在生態環境領域，大數據等技術為打贏打好污染防治攻堅戰提供了強有力支撐。大數據在生態環境領域應用和發展前景廣闊，應加強生態環境領域大數據應用的謀劃和布局，創新生態環境治理、保護的方式和手段，推進生態環境治理體系和治理能力現代化。

2016年原環境保護部印發《生態環境大數據建設總體方案》（環辦廳〔2016〕23號），要求充分運用大數據、云計算等現代信息技術手段，全面提高生態環境保護綜合決策、監管治理和公共服務水平，加快轉變環境管理方式和工作方式。

各地生態環境大數據建設與應用情況

 2016年3月，原環境保護部印發《關于開展生態環境大數據建設試點工作的通知》，將吉林省、貴州省環境保護廳及武漢市、紹興市等列為全國首批生態環境大數據建設試點單位。各試點單位全面開展生態環境數據資源整合和共享服務，統籌大數據平臺建設，取得顯著成效。

例如，貴州發揮大數據產業優勢，建成環境自動監控云、地理信息云、公眾應用云、移動應用云、電子政務云、監管云等六大環保云實現污染源精細化監管。蘇州建立首個打贏污染防治攻堅戰協同推進平臺，首次采用目標導向倒推環保作戰任務的閉環設計，通過建立作戰目標圖、戰情形勢圖、戰況指揮圖、協同作戰圖、跟蹤督辦圖五大系統，實現按圖施工、掛圖作戰，具有很強的示范意義。

 此外，成都、重慶、昆明、福建、廣州等地也開展了生態環境大數據頂層設計與深化應用，逐步探索出一些典型和創新應用場景。成都從戰略高度引領全局治理體系轉型，建立“現狀、科研、決策、執行、評估”五步閉環工作法，打造“數智環境”成都模式，形成“1個中心、兩大基礎、3項機制、4支隊伍、5步應用”的系統性治理體系。

 生態環境領域大數據建設方向

隨著數據可獲得性提升、數據內容不斷豐富、數據量的增加，以及機器學習、認知計算等各類技術的蓬勃發展，大數據在助力生態環境保護中大有可為。

 水環境管理方面。完善水環境監測“一張網”，實現水環境信息的泛在感知與實時分析。打破水環境數據跨部門、跨業務的信息壁壘，集成生態環境、水利、規劃等多個部門的涉水數據，整合河湖水系、土地利用及控制單元、水功能區等空間數據，打造水環境全域集成“一張圖”。集成耦合水質、水文、氣象等模型應用，建立綜合決策支撐平臺，為水質預警、污染溯源、應急響應、考核評估等提供決策參考。

 大氣環境管理方面。優化調整現有空氣質量預報模型參數，整合自動監測站、超級站及移動源、人類活動等數據，提高預報精度和準確性。同時，構建環境污染應急專家庫、案例庫、知識庫，建設基于機器學習、人工智能的認知系統，將專家經驗加入認知計算，為可靠追溯污染源、高精準預報預測、精細預防和治理等提供科學決策支撐。

 環境輿情管理方面。采集互聯網上與生態環境有關的社會經濟、人類活動、社交網絡等數據，整合生態環境監管機構自媒體數據，構建互聯網輿情動態感知數據庫，進行深度挖掘分析，研判輿情形勢。實現熱點事件及時預警，定位公眾關注熱點，追蹤事件發展及演變趨勢。實現熱點信息精準推送，正面引導，進行事件的快速響應和處置。

 生態環境綜合展示方面。運用三維建模、AR/VR、沙盤模擬等手段，整合集成遙感影像、數字高程、三維模型、實景影像等多源多維生態環境數據，構建3D生態環境全景平臺。實現生態環境立體可視化，為生態環境污染三維模擬、形勢推演、追蹤溯源、應急演練等提供直觀輔助決策，為宏觀大尺度及精細多維形勢研判提供支撐。

 生態環境領域大數據創新應用建議

 構建生態環境政策信息垂直檢索引擎。采用網絡爬蟲技術定向采集生態環境政策信息，對信息進行綜合判別、分類，構建資源庫，進一步結合特定的算法和策略，構建 “生態環境政策信息垂直搜索引擎”。實現生態環境信息管理、檢索的“專、精、深”，形成生態環境信息資產。通過記錄追蹤用戶檢索行為構建用戶畫像，自主辨別用戶“興趣點”，智能進行信息推送，變“人找數據”為“數據找人”。可結合語義分析、關聯推理、機器學習等模型技術，輔以人工修訂，形成類似生態環境熱點問題解讀、環境政策社會影響等簡報類成果。

構建企業畫像和執法案例庫。整合執法時間、處罰主體所屬行政轄區等信息，構建執法案例庫。整合企業污染監控、排污許可等各種數據，構建企業風險分析模型，對企業進行多維畫像。結合企業畫像和執法案例庫，構建專家經驗算法模型，篩選潛在違法違規及高風險企業，輔以現場執法結果，提高環境監管效率。

 基于在線監控數據探索反欺詐分析應用。整合企業的不同排口、不同污染物的在線監測數據，構建算法模型，結合專家經驗預判企業違法行為，并利用現場檢查結果修正模型、提高算法精準度。例如，通過聚類分析，得出不同行業(企業)污染物的正常排放濃度范圍。在實際監管中，若發現有企業污染物排放濃度未處于行業政策排放濃度范圍且未超標時，則可判斷為異常行為，為現場檢查人員提供檢查方向。借助大數據技術挖掘數據背后的信息，讓數據造假無處遁形。

 基于圖像識別、機器學習探索生態破壞場景識別。基于圖像識別技術、模式識別技術、機器深度學習、人工智能算法，結合高清攝像頭和無人機航拍畫面，實現河道異物、非法排污等生態破壞場景識別，自動上報異常信息。結合線下巡查，精準識別生態環境問題，實現從人工監控向智能監控轉變。降低人力成本，減少誤看漏看等異常情況的發生，提高環境監管工作效率。

 基于生態環境知識圖譜開展信息挖掘。通過關鍵詞共現分析，構建生態環境應用研究知識圖譜，進而通過知識圖譜剖析生態環境研究現狀，直觀展現生態環境研究時序分布特征，明確研究熱點及前沿研究動態的演進趨勢，為生態環境研究的深化提供相關借鑒。

 基于大數據為區域環境一體化發展提供決策支持。匯聚整合跨區域生態環境、氣候等相關數據，建立生態環境評估指標體系。構建分析模型庫、預測模型庫及政策支持庫。搭建區域環境一體化發展決策支持平臺。實現區域間指標數據對比分析和可視化展示，并可在線調用各類模型進行分析、預測與優化調整，動態評估區域生態環境承載力和環境容量，為一體化規劃和政策制定提供技術支持。