《大数据技术在大气环境监测中的应用》
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摘 要：本文对大气环境监测进行分析,探究解析技术在监测工作中的应用意义,并通过实例阐述该技术的应用原理与方法,通过大气数据的采集、整理与分析,使解析技术的作用与优势得到充分发挥,环境监测打破时间地点的限制,还可将监测信息发布到网络,使监测水平与数据利用率得到显著提升.
关键词：大数据解析技术;环境监测;应用方法
引言：
在社会经济飞速发展之下,环境问题日益显著,已经成为世界性问题受到各国的广泛关注.为了保护大气环境免受破坏,加强环境监测力度显得十分必要.大数据解析技术具有较强的先进性、高效性,将其应用到环境监测中可采集更多数据信息,提高空气质量预警水平,使大气环境质量得到有效改善.
1大气环境监测中解析技术的应用意义
1.1提高决策科学性
在大气监测系统中包含着大量监测指标数据,解析技术的应用可对各项数据进行高效分析,并将评估与分析的结果完整的展现出来,使人们全方位的了解大气环境,有的放矢的采取治理措施,为环境部门的科学决策提供强有力的依据.此外,在解析技术的支持下还可构建数据分析模型,提高环境治理水平,降低治理成本.
1.2增强预警能力
解析技术的应用可使数据信息得到精准的分析,并从数据中挖掘出有意义、有价值的信息,对区域内大气环境进行全面评估,及时发掘异常情况,给人们发出预警.此外,解析技术的应用还可提高信息分析处理的速度,针对污染事件及时发出预警,避免污染扩大.在大气监测过程中,解析技术还可与网络技术相联合,实现线上线下交流互动,达到事半功倍的效果.
1.3提高服务能力
在大数据技术背景下,可构建云分析平台,使各类生态问题得到及时的反馈与处理,为气象专家把握大气环境变化规律提供极大助力.同时,还可借助网络渠道,将各项监测结果在网上公布,人们通过各类移动设备可随时了解当前大气情况,这样做不但能够提高服务能力,还可邀请广大群众共同参与到环境监测工作中[1].
2大气环境监测中解析技术的实际应用
2.1应用原理
近年来,我国出现大范围的PM2.5污染问题,大气环境破坏加剧,对人们的生产生活带来诸多不利.对此,监测人员应积极引入大数据解析技术,对环境控制方法进行优化,通过数据分析解决当前面临的环境问题,应用原理如下.
（1）在解析技术应用中,应明确研究对象与内容,例如,将某地区作为研究对象,以当地PM2.5平均浓度为研究内容,对污染浓度进行计算;
（2）将选定城市按照特定标准划分为多个单元格,如1×1km;用G表示研究对象,范围为g1,g2等gn,每个gi均代表着1km2的地点;用C表示研究内容,范围为c1,c2等cn,其中cgi代表的是gi网格中的污染浓度,由此可构建目标函数：J（Gj）;
（3）根据环境监测的实际情况,将目标函数划分为两个类型,一种为自动监测网格,另一种为解析技术应用目标值,通过上述操作,可起到事半功倍的效果.
2.2控制要点
大气环境监测工作涉及范围较广、内容较多、工作量较大,需要对大气中的多种污染物进行实时监测,如粉尘、PM2.5、二氧化硫等等.在监测过程中,还应对采集的数据进行记录和分析,利用解析技术将数据信息以图像的形式展示出来,使研究者能够直观的看到大气变化情况,为变化规律的摸索提供便利.通过解析技术的应用,人们可对各个区域的大气环境进行掌握,并在互联网中反馈出来,使人们能够根据大气状况调整活动.以S地区为例,针对该区域的大气环境开展监测活动,为了更好的掌握监测网络大气情况,解析人员进而选择与目标函数相关的数据类,如网格PM2.5浓度数据、空气污染情况、气象条件等等.对以上数据类进行分析,分析其对目标函数产生的影响,这将要求对数据类中的特征量进行明确.例如,针对已知网格中PM2.5浓度值来说,可将以往每小时的平均浓度作为特征量,如气压、风速、气温等等.在明确特征量之后,可通过公式计算对目标函数产生的影响,也就是对数据进行归一化处理,公式如下：
式中,xk代表的是归一化之前的特征量;k代表的是第k个特征量;n代表的是数据个数.在对空间分类器进行选择时,特征量与时间之间无显著联系,属于静态过程.分类器中的特征量受目标函数的影响,属于动态传递过程,且传输路线具有线性特点,在节点输出方面可为非线性,因此分类器具有静态神经结构特点.神经网络可对复杂系统进行模拟和解析,包括输入、人造神经网络等内容,利用其对局部网络进行模拟,可为解析数据应用提供强有力的技术支持[2].
2.3应用方法
（1）在数据采集方面,应每日做好各类数据的收集与记录工作,制定专门的监测档案,便于工作人员对档案信息进行调查审阅.将同一时期的大气监测数据进行對比,掌握当地各个时期大气的变化情况.大气监测数据众多,应采用解析数据进行收集和整理,以电子档案的形式保存,提高数据采集与记录的准确性,降低人员工作强度,为环境监测与保护提供更多有价值的信息.
（2）在数据挖掘整理方面,通过对不同时期各项参数变化情况进行分析,探索环境变化趋势与规律.对于不同的区域来说,环境变化也不尽相同.为了提高环境监测准确性,应对地区内的各项因素综合考虑,可引入解析技术进行数据挖掘与整理,并将监测系统与解析系统相连接,由此可打破时间与地域的限制,对监测数据进行大范围、全时段的挖掘,再将各类气象方程加入其中,便可挖掘出更多有效的数据,实现对大气环境的精准预测.
（3）在数据预测方面,通过数据挖掘与整理,可分析总结各项数据之间的联系,进而对未来一段时间内的环境状态进行预测.在解析技术开发中,应合理变成,确保计算结果的科学严谨,再对以往同一时期的数据信息、生态环境、气象因素等进行参考,由此达到精准预测的目标.
（4）在空气质量预警平台构建方面,可利用解析技术对当地大气环境进行监测,建立质量预警平台,实时发布大气状态,针对异常情况及时响起警报.在平台构建时,可将解析技术与信息发布系统连接起来,利用数据系统进行收集处理,将结果实时发布.为了提高智能性与准确性,还应在监测结果出来后进行检验,并根据检验结果进行调整.在网络时代背景下,各类网站与APP不断涌现,预警平台可以与手机APP相结合,以此增强服务功能,为人们了解大气环境信息提供更多便利[3].
结论：
综上所述,在网络时代背景下,大数据技术不断成熟发展,在大气环境监测中得到广泛应用.在实际应用中,该技术有助于环境数据的收集、整理和分析,为气象专家把握大气环境变化规律提供极大助力.在未来的发展中,该项技术的作用势必得到更大发挥,为大气环境的监测与保护贡献更多力量.
参考文献：
[1]袁雪,姜杰.研究大气环境监测中大数据解析技术的应用[J].低碳世界,2019,000（028）：4-5.
[2]涂江重.探讨大气环境监测中大数据解析技术的运用[J].低碳世界,2019,009（008）：1-2.
[3]王春迎,潘本峰,吴修祥,等.基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究[J].中国环境监测,2018（6）：1-6,共6页.
本文结论，上述文章是适合不知如何写大数据技术方面的大数据专业大学硕士和本科毕业论文以及关于大数据论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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