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      土壤環(huán)境大數(shù)據(jù):構(gòu)建與應(yīng)用

      2017-03-24 05:04:47
      中國科學(xué)院院刊 2017年2期
      關(guān)鍵詞:土壤環(huán)境

      1 中國科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所 沈陽 110016

      2 污染土壤生物-物化協(xié)同修復(fù)技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室 沈陽 110016 3 遼寧省土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心 沈陽 110016

      4 國土資源部土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100035

      土壤環(huán)境大數(shù)據(jù):構(gòu)建與應(yīng)用

      郭書海1,2,3吳 波1,2,3張玲妍1,2,3羅 明4

      1 中國科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所 沈陽 110016

      2 污染土壤生物-物化協(xié)同修復(fù)技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室 沈陽 110016 3 遼寧省土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心 沈陽 110016

      4 國土資源部土地整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 北京 100035

      文章從大數(shù)據(jù)特征分析入手,分析了國內(nèi)外大數(shù)據(jù)在環(huán)境領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r,闡明了我國土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與瓶頸問題,提出了土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的構(gòu)建方法與技術(shù)流程;并根據(jù)國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略與土壤環(huán)境領(lǐng)域的行業(yè)需求,建議統(tǒng)籌建立土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)云平臺、管理平臺和專題應(yīng)用平臺,提供面向區(qū)域尺度土壤環(huán)境管理、多主體跨介質(zhì)協(xié)同治理和農(nóng)產(chǎn)品安全保障的公共服務(wù)與創(chuàng)新應(yīng)用產(chǎn)品。

      土壤環(huán)境,大數(shù)據(jù),數(shù)字化管理,多介質(zhì)協(xié)同治理,農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全

      DOI 10.16418/j.issn.1000-3045.2017.02.011

      1 大數(shù)據(jù)

      1.1 大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

      大數(shù)據(jù)就是巨量的數(shù)據(jù)集合,是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量數(shù)據(jù)規(guī)模、快速數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣數(shù)據(jù)類型等特征,需要更強(qiáng)決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的新處理模式才能適應(yīng)的信息資產(chǎn)[1,2]。

      大數(shù)據(jù)由于數(shù)據(jù)規(guī)模巨大,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù),有兩個(gè)明顯的特征:

      (1)數(shù)據(jù)屬性多樣,包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[3,4]。大數(shù)據(jù)不僅包括數(shù)字,還包括文本、圖片、音頻、視頻等多種格式,涵括內(nèi)容十分豐富,可挖掘?qū)傩詮?qiáng),更具潛在應(yīng)用價(jià)值。

      (2)數(shù)據(jù)交互頻繁,大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘并行[5]。在數(shù)據(jù)分析中,對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),可以遵循一定現(xiàn)有規(guī)律[3],而大數(shù)據(jù)中半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析所遵循的規(guī)律是未知的,只能通過綜合模擬-假設(shè)應(yīng)答的方式,計(jì)算各種可能性的可信度[3]。

      大數(shù)據(jù)的采集主要有三種形式:(1)采集公眾信息,進(jìn)行個(gè)性化分析;(2)采集傳感器數(shù)據(jù),進(jìn)行專業(yè)性預(yù)測分析;(3)采集整理綜合數(shù)據(jù),進(jìn)行相關(guān)性對比分析。

      大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域主要包含數(shù)據(jù)管理、計(jì)算處理和數(shù)據(jù)分析,其中數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)的核心。數(shù)據(jù)分析經(jīng)過了若干歷史階段:第一階段是樸素的數(shù)據(jù)分析,如占卜、農(nóng)耕推算等;第二階段是基于數(shù)學(xué)科學(xué)的數(shù)據(jù)分析,即采用概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)數(shù)學(xué)科學(xué)方法,應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行分析;第三階段是信息技術(shù)革命后,對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化、數(shù)字化處理,開展了基于計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)等技術(shù)的集成性分析;第四階段,即目前的大數(shù)據(jù)分析,融合了互聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)科學(xué)等技術(shù)的融合性數(shù)據(jù)分析。由此可見,大數(shù)據(jù)技術(shù)中的數(shù)據(jù)分析是廣義概念,不僅包括狹義的數(shù)據(jù)分析,而且包括巨量數(shù)據(jù)的深度挖掘。

