【大数据在环保领域的应用探究14000字（论文）】

大数据在环保领域的应用研究摘要环境保护本身涉及多个领域，数据量庞杂。大数据技术应用于环保领域是我国环境管理战略转型的重要举措。本文从大数据“4v”特征着手，介绍了当前环保领域大数据应用的现状。本文采用系统性文献综述，从应用方式、应用方向、作用表现及应用限制四个角度来分析大数据技术在我国环保领域的应用现状和趋势，并构建应用模型以解读二者的关系。结论表明，当前环保领域大数据应用研究偏向于理论设计，缺乏案例研究。后续应关注环境大数据实践，探索环境大数据应用新模式，进一步推进环境保护事业。关键词：大数据；环境保护；应用研究目录一、引言 7二、研究设计 8（一）概念阐述 8（二）研究方法 9（三）文献样本 9三、描述性分析 11四、系统性分析 13（一）应用方式 13（二）应用方向 17（三）作用表现 19（四）应用限制 21五、分析与讨论 24六、总结 26（一）环保大数据产业 27（二）全球化 27参考文献 28一、引言随着互联网的产生与发展，各类电子产品以及遍布各个角落的传感器的使用，每时每刻都在产生海量的数据。这些数据中仅有一小部分为结构化数据，绝大部分是种类繁杂，琐碎无序的非结构化数据。面对这样的数据量，人类亟需新的技术手段来处理。大数据技术应运而生。早在1980s，未来学家阿尔文就将“大数据”这一概念在其著作《第三次浪潮》中提出。在2009年前后，在互联网行业中开始流行发展大数据。到了2012年，许多以大数据应用研究为重点的国家战略：“大数据研究与发展计划”、“新ICT战略研究计划”等陆陆续续的在美国日本等国家启动开展。随后，我国也推出了《十二五国家政务信息化建设工程规划》，《促进大数据发展行动纲要》等政策性文件，推进大数据在各领域的深入运用。在实际需要和政策推动的双层助力下，大数据在各个领域深入发展，环保领域也不例外。自人类诞生以来，生产活动对自然环境的破坏从未停止。近代工业化以后，人类生产力得到了极大的提高，这意味着人类对地球生态环境的影响力也大大提升，环境压力居高不下。对核能的运用更是让人类拥有了系统性毁灭地球生态环境的能力，进而威胁人类自身生存。上世纪80年代的苏联切尔诺贝利事件的影响至今还未消除，日本福岛核污染事件核废水的处理在近期更是引起了轩然大波。随着目前的环境问题不断恶化加重，已经成为一个不可忽视的重要问题，人类也在不断寻求解决方法。大数据技能应用于环境范畴的探求于上世纪就现已展开。上世纪90年代，西欧地区对海湾进行水质监测管理，就已经在尝试使用基于集成数据库和污染模型的水质管理系统[[]CAMARAAS,DASILVAMC,CARMONARODRIGUESA,etal.Decisionsupportsystemforestuarinewater-qualitymanagement[J].Journalofwaterresourcesplanningandmanagement,1990,116(3):417-432.]。在大数据这一概念越发得到关注之后，关于其在环境保护领域的应用研究也日益增加，包括区域大气污染防治与污染物减排以及全球气候变化与温室气体减排研究[[]吴刚.资源环境领域大数据的研究与资助分析[J].中国环境管理,2015,7(06):14-18.]，全球气候变化预测研究[[]赵国栋.大数据时代的历史机遇:产业变革与数据科学[J].中国科技信息,2013(19):101-101.]，运用大数据对环境污染防治创新管理[[]詹志明,尹文君.环保大数据及其在环境污染防治管理创新中的应用[J].环境保护,2016,44(06):44-48.]等。2012年以后，中美陆续推出大数据相关政策文件，鼓励支持大数据的应用研究。在2016年，我国环境保护部门印发《生态环境大数据建设总体方案》，从政策层面明确要求将大数据应用于环境保护管理领域。之后，大数据在环保领域及生态环境大数据在科研，经济，政府决策支持及法律制定等方面的应用研究广泛开展。包括大数据应用于祁连山生态环境监测预警预报[[]青海省祁连山生态环境监测大数据平台建设项目通过技术验收[J].新西部,2021(Z1):159.]，黄河流域空间段、天际段以及地表段一体化大数据平台[[[]CAMARAAS,DASILVAMC,CARMONARODRIGUESA,etal.Decisionsupportsystemforestuarinewater-qualitymanagement[J].Journalofwaterresourcesplanningandmanagement,1990,116(3):417-432.