据赛迪智库近日公布，2019年上半年，我国大数据产业增长势头强劲，大数据相关企业已增至5637家，预计2019年我国大数据产业规模将达到7200亿元。大数据已经与电信、金融、医疗、制造业等领域融合，并催生越来越多的新业态、新模式。那么，大数据与环境保护相结合，会产生什么效果？各国的一些成功经验让我们充满期待。
大数据在环境领域有先天优势
我国“十三五”规划纲要明确提出实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面推进大数据深化创新应用。面对严峻的生态环境形势与环境科学管理的需要,《生态环境大数据建设总体方案》应运而生。
早在2016年3月，当时的环境保护部就发布了《生态环境大数据总体方案》，将大数据定义为“以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析……”。这和英国人维克托·迈尔·舍恩伯格《大数据时代》中提到的大数据4个特征（数量大、多样性、速度快和价值大）是基本一致的。
“快”是大数据的特点之一，即通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，可从海量数据中快速获得高价值的信息。
目前，环境大数据需求十分紧迫。据业内资深人士披露，相较于其他行业大数据应用，环保方面的大数据具有先天的优势，其整体分析、应用从一开始就具备了大数据体系的相关要素，从而能在环境承载力分析、环境经济关系分析、污染物大数据分析和预警预测等应用主题方面，有着广泛而出色的表现。
最重要的是，环境监管者有了生态环境方面的大数据做技术支撑，就可以说话算“数”了。
算出美国人消费带来的生态威胁
今年7月底，非政府组织“全球足迹网络”宣布，2019年7月29日是今年的“地球超载日”。也就是说，人类在7月29日这天用光了地球2019年一整年的自然资源总量，之后的每一天都是在向未来“透支”资源。报告举例称，如果全世界的人都像美国人一样生活，我们需要5个地球来满足需求；如果像法国人或英国人一样生活，需要不到3个地球。那么在表现人类消费与环境破坏之间的关系时，怎样才会更直观、更可信呢？此时是环境大数据一展身手的时候了。
英国《自然》杂志子刊《生态学和进化论》2017年初刊登了一项利用大数据分析得出的研究结果：人类消费及商品供应与全球生物多样性遭受威胁密切相关，这类威胁至少有1/3可归因于国际贸易体系中的商品生产环节。研究人员重点关注了国际自然保护联盟（IUCN）和国际鸟类联盟列举的6803种易危、濒危、严重濒危的陆地和海洋物种，并计算出由于具体哪个国家或地区的消费，以及哪些消费类别，而对其他国家或地区的哪些物种造成何种程度的威胁。
以消费大国美国为例，该国对全球商品和服务的消费所带来的物种威胁几乎遍及全球。其中东南亚承受的威胁最严重，威胁主要来自渔业、工业污染、海产养殖；此外，加勒比海岸等地区的海洋物种也深受美国消费带来的威胁。由此可见，环境领域的大数据能够把人类消费和环境遭受的影响联系起来，这对于各国政府、企业及个人更好地了解这些影响并制定应对措施很有指导意义。
陆上地区紫色越深和海域绿色程度越深的国家和地区，物种多样性和环境被破坏的程度就越严重
“全球森林观察系统”让毁林无所遁形
森林对于地球环境的重要性不言而喻。虽然本世纪以来由于国际社会和各地区的付出和努力，森林砍伐速度趋缓，但根据联合国粮农组织的报告，在2000到2012年间，全球仍然损失了230万平方公里（略小于两个我国西藏自治区面积）的森林，这个速度相当于每天失去50个足球场的面积，或是每年失去一个哥斯达黎加的面积。据联合国粮农组织的专家说，世界首次全球森林评估是在1923年。当时全世界每个人都有10公顷的森林，到了2010年每人只剩下2公顷。如何以快速有效的方式将一个地区的森林现状更直观快捷地呈现出来，这提上了科学家的工作日程。
图为南苏门答腊岛上的焚林卫星图像，当时印尼及其邻国的焚林活动直接导致了2015年东南亚的严重雾霾。
