特定的算法和策略，構(gòu)建 “生態(tài)環(huán)境政策信息垂直搜索引擎”。實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境信息管理、檢索的“專、精、深”，形成生態(tài)環(huán)境信息資產(chǎn)。通過記錄追蹤用戶檢索行為構(gòu)建用戶畫像，自主辨別用戶“興趣點(diǎn)”，智能進(jìn)行信息推送，變“人找數(shù)據(jù)”為“數(shù)據(jù)找人”。可結(jié)合語義分析、關(guān)聯(lián)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等模型技術(shù)，輔以人工修訂，形成類似生態(tài)環(huán)境熱點(diǎn)問題解讀、環(huán)境政策社會(huì)影響等簡(jiǎn)報(bào)類成果。

　　構(gòu)建企業(yè)畫像和執(zhí)法案例庫(kù)。整合執(zhí)法時(shí)間、處罰主體所屬行政轄區(qū)等信息，構(gòu)建執(zhí)法案例庫(kù)。整合企業(yè)污染監(jiān)控、排污許可等各種數(shù)據(jù)，構(gòu)建企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分析模型，對(duì)企業(yè)進(jìn)行多維畫像。結(jié)合企業(yè)畫像和執(zhí)法案例庫(kù)，構(gòu)建專家經(jīng)驗(yàn)算法模型，篩選潛在違法違規(guī)及高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，輔以現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)法結(jié)果，提高環(huán)境監(jiān)管效率。

　　基于在線監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)探索反欺詐分析應(yīng)用。整合企業(yè)的不同排口、不同污染物的在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建算法模型，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)預(yù)判企業(yè)違法行為，并利用現(xiàn)場(chǎng)檢查結(jié)果修正模型、提高算法精準(zhǔn)度。例如，通過聚類分析，得出不同行業(yè)（企業(yè)）污染物的正常排放濃度范圍。在實(shí)際監(jiān)管中，若發(fā)現(xiàn)有企業(yè)污染物排放濃度未處于行業(yè)政策排放濃度范圍且未超標(biāo)時(shí)，則可判斷為異常行為，為現(xiàn)場(chǎng)檢查人員提供檢查方向。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)背后的信息，讓數(shù)據(jù)造假無處遁形。

　　基于圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)探索生態(tài)破壞場(chǎng)景識(shí)別。基于圖像識(shí)別技術(shù)、模式識(shí)別技術(shù)、機(jī)器深度學(xué)習(xí)、人工智能算法，結(jié)合高清攝像頭和無人機(jī)航拍畫面，實(shí)現(xiàn)河道異物、非法排污等生態(tài)破壞場(chǎng)景識(shí)別，自動(dòng)上報(bào)異常信息。結(jié)合線下巡查，精準(zhǔn)識(shí)別生態(tài)環(huán)境問題，實(shí)現(xiàn)從人工監(jiān)控向智能監(jiān)控轉(zhuǎn)變。降低人力成本，減少誤看漏看等異常情況的發(fā)生，提高環(huán)境監(jiān)管工作效率。

　　基于生態(tài)環(huán)境知識(shí)圖譜開展信息挖掘。通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，構(gòu)建生態(tài)環(huán)境應(yīng)用研究知識(shí)圖譜，進(jìn)而通過知識(shí)圖譜剖析生態(tài)環(huán)境研究現(xiàn)狀，直觀展現(xiàn)生態(tài)環(huán)境研究時(shí)序分布特征，明確研究熱點(diǎn)及前沿研究動(dòng)態(tài)的演進(jìn)趨勢(shì)，為生態(tài)環(huán)境研究的深化提供相關(guān)借鑒。

　　基于大數(shù)據(jù)為區(qū)域環(huán)境一體化發(fā)展提供決策支持。匯聚整合跨區(qū)域生態(tài)環(huán)境、氣候等相關(guān)數(shù)據(jù)，建立生態(tài)環(huán)境評(píng)估指標(biāo)體系。構(gòu)建分析模型庫(kù)、預(yù)測(cè)模型庫(kù)及政策支持庫(kù)。搭建區(qū)域環(huán)境一體化發(fā)展決策支持平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)區(qū)域間指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)比分析和可視化展示，并可在線調(diào)用各類模型進(jìn)行分析、預(yù)測(cè)與優(yōu)化調(diào)整，動(dòng)態(tài)評(píng)估區(qū)域生態(tài)環(huán)境承載力和環(huán)境容量，為一體化規(guī)劃和政策制定提供技術(shù)支持。