[]吴刚.资源环境领域大数据的研究与资助分析[J].中国环境管理,2015,7(06):14-18.[]赵国栋.大数据时代的历史机遇:产业变革与数据科学[J].中国科技信息,2013(19):101-101.[]詹志明,尹文君.环保大数据及其在环境污染防治管理创新中的应用[J].环境保护,2016,44(06):44-48.[]青海省祁连山生态环境监测大数据平台建设项目通过技术验收[J].新西部,2021(Z1):159.[]王军.黄河流域空天地一体化大数据平台架构及关键技术研究[J].人民黄河,2021,43(04):6-12.[]刘儒,石学涛,耿铭晨,等.基于云环境下海洋环境监测大数据处理平台的研究[J].电子测试,2021(04):81-82.[]郝晓亮.大数据技术在大气监测中的应用研究[J].当代化工研究,2020(08):83-84.[]黎明,王俊凯.大数据背景下生态审计平台模型设计与发展路径探讨[J].重庆理工大学学报(社会科学),2019,33(01):60-66.目前，对于大数据应用于环保领域的学术研究大量增加，但是仍然缺乏一个针对大数据应用情况的综述性研究，来明晰大数据如何应用于环保领域，应用的方向如何以及应用过程中存在的困难与挑战等问题。基于以上考虑，本文采用系统性文献综述法，对CNKI上关于大数据在环境保护上的应用研究进行一次全面系统的回顾，尝试对当前大数据的应用情况做一个总结，为以后的更大规模，更成熟的应用摸清方向。二、研究设计（一）概念阐述大数据：自大数据概念被提出来以后，它始终没有一个被广泛接受的定义。根据大数据研究权威机构Gartner所给出的大数据定义：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的数量大、高增长率和多样化的数据资产，即3V特征[[]王岑岚,尤建新.大数据定义及其产品特征:基于文献的研究[J].上海管理科学,2016,38(03):25-29.]。在3V特征的基础上，大数据还具有其他学者所提出的另外四大特点，即海量的数据规模(Volume)、快速的数据流动(Velocity)、多样的数据类型(Variety)和巨大的数据价值(Value)，即为4V特征。广义上讲，大数据不仅是指海量数据，还包含了对这些数据进行采集、传输存储、处理[]王岑岚,尤建新.大数据定义及其产品特征:基于文献的研究[J].上海管理科学,2016,38(03):25-29.（二）研究方法系统性文献综述法相较于传统文献综述更具科学性和客观性。通过确定一个或数个具体的研究问题，进而围绕这个问题收集相关研究文献，使用提前设定好的标准对文献进行筛选和分析，最后得出结论。以下三个环节内容在系统性文献综述中是必不可少的：研究问题；检索策略；研究纳入和剔除准则[[]邱璇.系统综述——一种更科学和客观的综述方法[J].图书情报知识,2010(01):15-19.]。在本文中，核心问题是：大数据技术如何应用于环境保护中？这个问题可以拆分为以下四个具体问题：eq\o\ac(○,1)大数据技术在环保领域的应用方式是什么？eq\o\ac(○,2)大数据在环保领域的应用方向有哪些？eq\o\ac(○,3)大数据在环保应用中发挥着哪些作用？eq\o\ac(○,4)环保领域在应用大数据技术中存在哪些问题？[]邱璇.系统综述——一种更科学和客观的综述方法[J].图书情报知识,2010(01):15-19.（三）文献样本选取限定CNKI的文献为本次的样本检索范围，包括学术期刊库、学位论文库及会议论文库。其次，考虑到大数据概念的兴起时间及国家政策性文本出台时间，将检索时间范围划定为2012年1月至2020年12月。根据研究问题确认检索词：eq\o\ac(○,1)大数据AND环境保护；eq\o\ac(○,2)大数据AND环境；eq\o\ac(○,3)大数据应用。使用上述检索词进行检索，发现检索结果存在大量与研究问题偏差较大的文献，因此根据研究需要设定筛选标准如下：eq\o\ac(○,1)必须同时关注大数据和环境保护两方面内容，单独介绍大数据或环境保护技术的文献排除；eq\o\ac(○,2)纳入研究的文献至少包含一个环境保护中大数据应用问题：应用方式，应用方向，发挥作用及应用限制。通过检索词初步检索及参考文献追踪，对选取的文献标题按照一定的筛选标准进行人工筛选后，得到103篇文献；再通过阅读摘要，筛选得到76篇文献；最后以通读全篇的方式，最终筛选得54篇文献。