韩慧
摘 要：在目前环境监测中，利用大数据技术不但能够实现数据的有效整合，同时还能够对数据进行深度的搜集整理和分析，对加强环境监测效果和提高环境监测的数据整合能力具有重要作用。目前依托大数据技术的环境监测网络正在不断的建设和实施当中，通过对环境监测中的数据资源的整合和综合利用，实现了资源融合与共享，充分发挥了大数据的支撑作用，使大数据能够在环境监测中得到有效的应用。通过海量的数据找出污染源及污染物的变化情况，为整个环境监测提供必要的数据支持。
关键词：大数据 环境监测 资源融合与共享
中图分类号：X830.3 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）02（c）-0100-02
在环境监测中监测的数据变化反映出了监测点的污染物变化情况，通过对数据的分析，我们可以找出数据的变化规律以及动态变化情况，为整个环境监测提供基础的数据依据。随着大数据技术的发展，依托大数据技术不但能够对原有的环境监测数据进行有效的整理，同时还能够实现新的监测网点的建立以及数据的有效分析。通过大数据技术的整合，能够使整个环境监测数据在数据的全面性和有效性方面得到提高，同时还能够保证数据资源的有效整合和融合。通过数据资源的整合和融合，确保整个环境监测在数据处理环节能够达到预期目标。
1 加快环保监测网络的建立，融合现有监测系统，实现监测数据实时上传
1.1 增加环境监测点，形成环境监测网络，实现数据共享
对于环境监测来说，环保监测网络的建立势在必行。增加环境监测点，能够对重点环节进行有效的监测，同时也能够形成环境监测网络，依托大数据技术的支持，环境监测网络的建立成为了现实。在环境监测网络的建设过程当中，能够对原有的数据和新监测到的数据进行有效的融合，通过数据整合和数据资源的调配，能够使整个环保监测网络在网络的实施效果和网络的监测规律分析中取得实效。通过数据的融合与共享，能够对监测点的实际污染状况和变化趋势进行认真的总结，并得出准确的结论。对于环境监测质量的提高和环境监测全面性的提升具有重要意义。环境监测网络的建立最大的优势在于实现了数据资源的整合和共享，通过数据资源的共享，能够为环境监测提供必要的数据支持，满足环境监测的实际需要。
1.2 利用大数据技术，将所有监测数据融合在一起，实现监测数据实时上传
大数据技术的优势在于能够通过对海量数据的搜集整理和分析，找出数据的规律性。对于环境监测工作而言，在监测过程中数据的搜集整理和分析至关重要。目前环境监测点数量多，环境监测中的数据量较大，为了提高数据的整合能力和数据的分析能力，应用大数据技术成为了必然的选择。通过大数据技术的利用能够将所有监测数据融合在一起，能够将监测数据按照时间轴进行分批处理，同时还能够对新老数据进行有效的整合，找出新老数据的规律进行分析。通过数据的整合以及数据的融合，对环境监测起到了重要的推动作用，保证了环境监测数据的有效性。
2 划分监测等级，做好重点污染源的数据搜集
2.1 对污染源进行分级监测
在环境监测中不同的网点监测的数据是不一样的，为了保证环境监测能够达到全面性和有效性标准，在环境监测中应当对污染源进行分级处理，采取分级监测的模式提高监测的针对性。在具体的监测过程当中，通过对污染源的分类，我们能够找出重点监测的污染源。在具体监测中，对污染源的所有污染情况和污染数据进行全面的搜集整理和分析。在此基础上，还要对数据，找出污染源的变化情况和规律，为环境治理提供基础的数据支持。通过对污染源的数据分析和数据的对比，能够对污染源数据的变化规律污染源数据的变化趋势进行判断，为整个污染源的治理和污染源的监测方案调整提供具体支持。因此，在数据分析中，通过分级监测能够将监测数据进行分类，提高监测数据的针对性。
2.2 做好污染源数据的搜集和整理
污染源数据的收集和整理是整个环境监测工作的重点，为了达到这一目标，利用大数据技术，能够从海量的数据筛选出与环境污染数据整理和分析。同时，我们也应当看到环境监测网点的数据量相对较大，有些数据与环境污染关联性，有些与环境污染关联度较高的数据在应用过程当中需要进行重点监测，在数据的分析整理层面，既要做好数据的搜集和整理，同时也要做好新数据的搜集和整理。通过数据的对比分析，能够找出数据间的差异，在实际数据对比分析过程当中，发现能够满足环境要求的数据。因此，做好污染源数据的收集和整理，可以充分的发挥大数据技术的优势，将其作为重要的支撑手段。
3 建立数据分析模型，依托大数据技术对环境监测数据进行全面分析
3.1 建立大数据分析模型，找出数据规律
环境监测数据在完成了数据的搜集和整理之后，需要对数据进行全面的分析，在数据分析中我们应当融合历史数据和新监测到的数据，使数据的全面性得到提高。通过建立数据分析模型的方式，利用数据分析模型找出数据的规律，并对数据的变化情况进行判断。通过数据模型的分析，能够对监测点数据变化情况有全面的掌握，进而在数据变化过程中，掌握污染物的变化情况和变化周期，为整个环境提供重要的数据支持。通过数据分析也能够使整个数据的表现规律呈现出来，对于提高数据分析水平和满足数据分析需要具有重要作用。因此，在大数据分析模型建立中，应充分的融合数据和新监测的数据，利用大数据技术，对所有监测数据进行充分分析。
3.2 使用大数据技术分析数据特点，制定具体的环境监测方案
在具体的数据分析中，我们可以使用大数据技术对数据的特点进行分析，并以此作为环境监测方案制定和调整的依据，通过对监测点的数据进行全面的分析，我们能够掌握污染源的变化情况和监控点中监测数据的特点，对监测点的实施效果和监测能力进行评价。在此基础上，我们还应当确保数据监测准确，应当对获得的所有数据进行充分的分析。通过数据的融合和资源的整合，使搜集到的数据能够经过大数据技术的过滤，实现有效监测，提高监测效果。通过数据的融合和资源的整合，能够使整个环境监测点的监测质量得到提高，满足环境实际需要。
4 结语
通过本文的分析可知，在环境监测中依托大数据技术，不但能够提高监测效果，同时还能够满足监测的精度要求和数据分析要求。为了达到这一目标，我们应当结合大数据技术的实际特点，重点构建完善的环境监测网络，實现对历史数据和新监测数据的有效整合，保证环境监测数据在融合度方面得到提高，同时还能够依托大数据实现对环境监测数据的综合分析，保证有效性，通过大数据技术的应用能够实现数据的充分融合，对于监测资源整合和数据共享具有重要意义。
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