大数据与环境的关联
当前位置:以往代写 > 大数据教程 >大数据与环境的关联
2019-06-14

大数据与环境的关联

大数据与环境的关联

  欢迎大家阅读本篇文章,本篇文章是探讨大数据与环境的关联文章,课课家教育平台提醒大家:本篇文章中有许多的小细节,因此大家一定要认真阅读本篇文章哦~

  近几十年来,随着全球经济的不断加速,环境污染事件越来越频繁,人类赖以生存的环境引起社会高度关注,人类环保意识逐渐被唤醒,人与环境和谐发展成为共识。

大数据与环境的关联_大数据技术_ 大数据_环境_课课家教育

  2008年以来,世界各个国家和组织纷纷采取措施推动绿色经济发展,提出了一系列的绿色经济发展战略,将发展绿色经济作为提升国家经济竞争力并使之成为占领全球制高点和领先地位的重要途径。

  当下,整合环境、经济、行业等数据资源,利用大数据技术的强势发展将对环境管理理念以及管理方式产生巨大的影响。近两年,依托国家发布的一系列环境污染防治政策,部分城市生态环境监管系统陆续落成,可以对监管、溯源、趋势分析以及污染源、环境质量和风险源等做到全面感知。也就是说,未来的城市环境有了可以及时查看的“晴雨表”。

  政策,是促发展的前提和保证

  从环保政策“元年”2015年开始,我国环保法律法规接连出台,为环保产业提供了坚实的靠山。

  2016年12月,《“十三五”生态环境保护规划》发布,该《规划》是“十三五”时期我国生态环境保护的纲领性文件。明确环境治理与生态保护修复协同联动,对生态保护与修复提出重点任务和重点工程,强调要以环境质量为核心进行综合治理、协同推进,大幅度削减污染物存量,全面提升风险防控基础能力。

  2017年,环保部部署安排了环境领域九大举措。分别从坚决治理大气、水和土壤污染、深化和落实生态环保领域改革、加强环境法治建设、积极主动应对环境风险、加大生态保护力度、加强核与辐射安全监管、创新决策和管理方式,实施生态环境大数据建设工程以及促进科技创新和支撑,加强基础研究和前沿技术研发等领域做出安排。

  信息公开,才能为科学治理铺平道路

信息公开,才能为科学治理铺平道路

  大数据应用在加强环境管理和公共服务,分析污染物排放状况,分析环境质量的现状及其变化趋势,准确预测、预报、预警环境质量,准确预测、预警各类环境污染事故的发生、发展,提高环境形势分析能力等方面发挥重要作用,成为促进环境管理和科学决策的新动力。

  但是,环保大数据的应用和发展离不开全社会的参与,环保大数据应用需要走政府、科研单位、企业等多方合作的道路。而环境信息公开及共享成为目前环境保护工作中急需改善的一项重要工作。我国地方在政府环境管理信息、环境质量信息、污染源信息、投资项目环评信息等方面,还需制定合理方案,打通信息孤岛,进一步推动环保数据的公开化、透明化。

  贵阳乌当区建首个生态环境大数据试点

  发展大数据产业,贵阳一直走在全国前列。2016年,用大数据技术助力生态文明建设,成为贵阳市积极探索的一项工作。作为全国首批生态环境大数据建设试点,乌当区试点采用“网格化布点+多元数据融合+时空数据分析”模式,对全区域内大气环境、水环境、声环境等基础环境质量信息进行全面、连续、有效记录,在实现各类生态数据大融合的前提下,构建生态大数据共享服务平台。

  网格化监测的实现,让每一个监测点都可实时上传监测数据,发现异常数据可迅速定位,然后结合大数据分析功能,利用数据库里关于乌当区所有餐厅、工厂、建筑工地、道路交通等方面的数据信息,追溯污染源头。

  除此之外,乌当区网格化生态环境大数据中心还监测老百姓身边的环境状况。全面及时分析出污染来源,追溯污染物扩散趋势,对污染源起到最大程度监管作用,为环境执法和决策提供直接依据。

为环境执法和决策提供直接依据。

  贵阳市生态文明委相关负责人认为,生态环保大数据更大的作用,是为普通群众带来切实的健康和便利。比如,生态环境大数据中心通过点多面广的实时监测数据,结合世界卫生组织、疾控中心等权威机构关于环境和健康的相关数据模型,推出“环境健康指数”,用来量化定义环境与人体健康或人体感受的一个指数,为公众服务。

#p#分页标题#e#

  可以预见,未来环保大数据的合理开发及应用,将彻底改善纠缠人类已久的“环境治理”世纪难题,让绿色生态和可持续发展两个方面得以“齐头并进”。

  课外分享:

  容量问题

  这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模,因此,海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时,存储系统的扩展一定要简便,可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机。在解决容量问题上,不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化闪存解决方案,采用Nytro产品,客户可以将数据库事务处理性能提高30倍,并且超过每秒4.0GB的持续吞吐能力,非常适用于大数据分析。

  延迟问题

  “大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能,比如HPC高性能计算。此外,服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求,正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战,各种模式的固态存储设备应运而生,小到简单的在服务器内部做高速缓存,大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储,自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSI Nytro系列产品等等都在蓬勃发展。

  安全问题

  某些特殊行业的应用,比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同,而且都是必须遵从的,但是,大数据分析往往需要多类数据相互参考,而在过去并不会有这种数据混合访问的情况,大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题,这就充分体现出利用基于DuraClass™ 技术的LSI SandForce®闪存处理器的优势了,实现了企业级闪存性能和可靠性,实现简单、透明的应用加速,既安全又方便。

  结束语:相信最后大家阅读完毕本篇文章,肯定学到了不少知识吧?其实大家私下还得多多自学,当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢,不妨关注课课家教育平台,在这里你肯定会有意想不到的收获的!

    关键字:

在线提交作业