智慧环境（环保）可视化-四方伟业人工智能

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应用场景

智慧环境（环保）可视化

　　应用成熟：相较其它行业大数据应用，环境保护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。

　　体系清晰：环境保护大数据体系从一开始就可以针对某个方面进行体系脉络清晰的大数据分析，而不会出现数据网状关联，能够很直接地针对一类数据整理出相关的分析，建设过程直观，建设难度较低。

　　需求紧迫：环保部门相较于产生污染企业的管理部门而言相对弱势，更迫切地需要科学、正确的数据来进行事实的陈述说明，明确权责，进行环保的整改调整。因此也更依赖基于大数据的信息化支撑。

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面临挑战

涉及环保内部、外部单位、大量在线监测系统实时数据、互联网舆情数据等多种系统和信息数据的采集，来源十分广泛。
包含Oracle、SQL Server在内的各种结构化数据库数据，Excel、XML等各种数据文档，视频、图片在内的非结构化数据，对采集、存储都造成了极大压力。
数据采集多源化造成了数据质量的问题，重复数据项、多种复杂规则下的数据合规性等都存在需要排查、调整的内容。

解决之道

环境承载力分析

环境承载力是指在一定时期内，在维持相对稳定的前提下，环境资源所能容纳的人口规模和经济规模的大小。环境综合承载力是在综合土地环保承载力、淡水环保承载力等相关承载力分析后的综合分析，需要根据各地市的具体情况确定分模块内容的权重，确定最终环境承载力指标。
污染气象关系分析

污染与气象关系主要偏重于利用大数据技术研究污染物在大气中扩散、输送、迁移、转化，与风向风速和气温的空间分布、大气湍流运动、太阳辐射、湿度、云、降水等气象条件有很密一切的关系。主要指与污染物在大气中的运动与转化有关的气象过程、气象条件和气象参数，也包括大气中污染物质的增加所引起的气象效应。
环境经济关系分析

环境经济分析最著名的评价体系是库兹涅茨曲线，主要用于说明环境质量与收入间关系的理论。经济发展水平较低的时候，环境污染的程度较轻，但是随着人均收入的增加，环境污染由低趋高并逐步加剧；当经济发展达到某个临界点或称“拐点”以后环境污染又由高趋低，其环境污染的程度逐渐减缓，环境质量逐渐得到改善，通过大数据分析寻求这个“拐点”，是目前环保工作科学分析的一个要点。
污染物大数据分析

通过对主要污染物的大数据分析，明确污染源，了解、掌握污染源排放污染物质的种类、数量、方式、途径及污染源的类型和位置，直接关系到它危害的对象、范围和程度。进而找出一定范围内主要污染源和主要污染物，资源、能源及水资源的利用现状。为企业技术改造、污染治理、综合利用、加强管理指出方向；为区域环境管理、环境规划、环境科研提供依据。
环保预警预测

基于大数据技术，整合过往的历史污染数据和关联的生产生活活动信息，根据相关的公式和数学模型对即将发生的变化及其影响进行预测，并根据预测结果进行预警，这将有效帮助选择适当的策略进行污染的防治，或者将污染带来的损失减到最小。
污染排放治理

污染排放治理是针对人类排放的各种外源性物质，进入监管对象后，超出了其所能承受的范围的污染情况进行治理，管控的行为。主要管控方式包括排污权交易和排污许可等方式实现。其中排污权交易是指在一定区域内，在污染物排放总量不超过允许排放量的前提下，内部各污染源之间通过货币交换的方式相互调剂排污量，从而达到减少排污量、保护环境的目的。