      1.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用

      大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)滲透到現(xiàn)代社會(huì)的方方面面(表1)。在商業(yè)銷售領(lǐng)域,各國電商通過公眾信息采集,掌握客戶網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為與消費(fèi)特征,進(jìn)行商品定制生產(chǎn)與精準(zhǔn)營銷[6];在智能生產(chǎn)領(lǐng)域,歐美國家已經(jīng)將實(shí)時(shí)監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)做到了終端,利用監(jiān)測跟蹤系統(tǒng)的高頻數(shù)據(jù),通過積累大量的先驗(yàn)數(shù)據(jù),預(yù)測用戶決策和市場需求,適時(shí)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃;在智慧管理領(lǐng)域,以云 3D GIS 三維地理空間信息引擎及云數(shù)據(jù)中心為支撐,將各種數(shù)據(jù)、圖表進(jìn)行分類收集、整理,再經(jīng)過匯總、分析,并通過發(fā)布、反饋、修正等環(huán)節(jié),開展跨平臺、跨網(wǎng)絡(luò)、跨終端管理,實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)模式向現(xiàn)代管理方式的轉(zhuǎn)變??傊髷?shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物,主要來源于公眾參與后的投影數(shù)據(jù)、傳感器采集的在線數(shù)據(jù)和收集整理的多元化綜合性數(shù)據(jù)。

      2 環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀

      環(huán)境領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)目前也處于蓬勃發(fā)展階段,并且顯示了廣闊的應(yīng)用前景。

      2.1 歐美國家環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展迅速

      由于歐美等國信息化程度較高,大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好,因此環(huán)境領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)發(fā)展較為迅速。尤其是美國國家環(huán)保局(EPA),已經(jīng)將環(huán)境大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用于監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)共享及公共服務(wù)[7,8]。在監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面,EPA 對企業(yè)、污水處理廠、民用設(shè)施、采礦作業(yè)等享有排污權(quán)的設(shè)施進(jìn)行登記,通過唯一“設(shè)施標(biāo)識碼”構(gòu)建排污設(shè)施登記數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)和跨庫檢索[8]。在數(shù)據(jù)共享方面,EPA 通過環(huán)境信息交換中心(Central Data Exchange),實(shí)現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)快速、有效、安全且精確的實(shí)時(shí)交換,以此連接美國聯(lián)邦政府、地方政府、企業(yè)及 EPA 各分支單位[9]。在公共服務(wù)方面,EPA 通過環(huán)保狀況數(shù)據(jù)庫(Envirofacts)[8],以地圖可視化的模式,將空氣、水、廢、毒、輻射、土壤等環(huán)保數(shù)據(jù)系統(tǒng)開放給社會(huì)大眾,可檢索廢氣排放量、排水許可證、危廢處理過程、有毒化學(xué)品排放、超基金狀態(tài)等公眾關(guān)注信息。

      表 1 大數(shù)據(jù)采集方式及應(yīng)用案例

      2.2 我國大氣環(huán)境管理率先采用大數(shù)據(jù)技術(shù)

      大氣環(huán)境數(shù)據(jù)易于采集和分析,我國的霧霾治理需求又極為迫切,這兩個(gè)因素的疊加促進(jìn)了我國在大氣環(huán)境大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展。北京市環(huán)保局與IBM公司合作,基于認(rèn)知計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)勢,分析空氣監(jiān)測站和氣象衛(wèi)星傳送的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,憑借自學(xué)習(xí)能力和超級計(jì)算處理能力,研發(fā)空氣質(zhì)量預(yù)測和建模系統(tǒng),提供未來 72 小時(shí)的高精度空氣質(zhì)量預(yù)報(bào),實(shí)現(xiàn)對北京地區(qū)的污染物來源和分布狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測,即“綠色地平線”項(xiàng)目[9]。“綠色地平線”利用大數(shù)據(jù)和人工智能,可預(yù)測長達(dá) 10 天的空氣污染狀況。城市管理者可以就此采取非常有針對性的措施,比如可以提前改變某些城市的交通模式、控制工業(yè)大氣污染物的排放等。有了準(zhǔn)確的預(yù)測,下一步還可以通過 APP(應(yīng)用)采集很多非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),比如天氣的規(guī)律、科學(xué)雜志的內(nèi)容或者政府報(bào)告等等,發(fā)展為認(rèn)知型技術(shù)。

