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大数据在环境保护中的应用

发布时间:2023-11-27 19:29:35

1. 3.大数据对于环境执法与监测的现实意义有哪些

您是想问大数据对于环境执法与监测的现实意义有哪些吗?大数据对于环境执法与监测的现实意义有
1、提高执法效率。大数据技术可以卜裂快速处理大量数据,帮助环保执法部门更快捷、准确地识别环境问题,加快执法效率。
2、实现精准监管。大数据技术可以实现对环境污染源进行实时监控、预警和溯源,准确把握环境变化情况,及时有效地进行管控,保障公众健康。
3、提高数据分析能力。大数据技术可以将不同类型的数据进行整合分析,帮助环保部门更好地了解环境型档闭污染的来蠢灶源、扩散和影响,有针对性地制定环境保护政策和措施。

2. 人工智能可以如何运用在环境保护方面

1、智慧环保

自2016年开始,“智慧+环保”受到业内广泛关注,顶层设计提出大力发展“智慧环保”的要求,甚至在《生态环境大数据总体方案》中明确了未来五年的具体目标。一时之间,环保企业积极抢抓这一时代新机遇,促进企业的智慧化转型。

如今,智慧环保不再是纸上谈兵,智慧水务、智慧环卫、智慧能源、智慧分类、智慧海绵城市都已成为现实。智慧环保将人工智能等技术融合到环境应急管理、环境监测,通过大数据进行风险评估、分析,从而提出环境治理智慧型解决方案。可以预见,未来环保的“智慧性”真不止这一点点。

2、环境传感器

在智能工业迅速发展的当下,传感器成为生产过程中必不可缺的元件,随着“环保热”的持续升温,环境传感器应运而生。公开资料显示,环境传感器主要包括土壤温度传感器、空气温湿度传感器、蒸发传感器、雨量传感器、光照传感器、风速风向传感器等。

如今,环境传感器可有效感知外界环境的细微变化,是环境监测部门首选的高质量仪器。其中,作为环境监测系统的“三大基石”,气体传感器、水环境检测传感器、土壤污染检测传感器发挥着越来越重要的作用。

3、监测摄像头

可视化环境监测在环境治理中发挥着“耳目喉舌”作用,在人工智能视觉技术的支持下,大气污染、水污染、固废污染、土壤污染都可以得到更好地监测,为环境治理提供决策依据。

4、环保现场装备智能化与物联网化

环保装备是环保技术的重要载体,是环保产业的核心内容。时代发展日新月异要求环保装备加快升级换代,就这样,“环保装备智造”频频出现在公众视野。

事实上,层出不穷的先进技术,打破了环保装备在时空领域的制约。随着相关技术的成熟,“智能化”、“物联网化”必将是环保装备的发展趋势。远程化设计、智能化系统、一体化控制的环保装备能做到“环保”与“效率”两不误,保证高效运行和节能降耗。

5、环保云服务技术智能化

环保云服务不仅仅是记录、存储原始数据,还要对各种原始数据进行加工、深度挖掘,从而为政府决策提供可靠的依据。同时,环保装备的设备管理、网络状态、自校准与校准频率、远程维护等也是云服务特定的内容。

