土壤环境大数据发展现状

   土壤环境大数据特点 

   由于环境研究对象的属性各异,我们能够获得的数据类型也有很大差别。大气环境数据较容易通过传感器进行高频率采集,公众对大气环境质量也有直接和敏感的感官认知,公众参与度高、反馈及时是目前大气环境大数据在环境领域先行一步的客观原因。

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   相比而言,土壤环境质量的变化慢、波动小,污染具有累积性和滞后性的特点，公众没有直接的感官判断能力，也难以进行自动在线监测,人工采样监测的成本更高,因此,在预报预警方面难度较大。

   但土壤环境质量的变化特点也为大数据发展提供了另一个优势,即针对土壤环境的“源-汇”特性,探索土壤环境质量与各种影响因子的因果关系,通过多元化数据,如整合区域内污染源空间分布数据、污染物排放类别与总量数据、污染扩散的多维途径、环境的消纳能力与空间差异,以及与环境质量相关的背景值图集、各种遥影像资料等,建立基于时空的多维大数据模型。

   土壤环境大数据发展基础 

   从20世纪80年代开始,我国开展了多次全国尺度的土壤环境调查,包括全国背景值调查、土壤污染状况调查、多目标地球化学调查、农产品产地环境调查等,此外还形成了超过两百万篇的科研论文与报告。已经积累了以农用地、污染场地和饮用水水源地土壤为重点,涉及局部地区农产品、人群健康等信息的土壤环境基础数据库及衍生数据库,从数据量上来看,已经基本达到大数据要求,但仍需进行有效数据提取与深度发掘。

   2016 年国务院印发的《土壤污染防治行动计划》将土壤污染调查与监测作为重点,建立每 10 年开展一次的土壤环境质量状况定期调查制度,建设土壤环境质量监测网络,2020 年底前实现土壤环境质量监测点位所有 县、市、区全覆盖。这为土壤环境大数据提供了覆盖全国的基础性数据源,为构建样本量巨大性、数据多源性、指标动态性的土壤环境大数据奠定了基础。

   在此基础上,利用“互联网+”信息互换模式,开展土壤环境数据的摄取与补充,通过数据自我比对、自我更新和自我完善,构建具有我国特色的土壤环境大数据系统,实现土壤环境数字化,以“靶向”服务为目标,为区域性、全国性等不同尺度的土壤环境保护与风险管控提供决策方案。

  土壤环境大数据发展瓶颈

  土壤环境大数据发展也存在诸多问题 

  (1)土壤环境质量监测成本高、周期长,积累数据尚不充分;

  (2)我国环境监测体系还处于构建阶段,数据种类比较单一,数据分析手段仍处于初级阶段,缺乏数据融合及深度挖掘的方法,亟需构建数据间相关性分析的数学模型;

  (3)土壤环境质量的管理须基于地理信息系统 (GIS),但 GIS 工具与关系数据库管理系统的扩展能力有限,受限于数据存储模式等诸多瓶颈,导致地理信息系统空间数据自动综合能力与效率低下;

  (4)GIS 的客户机服务器架构决定了数据共享、数据存储、同步性更新及更新效率等能力较弱。因此,应通过技术集成,建立数据驱动的多行业、多学科交叉融合,互利共赢,形成智慧型土壤环境管理数据支撑体系。

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