      由于環(huán)境介質(zhì)、污染物特征、監(jiān)測手段與歷史積累等差異,大數(shù)據(jù)在環(huán)境領(lǐng)域的應(yīng)用與前景也存在差別(表 2),大氣、水、土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的發(fā)展特點(diǎn)各異,應(yīng)針對性的開展大數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)與應(yīng)用研究。

      3 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀

      3.1 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

      由于環(huán)境研究對象的屬性各異,我們能夠獲得的數(shù)據(jù)類型也有很大差別。大氣環(huán)境數(shù)據(jù)較容易通過傳感器進(jìn)行高頻率采集,公眾對大氣環(huán)境質(zhì)量也有直接和敏感的感官認(rèn)知,公眾參與度高、反饋及時(shí)是目前大氣環(huán)境大數(shù)據(jù)在環(huán)境領(lǐng)域先行一步的客觀原因。相比而言,土壤環(huán)境質(zhì)量的變化慢、波動(dòng)小,污染具有累積性和滯后性的特點(diǎn),公眾沒有直接的感官判斷能力,也難以進(jìn)行自動(dòng)在線監(jiān)測,人工采樣監(jiān)測的成本更高,因此,在預(yù)報(bào)預(yù)警方面難度較大。但土壤環(huán)境質(zhì)量的變化特點(diǎn)也為大數(shù)據(jù)發(fā)展提供了另一個(gè)優(yōu)勢,即針對土壤環(huán)境的“源-匯”特性,探索土壤環(huán)境質(zhì)量與各種影響因子的因果關(guān)系,通過多元化數(shù)據(jù),如整合區(qū)域內(nèi)污染源空間分布數(shù)據(jù)、污染物排放類別與總量數(shù)據(jù)、污染擴(kuò)散的多維途徑、環(huán)境的消納能力與空間差異,以及與環(huán)境質(zhì)量相關(guān)的背景值圖集、各種遙影像資料等,建立基于時(shí)空的多維大數(shù)據(jù)模型。

      表 2 環(huán)境領(lǐng)域大數(shù)據(jù)發(fā)展特點(diǎn)

      表 3 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

      3.2 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展基礎(chǔ)

      從 20 世紀(jì) 80 年代開始,我國開展了多次全國尺度的土壤環(huán)境調(diào)查,包括全國背景值調(diào)查[10]、土壤污染狀況調(diào)查[11]、多目標(biāo)地球化學(xué)調(diào)查[12]、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地環(huán)境調(diào)查[13]等,此外還形成了超過兩百萬篇的科研論文與報(bào)告。已經(jīng)積累了以農(nóng)用地、污染場地和飲用水水源地土壤為重點(diǎn),涉及局部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品、人群健康等信息的土壤環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫及衍生數(shù)據(jù)庫(表 3),從數(shù)據(jù)量上來看,已經(jīng)基本達(dá)到大數(shù)據(jù)要求,但仍需進(jìn)行有效數(shù)據(jù)提取與深度發(fā)掘。2016 年國務(wù)院印發(fā)的《土壤污染防治行動(dòng)計(jì)劃》[14]將土壤污染調(diào)查與監(jiān)測作為重點(diǎn),建立每 10 年開展一次的土壤環(huán)境質(zhì)量狀況定期調(diào)查制度,建設(shè)土壤環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),2020 年底前實(shí)現(xiàn)土壤環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測點(diǎn)位所有縣、市、區(qū)全覆蓋。這為土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)提供了覆蓋全國的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)源,為構(gòu)建樣本量巨大性、數(shù)據(jù)多源性、指標(biāo)動(dòng)態(tài)性的土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)奠定了基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上,利用“互聯(lián)網(wǎng)+”信息互換模式,開展土壤環(huán)境數(shù)據(jù)的攝取與補(bǔ)充,通過數(shù)據(jù)自我比對、自我更新和自我完善,構(gòu)建具有我國特色的土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)土壤環(huán)境數(shù)字化,以“靶向”服務(wù)為目標(biāo),為區(qū)域性、全國性等不同尺度的土壤環(huán)境保護(hù)與風(fēng)險(xiǎn)管控提供決策方案。