其中，期刊论文47篇，会议论文6篇，硕士论文1篇。三、描述性分析对本文研究入选的54篇文献，笔者从发表时间，期刊，应用领域三个角度进行统计分析。在图1中，统计了入选文献的发表时间，可以发现环保领域大数据的应用问题越来越受到学界关注。尤其是在2015年及以后，关于大数据环保应用的文献量显著增加，这一现象可能与2015年及2016年政府有关部门出台《促进大数据发展行动纲要》和《生态环境大数据建设总体方案》两份文件有关。在2017到2019之间发文数量短暂下降，但这与笔者的筛选操作有关，实际数量仍成上升趋势。在图2中，统计了入选文献介绍的大数据所应用的环保领域。由于大数据本身的特点，在设计和实际应用中，更偏向于跨领域的应用，即在大气，水，土壤与固废，噪声污染等领域之间建立一个综合性的系统（重庆市生态环境大数据建设的实践与思考）。也有少量文献介绍了大数据单独应用于某一特定领域的案例。如在水域环境中，应用大数据技术对水质进行检测[[]赵黎明,王海刚,王英珏.大数据在线技术在水质监测中的应用[J].中国环保产业,2017(12):70-72.]；在大气环境中，以大数据技术实行对大气污染联防联控形式的突破[[]杨毅.大数据时代下探索区域大气污染联防联控的新模式[J].科技传播,2014,6(11):107-108.[]赵黎明,王海刚,王英珏.大数据在线技术在水质监测中的应用[J].中国环保产业,2017(12):70-72.[]杨毅.大数据时代下探索区域大气污染联防联控的新模式[J].科技传播,2014,6(11):107-108.[]李石头.污染源大数据动态监管新模式——河北省污染源全覆盖动态监管平台[A].中国环境科学学会环境信息化分会、《中国环境管理》杂志.2016全国环境信息技术与应用交流大会暨中国环境科学学会环境信息化分会年会论文集[C].中国环境科学学会环境信息化分会、《中国环境管理》杂志:中国环境科学学会环境信息化分会,2016:6.图3统计了收录大数据应用于环保领域文献数量排名前五的期刊进行分析，发现环保领域大数据应用的研究主要发布在环境领域期刊上。《中国环境管理》是国内该领域较权威的刊物，由国家环境保护部环境发展中心主办，其上刊载的文献质量和数量均名列前茅。四、系统性分析在对54篇文献进行全文阅读与分析后，笔者试图回答大数据技术以怎样的方式应用于环保，发挥了哪些作用以及应用中存在哪些困难等问题，因此本文从应用方式，应用方向，作用表现及应用限制四个视角来回顾大数据在环保领域的应用研究现状。（一）应用方式通过对54篇文献的阅读，笔者将大数据技术在环保领域的应用方式分为三类：核心，工具和间接方式（如图4所示）。核心应用方式即以大数据为核心，重新打造一套环境监测监管及评估系统，应用于实践，从而取代原本的系统。此时称为生态环境大数据（以下简称环境大数据）。环境大数据具备传统大数据的基本特征，但又有其自身特点。在数据规模上，随着环境监测网络的建设，声学、化学、生物、光学等传感器、卫星遥感以及其它监测设备的铺设，每时每刻都会产生海量的数据；加之环保行业及有关部门在过往几十年积累的历史数据，环境大数据所需要处理的数据规模是极为庞大的。以林业为例，林业生态大数据处理是采用指数级的行列增长：在生态林业建设中，为预测人工林的发生情况，会以人工林信息作为列，以天然林信息作为行。随着这种行列信息的增长，数据将以指数倍增长[[][]蓝学,韦绪,覃德文.浅谈大数据分析在生态林业上的运用[J].经济研究导刊,2015(06):55-56.以环境大数据为核心打造的系统应至少包含数据感知、数据传输、存储分析、数据应用以及数据安全几个模块。数据感知即使用前文介绍的传感器、卫星遥感等设备，持续性地监测获取感知信息，实现对环境质量，生态状况，污染源等环境因素的全天候监察。数据传输即将不同来源、不同格式的数据信息全面迅速地传递到信息系统之中，通过环保专线、运营商网络，应用最新的通信技术，实现环保信息更深层次的共享和交互。存储分析不必赘述。但值得注意的是，上文提到的环境大数据庞大的数据量，给数据存储管理和分析挖掘带来了巨大的挑战。因此，该模块要关注信息技术领域最新进展，将虚拟化、云计算等新技术手段引入，对海量数据进行整合分析、实时处理，实现“智慧环保”。数据应用即对外输出，在前三个模块的基础上，挖掘环境大数据的实际应用，如水质监测、大气监测，污染源监管等。这一模块需搭建面向对象的业务系统和信息服务门户，方便用户获取信息，为生态环境决策提供支持。