3. 如何利用大数据改善服务环境质量

如何利用大数据改善服务环境质量
近年来,互联网技术飞速发展,云计算、大数据在深刻影响着社会治理的模式。数据的开放共享使得数据的价值在交叉融合当中迸发,大数据技术的发展使得大数据变得更加触手可及。这两大趋势让数据价值的挖掘不仅停留在商业领域,更体现在环境公共服务当中。我们的生活环境每一天都在发生变化,空气、水、气象、交通、污染都有数据在记录,并交织影响。通过关联多种环境公共数据并结合可视化技术,呈现生态环保工作的积极成效和短板,可以为环境综合决策提供支撑,同时让公众看到环境的变化以及环境保护对于我们生活的影响,从而提高公众环境意识。为此,笔者认为,应做好生态环境大数据建设工作,推动环境质量进一步改善。一是共享数据,加快建设生态环境大数据平台。按照环境保护部《生态环境大数据建设总体方案》,加快建设互联互通的省级生态环境大数据平台。要整合环保部门各业务领域的数据库,推动海洋、水利、建设、气象、国土、交通、电力等有关环境能源数据共享,成为政务云平台的重要组成部分。针对目前环境执法、建设项目等信息还没有结构化公开的情况,加快推进结构化数据公开进程,便于数据流转。二是激活数据,不断提升环保部门互联网能力。参照公安、法院等数据库平台,建立和完善基于组织机构代码或公民个人身份信息的环境监管对象数据库。将工商、信用、电力、城建等信息进行整合,实现环境执法后督查流程化、电子化管理。在执法监管方面,充分运用大数据对行业平均排污水平进行分析,再关联企业的用电量、用水量、原材料用量等数据。基于现有的在线监测平台采集排污数据,如果出现异常系统就自动预警。根据处罚对象类别、环境要素等进行分类统计,将环境处罚情况与环境信访投诉、环境质量指标等进行关联分析。建立基于物联网技术的危险化学品电子监管平台。借助大数据、云计算来弥补当前环境监管能力不足的短板。三是呈现数据,大力推进生态环境数据可视化。要基于现有的污染源地理信息、污染物排放实时监测数据、环境质量实时监测数据、气象数据、城市交通出行数据、省市的GDP数据以及网络查询、微博发帖、网购数据等,重点对空气污染与居民生活、环境执法力度与环境质量变化、环境污染与居民健康、GDP与环境质量以及污染治理预警评估等方面进行基于可视化方法的环境数据分析。以治水为例,通过升级目前水质自动监测网络来采集河流的各种物理、化学、生物数据以及气象数据,然后通过虚拟的数据,用可视化来模拟呈现出真实的河流环境,以此来评估治水措施的有效性,供决策部门和领导参考。

4. 环境大数据从哪些方面推动环境管理

环境大数据从哪些方面推动环境管理

今年初,“互联网+”被写入政府工作报告,国务院又连续出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动纲要》。近日,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出拓展网络经济空间,实施“互联网+”行动计划,发展物联网技术和应用,发展分享经济,促进互联网和经济社会融合发展。实施国家大数据战略,推进数据资源开放共享,由此,“互联网+”、大数据战略已经上升到国家战略。

那么,国家实施“互联网+”的本质是什么?环境大数据从哪些方面推动环境管理?

“互联网+”优化政府职能

互联网思维是一个多元概念。一般认为,互联网思维指在(移动)互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下,对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式,本质是发散的非线性思维。互联网思维的特点,概括起来就是“民主、开放、平等”,用互联网思维可推动政府职能转型。

从政府层面来讲,大数据可以帮助政府实现三大价值:第一,透明的政府。大数据最核心的理念就是开放,这是大数据对于政府最核心的价值。第二,智慧的政府。大数据可以帮助政府更好地了解公众在想什么,需求什么。通过让政府变得更加智慧,从而提升执政水平。第三,负责任的政府。通过为社会公众提供更好的服务,真正做到“权为民所用,利为民所谋”,树立负责任的政府形象。

环境大数据不只是狭义的“数据集”

那么,什么是大数据呢?维基网络对大数据的定义为:“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集”。IDC(互联网数据中心)报告对大数据的定义为:大数据技术描述了一种新一代技术和构架,用于很经济的方式、高速的捕获、发现和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值。

环境大数据是大数据的一个重要组成部分,实际上表征了环境问题及其管理过程中各固有要素的数量、质量、分布、联系和规律等的数字、文字和图形等的总称;是经过加工的、能够被环境保护部门、公众及各类企业利用的数据,是人类在环境保护实践中认识环境和解决环境问题所必需的一种共享资源。它是一种与环境保护有关的非实体性、无形的资源,普遍存在于自然界、人类社会和人类思维之中。环境大数据具有无限性、多样性、灵活性、共享性和开发性的特征。另外,环境大数据具有信息量大、离散程度高、数据源广、各种数据处理方式不一致等特征。

在“互联网+”时代背景下,我们更倾向于广义的理解“环境大数据”,将其定义为“面向环境保护与管理决策的应用服务需要,以大数据技术为驱动的互联网+环境保护”技术体系与产业生态。这一广义的定义不再是狭义的环境相关“数据集”的概念,而是一种涉及到多元化采集、主题化汇聚和知识化应用的大数据治理体系。

环境大数据如何推动环境治理?

