生态环境大数据支持下的环境管理信息系统教学改革探索

宋俊年 杨巍

摘   要：生态环境大数据技术的发展为“环境管理信息系统”内容的丰富与方法技术的革新提供了重要支撑。文章基于生态环境大数据技术对环境信息进行拓展，引入生态环境大数据的框架及技术体系，通过案例分析向学生介绍生态环境大数据平台的开发与构建，并通过实践教学着重培养学生专题环境管理信息系统的设计能力。“环境管理信息系统”教学内容及方法的改革，不仅可以丰富学生知识和技术储备，同时可以提升学生分析、设计与实践能力。

关键词：生态环境大数据;环境管理信息系统;教学改革

中图分类号：G642.0          文献标识码：A           文章编号：1002-4107（2020）09-0001-02

“环境管理信息系统”作为高等学校环境科学专业环境规划与管理方向的必修课，在向学生介绍环境管理时空信息的收集、处理、分析、利用和展示，培养学生专题环境管理信息系统的设计与开发能力等方面具有重要作用。同时作为应用类专业课程，需要及时跟进环境管理业务的需求和变化。目前环境管理信息系统要求具备业务集成化、数据多元化、数据处理技术系统化、应用多样化等特点[1]。因此，需要集成多学科的基础理论和技术。大数据技术近年来的发展为生态环境数据采集、处理和应用的集成提供了可能[2]。大数据是一种大规模数据管理与利用模式和技术平台的泛指。2016年原环境保护部发布了《生态环境大数据建设总体方案》，提出利用大数据技术提升我国生态环境监管与决策能力[3]。生态环境大数据近年来已经成功应用到部分环境管理业务中，推动了环境管理的快速发展[4]。因此，急需引入生态环境大数据对“环境管理信息系统”进行改革，从内容、方法和案例等方面进行拓展，为我国环境管理信息系统实践业务的人才储备提供支持。

一、“环境管理信息系统”课程内容框架的构建

基于生态环境大数据对原有环境信息、环境信息系统的组成、环境信息系统的开发和环境信息系统工程案例等内容进行升级和丰富。现代环境管理业务需要多来源、多时空尺度、多类型的环境信息和相关的非环境信息。所以该课程首先要针对各类环境问题的信息获取和处理进行讲解;其次用生态环境大数据的内容和框架体系替换原环境信息系统的组成;然后讲解生态环境大数据平台的开发与构建;最后介绍已运行的生态环境大数据平台的架构、特点和功能等。“环境管理信息系统”是一門理论与上机实践相结合的课程，所以要针对具体生态环境问题的生态环境大数据框架进行上机实践设计。

二、环境信息的拓展

遥感技术、实时监测技术和地理信息系统技术的发展和完善，为获取多尺度、多类型和连续性数据提供了保障。因此，本课程要针对不同类别环境管理业务的数据需求进行拓展。主要介绍地面监测数据（如水质、大气污染监测、噪声监测、土壤监测等数据）、地理信息数据（土地利用、数字高程、流域边界、道路等数据）、遥感数据（植被指数、叶绿素指数等）、与环境相关的社会统计数据（如能源消费、工业生产、畜禽养殖等数据）以及其他必要的辅助数据。详解各类数据的获取机构和组织、获取平台（设备）、数据类型、数据产品、数据时空分辨率、数据存储要求等。

三、生态环境大数据的内涵与框架

虽然该课程原“环境信息系统的组成”部分讲解了数据获取、分析、挖掘和可视化，但是对数据类型、数据管理、数据处理和应用的讲解不深入、不全面。因此，将生态环境大数据引入，对该部分内容进行升级。介绍生态环境大数据的内涵，即利用数据库、机理模型、数据分析系统、图像处理与可视化技术等，获取有价值的实时信息和决策支持信息。该课程将生态环境大数据技术框架体系分解为：数据采集技术、数据处理技术、数据管理技术、数据分析技术和数据展示技术。

（一）数据采集技术

针对不同的环境管理业务需求，开展各类型数据需求分析工作，寻找数据源，确定数据内容和要求。如大尺度自然空间（国家公园）管理需要遥感数据，因此要确定合适的遥感数据产品（传感器波段设置和时空分辨率），从遥感产品中提取土地利用/覆被类型和植被指数等数据。该课程给学生分配各类型数据的采集任务，并将数据采集的成果进行PPT汇报，加深学生对此部分内容的认识和理解。

（二）数据处理技术

该课程数据处理技术主要指数据的预处理。讲解通过遗漏数据处理、噪声数据处理和不一致数据处理方式对环境信息进行预处理。然后根据数据获取的时间属性，分别介绍离线数据处理方法、实时数据处理方法和动态数据整合方法。