数据安全应贯穿环境信息系统的全部环节。根据所发布的《促进大数据发展行动纲要》的内容，安全保障就是目前在发展大数据的重要战略任务其一。重庆市在生态环境大数据的实践中，搭建了由环保云平台、数据资源管理中心和业务应用软硬件支撑平台中心组成的重庆市生态环境大数据平台，配套建设了大气、水环境、土壤固废等大数据综合应用系统，并结合实际业务工作，建设了环境应急与执法管理、生态环境监测管理、环保事权政务服务、核与辐射安全管理等多个业务专项应用系统，形成“1+5+N”总体架构布局[[]黄孝艳,吴太佐,张艳军,等.重庆市生态环境大数据建设的实践与思考[A].中国环境科学学会.2020中国环境科学学会科学技术年会论文集（第四卷）[C].中国环境科学学会:中国环境科学学会,2020:4.]。内蒙古则以乌梁素海流域和电力行业为试点，于2015年开展环境大数据应用[[]李剑.内蒙古生态环境大数据建设的思考与探索[J].中国环境管理,2016,8(04):43-47.]。在应用大数据技术上，贵州省首当其冲。早在2013[]黄孝艳,吴太佐,张艳军,等.重庆市生态环境大数据建设的实践与思考[A].中国环境科学学会.2020中国环境科学学会科学技术年会论文集（第四卷）[C].中国环境科学学会:中国环境科学学会,2020:4.[]李剑.内蒙古生态环境大数据建设的思考与探索[J].中国环境管理,2016,8(04):43-47.[]熊德威.发展大数据构建环境管理“千里眼、顺风耳、听诊器”——贵州环保大数据实践与发展建议[J].环境保护,2015,43(19):40-42.以工具的方式将大数据应用于环保即直接将大数据的技术理念引入旧有的体系中，仅将其作为一种技术手段，来提升现有环境监测管理系统的效率。赵永安在研究大数据应用于高放废物地质处置中，提出使用大数据对历史场址筛选和评价过程中积累的大量地质、地理、气候、人文经济等相关数据，以及将来布置的以万计的传感器收集的数据进行分析，精准快速地定位合适的高放废物处置场址[[]赵永安,高敏,黄树桃,等.大数据在高放废物地质处置中的应用研究前瞻[J].铀矿地质,2017,33(01):59-64.]。在大气污染联防联控工作中，在各地区域合作开展地区的大气质量管理，都利用了大数据技术为其提供数据和决策支持[]赵永安,高敏,黄树桃,等.大数据在高放废物地质处置中的应用研究前瞻[J].铀矿地质,2017,33(01):59-64.大数据间接应用于环保的方式，即大数据应用于第三方，通过第三方的作用推进环境改善。南开大学的田伟杰研究发现大数据发展促进产业结构由第二产业向第三产业调整，进而降低环境污染[[]田伟杰.大数据技术在污染防治方面的应用研究[J].信息系统工程,2020(01):91-92.]。信息化时代，政府积极引进新技术，以技术手段倒逼变革。在大数据技术的应用下，“智慧政府”“数字政府”等主题建设显著提高政府治理能力。进一步推动政府在微观层面发现环境治理中存在的问题，出台具体细致且具备可行性的方案，解决环境问题，推进环保事业[[]袁士聪,蒋兰.大数据时代政府环境治理路径创新研究[J].居舍,2017(26):159.]。在法律层面，大数据也能发挥其预测能力和精细化、系统化的特性。在当前环境执法中存在以下问题：eq\o\ac(○,1)体制不完善：环境执法部门之间，包括同级部门以及上下级部门，缺乏联动。由于部门利益的阻碍，在没有协调机制的情形下，执法难以推进。eq\o\ac(○,2)地方保护主义，执法任务难以落实，执法效率低等问题。eq\o\ac(○,3)缺乏公开和监督。引入大数据技术，则可以通过数据的整合，精准快速的分析等特点，打破部门之间的壁垒，由数据中心协调各部门联合行动，精准定位污染源，严格执法。同时，还可以搭建信息公开门户，将数据实时展现，接受民众监督[[]张卓强.大数据应用于环境执法的内在机理探析[J].法制与社会,2016(21):260-261.]。总的来说，大数据通过推进产业结构调整，政府治理能力提升或环境执法等环节，间接促进环境保护。[]田伟杰.大数据技术在污染防治方面的应用研究[J].信息系统工程,2020(01):91-92.[]袁士聪,蒋兰.大数据时代政府环境治理路径创新研究[J].居舍,2017(26):159.[]张卓强.大数据应用于环境执法的内在机理探析[J].法制与社会,2016(21):260-261.值得注意的是，随着学界对大数据应用的研究深入，将大数据直接作为工具引入到旧有体系中的研究渐少，而以环境大数据为核心的环境监测管理系统的设想和实践逐渐增加，如图5所示。