2005 年，美国谷歌公司的工程师瑞贝卡·摩尔在处理一张伐木图片时突然奇想：如何以高解析度的视觉信息监控全球的森林变化呢？无奈的是，当时许多条件还不具备，一方面造成森林消失的原因很复杂；另一方面，既有的森林卫星图像解析度不高，而且此类图像还需要特别的硬件才能观看。2009年起，瑞贝卡·摩尔的研究团队引入了谷歌地球引擎、云计算以及美国马里兰大学设计的新算法，从而能处理全球规模的大型资料集，并开始具备短时间内将森林变化情况视觉化的能力。随着大数据处理技术的飞速迭代，谷歌使用云端服务器网络可以让1万台电脑平行处理65万张图片，几天时间内就能取得高解析度的大范围森林地图。这个工作量如果只用1台电脑来完成则需耗时15年。
2014年2月20日，美国智库世界资源研究所和谷歌等40家多家机构一起正式发布了全球森林观察系统，卫星技术、海量开放数据和众包模式的使用让该系统可提供接近实时的在线森林信息。在环境大数据和云计算的强力支持下，全球森林观察的资料总是能反映出最新情况。以往大片森林遭到砍伐后，往往要在几年后才会被曝光，但造成的伤害已难以弥补，但在全球森林观察系统中的“全球土地分析与发现”快讯的帮助下，各国森林管理部门能够根据即时的树林消失最新情报发现问题。《环境与生活》杂志记者进入全球森林观察系统，查询了刚果（金）的在线数据后，发现7月29日至8月4日这一周里，系统共发出了2260条警报，红外辐射成像传感器共报告了4783起森林火灾，这两个数字与往年同期相比属于正常水准。
近几年来，全球森林观察系统在全球森林保护的应用越来越广泛。该系统提供的资料经常出现在一些重大的国际气候会议和日常监测研究中，并直接影响到林区的社群合作，对推动菲律宾、印度尼西亚等国的森林保护立法起到了积极作用。
瑞士“佩尔玛感测计划”监控山崩
雄伟的阿尔卑斯山因其美景吸引了无数的游客和登山爱好者。但这座西欧的高山极其险峻，高海拔地带累积的永久冻土与岩层历经四季气候变化与强风侵蚀，长期累积的细微变化会对登山客与当地居民造成很大危险，因此监测山体成为当地环保部门的艰巨任务，然而山区的环境与位置却又使人工方式长期监测成为一项无法完成的难题。那么能否设计一套无人值守的数据收集和监测系统来完成这一任务呢？
2006年起，来自瑞士巴塞尔大学、苏黎世大学与苏黎世联邦理工学院计算机与网络工程、地理与信息科学等领域的专家们启动了一项名为“佩尔玛感测计划”的项目，旨在感应、收集和长期监控阿尔卑斯山瑞士一侧的环境状况。“佩尔玛感测计划”有两个主要目的：一是设置无线感应网络来监测偏远与恶劣地区的环境情况；二是收集环境数据，了解变化过程，将气候变化数据用于自然灾害监测。
瑞士技术人员在阿尔卑斯山著名的少女峰山体上安装“佩尔玛感测计划”所需要的无线传感器
为达到“佩尔玛感测计划”的目标，工程人员在海拔3000多米的山体上安装了大量的传感器，传感器间距约为250到300米。这些具备防水、抗低温性能且便于安装维护的传感器收集到的数据，除了可用于自然环境研究外，还可用来分析有关山崩、石落等自然灾害的信息。在现场不再需要人为参与的条件下，较好地实现了对整个阿尔卑斯山脉实行大范围深层次监控。
美国“城市感觉”系统实时感知环境
在多种传感器被越来越多地安装在不同监测平台上后，海量环保数据可以实时获取。近年来，环保大数据的主流应用方向就是挖掘分析这些数据，并拿出防治城市污染的解决方案。目前这一领域最有示范意义的是美国的“城市感觉”系统。
“城市感觉”系统是由美国国家自然科学基金会资助，哈佛大学和BBN公司联合开发的，是一个可以报告整个城市实时监测数据的无线传感网络项目。该系统最早被用于马萨诸塞州堪布里奇市的照明系统。设计人员在路灯上安装了传感器，“城市感觉”系统利用路灯的电力供应系统作为传感器的电力能源，解决了电池寿命对无线传感网运行的限制，有利于长期环境监测试验。这些传感器组成了一个一个的节点，项目组在每个节点上布置了一个内置微电脑、一个无线局域网界面，然后利用WiFi无线网络技术，将监测内容传回监测中心，监测内容包括压力、温度、相对湿度、风速、风向、降雨量、降雨强度、二氧化碳和噪声等信息，之后还为“城市感觉”网站的用户提供信息查询服务。
美国马萨诸塞州坎布里奇市街头路灯安装的“城市感觉”系统的传感器
