提高环境监测水平与大数据技术在环境监测中的具体作用

重庆市綦江区生态环境监测站 许春洋

目前，我国已经进入信息化时代，因为计算机技术以及网络技术于不同行业的广泛运用，借此形成大规模的信息数据，而传统的数据处理方法已经难以满足大规模信息数据分析的需要。故而，大数据时代随之到来，为人们的生活、学习以及工作形成强烈的冲击，环境监测工作也是如此。大数据背景下，环境监测工作方式也需要产生变化，以顺应时代的潮流。大数据技术应用于环境监测之中，可以显著提高环境监测水平，以令有关部门了解当前环境现状，为其提出相应的解决方案提供数据支持。所以，大数据技术与环境监测工作中的应用价值明显，也是环境监测未来发展的必然趋势。

一、大数据应用于环境监测中存在的问题

（一）数据信息保密性有待提高

环境监测人员在针对环境开展检验之后，所获取的大规模数据将传输至数据库之中加以保存。但因为目前所采用的主要保存方式以信息化保存为主，所以需要针对上述有关信息数据的保护工作提出更为苛刻的要求。然而，就目前信息化发展状况而言，尽管信息技术的高速发展确实为数据存储提供了诸多方便，但基于传统思想观念的作用之下，工作人员在针对有关信息数据予以储存之后，却并未对数据化信息予以保密处理，或是所做的保密处理并不健全，导致保密效果并不理想。不仅如此，信息保密期间，工作人员所运用的信息保密技术较为简单。

另外，就当前网络整体环境而言，虽然确实为人们生活提供了诸多便利，但同时也存在严重的网络威胁，而网络攻击便是最为明显的问题，如相关部门较为容易被网络之中的病毒感染或是受到源于网络黑客的恶意攻击，导致数据为他人所破解，进而出现信息数据泄露、受损或是被篡改的问题，使得监测单位本身受到严重损失。正是因为该类型问题的存在，许多部门也难以保证信息本身的安全性。而针对环境监测部门来说，其信息传输期间，不可避免地同政府部门网络之间产生一定交集，如此便会导致政府部门产生信息漏洞。尽管目前许多单位都针对大数据信息进行了加密与保护，但保障措施并不健全，且法律制度覆盖范围有限，为许多网络不法分子提供了机会，一旦产生数据泄密的现象，极有可能导致政府陷入较为危险的境地。

（二）数据处理工作有待优化

工作人员在开展关于环境监测期间，将收集大量数据期间。但因为缺乏关于信息采集的详细要求，使得工作人员在采集工作期间出现较为松散的问题，进而令信息收集期间，可能有较大概率产生部分同目前工作之间关系并不密切或是毫无关联的信息数据。故而，检验工作若要确保大数据运算的工作效率以及精确度，便需要针对所有信息数据予以核实的筛查，将部分无用或是无明显价值的信息删除，以确保大数据技术的完善度以及精确度。然而，清理工作期间，因为针对收集所得的数据并未予以合理的分类管理，使得数据清理工作并不彻底或是处理不健全等问题。另外，工作人员在处理期间，通常还会针对处于应用状态的为信息数据予以加工，使得工作效率也受到一定程度负面影响。

二、大数据技术于环境监测工作的具体措施

（一）强化关于信息保密

计算机网络之中信息数据的传授是借助介质完成传输，所以信息数据一般会容易产生被攻击者截取、篡改以及中断等安全性问题。针对信息数据开展保护，不止是需要更为专业的硬件设备作为支持，同时还必须构建高质量的网络监管系统，从而确保信息数据存储的安全性。同时，针对工作人员而言，工作人员必须改变原本的工作思路以及思想观念，树立信息数据保密观念，在完成信息数据存储之后，需要针对数据化信息予以加密处理，同时保证保密工作的合理性以及全面性。工作人员可以尝试应用相对严密的加密方法，同时针对密码予以严格管控，并选择合适的防火墙，或是采用数字签名、身份验证、数据加密技术等各项数据加密技术，确保环境监测单位各项工作能够顺利开展与进行。

同时，因为信息传输工作有较大概率接触政府部门，所以有关工作人员必须结合自身现状，与信息数据传输期间针对数据进行加密保护，确保信息数据传输的安全性。如各个地方环境监测使部门在向政府机构传输信息数据期间，一方面可优先针对信息数据设立密码，借此提高信息数据本身的安全性。另一方面针对数据传输路径进行优化，可以尝试构建一条专门用于环境监测部门与政府部门进行数据传输的通道。通过该方式，不止是可以确保信息传输的速度满足要求，同时也可以确保数据传输期间，数据整体的安全性。