（二）应用方向通过梳理，共有36篇文献对应用方向有所介绍。通过对文献的阅读总结，将应用方向分为监测、监管和评估。监测即对暂未发生污染的环境进行日常监测，且在发现污染情况时发出预警；监管即对污染源或爆发污染区域进行持续性监控，确保污染范围和污染程度不突破限定值，突破即示警；评估发生在污染未发生或已经发生并处理后，对事项即将或已经造成的影响进行运算模拟，对污染影响进行评估，包括对经济、社会的影响。如图6中所展示的，大数据的应用主要为多方向。由于监测与监管所用感知设备的重复性，大数据应用一般会兼顾这两个方向。詹志明在研究大数据应用于环境污染防治管理创新时，提出建设基于物联网技术的监测网络，万物互联以无死角地对环境进行监测；对于大气污染防治体系：认知体系的空气质量预报体系为其基础构架，完善空气质量预报模型；对污染物产生进程进行动态监管；等等[4]。在核能运用领域，核辐射的管控是重中之重。自从使用核能，国家相关管理设计及制造研究单位开始积累得到大量数据。将大数据技术引入该领域，在数据管理体制、管理技术及数据共享意识方面做出改变和完善，建立大数据环保、管理、应用平台，高效精确地监测监管核辐射，同时还能借助大数据技术检测舆情，分析公众关注的核及核辐射相关知识和数据，及时发布相关科普和安全数据，消除公众对核无理性的抗拒[[][]周林,王晓峰,卞玉芳,等.核与辐射安全监管大数据平台建设策略研究[J].中国环境管理,2017,9(02):25-30.三个方向均涉及的大数据应用一般是新设计的以环境大数据为核心的环境管理系统。在刚开始设计之时，就已经将环保的各个方面纳入考虑范畴。例如重庆市的生态环境大数据平台不仅构建了环境监测管理系统，还另外考虑到环境的其它方面，进而在系统中添加设计了环境应急大数据系统、环评与排污许可审批系统。从监测、监管到评估均包含在内16。将大数据系统单运用在环境评估之中的案例相较比较少。诸云强专门研究了环境影响评价大数据。环境影响评价是数据密集型工作，涉及数据包括基础地理地质、水文气象等自然环境数据；在环评的各个环节，如技术评估、审批、公众参与等过程中也会产生大量数据。使用大数据技术进行环境影响评价，提升预测分析效率。还可以利用云计算技术，形成模型-数据一体化共享平台，将常用的环境影响预测模型在线共享，可根据输入数据实现模型的自动匹配推荐[[][]诸云强,赵晓宏,冯卓,等.环境影响评价大数据分析与创新服务[J].环境影响评价,2016,38(01):5-9.（三）作用表现除开基本的环境监测评估作用，大数据在环境保护中还发挥着哪些作用？这一问题即是本视角想要探索的。有13篇文献对环保中大数据应用的作用表现有所介绍，经过系统梳理，大数据应用的作用被分为标准制定、公众沟通、舆情监测、协助决策及推动数据共享五大类（图7）。以下分别进行介绍。标准制定：由前文介绍可知，环境领域数据来源多样、种类复杂。在应用大数据的过程中，细致深入地调查清楚环境保护的各项数据，在实际操作中逐步规范化，反向推进生态环境大数据的统一标准，在环境监测、环境评估等领域建立标准模型。在城市环境治理中，涉及领域包括空气污染、水污染、垃圾处理等，每一项又可以细分为多个领域。以上污染的发生是不可避免且持续性的，环境大数据可以帮助建立处理标准，在污染处理和居民生活水平之间取得平衡[[][]刘德权,苏荷.基于大数据的城市环境治理对策[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2016(06):53-61.推动数据共享：上文提到大数据的应用可以加快数据统一标准的制定。环境大数据本身要求建立环境数据中心，将各部门数据集中存储分析，在客观上促进数据共享；环境大数据在应用层会搭建面向对象的信息服务中心，将数据提供给用户，实现数据的共享利用。舆情监测：在核污染领域，这一作用会得到最大发挥。由于核污染本身的特殊性，破坏性强、持续时间长等特点，公众对其抱有强烈的恐惧。2011年日本福岛核电站泄露，周边国家民众陷入恐慌，国内出现抢购囤积食盐的现象。2021年日本政府对福岛核废水的处理再次引发关注。核与核辐射领域的大数据技术对于网络舆情应持续关注，使用爬虫技术关注相关热点信息，及时跟进，公布相关数据和对民众进行科普，引导民众，消解恐慌情绪。公众沟通：公民在环保中的作用不言而喻。通过各种渠道保持与民众的沟通，实现环境保护中的广泛参与，从监督、治理到影响评估环节都能获得更及时完善的信息，彻底解决问题。