随着环境保护工作的精细化管理要求及智慧化建设[1]，利用大数据精准环保成为加强环境质量监测、污染源排放监管、科学决策的新趋势。发挥环保数据优势、挖掘环保数据价值，已经成为各省市区域治理的必修课。2016年，环保部发布了《生态环境大数据建设总体方案》，报告中明确了大数据在推进生态文明建设中的地位，倡导推进全国生态环境监测数据联网共享，开展生态环境大数据分析。大数据在环境治理方面的应用已经崭露头角，进一步发挥环保大数据的应用对优化环保方式起着重要作用。本文从实际情况出发，分析目前西安市大气污染防治面临的问题，运用大数据思维和理念，创新环境空气质量治理手段和方式[2]。

1 大数据概述及关键技术

1.1 大数据定义

大数据的定义呈现多样化[3]。“大数据”概念最早由Bill Inmon提出，指不用随机分析法的捷径，而是采用所有数据进行分析处理；在维基百科中定义“大数据指的是使用已有数据库管理工具或传统数据处理应用很难处理的大型而复杂的数据集，包括采集、管理、搜索、共享、分析和可视化”。被人们广泛认可的是2011年麦肯锡提出的“大数据”是大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析能力的数据集[4]。

今年10月31日，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。高文院士对相关问题作了讲解，并谈了意见和建议。习近平总书记在学习中指出，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，要以更大的决心、更有力的措施，打造多种形式的高层次人才培养平台，加强后备人才培养力度，为科技和产业发展提供更加充分的人才支撑。

1.2 大数据特点

大数据具有区别传统数据的4个显著特点，被称为“4Vs”，即数据容量大 (volume)、种类多 (variety)、速度快 (velocity)和价值高 (value)。

  

图1 大数据特点

1.2.1 数据容量大

随着各种随身设备、物联网、云计算和云存储等技术的发展，大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点，包括电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构，形成了大数据之海，有的数据是爆发式产生，有的数据细流式产生，但用户数量大，短时间产生的数据量依然非常庞大。

1.2.2 数据种类多

积极创造条件，放开城市供水、供气、供热、污水和垃圾处理、城市园林绿化等领域的资本市场、经营市场和作业市场，支持符合条件的越商企业采取多种形式，参与绍兴公用基础设施投资、建设和经营。同时，还要完善规划和支持引导，吸引越商企业参与绍兴医疗卫生、教育、文化、保障性住房等社会事业及民生领域建设。针对涉及垄断型企业的新项目，市政府要鼓励越商企业以资本或者技术合作的方式参与项目建设。

在大数据平台使用中，需打破环保部门业务、区域条件限制，尽量消除“数据保护主义”，创新机制和管理模式，最大程度释放大数据的作用。进一步提高公众环保的参与度，环境监测社会化监督平台可充分利用互联网优势，开发智能手机客户端，将环境监测信息分享至市民手机。

1.2.3 数据处理速度快

“秒级定律”是大数据处理速度方面的黄金定律，即要在秒级时间范围内给出分析结果，超过时间后，数据便失去价值了。数据处理速度要跟上数据量增长，才能保证数据的有效性和实用性，创造价值，比如实时天气预报、环境质量预测等。

1.2.4 数据价值高

手术室风险管理中的护理标识主要指的是将手术室内区域和设备进行标注，帮助手术室护理人员快速区分，该项举措大大提高了护理操作的准确性，对于降低护理风险也具有重要意义。通过调查分析，笔者发现当前手术室常见的护理风险包括：个人信息错误、手术设备不完善、静脉管道错误以及区域划分不清等。针对以上风险因素，手术室医护人员必须做好相应的护理标识，尽可能的避免由于不确定因素所造成的不良时间。

大数据在公共服务中价值主要体现在两个方面，第一是加强部门联系，提高整条管理链条的效率；第二是降低服务成本，发现服务的创新点。

1.3 大数据关键技术

大数据的关键技术一般包括数据收集及挖掘、对大数据进行深度智能分析和建模、数据应用及共享等[1，5-6]。

[4]Manyika J，Chui M，Brown B，et al.Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[R].cKinsey Global Institute，2011.

