
以大数据为媒 环保驶入物联网时代
借助物联网技术的智能应用推动环境保护工作的发展是当前国家工作的重中之重。
物联网作为全球下一个万亿元级的新兴产业,被视为继计算机、移动通讯后,信息技术产业发展的又一次浪潮,将深刻改变人类的生产和生活。而绿色发展作为五大发展战略之一,资源节约型、环境友好型发展道路,也是我们国家未来发展的一条主线。随着物联网技术迅猛发展,物联网逐渐进入环保领域,即环保物联网。
环保物联网
环保物联网又称智慧环保,是数字环保的发展和延伸。它借助物联网技术,将传感器嵌入各类监测对象中,对环境变化实现精准感知,再利用无线通讯和卫星等先进的通讯技术实现数据的传输和共享,最终由云计算、虚拟化和高性能计算等技术手段,整合、分析和储存信息,从而提供更加合理的解决方案。
从结构上看,环保物联网可分为三层结构。基础层(感知层)主要包括污染治理设施(污染源)现场端的感知,使用现代化的传感器、分析仪、智能仪表等。通信层的主要作用是实现感知层数据的传输,主要包括有线和无线两种数据传输方式。数据应用层一方面通过数据分析,得出相关的结论支持环保管理决策;另一方面通过远程控制来优化环保治理设计的运行流程。
业内表示,物联网应用于环保领域是信息通信技术发展到一定阶段的必然结果,也是环保信息化的必然趋势,将成为推动环境管理升级、培育和发展战略性新型环保产业的重要手段。
环保物联网可以做什么?
利用“电子眼”监控污染源。数据通过有线专网或无线的网络传输方式将污染源在线监控数据传回监控中心;在线监控数据进入数据库后,实时进行生成数据并自动进行分析,生成监测数据报表;同时,出差人员或监察执法人员可以通过无线通讯设备在移动状态查看在线监测数据。准确确定污染源的信息,提升环境质量数据的精确性。
建立监测预警体系,有效监管对突发环境风险。通过物联网技术实现对水、气、声、土壤、生态等环境要素,特别是对核与辐射、危废、医废等危险源进行全方位的监测,从而准确预警各类环境突发事件、全面反映环境风险和质量的状况和趋势,实现对突发环境风险的预警预测、应急准备、应急指挥和响应以及事后管理。
环保物联网应用发展历程
20世纪末期,我国启动传感网研究后,环保作为应用试点领域之一,开始RFID等技术的初步应用;2005年,国家环保总局公布《污染源自动监控管理办法》,环保物联网技术在环保领域取得小范围的应用;2009年,国务院总理温家宝提出要加快推进物联网发展、建立中国感知中心。
发展前景可期
众所周知,环保物联网的应用范围十分广泛,有着巨大的发展前景,是国民经济中一片有待开发的蓝海。物联网作为先进科技的的产物,必定会给环境保护及新能源产业带来新的发展机会,随着依托物联网建立的智能环保产业链逐渐形成,环保产业必定会迎来不可估量的增长。
台北大学自然资源与环境管理研究所李坚明博士曾表示,基于物联网技术,环保产业将出现新商机,个人碳权交易具有市场潜力。全球约有70亿吨碳排放纳入碳价机制,2017年中国也将实施相关政策以适应全球碳市场变化。通过智能手机应用程序、物联网、实时O2O与云端服务技术,个人参与碳交易在未来有可能实现。
污染源自动监控系统是目前国内最大的物联网,但监控范围仍不够大,经常会产生漏监。鉴于此,西安交大环保大数据研究中心主任林宣雄预言,未来,环保领域将出现千亿级公司,运用商业的方式解决环保问题。
环保部门如何运用?
目前,物联网在环保领域的发展与应用仍面临许多挑战,如信息孤岛化严重、数据资源开发利用不足、政企监管体系尚不完善、设备维护和使用效率低等问题,尤其是环保物联网标准体系的建设尤为迫切。
在环保物联网的时代,相比以往的信息化,需要从技术、业务和产业整体的角度进行变革,从整个环保生态体系建设的角度,真正让物联网技术为环保去服务。而物联网的本质是万物相联,感知是物联网的先行技术,没有感知,就无法得到数据,也就没有了物联网的信息基础,业内人士建议,应创新传感器技术,大力发展传感器产业。
此外,还应以创新生态环境监测技术为重点,进一步促进物联感知与互联网、智能终端、云计算等方面的互联互通,提高生态环境信息的获取效率,把生态环境的管理跟现代技术紧密地结合在一起。加快生态环境大数据规范化、标准化建设,实现不同要素、不同类型信息的规范利用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15