通过信息门户，环境大数据可持续发布各类环境数据信息，引导民众提高环保意识，接受公民举报监督。协助决策：该作用可以从两个角度分析。eq\o\ac(○,1)提高政府部门决策水平。通过海量数据的支持，真实展现区域环境现状，为政府人员指定环保策略、环保政策等提供依据。eq\o\ac(○,2)科学决策水平。大数据本身可以提高检测结果的科学性和准确性，为研究人员提供高质量研究数据，进而提升科研质量。（四）应用限制新兴技术的应用总会受到旧体系的束缚。大数据技术应用于环境保护领域，自然受到环保领域现状的束缚。经过梳理，有26篇文献对大数据应用挑战做出介绍，具体困难总结如图8所示。可以发现，首当其冲是数据共享困难，其后依次为人员技能不足、缺乏统一规划（数据和标准）、应用创新不足、缺乏制度体系保障和基础设施建设不足。数据共享困难：主观上，在过去的数十年工作中，各环保部门各自为政，各有隶属关系，未形成合作共享机制。考虑到部门声望和政绩，相关单位抗拒数据共享。甚至有部门为达成指标刻意造假。客观上原因可分为四点：eq\o\ac(○,1)数据格式不同，未形成统一标准。各部门根据其工作地域环境特点，对环境数据的收集重点不同。在系统的选择上，不同地域以及同一地区的上下级部门各有选择。以贵州为例，目前，在贵州省的环保系统中同时运行着三套系统：环保部和省环境厅分别建设下发的应用系统、以及各市县环保部门自己搭建的系统18。不同的系统对于数据格式的要求自然不同，在这种情况下，数据共享也就有了天然的阻碍。此外，早期积累的生态环境数据资料均为纸质形态，尚未进行数字化[[]刘丽香,张丽云,赵芬,等.生态环境大数据面临的机遇与挑战[J].生态学报,2017,37(14):4896-4904.]。这些数据具备较高参考价值，但受限于形态，难以共享。eq\o\ac(○,2)数据不完整，缺失严重。环境监测网络的建设需要铺设大量传感器，在缺乏资金投入地前提下，难以建设完成。近年来，在国家政策支持下，环保投资有所增加，但建成完整全面的监测网络仍需持续投入。eq\o\ac(○,3)数据真实性存疑。除主观原因外，客观上存在监测环境复杂、不可控因素较多等原因，导致监测系统出现偏差eq\o\ac(○,4)数据整理难度大。数据开放共享前，必须投入巨大的人、物力需对数据进行梳理甄别，对于敏感数据进行脱敏或封存。[]刘丽香,张丽云,赵芬,等.生态环境大数据面临的机遇与挑战[J].生态学报,2017,37(14):4896-4904.人员技能不足：大数据兴起时间较短，相关人才储备难以满足环保领域的需要。各高校在近几年才逐步开设大数据院校，如南开大学在2018年设立统计与数据科学学院。短时间内，环保领域难以吸引大数据人才进入该领域。此外，生态环境大数据本身涉及众多学科，要求相关人员同时具备计算机和生态学领域的知识技能，对人才要求高[[][]GANDOMIA,HAIDERM.Beyondthehype:bigdataconcepts,methods,andanalytics[J].Internationaljournalofinformationmanagement,2015,35（2）:137-144缺乏统一规划：数据和评测标准上均未有广泛推行开的准则。数据方面缺乏统一规划即前文所述在数据格式，类型等方面没有统一标准，各地区各部门相互独立。评测标准方面无统一规划，表现为环境预警、监管等方面没有统一标准模型。以环境评价为例，不同时空尺度的数据，不同的环境问题以及多样的环境质量评估模型，在无统一规划的前提下，受人为因素影响较大[[][]董玉红,刘世梁,张月秋,等.大数据在我国生态环境监测与评价中的应用与问题[J].科研信息化技术与应用,2017,8(03):18-26.应用创新不足：此项问题分为两个层面：一是对大数据的应用不足；二是在大数据应用上的创新不足。大数据的应用上，有过于依赖信赖技术的问题。对大数据的内容及分析结果不假思索地应用于实践，负面影响环境管理决策27。在应用创新上，目前大数据技术初步应用于环境监测评估、污染监管执法、环境应急管理、环境变化预测等方面，处于分散式、阶段性应用，尚未形成一套完整的大数据产业链。笔者认为创新应用不足与该领域人才不足有关。缺乏制度体系保障：这一问题在两方面均有表现。eq\o\ac(○,1)环境大数据的各个环节。数据从采集到开放共享，中间涉及传输，存储，分析，安全等诸多环节，每个环节的标准和管理均无制度说明和保障。这与我国目前的应用进度有关，在内蒙古，江西等地设置的环保系统示范试点也在逐步推进完善大数据应用相关制度保障17。