大数据带给环境保护的优势不言而喻，为更好更有效地利用环保大数据，首先需要确保数据的量足够多，采集面足够广。合理利用大数据平台，模型的建立要充分考虑各行业实际情况及国家标准，使系统与系统之间合理对接，真正实现数据流通，将公众纳入联合环保主体，为公众了解真实准确的环境信息以及参与环境管理督查提供有效的平台。

公共艺术尽管是公共空间里的艺术，与公共空间的关系非常重要，但空间也是为人服务的，所以公共艺术说到底是为大众服务的，是面向大众的艺术，大众既是公共艺术的所有者也是公共艺术的欣赏者。所以，公共艺术通过如何处理与公众的关系来体现“公共性”的价值与意义。

第二，对大数据进行深度智能分析和建模。通过大数据技术对收集样本进行关联性分析，利用分析方法或工具对数据进行检查、变换和建模并从中提取价值，分析规律，形成一定算法与模型。

第三，数据应用及共享。大数据应用根本是预测[7]，政府、环保机构等相关决策人员需要用科学的思维方式，提出量化的解决方案，掌握问题的发展趋势。同时，大数据平台为数据公开、信息共享创造便利条件[8]。

2 西安市环境治理面临的问题

2.1 环境监测：不够精细化、准确化

我国环境空气质量监测点位目前为1436 个，对一些区县的覆盖面极为有限[9]。目前西安市环境空气质量监控点共有13个，监测点大体按区进行设置，且监测要素少，主要为PM2.5，PM10，臭氧、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳。空气质量状况的来源主要依靠各地空气站点，但监测点位分布“稀疏”，装备技术水平落后使结果不够精确。长安区是西安面积最大的一个区，但仅建成一个国家环境空气监测点，对于监测点位的空间分布，环保部门目前布局的是12～15m高地面的在线监测，缺少对高空监测。

因此，目前环境监测只能满足西安市政府对空气质量的考核要求，无法实现生态环境的全方位监测，无法对偷排、超排的企业进行及时监管，也无法满足大气环境源解析和溯源追踪工作需要，制约了西安市环境质量进一步改善。

2.2 决策缺乏科学依据，难以量化

西安市在环境治理方面，显现信息扁平化问题。由于缺乏对环境数据的全面收集统计和科学计算，决策存在一定局限性，未能将相关因素的影响同时考虑，缺乏一个公开全面的平台，吸纳广泛的相关数据信息，提供相关性分析处理，形成可视化的预警结果。

2.3 环保数据造假现象存在

目前环保数据主要来源于两方面，一是企业环境在线监测系统，另一个是政府部门的例行监测数据。新环保法的出台，使环保成为企业发展的壁垒，并且环保绩效纳入政绩考核指标，一些企业受利益驱动，对排污监测数据进行造假导致偷排偷放，一些地方环保部门在考核压力下，会不时发生行政干预数据的行为。环保监测数据弄虚作假，不仅会误导环境管理决策，贻误环境治理时机，对生态环境和公众健康造成损害，而且会严重影响政府部门的公信力。

三是要生活上关爱，赢得人心。要把职工的冷暖放在心上，从日常生活中的点滴小事抓起，从关爱职工工作、生活入手，着力营造“家”的氛围。多年来，很多基层单位始终把“民生工程”作为一项长期工作来抓［3］，想方设法筹措资金改善一线职工的生活、工作环境，实行职工澡堂、食堂标准化，职工宿舍公寓化，建设职工之家，为各基层队配备空调、电视、书架、健身器材等，丰富职工的业余生活。每逢重大节日，企业也积极开展各类群体的走访慰问活动，让职工感受到“家”的温馨，感受到组织的关怀。

2.4 历史数据电子化积累薄弱，数据存在“孤岛现象”

从目前的体制上看，环境保护涉及发改、国土、住建、交通、农业、林业、水利、统计等多各部门，资源零散，没有形成统一标准，信息既不共享也很难对接，对精准判断环境污染来源增加了难度。环境变化趋势具有一定长期的规律性，历史数据的参考缺失导致“数据孤岛”现象。

3 大数据技术在环境治理中应用思路

大数据在环保方面的应用可主要分为四个层面，分别是数据采集层、技术支撑层、系统层以及应用层，层层推进完成数据的传输及应用。数据采集层主要为通过监测设备对区域内高密度布点，监测和评价环境的气象条件、空气质量和周围生态环境等；技术支持层主要包括各环境要素数据库的建立，数据分析处理与建模以及数据可视化；系统层与应用层主要包括报警预警、总量监控及污染源追溯等[10]。针对西安市目前环保方面存在的不足，结合大数据应用特点，提出以下几点应用思路。

3.1 建立基础信息库，提高大气污染精准度

[1]王威，朱京海.大数据技术在辽宁环境保护中应用的思考[J].环境保护，2016，44(7)：70-72.