      3.3 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展瓶頸

      土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展也存在諸多問題。(1)土壤環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測成本高、周期長,積累數(shù)據(jù)尚不充分;(2)我國環(huán)境監(jiān)測體系還處于構(gòu)建階段,數(shù)據(jù)種類比較單一,數(shù)據(jù)分析手段仍處于初級階段,缺乏數(shù)據(jù)融合及深度挖掘的方法,亟需構(gòu)建數(shù)據(jù)間相關(guān)性分析的數(shù)學(xué)模型;(3)土壤環(huán)境質(zhì)量的管理須基于地理信息系統(tǒng)(GIS),但 GIS 工具與關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的擴(kuò)展能力有限,受限于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式等諸多瓶頸,導(dǎo)致地理信息系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)自動(dòng)綜合能力與效率低下;(4)GIS 的客戶機(jī)服務(wù)器架構(gòu)決定了數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、同步性更新及更新效率等能力較弱。因此,應(yīng)通過技術(shù)集成,建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多行業(yè)、多學(xué)科交叉融合,互利共贏,形成智慧型土壤環(huán)境管理數(shù)據(jù)支撐體系。

      4 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)建

      大數(shù)據(jù)具有海量、多樣、快速變化的特性,同時(shí)海量數(shù)據(jù)存在價(jià)值密度低的特點(diǎn),這就要求在針對具體問題進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與價(jià)值挖掘時(shí)要進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚合、抽取等預(yù)處理工作,以降低計(jì)算成本。大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)表明,高可用、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)和靈活、高效的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)是建設(shè)一個(gè)完善的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的基本問題。由于土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的采集途徑多樣,數(shù)據(jù)來源廣泛,因此需首先進(jìn)行數(shù)據(jù)融合(Data Blending),再進(jìn)行集成分析。

      數(shù)據(jù)融合是以智能決策為目標(biāo),將多源中的相關(guān)數(shù)據(jù)提取、融合、梳理整合成一個(gè)分析數(shù)據(jù)集(Analytic Dataset)[15]。這個(gè)分析數(shù)據(jù)集是個(gè)獨(dú)立的和靈活的實(shí)體,可隨數(shù)據(jù)源的變化重組、調(diào)整和更新。

      數(shù)據(jù)融合過程中的多源數(shù)據(jù)[15]來自于三個(gè)方面:(1)基本數(shù)據(jù)(Primary Data),主要指項(xiàng)目組織者直接采集掌控的內(nèi)部數(shù)據(jù);(2)二級數(shù)據(jù)(Secondary Data),主要指第三者采集、整理和提供的外部數(shù)據(jù);(3)科學(xué)數(shù)據(jù)(Scientific Data),主要指通過科學(xué)研究、公式計(jì)算和模型估算等獲得的數(shù)據(jù)。這三類數(shù)據(jù)為系統(tǒng)的建立提供了不同數(shù)據(jù)信息。在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)科學(xué)家需要針對具體問題收集、整理、融合相關(guān)的三類數(shù)據(jù)。

      大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合與系統(tǒng)構(gòu)建有 5 個(gè)基本步驟:(1)從多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù);(2)對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分類;(3)對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗;(4)對多元數(shù)據(jù)進(jìn)行組合,轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)并建立數(shù)據(jù)集;(5)面向具體問題建立數(shù)據(jù)分析模型。

      根據(jù)土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),以土壤環(huán)境質(zhì)量為核心的大數(shù)據(jù)系統(tǒng),其建立應(yīng)該遵循以下技術(shù)路線(圖 1)。

