1、第 卷第 期 年 月环境生态学.基于大数据的环评基础数据库建设思考与建议杨青云，相景昌，吕 倩（广东智环创新环境科技有限公司，广东 广州）摘要：环境影响评价是从源头预防生态环境污染与破坏的一项制度，对于我国生态文明的建设具有十分重要的意义。环评工作需要大量基础数据的支持，基础数据质量决定了环评工作质量。大数据技术已成为支撑环境影响评价工作的重要手段。通过介绍大数据的基本概念、特征，提出建设环评基础数据库的重要性，围绕环评基础数据库建设工作面临的挑战，对新时代大数据背景下环评基础数据库的建设展开探讨。关键词：大数据；环境影响评价；基础数据库；生态环境中图分类号：文献标识码：文章编号：（），（，）
2、，（），：（），：；收稿日期：作者简介：杨青云（），女，河南周口人，硕士，工程师，研究方向为环境影响评价与环境信息化。通讯作者：相景昌，：。环境影响评价（以下简称“环评”）是一项从源头预防生态环境污染与破坏，并需要多主体参与的方法与制度。经过多年的探索与实践，我国的环境影响评价工作取得了不少成果，对协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护起到了重要作用。环评工作过程既需要大量数据的支撑，又会产生大量的数据，环评基础数据的质量直接影响了环评工作质量。当前，我国建设数据强国战略背景下，利用大数据支撑环境影响评价工作，已成为生态环境大数据建设和应用的重要方面。本文对大数据的环评基础数据库建设方面展
3、开了进一步探讨。大数据的概念、特征及相关政策.大数据的概念与基本特征随着现代信息技术快速发展，新一代信息技术与经济社会的交汇融合，使各行业数据迅猛增长。数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。近年来，国家全面推进大数据发展和应用，提出数据强国发展战略。一般认为，大数据通常指信息化时代具备某些特征的海量数据的集合。这些特征主要包括数量巨大、来源分散、格式多样、存取速度快、应用价值高等。目前，推动数据共享、挖掘数据价值及深化大数据应用，以解决传统技术方式难以分析的关联关系，在推动经济发展、完善社会治理、提升服务和监管方式等方面已成为发展趋势
4、。.生态环境大数据的相关政策在“数字中国”战略的大背景下，政府层面高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。生态环境的数字化进程进一步加快。国务院出台的促进大数据发展行动纲要等文件要求深化大数据在各行业中的创新应用，构建“互联网”绿色生态，实现生态环境数据互联互通和开放共享，开展生环 境 生 态 学第 期态环境大数据分析，提高应用大数据解决问题的科学性、预见性和有效性。年出台的生态环境大数据建设总体方案，提出了生态环境大数据总体架构，提出推进数据资源全面整合共享、加强生态环境科学决策、创新生态环境监管模式、完善生态环境公共服务、统筹建设大数据平台及试点等主要任务，明确了环评大数据建设是生
5、态环境大数据建设的重要内容之一。年推出的“十四五”环境影响评价与排污许可工作实施方案提出，在环境影响评价、排污许可等方面推动生态环境数据标准化、数据共享公用，加强“互联网监管”，推进信息化建设。建设环评基础数据库的重要性根据中华人民共和国环境影响评价法定义，环境影响评价是指对规划和建设项目实施后可能造成的环境影响进行分析、预测和评估，提出预防或者减轻不良环境影响的对策和措施，进行跟踪监测的方法与制度。从环评工作流程来看，环境影响评价需要海量数据的支撑，可能涉及对不同行业、不同部门对各种数据资源进行收集、分析，环评编制机构往往需要花费大量的时间和资源收集环评所需的数据资料。由于大部分数据资源存在
6、易构性、分散性等特点，环评工作基础数据资源收集往往比较困难，一定程度上会影响环评工作的质量，导致环评工作出现问题。如经常出现项目开发建设前期疏漏周边的环境保护目标，开展了大量的工作后，环境影响评价报告不能通过生态环境主管部门的审批，项目不能建设投产；生态环境部在环境影响评价报告抽查复核中发现，报告中环境功能区划有误，或是遗漏评价范围内的环境敏感区，导致影响分析结论不科学、不准确，因此，处罚建设单位和环评编制机构，以及通报审批报告的生态环境主管部门、技术评估单位和专家；生态环境主管部门在审批环评报告时，由于缺乏其他行业主管部门生态空间数据的基础资料，往往按照环评报告中给出的数据分析进行评审，进而
7、出现环境敏感目标疏漏或是相对位置不准确的情况，影响了评审结果的科学性。近年来，随着国家越来越关注环境影响评价报告的质量管理，而环评数据质量往往决定了环评工作的质量。环评大数据是生态环境大数据建设的重要内容，是综合运用大数据、移动互联网、物联网、云计算、人工智能和地理信息等技术，以环评工作数据为中心，拓宽数据获取渠道，创新数据采集方式，整合多种环境要素的生态环境分区管控、环境功能区划、生态环境敏感区、固定污染源、质量监测及其他资源环境和社会经济数据资源，围绕相关数据采集、整理、分析、发掘、展现和应用等环节，为环评管理提供数据和技术支持，提高编制环评文件的科学性，增强环评数据的公共服务能力，服务于