第一,促进精细化环境监测。说清环境质量现状及其变化趋势、说清污染源状况、说清潜在的环境风险是环境监测的根本任务。环境监测是环境管理的重要组成部分,是环境保护管理工作的基础。面对严峻的生态环境现状和环境问题出现的新趋势,我国的环境监测工作迫切需求环境信息获取手段从点上监测发展为点面相结合监测,手动监测发展为手动与自动结合监测、静态监测发展到静态动态结合监测、地面监测发展为天地一体化监测。

第二,提升污染防治工作效率。污染防治是环保部门的基本职能,也是环境保护工作的重点;污染减排是建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择,是推进经济结构调整、转变增长方式的必由之路。环境大数据需要提供污染源排放空间分布、污染排放动向、污染排放趋势分析、污染排放特征等数据,为我国污染防治和污染减排工作提供重要的支撑作用。

第三,加强生态保护监管。环境保护工作需要收集生态监测和管理数据,不断强化生态数据资源的跨部门整合共享,对生态系统格局、生态系统质量、动植物种类、生态胁迫状况进行评价,全面、准确地了解生物多样性保护优先区的现状和动态变化情况,为严守生态红线提供支撑,实现生态环境保护的现状化管理。

第四,提供环境应急数据支撑。近年来,我国环境事故进入高发期,频发的突发性环境事件直接威胁人民群众的身体健康和财产安全。目前,亟待建立健全全国性的环境风险源数据库、应急资源数据库、危险化学品数据库、应急处理处置方法库;提供跨流域、跨区域、跨层级的应急数据资源共享;提供权威的决策支持服务,提供及时的气象、水文等信息资源,提供突发事件水和气模型推演运算结果等,为突发事件预防和处置提供大数据支撑。

第五,促进环境保护战略规划和决策。环境保护战略、规划与政策的制定和完善离不开对环境发展形势的准确研判,离不开对环境保护与社会经济之间互动耦合关系的深刻认识,离不开对产业布局与生态格局、区域资源环境承载能力之间协调性的准确把握。开展以上领域的研判和分析,需要依托丰富的数据资源开展数据挖掘、统计分析和模型测算,提供不同战略途径、规划方案和政策情景下环境保护的发展趋势模拟信息,为制定完善我国环境保护宏观决策提供信息支持。

第六,提高公众参与环境保护能力。随着我国经济发展,人民群众的环保意识越来越高,对生活环境质量提出了更高的要求。目前,我国公众对环境信息的来源主要为各级环保部门的外网网站和各科研院所的网站,公众参与程度不高。环境大数据应通过文字、图片、文档、视频、地图等信息,为不同层面的公众提供广泛的环境信息,提高公众环境意识,提高公众的环境参与能力。

以上是小编为大家分享的关于环境大数据从哪些方面推动环境管理的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

5. 智慧环保的实现智慧环保

实现从“数字环保 ”到“智慧环保”的跨越,关键是要在原有“数字环保”的基础上,重点加强感知层与智慧层的建设。一是利用物联网技术,建设实时、自适应进行环境参数感知的感知系统;二是利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术,整合现有信息资源,建设具有高速计算能力、海量存储能力和并行处理能力的智能环境信息处理平台,为最终实现“智慧环保”的各项应用服务提供平台支撑与信息服务。
“智慧环保”的基础是物联网。基于“数字环保”平台和物联网技术在环保领域的深入发展,构建环保领域覆盖全国的物联网系统,是实现由“数字环保”向“智慧环保”转化的第一步。在全国选择基础较好的地区开展“智慧环保”试点,建立环境物联监测网络,实时采集污染源数据、水环境质量数据、空气环境质量数据、噪声数据等环境信息,对重点地区、重点企业实施智能化远程监测 ,对各种环境信息进行智能分析,将为“智慧环保”的全面推进奠定良好基础。