      圖 1 土壤環(huán)境質(zhì)量大數(shù)據(jù)構(gòu)建與應(yīng)用

      其中,直接數(shù)據(jù)指直接表征土壤環(huán)境質(zhì)量的數(shù)據(jù),污染物類型、總量、有效態(tài)含量等,相關(guān)數(shù)據(jù)指影響土壤環(huán)境質(zhì)量的數(shù)據(jù),如土壤理化性質(zhì),污染源的空間分布和排放特征、污染物擴(kuò)散途徑、土壤環(huán)境的自凈能力、水氣等相關(guān)介質(zhì)的環(huán)境質(zhì)量特征等,還包括氣象資料、水文地質(zhì)資料、環(huán)境影像資料、遙感資料等其他格式的表征類數(shù)據(jù)。

      5 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)發(fā)展方向與應(yīng)用

      通過數(shù)字土壤環(huán)境的大數(shù)據(jù)集合,搭建保護(hù)與防治等專題平臺,提供基于土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的公共服務(wù);利用大數(shù)據(jù)的深度挖掘與知識發(fā)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)土壤環(huán)境的量化管理和多主體跨介質(zhì)協(xié)同治理;面向污染土壤的靶向修復(fù)與安全利用,建立保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的數(shù)字化溯源網(wǎng)絡(luò),從而保障區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全(圖 2)。

      5.1 提供基于土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的數(shù)字化公共服務(wù)

      國務(wù)院印發(fā)的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》[16],要求發(fā)展大數(shù)據(jù)在工業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村等行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用,形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系,完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈?!锻寥牢廴痉乐涡袆?dòng)計(jì)劃》[14],也要求要利用環(huán)境保護(hù)、國土資源、農(nóng)業(yè)等部門相關(guān)數(shù)據(jù),建立土壤環(huán)境基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建全國土壤環(huán)境信息化管理平臺,借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),拓寬數(shù)據(jù)獲取渠道,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新。據(jù)此,應(yīng)開展多源數(shù)據(jù)融合與數(shù)字化表征,探索土壤環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)庫與多元評估方法、土壤環(huán)境質(zhì)量區(qū)域分析與目標(biāo)控制模型、污染土壤修復(fù)的情景分析與決策技術(shù),建立全景式的土壤環(huán)境質(zhì)量分析模式,并在此基礎(chǔ)上,根據(jù)土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)系統(tǒng)需要,統(tǒng)籌建立土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的云平臺和專題應(yīng)用平臺,為社會(huì)提供基于土壤環(huán)境數(shù)據(jù)的各種數(shù)字化公共服務(wù)。

      5.2 開展面向區(qū)域尺度的多主體跨介質(zhì)協(xié)同治理

      跨介質(zhì)環(huán)境污染研究是目前國際上最活躍的前沿領(lǐng)域,掌握多介質(zhì)環(huán)境污染的來源、成因、影響和控制尤為重要。單純進(jìn)行土壤的污染預(yù)防、風(fēng)險(xiǎn)管控和治理修復(fù),已經(jīng)難以滿足社會(huì)需求,亟需加強(qiáng)污染源、污染途徑和環(huán)境承載力等多元化數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析,進(jìn)行綜合研判,形成跨部委、跨行業(yè)的國家或跨區(qū)域管理平臺,因此,應(yīng)在傳統(tǒng)環(huán)境管理的基礎(chǔ)上,融合經(jīng)濟(jì)社會(huì)、基礎(chǔ)地理、氣象和水文等數(shù)據(jù)資源,建設(shè)基于空間地理信息系統(tǒng)的土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)系統(tǒng),服務(wù)于區(qū)域性跨介質(zhì)協(xié)同治理。如對于城市“棕色地塊”(處于被廢棄狀態(tài)的土地),建立集成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與信息的云服務(wù)平臺,用于疑似污染地塊的歷史調(diào)查、產(chǎn)業(yè)分析、多介質(zhì)相互影響及環(huán)境對策等;對于大尺度土壤環(huán)境管理,整合水土氣環(huán)境監(jiān)測、礦產(chǎn)資源調(diào)查、環(huán)境容量分析、區(qū)域社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等信息,開展分區(qū)、分類、分級保護(hù)和治理[17]。

