引言：大数据技术近年来发展较为强势，不仅与日常生活具有紧密关联，同时对生产也具有重要影响。在生态环境保护中引入大数据技术，能够对生态环境保护模式进行优化，促使生态环境保护呈现科学化、可视化的特点，为促进生态环境保护效率与质量的提升奠定了坚实基础，能够对污染源头进行有效控制，充分彰显了大数据技术应用价值，便于为生态环境保护工作提供数据支撑。
1大数据技术与生态环境保护
1.1大数据技术
大数据技术是信息时代所形成的新型产物，能够对大数据实施有效处理。大数据具有丰富的种类，且结构复杂，相比于传统的数据处理办法，大数据覆盖范围更广，且更新频率较快，能够对某一对象的海量数据群进行实时获取、整理与分析，并对该对象的未来发展趋势进行科学预测。大数据技术数据总量大、数据类型丰富、更新速度快，能够应用不同的数据结构对不同类型的数据实施快速地处理，在不同领域中均具有显著的应用价值，对于生产管理能力的提升具有重要意义。Hadoop生态系统为常用的大数据，能够促使数据处理效率得到提升，同时可以开展分布式的处理，以减少人工运算。
1.2 大数据融入环境保护现状
生态环境保护具有较为庞大的数据规模，大数据技术在融入生态环境保护过程中还存在部分问题。为了提高数据处理的层次化，可将其划分为三类数据处理方式，在生态环境保护数据处理中，主要出现了理解片面、应用不灵活等问题生态环境保护数据多是以地面监测系统为载体而获取，能够在系统内部对生态环境数据进行全面的分析，进而可以结合实际的数据形成报告，以数据分析报告为基准，能够为生态环境保护方案制定提供数据支撑，但是不同的系统之间差异性较大，并未形成相互连接的体系，导致不同系统所获取的数据呈现出片面化的情况，与其他系统数据之间尚未形成有效的衔接，进而在应用过程中难以起到全面的作用。遥感监测系统能够借助卫星与航拍对环境数据进行回取，可实施远程的数据采集，但是当前仍未进行技术更新，技术应用问题尚未解决，难以借助其数据对现有的优势与缺陷进行系统化的分析，进而应用效果相对较差。地理信息数据是通过运用地图绘制、野外采集、遥感技术等方法获取数据，在生态环境保护中具有关键作用，通过对地理信息进行分析，能够结合实际的生态环境采取针对性的环境保护方式，但是难以对大数据的应用优势进行发挥[1]。
从以上几种方法的研究现状可以得出，现阶段大数据技术在生态环境保护方面的应用相对简单，还未进行全面的融合，还需要加强数据衔接，实施信息共享与交互，对数据分析采取专业化的分析，能够确保实时数据的应用更具优势，促进生态环境保护工作的有序开展。
2大数据技术在生态环境保护中的应用优势
2.1 为环保工作奠定坚实基础
在实施生态环境保护工作前，需要对现阶段生态环境的数据实施整理，由于国土面积较大，环境种类繁多，且环境问题层出不穷，因此数据资料较为繁杂，以往的数据处理技术难以对海量的数据实施有效的处理，通过运用大数据技术，不仅能够对数据实施快速划分，同时还能够保证数据的完整性与准确性，在对数据进行分析时能够及时发现问题来源，并围绕环境问题给予特异性的解决措施。同时通过大数据技术能够对生态整体数据进行整合，确保数据形成科学的衔接体系，能够实现数据共享、交互，以实现对生态环境数据的统筹处理，为环保工作的开展指明方向[2]。
2.2降低环境保护成本
传统的环境保护是通过人工对环境数据进行采集，不仅收集的环境数据相对较少，同时数据的准确性、覆盖面均存在一定缺陷，在采集环境数据过程中投入了大量的人工与财力成本，但是难以实现预期的数据采集效果。利用大数据技术能够拓展数据来源，且能够实现对环境保护数据的有效分析，确保大数据的准确性、完整性与有序性。通过大数据技术不仅能够节省人工成本，提高工作效率，同时减少了工作误差，能够以生态环境数据为基准，对生态环境保护工作提供数据支持。