（二）健全数据清洁工作

如果数据清洁工作产生问题，有关储存设备因为当特殊情况而无法正常工作，有较大的概率产生数据受损或是丢失等问题。故而，工作人员必须定期针对有关数据予以合理的处理以及清洁。否则，当出现数据丢失或是受损的情况，必然会对环境监测结果产生严重的负面影响。如位列可以保证数据本身的健全，确保环境监测的整体质量，针对各个类型数据予以合理且科学的分类管理，并通过相应的措施进行补充采集。若特殊情况之下，可以通过人工的方法收集有关数据，针对数据库当中的数据予以适当的补充。

（三）对环境监测技术进行创新

在环境污染问题日益严峻的当下，我国的环保工作开展形势也越来越不乐观，越来越复杂的趋势表明了其对我国相关技术工作对研究有了更高的要求。所以，这就需要更好的针对传统环境监测技术进行改革。例如可以根据各地区针对污染源的实时监测情况，在相关环境监测技术部门利用大数据进行研究的背景之下更为科学的解决掉现阶段所存在的水污染问题、环境污染问题等等。同时也可以更加具有针对性的研究出固废污染、噪声污染、颗粒物污染等等不同污染源的具体应对策略，从而切实以大数据统计以及科学分析的方式，协助环保部门解决相关问题。

（四）形成国家级别的监测网络

环境污染的治理工作开展是一项任重而道远的工作，所以对于一个国家的发展来说，必须要将这一项工作放在重要的位置，同时创建出国家级别的监测网络确实可以在很大程度上促使环境监测工作开展趋向于完善化。首先，国家监测网络需要具备对一系列自然环境因素进行综合全面分析对能力，这样就可以形成全方位对无缝隙监测体系，比如可以针对空气、噪音、地表水等等相关污染进行全面监测。其次，可以尝试将已经形成的国家级别环境监测网络划分为许多层面，并且依据相关的工作落实开展模式，以省、市、县、乡镇的模式逐级落实下去。最后，则需要满足监控数据实时传输的基本要求，通过在线传输以及资源共享的方式，更好的了解现阶段我国所面临的环境污染问题和现状，进而更好的且更加具有针对性的解决本地区的污染问题。

（五）环境监测过程中尝试实现大数据集成

通过利用大数据对现阶段对环境情况进行监测，实际上数据的集成方法，就是数据的转换以及数据的补采。具体分析，可以简单理解为以下几个方面。

第一，数据的转换模块，这部分中表明互联网本身的时间跨度是相对较大的，为此这也就需要采用相对特定的编码，针对记录发生的事件进行标记和处理。在后续的采集数据过程当中，为了更好的保障数据收集的全面，所以这也就需要针对格式以及具体的类型进行相应的规定，然后选择统一数据反馈的方式，将其统一反馈到中央处理器当中，中央处理器也就可以根据已知数据编码，针对其进行统一的处理和转换。

第二，数据的补采模块。一般看来，数据补采模块可以在一定程度上减少数据采集过程中出现的外部失误问题。许多时候，因为工作人员的个人原因，很容易出现数据搜集不完整的情况，并且也有可能因为储存设备无法正常使用从而造成的数据丢失情况。一旦出现了数据丢失的情况，那么必然会造成监测的准确性受到影响，同时也必然会对后续的数据分析带来影响。所以，未来应该尽可能在数据信息保存方面做到尽可能完善和完整。在数据补采模块的设置当中，可以尝试采用分类管理的方式，同时也可以借助于人工模式，针对已经采集好的数据进行明确的编码分类，这样将可以在很大程度上确保数据信息的完整。

（六）形成与我国实际情况相吻合的环境监测技术体系

要想建立与形成符合我国实际特点的环境监测技术体系，就必须要立足于当下的现实情况，在秉承科学发展观原则的基础之上，尽可能实现环境检测技术和检测设备的标准化使用。所以，这也就要求在未来不断提升环境监测技术的专业化管理水准，尽可能针对相应的监测设备做好相应的技术校对，这样设备的运行才能够达到最佳的运行状态，进而使得监测数据更加的准确。长此以往，可以有效避免数据失真的情况，最终切实提高了环境监测水准。在这一项工作的开展和落实过程当中，针对环境监测技术应该真正做好实际的分析，从具体情况着手，制定出更为科学以及合理的监测方案。另外，更加需要注意的一点就是一定要遵循国家在环境监测方面的具体管理制度，将最终的监测数据以及结果和国家的长期可持续发展战略相结合，这样才能在最大程度上实现对环境的有效监测和管理，为提高改善环境现状，优化环境管理效果以及有效防治环境污染作出更多的努力。

三、结束语

环境监测工作基于目前大数据背景之下，拥有较为广阔的发展前景，且于实际发展期间，监测技术也处于持续发展以及进步的状态。由此可见，大数据技术于环境监测之中的应用，可以合理且优先针对监测工作予以进一步健全，从而确保环境监测工作质量以及数据精确性，同时，工作人员还需要保证数据的传输的安全性，从而为政府制定环境政策奠定良好的基础。