（三）数据管理技术

数据管理主要是指数据的存储和管理。数据的存储与管理要求系统必须具有较高的稳定性、较强的兼容性、可拓展性和较高的安全性等。数据存储的核心是数据库，本门课程主要讲解目前应用较广的关系型数据库和分布式数据库，为后续数据库构建的上机实践奠定理论基础。

（四）数据分析技术

主要介绍数据的多维查询、多元统计分析、模型模拟分析、预测分析、智能算法和数据挖掘等技术。因各部分内容较多，受课时限制，此部分只能介绍各类技术的机理和框架。其中，人工智能技术的发展便将相关智能算法和数据挖掘技术集成到大数据平台成为可能，此部分主要以案例向学生介绍，以便获取较好的教学效果。

（五）数据展示技术

随着环境管理业务的公开化，相关环境信息不仅要向环境管理人员展示，同时也要提供给公众和媒体。这就要求信息的展示需要兼顾专业性和通俗性。因此本门课程不仅要介绍传统普通图表的展示技术，还要补充专题图展示技术、多维图表展示技术和空间三维展示技术[5]。现在环境管理业务越来越注重动态信息展示，因此将时空动态模拟与展示技术（如全国大气SO2 浓度时空分布展示与预测）作为重点进行讲解[6]。以上多样化的展示技术更利于数据和成果的传达和理解。

四、生态环境大数据平台的开发与实例介绍

在这门课程中除了向学生介绍构建生态环境大数据平台所需要的技术体系外，还需要介绍参与平台建设的部门和科研机构、任务分工和合作模式等。在标准规范体系和信息安全体系框架下，讲解生态环境大数据平台下设的三个分平台（生态大数据应用平台、管理平台和环保云平台）的设立目的和功能。为了提高学生对生态环境大数据应用的认识，案例教学是本门课程的重要教学手段。重点介绍生态环境大数据技术在动态监测、模拟与预测和优化决策等方面的应用案例，如北京大学研发的霾预报大数据平台、江苏省生态环境大数据平台、平原水库健康系统预警[7]，环境监测与气象监测大数据平台和广州城市生活垃圾治理平台[8-9]。

五、上机实践设计

上机实践设计主要参考本门课程的教学目的、课时和学生专业。考虑到本门课程是给环境科学专业学生开设的专业课，复杂的编程任务不适合本门课程，建立一个生态环境大数据平台也不现实。本门课程上机实验的主要目标是培养学生专题环境管理信息系统的设计能力。因此，上机实验以小组形式开展，五位学生一组，每组学生自选一个环境问题（任课教师提前选取好的环境问题）。首先，利用环境项目周期管理方法对环境问题进行分析，设计针对环境问题的环境管理信息系统。然后，将环境管理信息系统的任务进行拆解和组内分配：一人负责研究确定数据需求，进行数据的采集与预处理，为后续建立数据库提供类型丰富的数据支持;一人负责关系型数据库的构建与测试;基于生态环境大数据技术，两人负责系统查询、分析、模拟、预测等功能模块的编程（只完成各功能模块的架构编程即可）;一人负责各类数据和分析模拟结果的多样化展示。最后，小组成员共同协作生成一个可运行的环境管理信息系统应用程序，并进行管理系统运行展示，向同学们介绍该系统建立的目的、功能和不足。

六、结论

基于生态环境大数据对“环境管理信息系统”课程进行改革，使学生们了解大数据的发展提升了环境管理信息系统的便利性、时效性、集成性、精确度、动态性和全过程监管能力等。同时掌握生态环境大数据的内涵、框架和技术体系，让学生们了解到最新的知识和技术。通过介绍生态环境大数据平台构建案例，使学生深入了解生态环境大数据在环境管理业务方面发挥的重要作用。最终培养学生具备如何针对具体环境问题设计和构建对应环境管理信息系統的能力，为今后环境管理科研和工作奠定重要基础。

参考文献：

[1]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，（6）.

[2]熊丽君，袁明珠，吴建强.大数据技术在生态环境领域的应用综述[J].生态环境学报，2019，（12）.

[3]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，（6）.

[4]汪自书，胡迪.我国环境管理新进展及环境大数据技术应用展望[J].中国环境管理，2018，（5）.

[5]陈鹏，白杨，刘孝富，等.环境大数据在流域生态系统中的分析与应用——以西毛里湖为例[J].环境保护，2018，（19）.

[6]武装，覃爱明.基于大数据的空气质量数据可视化[J].中外企业家，2015，（3）.

[7]岳强，刘福胜，刁艳芳.大数据环境下平原水库健康系统预警实证研究[J].应用基础与工程科学学报，2017，（5）.

[8]张丽艳，郭玲.构建环境监测与气象监测大数据平台，实现重污染天气的预报预警[J].中国资源综合利用，2019，（5）.

[9]孔云茹.基于大数据的广州城市生活垃圾治理研究[D].广州：华南理工大学，2018.

[责任编辑  包玉红]