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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  

大数据分析项目经验表明, 高可用、可扩展的数据存储架构和灵活、高效的数据分析架构是建设一个完善的大数据分析系统的基本问题。由于土壤环境大数据的采集途径多样,数据来源广泛,因此需首先进行数据融合(Data Blending),再进行集成分析。

数据融合是以智能决策为目标,将多源中的相关数据提取、融合、梳理整合成一个分析数据集(Analytic Dataset)。这个分析数据集是个独立的和灵活的实体,可随数据源的变化重组、调整和更新。

数据融合过程中的多源数据来自于三个方面:

(1) 基本数据(Primary Data),主要指项目组织者直接采集掌控的内部数据;

(2)二级数据(Secondary Data),主要指第三者采集、整理和提供的外部数据;

(3)科学数据 (Scientific Data),主要指通过科学研究、公式计算和模 型估算等获得的数据。

这三类数据为系统的建立提供了不同数据信息。在大数据分析项目中,数据科学家需要针对具体问题收集、整理、融合相关的三类数据。

大数据的数据融合与系统构建有 5 个基本步骤:

(1)从多个异构数据源中抽取数据;

(2)对数据进行 整理和分类;

(3)对数据进行清洗;

(4)对多元数据 进行组合,转换数据并建立数据集;

(5)面向具体问题 建立数据分析模型。

根据土壤环境大数据的特点,以土壤环境质量为核心的大数据系统,其建立应该遵循以下技术路线(图1)。

其中,直接数据指直接表征土壤环境质量的数据, 污染物类型、总量、有效态含量等,相关数据指影响土壤环境质量的数据,如土壤理化性质,污染源的空间分布和排放特征、污染物扩散途径、土壤环境的自净能力、水气等相关介质的环境质量特征等,还包括气象资料、水文地质资料、环境影像资料、遥感资料等其他格式的表征类数据。

5土壤环境大数据发展方向与应用

通过数字土壤环境的大数据集合,搭建保护与防治等专题平台,提供基于土壤环境大数据的公共服务;利用大数据的深度挖掘与知识发现,实现土壤环境的量化管理和多主体跨介质协同治理;面向污染土壤的靶向修复与安全利用,建立保障农产品质量安全的数字化溯源网络,从而保障区域农产品质量安全(图2)。

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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