eq\o\ac(○,2)管理机制上无制度体系。没有制度保障，各部门权责不明，尤其是在业务合作和数据共享上。相关部门不求有功、但求无过，对大数据的应用造成了极大阻碍[[]王凯.推进环境保护大数据应用和发展的建议[J].科技经济导刊,2018,26(05):79.]。[]王凯.推进环境保护大数据应用和发展的建议[J].科技经济导刊,2018,26(05):79.基础设施建设不足即前文所提环境监测网络，信息平台等的建设不完备，在此不再赘述。除开以上提到的普遍存在的问题以外，还有部分比较个性化的问题，在此向读者做简单介绍。eq\o\ac(○,1)大数据规模巨大，生成过快。王淑鸿在研究使用大数据测度技术进步，辨别“环境偏向技术“，为环境管理部门提供可靠的技术进步认知，从而为制定实施环境管理政策方案提供依据。但高速生成并积累的庞大的数据量为测度带来了极大的分析上的困难。学者们需要通过各种方案，比如引入神经网络的方式来解决这一问题[[]王舒鸿,崔欣,宋马林.大数据在环境技术进步中的应用[J].中国环境管理,2017,9(02):21-24+79.]。eq\o\ac(○,2)理念冲突。传统环保工作习惯于以寻找污染源头的方式来解决污染问题。但能够影响环境污染的因素和渠道可以有多种，解决环境污染的方法不限于一种。大数据可以充分发挥其优势，通过海量数据分析确定不同因素之间的相关性，从而确定解决问题的方向。但这显然与惯常的处理思维和方式有较大差异，相关部门和人员短时间内难以改变旧有思维[[]陈静.大数据技术在环境监测中的应用[J].中国新技术新产品,2020(15):118-119.[32[]王舒鸿,崔欣,宋马林.大数据在环境技术进步中的应用[J].中国环境管理,2017,9(02):21-24+79.[]陈静.大数据技术在环境监测中的应用[J].中国新技术新产品,2020(15):118-119.[32]陈伟,王雪奇.水质在线监测中的大数据应用浅析[J].绿色环保建材,2020(05):78+81.[33]黄鹏成.林业信息化建设对林业生态大数据应用的思考[J].农业技术与装备,2020(03):116-117.[34]秦渤.水质在线监测中的大数据应用探讨[J].低碳世界,2019,9(06):30-31.[35]李璐.大数据技术在环境监测中的应用研究[J].环境与发展,2018,30(06):169+171.[36]朱缨,安祺,邱致刚.搭建“环保大数据平台”的设想与实践——以银川市智慧环保信息平台为例[A].中国环境科学学会（ChineseSocietyForEnvironmentalSciences）.2015年中国环境科学学会学术年会论文集（第一卷）[C].中国环境科学学会（ChineseSocietyForEnvironmentalSciences）:中国环境科学学会,2015:10.[37]李云婷,严京海,孙峰,等.基于大数据分析与认知技术的空气质量预报预警平台[J].中国环境管理,2017,9(02):31-36.[38]王永桂,夏晶晶,张万顺,等.基于大数据的水环境风险业务化评估与预警研究[J].中国环境管理,2017,9(02):43-50.[39]张哲.基于大数据应用的环境数据资源中心设计研究[D].清华大学,2017.[40]刘怡.山西省生态环境大数据平台建设与展望[A].中国环境科学学会(ChineseSocietyforEnvironmentalSciences).2018中国环境科学学会科学技术年会论文集（第四卷）[C].中国环境科学学会(ChineseSocietyforEnvironmentalSciences):中国环境科学学会,2018:5.[41]樊文裕.林业信息化建设对林业生态大数据应用的思考[J].防护林科技,2018(05):58-59.[42]方印,高赟,张海荣.中国环境资源法治大数据应用问题探究[J].郑州大学学报(哲学社会科学版),2018,51(01):27-33.[43]罗俊杰,李芷欣.基于路线图方法的环保大数据开发利用机制研究——以宁波市为例[J].中南林业科技大学学报(社会科学版),2016,10(03):8-13.[44]王威,朱京海.基于大数据的辽宁智慧环保新思路[J].环境影响评价,2016,38(02):36-39.[45]程春明,李蔚,宋旭.生态环境大数据建设的思考[J].中国环境管理,2015,7(06):9-13.[46]常杪,冯雁,郭培坤,等.