3.2 整合环境资源数据中心，加深业务数据应用

大数据的关键在于数据之间的关联、融合。数据收集后，研发并使用相匹配的主要污染物时空分布大数据模型，分析预测一定范围内的环境空气质量。在大数据模型建立中，应充分考虑各个数据源的融合，包括地面监测站空气质量监测实时数据、历史数据及空气质量相关性数据(例如：交通流、道路结构、兴趣点分布、气象条件和人们流动规律等)，以此来提高空气质量监测精度及科学性。

数据源种类不断增加，包括传感器、智能设备以及社交协作技术等，使组织中的数据变得更加复杂。除传统的关系型数据外，还会包含地理位置信息、音频、视频、图片等，并且数据不仅产生于组织内部运作的各个环节，也会来自于组织外部。

3.3 完善综合预警执法体系，加速业务联合协同办理效率

综合已建成的环保业务应用系统的数据信息，包括环境监测监督数据，环境统计数据，大气环境质量监测，污染源在线监控数据，污染源普查数据，污染源全生命周期管理数据以及各系统业务数据等，同时按照数据资源规划设计的数据标准规范以及数据模型进行统一组织，并依据国家有关技术规范和环境信息行业技术标准分类体系构建的数据集，对各类业务系统的数据进行分类和梳理，按照不同的专题和用途进行分类存储和使用，待预测预警模型完善后，对环境中污染物的浓度成分进行科学预测与预警，完成数据的共享、交换、预测预警工作。

一是加强协会运行管理。要切实增强观念，加强协会运行管理，促进灌区向一体化管理模式迈进。同时要积极争取资金，改善办公条件，确保协会有序运行。加强协会财务监管，不定期邀请监察、纪检、财务、民政等部门，对辖区协会工作进行检查，发现问题及时纠正。

4 结 语

第一，数据收集及挖掘。将大量数据通过物联网技术收集并存储于设备上。数据收集过程中，数据源巨大、分散且格式多样，为获得全面的数据信息，需合理安排数据收集的时间频度、空间分布，以获得更具代表性的数据。

where Ceff, CBL, CSi represent the effective front gate oxide capacitance, BL capacitance, and Si channel capacitance.

参考文献：

大数据是一种技术，更是一种变革[11]，广泛收集数据是大数据功能实现的第一步。政府部门可网格化“铺设”空气监测点位，建设市级网格、区县网格、乡镇街办网格、社村网格等大气环境质量监测系统，资源互联互通，协同联动，建立先进、实用、可扩展的环境网格化管理监管体系，进行实时动态监控。除政府部门设置的公共环境空气质量监控点之外，倡导将企业及个人监测设备纳入环保监测网络。目前济南市已经初步设立出租车大气监测平台，未来将可穿戴式装备等接入空气质量监测网络，可协同政府，缓解监测点分布“稀疏”问题，提高大气污染精准度。

[2]环保大数据：开启智慧环保时代[J].环境保护，2015，43(19)：20.

[3]陈民.大数据分析在环保系统中的应用[A].环境工程，2017增刊2[C]：2017：5.

1）中水系统缺少进水量控制调节。生活污水产生量大约22 m3/d，但却是间歇性的，一天24 h中00:00～18:00时段期间产生的污水量约0.32 m3/h，小于系统处理能力，而18:00～00:00污水产生比较集中约2.7 m3/h，大于系统处理能力，严重影响回收利用效率。

二是传统文化是维护民族生存和发展的精神纽带。思想意识对物质有动态的理念思维反应，传统文化可以唤起人们无限的家庭情感,唤起人们对民族和国家的认同,对传统文化态度的呼唤，辩证肯定事物、否定消极内容,保留了旧事物的积极合理的因素,辩证否定了本质错误的“扬弃”,才能不断地提升文化消除陈旧的思想意识。

[5]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50(1)：146-169.

[6]李学龙，龚海刚.大数据系统综述[J].中国科学：信息科学，2015，45(1)：1-44.

混凝土设计强度为C30，基准配合比为：水泥:水:砂:石=1:0.48:1.51:2.47，按硅粉等质量替换水泥率0%、4%、8%和12%设计5组配合比，每组配合比成型15个100 mm×100 mm×100 mm试块。采用HJW-60型单卧轴强制式搅拌机，搅拌速度35 r/min，先投入砂和石子搅拌30 s，再倒入水泥和硅粉搅拌60 s，最后加水搅拌120 s，振捣完成后立即用塑料薄膜覆盖，24 h后拆模，标准养护28 d后即得试样。

[7]申孟宜，谷彬.论大数据时代的政府监管[J].中国市场，2014(36)：32-40.

[8]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(2)：36-39.

[9]王双瑾.环境质量监测点密度不够怎么办？[N].中国环境报，2016-03-21(8).

[10]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(6)：44-48.

[11]詹志明.环保大数据的实现有哪些关键点？[N].中国环境报，2016-03-21(8).