      5.3 建立保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的數(shù)字化溯源網(wǎng)絡(luò)

      農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地土壤環(huán)境質(zhì)量直接影響農(nóng)產(chǎn)品安全。我國中南和西南等高背景值區(qū)、有色金屬礦區(qū)、北方大型污灌區(qū),以及長三角、珠三角和京津冀城郊區(qū),土壤污染均較重,嚴(yán)重威脅糧食和蔬菜質(zhì)量安全。因此,建立精準(zhǔn)至地塊的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地管理平臺,通過編碼系統(tǒng),開展風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,為高品質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的增值銷售和普通農(nóng)產(chǎn)品安全風(fēng)險(xiǎn)管控提供服務(wù),是未來農(nóng)用地土壤環(huán)境管理的必然趨勢。目前實(shí)行的農(nóng)產(chǎn)品溯源方法,只能進(jìn)行事后處理,將逐漸被事前干預(yù)模式所取代或融合。由此可見,在源頭上根據(jù)現(xiàn)有土壤環(huán)境與農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的調(diào)查數(shù)據(jù),進(jìn)行深度挖掘,研發(fā)以農(nóng)產(chǎn)品重金屬超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)協(xié)同管控為核心的預(yù)報(bào)預(yù)測及決策技術(shù),將成為今后十年內(nèi)的主要基礎(chǔ)性工作。

      圖 2 土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)體系

      6 建議

      (1)推進(jìn)土壤環(huán)境數(shù)據(jù)資源全面整合共享,統(tǒng)籌信息化項(xiàng)目建設(shè)管理,建立無償?shù)幕A(chǔ)性國管信息庫和有償?shù)纳虡I(yè)性企業(yè)信息庫,破除數(shù)據(jù)孤島。

      (2)建立形成環(huán)境信息資源中心,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,形成向平臺直接獲取為主、部門間數(shù)據(jù)交換獲取為輔的數(shù)據(jù)共享機(jī)制。

      (3)研發(fā)土壤環(huán)境大數(shù)據(jù)的分析技術(shù),提供公共服務(wù)和商業(yè)化產(chǎn)品,為區(qū)域尺度土壤環(huán)境管理、多主體跨介質(zhì)協(xié)同治理和農(nóng)產(chǎn)品安全保障提供數(shù)據(jù)與決策支撐。

      1 Manyika J, Chui M, Brown B, et al. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. [2012-10-02]. http://www.mckinsey.com/Ingishts /MGI/Reaearch/Technologyand - Innovation/Big data - The next frontier for innovation

      2 維克托·舍恩伯格, 肯尼思·庫克耶. 大數(shù)據(jù)時(shí)代. 盛楊燕, 周濤,譯. 杭州: 浙江人民出版社, 2013.

      3 Karger D R, Bakshi K, Huynh D, et al. Haystack: A customizable general-purpose information management tool for end users of semistructured data//Proc. Of the CIDR Conf, 2005.

      4 IBM. What is big data?. [2012-10-02]. http://www-01.ibm.com/ software/data/bigdata/

      5 Barwick H. The “four Vs” of Big Data. Implementing Information Infrastructure Symposium. [2012-10-02]. http:// www.computerword.com.au/article/396198/iiis-four-vs-big-data/

      6 徐國虎, 孫凌. 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘流程分析. 中國集體經(jīng)濟(jì), 2012, (30):187-188.

      7 USEPA. Facility Registry Service (FRS). [2016-11-29]. https:// www.epa.gov/enviro/facility-registry-service-frs

      8 USEPA. Envirofacts. [2016-10-21]. https://www3.epa.gov/ enviro/

      9 環(huán)球網(wǎng)科技. IBM推“綠色地平線”計(jì)劃 助力中國“霧霾戰(zhàn)”. [2014-7-8]. http://tech.huanqiu.com/it/2014-07/5051822. html

      10 魏復(fù)盛, 楊國治, 蔣德珍. 中國土壤元素背景值基本統(tǒng)計(jì)量及其特征. 中國環(huán)境監(jiān)測, 1991, 7(1): 1-6.