环境大数据概念、特征及在环境管理中的应用[J].中国环境管理,2015,7(06):26-30.[47]范志伟.辽宁省污染源大数据项目——大数据应用案例[A].中国环境科学学会环境信息化分会、《中国环境管理》杂志.2016全国环境信息技术与应用交流大会暨中国环境科学学会环境信息化分会年会论文集[C].中国环境科学学会环境信息化分会、《中国环境管理》杂志:中国环境科学学会环境信息化分会,2016:7.[48]张达敏.大数据技术在漳州生态环境保护中的应用实践[J].海峡科学,2019(02):60-62.[49]赵艳春.探究生态环境保护中大数据技术的应用[J].环境与发展,2019,31(12):186-187.[50]李屹,廖方圆,张宇光.面向水污染防治的大数据技术框架[J].通信技术,2020,53(01):120-126.[51]黄坚,李晓英.基于大数据的环境污染源防治管理模型研究[J].环境科学与管理,2019,44(08):1-4.[52]曹越.大数据技术在生态环境保护中的应用价值研究[J].环境科学与管理,2020,45(11):26-30.[53]陈静.大数据技术在环境监测中的应用[J].中国新技术新产品,2020(15):118-119.[54]翟运,张东.大数据技术在贵州省环境管理中的应用分析[J].环境与发展,2020,32(07):236+239.[55]王辉,王松森,宋杰.基于大数据技术构建生态环境信息化体系及其重点应用研究[J].数字技术与应用,2020,38(03):71-72.[56]张振豪,杨琳.大气监测中大数据技术应用研究[J].中国科技信息,2020(05):70-71.[57]李晓光.生态环境大数据研究与应用进展[J].环境与发展,2020,32(04):193-194.[58]俞兆程.基于大数据的环境监测与治理探讨[J].环境与发展,2018,30(04):146+148.[59]赵芬,张丽云,赵苗苗,等.生态环境大数据平台架构和技术初探[J].生态学杂志,2017,36(03):824-832.[60]檀庆瑞.广西环保大数据建设的实践与思考[J].环境保护,2015,43(19):38-39.[61]蒋洪强,卢亚灵,周思,等.生态环境大数据研究与应用进展[J].中国环境管理,2019,11(06):11-15.[62]赵海凤,李仁强,赵芬,等.生态环境大数据发展现状与趋势[J].生态科学,2018,37(01):211-218.[63]胡昊,曹媛颖,张啸天,等.生态环境大数据探究[A].中国环境科学学会(ChineseSocietyforEnvironmentalSciences).2018中国环境科学学会科学技术年会论文集（第四卷）[C].中国环境科学学会(ChineseSocietyforEnvironmentalSciences):中国环境科学学会,2018:6.五、分析与讨论本文使用系统性文献综述方法，从应用方式，应用方向，作用表现以及应用限制四个角度对目前国内大数据应用于环境保护的现状进行了分析。在此基础上，笔者尝试将这四个角度相结合，构建环保领域大数据应用的结构图，从而形成对应用现状的结构性认识。还可借此发现目前大数据应用研究的不足，对将来发展方向做简单梳理。该模型基于本文所选文献搭建，仅处于假设阶段。大数据在环境保护工作中的应用方式是研究关注的重点。经过梳理，应用方式被归纳为应用工具，应用核心以及间接应用。工具式的应用显然是粗放式的，低效率的。这种方式简单的将大数据技术引入环保工作中，用于处理长期积累的以及正在产生的大量数据。旧有体系的架构、运行方式不会有大的变动，仅仅增加了一项高效的数据分析挖掘工具。这种应用可以提高环保工作的效率，但提升幅度不会很大。甚至可能发生这种情况：由于旧体系下的数据收集部分不完整或者难以满足大数据的需要，导致大数据分析得到的结果有所偏差，进而误导环境决策。核心式应用是笔者所推崇的应用方式。大数据为核心，打造生态环境大数据意味着重新打造一套环保系统。在数据收集，数据传输，数据存储分析等各个环节，以环境大数据的要求重新设置；在业务系统上，从后端的数据中心到前端信息服务中心均进行升级或新建；在人员配置上，要引入大数据人才，并对原本的技术人员进行培训，掌握大数据的原理、理念和技术手段，培养出在生态环境领域和大数据分析领域均有所为的复合型人才。但是，这种应用方式需要的工作耗时长，投资大，短时间内难以建成，需要政府持续性地投入。通过将大数据引入第三方，提升第三方的成效，进而作用于环保领域。这