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智慧環境(環保)可視化解決方案

運用大數據技術,推動環境、環保部門實時分析、監測、預警等高效管理。

應用場景

智慧環境(環保)可視化

  應用成熟:相較其它行業大數據應用,環境保護方面的大數據具有先天的優勢,其整體分析、應用從一開始就具備了大數據體系的相關要素。

  體系清晰:環境保護大數據體系從一開始就可以針對某個方面進行體系脈絡清晰的大數據分析,而不會出現數據網狀關聯,能夠很直接地針對一類數據整理出相關的分析,建設過程直觀,建設難度較低。

  需求緊迫:環保部門相較于產生污染企業的管理部門而言相對弱勢,更迫切地需要科學、正確的數據來進行事實的陳述說明,明確權責,進行環保的整改調整。因此也更依賴基于大數據的信息化支撐。


面臨挑戰

采集來源廣泛
涉及環保內部、外部單位、大量在線監測系統實時數據、互聯網輿情數據等多種系統和信息數據的采集,來源十分廣泛。
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數據結構復雜
包含Oracle、SQL Server在內的各種結構化數據庫數據,Excel、XML等各種數據文檔,視頻、圖片在內的非結構化數據,對采集、存儲都造成了極大壓力。
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質量參差不齊
數據采集多源化造成了數據質量的問題,重復數據項、多種復雜規則下的數據合規性等都存在需要排查、調整的內容。
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多模式應用展現
拓展數據分析模式,特別是數學建模方面的應用導致傳統BI展現方式已不能完全滿足新模式下的分析和數據應用展現。
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數據脫敏與安全
大數據的應用尚處在初步階段,相關的安全和數據脫敏問題雖然尚未造成影響,但是也是在建設過程中不可忽視的重要問題。
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解決之道

環境承載力分析

環境承載力是指在一定時期內,在維持相對穩定的前提下,環境資源所能容納的人口規模和經濟規模的大小。環境綜合承載力是在綜合土地環保承載力、淡水環保承載力等相關承載力分析后的綜合分析,需要根據各地市的具體情況確定分模塊內容的權重,確定最終環境承載力指標。

污染氣象關系分析

污染與氣象關系主要偏重于利用大數據技術研究污染物在大氣中擴散、輸送、遷移、轉化,與風向風速和氣溫的空間分布、大氣湍流運動、太陽輻射、濕度、云、降水等氣象條件有很密一切的關系。主要指與污染物在大氣中的運動與轉化有關的氣象過程、氣象條件和氣象參數,也包括大氣中污染物質的增加所引起的氣象效應。

環境經濟關系分析

環境經濟分析最著名的評價體系是庫茲涅茨曲線,主要用于說明環境質量與收入間關系的理論。經濟發展水平較低的時候,環境污染的程度較輕,但是隨著人均收入的增加,環境污染由低趨高并逐步加劇;當經濟發展達到某個臨界點或稱“拐點”以后環境污染又由高趨低,其環境污染的程度逐漸減緩,環境質量逐漸得到改善,通過大數據分析尋求這個“拐點”,是目前環保工作科學分析的一個要點。

污染物大數據分析

通過對主要污染物的大數據分析,明確污染源,了解、掌握污染源排放污染物質的種類、數量、方式、途徑及污染源的類型和位置,直接關系到它危害的對象、范圍和程度。進而找出一定范圍內主要污染源和主要污染物,資源、能源及水資源的利用現狀。為企業技術改造、污染治理、綜合利用、加強管理指出方向;為區域環境管理、環境規劃、環境科研提供依據。

環保預警預測

基于大數據技術,整合過往的歷史污染數據和關聯的生產生活活動信息,根據相關的公式和數學模型對即將發生的變化及其影響進行預測,并根據預測結果進行預警,這將有效幫助選擇適當的策略進行污染的防治,或者將污染帶來的損失減到最小。

污染排放治理

污染排放治理是針對人類排放的各種外源性物質,進入監管對象后,超出了其所能承受的范圍的污染情況進行治理,管控的行為。主要管控方式包括排污權交易和排污許可等方式實現。其中排污權交易是指在一定區域內,在污染物排放總量不超過允許排放量的前提下,內部各污染源之間通過貨幣交換的方式相互調劑排污量,從而達到減少排污量、保護環境的目的。

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整體規劃

圖片名

應用價值

高質采集環保數據:為滿足環境質量評價、考核和預警需求,整合包括自然環境和重點排污企業在內的多個監測點數據,高質快速、地融入大數據生態體系。

高質采集環保數據:為滿足環境質量評價、考核和預警需求,整合包括自然環境和重點排污企業在內的多個監測點數據,高質快速、地融入大數據生態體系。

高效共享關聯數據:建設統一的數據采集傳輸方法和標準,實現各部門生態環境監測數據有效集成、互聯共享。

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