2.3为生态保护提供良好服务
在物联网日益发展过程中，推动了信息化时代的到来，同时大数据也在发展过程中不断进行更新、完善，大数据技术不仅负责对数据进行分析、整合，同时能够按照过去与现在时间维度内的数据变化趋势进行深入的分析，能够对未来可能出现的情况进行科学的预测，同时能够按照现有的数据的变化，对预测情况进行适当的调整。即便预测可能存在一定偏差，但是其所提出的问题也需加强关注，并针对大数据预测结果采取有效的预防、应急方案，以减少生态环境恶化几率，对生态环境恶化趋势进行抑制，以确保生态环境的稳定状态，尽量降低生态环境问题发生风险。
3大数据技术在生态环境保护方面的应用
3.1 应用大数据技术监测水污染
在利用大数据技术后，能够掌握不同地区的水质变化情况，并以此为基础，对数据实施对比，分析水质问题，以便给予解决措施。在对水质数据进行分析过程中，能够以污染物的情况为准构建数据模型，以便为未来的水污染调查工作提供前提。在对水质数据分析后，可以结合实际污染情况针对污染区域实施监测，及时关注水污染的变化规律与异常情况，以抑制污染蔓延。在应用大数据技术后能够对地下水体实施实时监测，以便对地下水的运行情况进行观察，可以结合不同的区域对检测指标进行适当的调整，针对出现异常的数据需要深入进行分析，并发出预警信息，以便对水污染类型与程度进行明确，对水污染数据进行充分的利用。借助大数据技术对地表水质进行分析，可以做好水质情况数据统计，以便奠定水质管理基础，对不同地区水质实施计算时，还需关注水质数据的变化，并取平均值，通过大数据技术可以对历史的水质数据形成有效的分析，以便快速获取水质分析结果，确保水质的安全[3]。
3.2应用大数据技术监测大气污染
通过大数据技术对大气污染进行监测，可以结合环境数据的变化对大气污染的指标进行掌握，并能够围绕污染指数进行科学地分析，以便对空气质量的变化情况实施科学监测，实现对大气污染数据的有效管理。传统的数据监测工作模式相对简单，难以对海量数据采取动态管理，极易出现数据浪费情况，对最终的数据分析结果产生一定影响。因此需要不断对大数据技术进行创新，对监测网络进行完善，以形成多个大气污染监测点，能够针对目标区域进行实时污染监测，以便提升区域内大气质量数据的精准性。同时在大数据技术的运用下能够对监控数据、数据分析、地图信息等采取数据融合的形式。促使大气污染形成动态的发展趋势图，以便对监测区域的空气质量的动态变化数据进行采集，促使数据管理更具有效性[4]。
3.3应用大数据技术监测生态修复
利用大数据技术能够对不同区域的生态环境数据进行采集，并形成动态的数据分析结果，可以结合数据分析情况，制定更加适应区域环境的生态保护方案，不断降低环境污染风险，减少人为因素对生态环境的严重干扰，逐渐形成人与自然和谐相处的美好局面。通过无人机技术可以针对地区的生态环境修复质量实施观察，并能够运用大数据技术对生态修复的价值进行预估，以便不断改进生态环境修复效果。通过对生态管理系统进行分析后可以对生态修复方案进行适当的调节，以彰显生态环境保护的重要作用，促进生态产业的可持续发展。
4大数据技术在生态环境保护中的应用问题及解决对策
4.1完善原始数据处理方式，确保数据真实性
在对数据进行分析前，需要配备统一联网的数据，以确保数据应用的有效性，同时还需要针对基层数据网络实施数据分析、改进，以促使数据传输更加科学，不仅会加重基层网格员的工作量，同时也会对原始数据产生严重的干扰，促使数据真实性受到一定影响。因此需要针对数据的特征对其原始处理方式进行完善，实施科学的数据管理措施，通过对数据进行严格的审查、核对，促使数据更具透明化，保证数据的可追溯性，不断增强数据的真实性[5]。