8、改善环境质量，助推生态文明建设。环评基础数据库建设面临的挑战目前，国家持续加强生态环境信息化建设，先后建设项目环评管理信息平台、排污许可证管理信息平台，推进生态环境分区管控数据共享系统及应用系统建设，并加强与国家政务服务平台对接，以提高服务功能和效能。但是，在环评基础数据库建设方面，尤其是生态环境评价基础数据资源的整合、共享方面，仍存在一定的难度及挑战。.数据资源获取难度大环评工作属于数据资料密集型工作，所需的生态环境数据一般涉及多级别、跨行业的行政主管部门，存在数据“孤岛”林立情况。不同部门间的业务协同和数据资源开发利用水平低，往往导致环评工作需花费大量的时间和成本来收集资料。从行业部门上，
9、涉及了自然资源、林业、农业、住建、生态环境、水利等；从要素类型上，包括自然生态、水体、大气、噪声、固废、气象、地质以及社会经济等数据。环评基础数据分散、类型复杂、多样等问题，都给环评基础收集资源获取带来了客观的阻碍。.数据缺乏开放与共享环评基础数据中，不同级别、不同行业行政主管部门发布的生态空间数据，存在有图件坐标体系、图件格式不统一、数据信息“破碎化”的现象，影响收集数据的准确性。在环评使用数据过程中，从业者往往需做校正，由于图件精度或是不同校准人员等原因，导致校正结果出现偏差，影响评价结果的准确性；不同项目开展环评工作，都需对生态环境数据进行叠加分析，属于重复性工作且容易出现疏漏，花费了大
10、量的人力。因此，不同部门之间的数据缺乏交换性和开发性、传统结构化数据异构，对环境数据的整合及共享带来一定的难度。.数据建设投入相对欠缺目前，环评大数据建设主要由生态环境主管部门或其直属单位承担，环评信息化领域的市场化水平相对较低。多年来，国家和地方在环评信息化建 年杨青云等：基于大数据的环评基础数据库建设思考与建议设方面的投入主要集中在数据中心档案库硬件建设上，对数据深度开发应用投入少，这也是环评大数据显著性成果产出较少的重要原因之一。现有环评大数据相关工作成果中，很少有对环评数据挖掘进行研究，环评大数据创新应用模式有待进一步提升。基于大数据技术的环评基础数据建设建议.提升数据资源获取能力，持
11、续推进数据资源全面整合立足于环评行业相关技术要求，规范好环评数据资源目录体系。目前，国家基本重构了环评技术导则体系，涵盖了地表水、海水、地下水、土壤、大气、噪声、生态等相关要素，以及工业园、港口交通、能源等部分行业，建立了“要素专题行业区域规划项目”的环评技术导则体系框架。应在技术规范的基础上，梳理环境影响评价的基础数据库及评价指标体系，指导环评数据库的建设与更新。在此基础上，充分衔接各部门数据资源，建立数据采集目录，实现“一次采集、多次应用”；不断拓宽数据获取渠道、创新数据采集方式；统筹生态环境评价数据资源的建设管理，破除数据孤岛，实现数据资源整合集中及动态更新，建设满足环评技术工作需求的生
12、态环境影响评价技术数据库，提供灵活多样的环评基础数据检索服务。.深入数据挖掘和数据开发，创新生态环境大数据应用推动环评工作中生态环境基础数据开放，优先共享大气、水、土壤、海洋等环境质量监测、功能区划数据，区域、流域、行业等固定污染源排放数据，重要生态功能区、生态敏感脆弱区、生态保护红线、法定自然保护地、饮用水水源保护区等自然生态数据，集中污水处理、集中供热、固体废物处置等环保基础设施数据，区域风险应急防控设施数据，环境投诉及监察执法数据等，提高环评工作中数据开放的规范性和权威性。充分对接其他行政部门，综合利用水文、气象、土地利用等基础数据，开展大数据统计分析，构建数据分析模型，基于空间地理信息
13、系统，充分挖掘数据资源、价值，支撑项目选址环保识别决策、环境质量综合评价、重大污染源识别、环境风险识别等创新应用，为环评中生态环境决策和管理提供服务。.做好环评基础数据的顶层设计，鼓励和支持多方参与共建围绕环境影响评价科学理论体系、大数据计算机系统与大数据应用分析理论模型等，提前布局，做好环评基础数据的顶层设计，进行前瞻布局、加强关键技术攻关，提升数据分析处理、知识发现和辅助决策等各方面能力。利用大数据、云计算、物联网等技术，对环评工作中数据资源进行有序整合，搭建层次清晰、覆盖全面、内容准确的数据资源库，提高环评基础数据的生产和供给能力。同时，探索多种参与模式，通过采取创新竞赛、助推计划、补助
14、奖励等方式，鼓励企业、专家和公众多方参与共建数据库；加大环评基础数据建设投入力度，加强数据存储、整理、分析处理、可视化、信息安全等领域技术产品的研发，形成面向环评行业成熟的大数据解决方案。结语“十四五”时期，我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。环境影响评价作为生态环境保护工作的重要部分，利用大数据赋能生态环境影响评价工作，提升环评工作效能，是新时代环评工作方式方法的重要变革方向。大数据技术背景下，要结合国家对环境影响评价工作的总体战略部署，切实做好环评大数据的建设工作，解决好环评工作中基础数
15、据资源收集、整合、共享及挖掘方面存在的一些问题，扎实推进大数据时代环境影响评价工作的发展与创新。参考文献 周鸿斌，支国强，李田富，等大数据技术在环境影响评价中的应用展望环境科学导刊，（）：孟小峰，慈祥大数据管理：概念、技术与挑战计算机研究与发展，（）：李国杰，程学旗大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域 大数据的研究现状与科学思考中国科学院院刊，（）：马建光，姜巍大数据的概念，特征及其应用国防科技，（）：周俊，梁鹏，吕巍我国环境影响评价大数据支撑体系发展与建议环境影响评价，（）：梁鹏，潘鹏，赵晓宏关于环境影响评价大数据的若干思考环境影响评价，（）：潘鹏，赵晓宏，朱美，等“新时代”环境影响评价大数据的新思考环境影响评价，（）：