6. 如何利用大数据技术减少能源消耗和保护环境

对于大数据节能,目前对其具体价值产生还存在很大的争议。就能源大数据在节能和环保方面的应用,首先需要看其在智慧能源方面的应用,当下比较前沿的是采用大数据实现对于能源系统进行运行状态监测、负荷预测、运行成本的降低以及故障的预测等。

能源系统运行状态的监测,就是通过对能源系统实时运行数据的搜集,判断运行状态,如果通过分析发现当时正处在不正常运行状态或故障状态,则能够发出预警并做出反应。

负荷预测就是采用能源大数据,结合人口、城市发展等方面的数据,对未来的负荷和用电量进行预测,有效地应用于未来能源系统的规划。

通过大数据还可以降低系统运行维护成本,是大数据技术在能源系统中极具前景的应用。通过数据监控系统,能够识别和预测能源系统中的非技术性损坏,从而帮助能源公司尽快修复,实现预测性维护,极大地节约了运行成本。

系统故障预测就是采用电网前期积累的海量数据对未来电网的故障和不正常运行状态进行预测,提前做出防控措施。和负荷预测一样,在城市层面的故障预警,采用传统的数据处理方法已经可以达到令人满意的效果,但是服务于全球能源互联网的故障预警,势必要从地区、国家乃至全球的视角展开。届时对海量数据的利用已经不是传统数据处理技术所能做到的。利用大数据技术,探求数据之间的关联性,从另外一个层面挖掘能源数据的价值,利用大数据的算法预测未来能源系统故障发生的类型和位置,提早做出预防和补救,将使能源系统的运行更具稳定性和安全性。

例如行有嘉数字能效平台等众多智慧能源系统的运行将产生更多有价值的数据,充分挖掘这些数据的价值,深刻理解能源网络的特征,实现电力“源储荷网”高效调度。

虽然能源行业属于传统行业,但是全球能源互联网的构建,将对大数据技术产生巨大的需求,带动其快速发展,在实践中完善,而大数据技术又会反过来加快全球能源互联网的构建,不断对全球能源互联网进行完善、相互补充,二者相得益彰。