      11 中華人民共和國環(huán)境保護(hù)部, 中華人民共和國國土資源部.全國土壤污染狀況調(diào)查公報(bào). [2014-4-17]. http://www.gov.cn/ foot/2014-04/17/content_2661768.htm

      12 奚小環(huán). 多目標(biāo)區(qū)域地球化學(xué)調(diào)查// “十五”重要地質(zhì)科技成果暨重大找礦成果交流會(huì). 2006.

      13 新浪財(cái)經(jīng).農(nóng)業(yè)部用5年調(diào)查農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地土壤狀況 這些地方污染嚴(yán)重. [2016-11-25]. http://finance.sina.com.cn/roll/2016-11-25/doc-ifxyawxa2737292.shtml

      14 中華人民共和國國務(wù)院. 土壤污染防治行動(dòng)計(jì)劃. [國發(fā)〔2016〕31號]. [2016-5-31]. http://www.gov.cn/zhengce/ content/2016-05/31/content_5078377.htm

      15 韓崇昭, 朱洪艷, 段戰(zhàn)勝. 多源信息融合. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2006.

      16 中華人民共和國國務(wù)院. 促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要. [國發(fā)〔2015〕50號]. [2015-9-5]. http://www.gov.cn/zhengce/ content/2015-09/05/content_10137.htm

      17 郭書海, 吳波, 李寶林, 等.中國土壤環(huán)境區(qū)劃——原理、方法與實(shí)踐. 北京: 科學(xué)出版社, 2014.

      郭書海中科院沈陽應(yīng)用生態(tài)所研究員,污染土壤生物-物化協(xié)同修復(fù)技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室主任,入選中科院特聘研究員計(jì)劃(核心骨干)。研究方向包括污染土壤風(fēng)險(xiǎn)評估與修復(fù)、土壤環(huán)境數(shù)據(jù)融合與挖掘等。近年承擔(dān)“973”“863”、國家重大科技專項(xiàng)、科技部國際合作、國家行業(yè)公益專項(xiàng)等課題11項(xiàng)。獲得省部級科技獎(jiǎng)勵(lì) 9 項(xiàng)。E-mail: shuhaiguo@iae.ac.cn

      Guo ShuhaiProfessor, Principal Research Scientist, Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, and Director of National-Local Joint Engineering Laboratory of Contaminated Soil Remediation by Bio-physicochemical Synergistic Process. His research mainly covers risk assessment and remediation of contaminated soils, and soil environmental data blending and mining. In recent years, he led 11 projects including “973” project, “863” project, national science and technology major project, international cooperation, and national public welfare project, and gained 9 provincial or ministerial science and technology awards. E-mail: shuhaiguo@iae.ac.cn

      Soil Environmental Big Data: Construction and Application

      Guo Shuhai1,2,3Wu Bo1,2,3Zhang Lingyan1,2,3Luo Ming4
      (1 Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 2 National-Local Joint Engineering Laboratory of Contaminated Soil Remediation by Bio-physicochemical Synergistic Process, Shenyang 110016, China; 3 Liaoning Engineering Technology & Research Center of Soil Environmental Big Data, Shenyang 110016, China; 4 Key Laboratory of LandConsolidation and Rehabilitation Ministry of Land and Resources, Beijing 100035, China)

      Based on the analysis of big data’s characteristics, development situation of environmental big data was illustrated. The data basis and problems of China’s soil environmental big data were analyzed. The construction method and process of soil environmental big data were forwarded. According to the national big data strategy, cloud platform, management platform, and application platform of soil environmental big data were established in order to provide the public service and application products for regional scale soil environmental management, multi-media synergetic remediation, and agricultural product quality security.

      soil environmental, big data, digital management , multi-media synergetic remediation, quality safety of agricultural products

      *資助項(xiàng)目:國土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201511082),中科院“一三五”重點(diǎn)突破項(xiàng)目(Y2YZX181YD)

      修改稿收到日期:2016年12月26日

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