在具体的技术架构上，“城市感觉”系统利用微软提供的虚拟地球等技术，把每个节点同相邻的节点相连形成网状，将分散在城市各处的远程节点和位于哈佛大学的服务器连接。在这一网络中利用一个一英里射程的小无线电装置，任何一个节点都可从远程服务器中心下载软件或上传传感器数据。这样一来，大众可以方便地通过网站，追踪到污染物扩散的情形，长期监测污染源及污染物扩散路径，为专家学者解决空气污染问题提供大量有用的数据。
荷兰“暮光”系统自动调节照明
和“城市感觉”系统相类似的是欧洲人的一套智能照明方案，这是荷兰一家照明企业开发的“暮光”自适应性照明系统。“暮光”系统的最大特色是利用城市内密布的路灯上的传感器，收集路上行人、骑行者和汽车等交通工具的大量移动信息，自动灵活地调整有人或车辆经行路段路灯的照明亮度，从而实现环保节能的目标。
时至今日，安装“暮光”适应性照明系统的地方从荷兰境内数个城镇扩散到爱尔兰和印度等国的多个城市，把提升照明质量、节能减排的理念融入到当地的照明美学中。
荷兰恩安德市建成的暮光适应性照明系统，这是里著名画家梵高的故乡
“哈德逊河环境观测系统”复活河流
507公里的哈德逊河源于美国阿迪龙达克山区的云之泪湖，最终在纽约港入海。虽然该河的长度和水量在北美洲并不突出，但曾在现代美国发展史上留下过浓墨重彩的痕迹。工业革命之前，这条河里的鲈鱼、鲟鱼和鲱鱼以及河谷地带的鹿为当地居民提供了丰美的果腹之物。
1866年英国画家小罗伯特笔下宁静的哈德逊河风光，其实这条河当时已是船来船往的繁华水道了
进入19世纪后，富尔顿在哈德逊河里启动了第一艘商业化运营的汽船，新建的铁路把纽约和奥尔巴尼连接起来，多座大桥横跨河流，大片住宅和工厂沿河林立。居民造成的下水道污物的沉积以及大型工厂倒入的有毒化学物质，致使这条河流受到了严重污染，在20世纪后半叶，其污染程度已经十分惊人。
1973年5月，美国纽约市哈德逊河上漂浮着垃圾，拍摄地点附近就是刚落成一个月的世贸中心大厦
进入21世纪以来，涌动的环保主义热潮给哈德逊河生态带来了扭转的良机。为了恢复哈德逊河的生态系统，纽约州政府出台了“新一代的水资源管理计划”。环保部门在河的全程都安装了大量传感器（包括船只上的移动型传感器），把各种各样的物理、化学、生物数据包括河流的盐度、浊度、叶绿素和颗粒物粒径等信息，通过网络实时传递到后台的计算中心区。大数据像流水一样不间断地生成，不间断地被处理，并与历史数据进行比对。在电脑显示屏上，各种数据汇成了一条虚拟的哈德逊河，流水何时被污染，化学、物理、生物成分发生了什么变化，一看便知。技术人员可以在分析管理平台对这些可视化数据进行观察和评测，利用这些处理过的信息得到一个哈德逊河的环境模型和治理方案，评估不同的治理和人类干预对哈德逊河环境的多方影响，以确保在实际治理时产生良好效果。
美国环保工作人员在哈德逊河一个观测节点维护环境署的数据传感器
当然，哈德逊河的环境大数据绝不只是用来给专业人员使用的，这些数据也被输送到诸如哈德逊河环境条件观测系统（HRECOS）之类的平台上，开放给公众观察和监督。《环境与生活》杂志记者试着用了HRECOS平台，在选定河流某个观测点某个时段的水文和气象等参数后，的确可以输出接近实时的数据报告，界面十分简洁又便于操作。
大数据技术支撑下的哈德逊河治理在取得明显可见的成效后，为庆祝这条历史著名河流获得新生，当地居民开始在每年的父亲节周末举办环保音乐节“清水节”。今年的“清水节”已经如期于6月15日至16日举办完了。
今年6月“清水节”期间，美国居民在哈德逊河上游览。 泛舟哈德逊河是每年“清水节”的一项标志性活动
可以预见，随着我国环境大数据种类和规模的迅猛增长，随着大数据技术与人工智能和物联网等技术的交汇融合，我国的环境大数据技术在吸收借鉴国外的先进经验和做法后，一定会在环境治理、环境执法、环境应急和公众参与等多个领域发挥积极的重要作用。
（本文写作中参考了英国《自然》杂志、全球森林观察博客、瑞士巴塞尔大学、美国哈德逊河环境条件观测系统等网站的信息，在此一并致谢！）
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