7. 大数据在城市总体规划中的应用

8. 大数据如何帮助我们改善大气环境

大数据如何帮助我们改善大气环境
大数据可以把现有的旧能源网络变成更加智能的网络,能够了解个人的能源消耗状况。这无疑将提高效率,降低能源价格并帮助我们减少碳排放量。
智能能源网格
在不久的将来,将有越来越多的家电设备带有传感器。这些传感器能够在能源公司、家庭智能仪表和电器之间进行双向通信。当所有的家用电器都通过传感器连接到互联网时,我们就可以根据需要,对单个设备的能耗进行监测和调整。越来越多的能源机构正在开发智能电表来记录单个家用电器设备的电能消耗情况。而这些信息将返回到能源公司,使得能源公司可以了解和预测能源需求。我们相信,随着研发工作的进一步深入,实时监控和调整能源需求将只是时间问题。
当越来越多的设备具备了传感器之后,产品之间也将能够相互通信交流,甚至是进行跨不同网络的通信。这将帮助能源企业更好地了解和管理整个网络的能源利用率。对于未来的电动汽车来说,这是相当有用且重要的。当消费者回家后将电动汽车的充电和其他家用电器同时开启时,能源电网可能无法应付这一需求的高峰期。因此,越多的电器设备具备了传感器,就越能够与能源网络进行通信和沟通,能源公司也就能够更好的管理其网络内的能量分布。
但是,真正的智能电网距离我们仍然还十分遥远。据以太网之父鲍勃·梅特卡夫表示,智能电网可以提供“大量廉价和清洁的能源”。他创造了一个由互联网影响的智能电网,称为“Enernet”愿景。
这种智能电网也将同时能够防止能量在网络中的损失并防止停电事故的发生。传感器系统可以同步的实时监测电线的状况,每秒钟都能收集多个数据流。这些信息可以更容易地检测到停电事故。当确实发生停电事故时,其可以使得能源公司的响应速度更快、更好。这种传感器还可以检测能量是如何在网络中传输的,以及在何时何地发生了能量损失。这些信息实时传递反馈给能源公司的控制中心,能够帮助他们实时的需求进行调整。
西北太平洋的巴特尔智能电网示范项目就是这样的一个智能电网试点。该试点项目的六万名参与者来自美国的五个州。该项目旨在确定智能电网是否向我们所认为的那样有价值,是否更具经济效益。一个智能电网需要在在硬件和软件方面进行大量的投资。其也将极大地帮助我们收集数据信息:从之前的记录一个仪表一个月之内的读数变为智能电表每15分钟记录一次读数。也就是每天每百万智能电表共计记录9600万次读数。其结果是数据信息增加了3000倍,如果不加以妥善管理,这些数据信息将是相当繁杂的。
改变消费者的行为
如果消费者可以根据实时数据和能源价格管理他们自己的能源消耗,将可能会改变他们的行为。一款智能电表可以基于需求预测建议消费者在稍后某个时刻能源成本降低时使用某款电器设备。这将帮助能源公司更好地管理能源需求。如果某款电器设备(例如加热器)可以基于价格范围和网络的能量需求自行决定在最佳时间开始工作,这无疑将产生更好的效果。
预测需求和价格
与数以百万计的电器相连接的智能电网能够预测能源消费量。监测设备如何使用能源,并提供有价值的数据信息,并进一步分析预测对于能源的需求状况和可能出现的能源短缺。此信息可用于在合适的时间和地点提供适量的能量。其可以帮助平衡不同时间和地点的能源需求高峰。能源分销机构可以提高顾客满意度,并通过减少停电的次数和持续时间遵守相关的合规性。如果能源公司能够找到发生网络故障与相关停电事故之间的联系,那么这就表明他们能够精确确定和识别发生故障的位置,并实时的提供相关的解决方案。
当智能电网平衡了能源需求的高峰之后,网络将变得更可靠。而目前的网络问题在于,不仅仅是没有这么大的网络容量,而且还需要应对高需求的能力。智能电网可以帮助防止极端高峰所导致的断电。
大数据也将有助于优化能源交易,从而更好地预测价格波动。大数据可以基于1000个不同的数据集针对能源市场做出几乎实时的复杂分析。随着能源价格的波动,能够基于这1000个不同的数据源进行价格预测是相当有价值的。对于能源供应和需求的预测,能够帮助能源销售机构获利。通过对市场的充分了解,他们可以保护自己免受能源价格波动的影响。最后,他们将能够提供更便宜的能源,提高客户满意度。
未来的投资和维护
来自网络的大量传感器的数据信息可以提供关于网络质量的附加信息。它可以帮助能源企业确定未来的投资是否是必要的,或是需要进行维护。不必进行定期的网络检查,大数据工具可以用来实时的监控网络设备,只在必要时采取相关的措施。这将为能源企业节省很多不必要的调查,预防费用。同样,这些信息还将有助于了解哪些投资能够帮助能源企业获得最大的投资回报。
例如,Vattenfall公司在风力涡轮机内安装了传感器数据,以预测何时需要进行维护。这将为该公司节省了很多不必要的检查涡轮机时所需要的直升机费用和其他维护费用,以及昂贵的咨询费用。
大数据也可以被用来改善风力涡轮机的安置位置,以便获得最佳的能量输出。在微观和宏观层面,对不断变化的天气进行预测可以帮助企业选择最佳的风力涡轮机安置地点。或者根据地区年度日照情况数据来选择太阳能系统的安置地点。结合结构化和非结构化数据,如潮汐、地理空间、传感器数据、卫星图像、森林砍伐地图和天气模型也可以帮助确定最佳安置地点。
例如,丹麦能源公司维斯塔斯风力系统利用IBM大数据分析解决方案来分析许多不同的数据集,以确定每台风力涡轮机的最佳安置地点。将风轮机安置在错误的地方会导致无法生产出足够的电力,无法判断风能投资的投资回报率,也就增加了电力成本。
大数据应用在能源领域最重要的影响是,其将使得现有的能源网络变得更高效。这将帮助我们减少能源消耗量,并降低消费者的购买价格。智能能源管理可以防止电网超载运行,并防止新的和昂贵的电厂建设需求。较少的电厂能够提供更高效率的能源和更低的价格,影响我们的碳排量。所以,最终,大数据有可能变成比采用可再生能源更可持续的技术,以帮助我们减少碳排量。

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