大数据解析技术在大气环境监测中的应用研究

针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒污染物PM_2.5浓度计算为例,筛选了PM_2.5浓度历史数据、气象条件、交通状况、人群活动情况、网格道路状况等数据为影响特征量,分析了用神经网络法进行大数据解析和推演的原理和数学过程,是用数学、计算机、统计等方法研究解决多元、非线性复杂环境问题的一种新的探索。  

大数据技术在环境监测中的应用

简述了环境监测信息化建设应用现状及问题；分析了大数据技术的特点及其在环境监测信息化中的优势。提出，基于“大数据”技术，可以建设环境监测大数据中心，突破传统关系型数据库局限性，运用大数据的核心技术，实现环境质量综合评价技术的新突破，提升环境状况综合预警能力；应用大数据可视化技术，提高科学决策水平，提高人体健康风险评价能力；建立环保舆情分析云平台，提升公众服务能力。  

地表水环境质量大数据分析技术路线探讨

简述了地表水环境质量大数据分析的概念和意义，探讨了基于因素识别、数据选择、数据收集、数据整理、关联分析、模型验证和结果应用流程的地表水环境质量大数据分析技术路线，列举了4种典型的应用示例。提出，应建立数据共享机制，建立大数据分析工作程序，开发大数据分析应用软件，培养大数据分析技术人才。