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环保大数据时代到来 你不得不知道的土壤环境大数据的构建与应用

北极星环境修复网  来源:《中国科学院院刊》  作者:郭书海等  2017/3/6 10:44:14  我要投稿  

相比而言,土壤环境质量的变化慢、波动小,污染具有累积性和滞后性的特点,公众没有直接的感官判断能力,也难以进行自动在线监测,人工采样监测的成本更高,因此,在预报预警方面难度较大。

但土壤环境质量的变化特点也为大数据发展提供了另一个优势,即针对土壤环境的“源-汇”特性,探索土壤环境质量与各种影响因子的因果关系,通过多元化数据,如整合区域内污染源空间分布数据、污染物排放类别与总量数据、污染扩散的多维途径、环境的消纳能力与空间差异,以及与环境质量相关的背景值图集、各种遥影像资料等,建立基于时空的多维大数据模型。

3.2土壤环境大数据发展基础

从20世纪80年代开始,我国开展了多次全国尺度的土壤环境调查,包括全国背景值调查、土壤污染状况调查、多目标地球化学调查、农产品产地环境调查等,此外还形成了超过两百万篇的科研论文与报告。已经积累了以农用地、污染场地和饮用水水源地土壤为重点,涉及局部地区农产品、人群健康等信息的土壤环境基础数据库及衍生数据库(表3),从数据量上来看,已经基本达到大数据要求,但仍需进行有效数据提取与深度发掘。

2016 年国务院印发的《土壤污染防治行动计划》将土壤污染调查与监测作为重点,建立每 10 年开展一 次的土壤环境质量状况定期调查制度,建设土壤环境质量监测网络,2020 年底前实现土壤环境质量监测点位所有 县、市、区全覆盖。这为土壤环境大数据提供了覆盖全国的基础性数据源,为构建样本量巨大性、数据多源性、指标动态性的土壤环境大数据奠定了基础。

在此基础上,利用“互联网+”信息互换模式,开展土壤环境数据的摄取与补充,通过数据自我比对、自我更新和自我完善,构建具有我国特色的土壤环境大数据系统,实现土壤环境数字化,以“靶向”服务为目标,为区域性、全国性等不同尺度的土壤环境保护与风险管控提供决策方案。

3.3土壤环境大数据发展瓶颈

土壤环境大数据发展也存在诸多问题

(1)土壤环境质量监测成本高、周期长,积累数据尚不充分;

(2)我国环境监测体系还处于构建阶段,数据种类比较单一,数据分析手段仍处于初级阶段,缺乏数据融合及深度挖掘的方法,亟需构建数据间相关性分析的数学模型;

(3)土壤环境质量的管理须基于地理信息系统 (GIS),但 GIS 工具与关系数据库管理系统的扩展能力有限,受限于数据存储模式等诸多瓶颈,导致地理信息系统空间数据自动综合能力与效率低下;

(4)GIS 的客户机服务器架构决定了数据共享、数据存储、同步性更新及更新效率等能力较弱。因此,应通过技术集成,建立数据驱动的多行业、多学科交叉融合,互利共赢,形成智慧型土壤环境管理数据支撑体系。

4土壤环境大数据系统构建

大数据具有海量、多样、快速变化的特性,同时海量数据存在价值密度低的特点,这就要求在针对具体问题进行数据分析与价值挖掘时要进行数据的聚合、抽取等预处理工作,以降低计算成本。

延伸阅读:

PPT|土壤环境质量评价 你真的了解吗?

PPT|教你一招!一文了解土壤环境调查与分析

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