4.2加强数据库整合，突破数据壁垒
现阶段在多数地区已经形成了自身的数据管理与监测数据库，但是由于数据内容繁杂，数据管理不足，导致数据库分析管理工作受到严重阻碍，同时生态环境污染防治具有一定复杂性，环境污染种类存在交叉复合的情况，因此需要对数据共享平台进行构建，实现对数据库的全面整合，能够突破以往的数据壁垒，促使不同部门的数据库能够形成统一的数据管理库，以便在生态环境保护中采取城乡、区域的统筹目标，能够推动区域内的生态环境保护工作的协同发展。
4.3构建部门连接，优化生态环境保护体系
生态环境保护工作与各部门之间的工作具有紧密的联系，协同合作方能够提高生态环境保护效果。在实际生态环境管理过程中，虽然数据共享平台正在逐渐构建。但是不同部门工作之间并未形成良好的衔接。例如在对环境进行评审时，需要自然资源局、发改委等实施审核、备案工作，由于环保部门与其他部门并未形成良好的衔接，难以对工作环节进行简化，同时增加了工作负担。因此生态环境保护部门需要积极运用大数据与其他部门之间形成良好的功能连接，促使生态环境保护体系不断优化，以便实现对生态环境保护问题的有效处理。
4.4为公众提供参与机会，加强生态环境保护监督
伴随生态环境保护中大数据技术的日益应用，逐渐为公众提供了参与生态环境保护的渠道，但是当前公众参与的积极性相对较低，且政府对生态环境保护信息的公开度不足，导致公众难以对环境评审工作的实际情况进行了解，同时缺乏对污染防治工作要求的理解，对公众的参与热情产生了一定打击，进而影响了公众监督的效果。需要不断优化信息公开模式，为公众提供了解生态环境保护相关信息的机会，促使生态环境保护在公众监督下处于良好运行状态。
4.5构建数据预警体系
生态环境预警体系正在不断完善，但是针对突发问题的处理仍然存在诸多问题。各地政府需要对生态环境保护现状进行深入分析，并利用大数据技术对未来环境风险进行预测，以形成数据预警体系，对可能发生的风险事件做好预防与应急措施，在出现预警信息后，需要及时对环境问题进行处理，尽量降低突发事件带来的不利影响。
4.6 改进环境行业数据安全治理策略
大数据技术在生态环境保护工作中的价值日益凸显，对数据实施科学管理，能够为生态环境保护效率与质量提供重要动力，但同时存在一定的数据安全风险，相关部门在运用大数据技术时，需要对数据风险隐患进行科学评估，及时对软件运行风险因素进行分析，并对数据实施分级管理措施，针对不同的数据采取差异性的数据保护措施，不断提高数据库的防范能力，以避免黑客入侵丢失数据。
结束语：
综上所述，大数据技术在生态环境保护中应用价值显著，通过大数据技术能够分析生态环境保护中存在的各类问题，并以问题为基准，采取有效的数据管理措施，通过运用大数据技术，能够对水污染、大气污染与生态修复数据进行提取，以便采取针对性的数据监测与管理措施，为生态环境保护水平持续改进提供良好保障，促进生态环境保护与经济发展处于良性循环状态。
参考文献
[1]杜鹏.大数据技术在环境保护中的应用及影响因素分析[J].产业科技创新, 2023,5(01):90-92.
[2]阿孜古丽·玉努斯.大数据技术在生态环境保护中的应用研究[J].资源节约与环保,2021,(09):130-131.
[3]杜雪媛.大数据技术在生态环境保护中的应用与价值分析[J].绿色科技, 2021,23(12):151-153.
[4]瞿沙蔓.大数据技术在生态环境保护中的应用探索[J].资源节约与环保, 2020,(12):126-127.
[5]曹越.大数据技术在生态环境保护中的应用价值研究[J].环境科学与管理, 2020,45(11):26-30.
