保護環境的論據范文

前言：我們精心挑選了數篇優質保護環境的論據文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

關鍵詞：大數據；環境保護；應用

Abstract： This paper focuses on the analysis of the application of large data in environmental protection， and the use of large data services to environmental protection work， we must solve some problems.

Keywords： large data； environmental protection； application

大數據時代已經來臨，首先大數據技術應用于環境保護已具備先決條件。一是社會各界在環境保護上有共同的價值關注點；二是大數據的存儲、挖掘和應用技術有了爆炸式發展；三是環境保護的對象、利益相關人、措施等之間關系復雜，可挖掘大量有價值的聯系；四是功能豐富、采集數據準確的微小傳感器正在積累大量數據。

其次大數據技術應用于環境保護在很多方面具有發展潛力。從時間維度上看，過去，環境污染事故的大數據用于構建預測模型的訓練；現在，環境狀態變量的大數據與出行、疾病預測、城市資源配置聯系起來，提供城市美化解決方案；未來，以海陸空各類環境變量構建統一視圖和大數據應用開發平臺，在最小傷害的情況下充分利用環境資源，維持可持續性發展。

目前，大數據在環境保護中已有廣泛的具體應用。如：高效、清潔的能源生產以及新型能源的開發；水、大氣、土壤污染的處理與監控；危險性廢物越境轉移的監控；城市的基礎設施建設芯片化、數據化；智能的交通管控、減少擁堵和溫室氣體排放；樓宇節能技術和材料的使用等。

要利用大數據服務于環境保護工作，一定要解決好以下幾個問題：

一是要解決的是數據來源問題。近年來，污染源和環境質量的自動監控建設逐步趨于成熟，在很大程度上彌補了人工監測頻次低，人為因素大的缺點。同時，隨著社會第三方監測的發展，解決了各地監測站人力不足的問題。因此，在大數據建設時，除了沿用監測站人工監測和環境統計等傳統的環境數據外，我們更應該將重點放在污染源自動監控、污染源中控、環境質量自動監控、第三方監測和網絡輿情等各種新型環境數據上。但即使這樣，仍然存在數據覆蓋面不足，代表性不強，偶然性較大，人為因素較多等諸多問題。

二是要解決數據沖突問題。隨著物聯網的發展，自動監控有逐步取代人工監測的趨勢，但自動監控投入較大、監測范圍較窄、準確度較差等問題突出，人工監測在以后很長一段時間仍然無法被取代，自動監控數據與人工監測數據沖突的問題也會在很長一段時間內存在。比如，當某企業人工監測超標被處罰時，企業往往以自動監控數據正常為由規避處罰。雖然后來環保部門明確規定了，在人工數據與自動監控數據沖突時，以人工監測數據為準，解決了上述例子中存在的問題，但數據深度挖掘時由此產生的沖突仍然無法有效解決。

三是要解決數據造假問題。眾所周知，不論人工監測數據還是自動監控數據，都會受到外部環境等因素的影響，因此，數據存在人工修正是必要的。但是，實際工作中，為了各種績效考核的需要，數據造假現象普遍存在。可以想象，在此種數據基礎上進行數據挖掘和行政決策會帶來何種嚴重的后果。因此，任何數據入庫前，都必須對其來源的真實性進行判別，進行嚴格的數據清洗；任何數據在人工修正時，都必須經過最嚴格的必要性審查；當發生數據沖突時，要對數據進行真實性判斷，并對拋棄數據進行標記。

四是要解決數據安全問題。大數據解決了數據共享問題，但相對的數據安全問題就更顯突出。環保大數據要面向環保各部門、政府各單位、各種被管理對象、各種社會團體，以及廣大網民開放相關服務。面對如此眾多的數據分享用戶，如何解決數據安全問題亟待解決。目前，通過數據等級保護，用戶等級管理等手段，可以有效進行數據訪問安全控制，但隨著科技的不斷進步，安全漏洞的不斷發現，解決數據安全問題的工作一直在路上。

上述問題，是作為一名基層環境保護工作者，在實際工作中發現的一些問題和進行的一些思考，希望對從事環保大數據開發應用的同行，提供一些思路提示。

參考文獻

[1]孟小峰.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013.

第2篇

關鍵詞：環境保護 時空數據挖掘 應用

中圖分類號：p208 文獻標識碼：a 文章編號：1007-3973（2013）006-140-02

近些年來，隨著生活品質的提升和環保理念的深入人心，人們對于環境保護問題越來越重視。在目前展開的對環境變化進行動態的實時監測中，監測系統已經收集了豐富的環境數據，關于我國的環境狀況、環境變化情況及存在問題形成了龐大而繁復的數據資源，已經超過了過去的數據處理方法所能處理的極限，導致傳統的處理數據方法已不能承擔起對這些環境數據進行快速而準確處理的任務，這就需要將時空數據挖掘技術加以廣泛的應用。時空數據挖掘可以對大量環境數據進行分析，將其中隱藏的有用知識抽取出來，為環境保護中的環境規劃與決策工作提供準確而高效的科學理論依據。

1 時空數據挖掘

數據挖掘是將海量數據內隱藏的目的知識進行分析和抽取的方法和過程，主要是對關聯規則進行挖掘、進行聚類和分類等研究活動。在發展初期，數據挖掘主要是對于一些商業數據中的字符與數值形式的數據進行研究，在上個世紀的90年代中后期，該領域中對關聯規則進行挖掘、預測、聚類和分類等成熟技術在空間數據和時間、序列數據進行的挖掘工作中得到了應用，以期對有價值的、關于空間和時間一些模式進行探討。隨著科技的發展，gps、射頻識別、移動設備和傳感器網絡等諸多設備得到了廣泛的應用，使眾多的移動數據被收集并得以積累。而地理信息系統與遙感衛星等技術的進步也實現了氣候數據、影像等氣候資料的獲取。獲取到的時空數據存在于相應聯系的空間內部，在空間和時間上樣本的自相關性極強，常常隱含局部的模式，造成了時空數據挖掘的復雜性與特殊性。對時空模式進行自動分析與抽取離不開時空數據挖掘。

時空數據挖掘是對時空數據的海量知識進行抽取的方法和過程，主要是對時空管理的規則進行挖掘，對時空聚類進行分析并展開預測。目前來說，時空數據通過對新型計算技術進行研究和應用，對高維度的海量時空數據進行分析，從而對時空數據內有用的知識進行抽取和揭示。

2 時空數據挖掘和環境保護

在現階段的環境管理和環境保護中，涉及到的數據挖掘主要包括對關聯規則進行挖掘，對數據進行分類與分析，展開聚類分析及預測分析等內容。在環境保護中，時空數據挖掘技術已經得到了較廣泛的應用。eklund和其他科學家曾對眾多地理自然因素進行了選取，形成了各因素和土壤中的二次鹽堿化相關類型的分類之間的規則，并對其關聯度的規則展開了挖掘。在農業生產中，作為的產量受到諸多因素的制約，但是制約因素和產量之間的關系極其繁雜，不是簡單的利用非線性或線性回歸方法就可以將二者的關系進行準確反映的，國內外目前都利用數據挖掘技術，如模糊集和決策樹等，對作物產量的制約因素進行分析，對作物的產量和土壤中的養分等因素之間的關系進行了清晰的展現。

北京已建立了對區域內的污染源進行管理的信息系統，對于環境污染有較強的分析作用和監測作用，如根據系統中的排污記錄，可以對企業中排出的污染物形式加以判斷，確定是廢氣污染還是廢水污染等，對污染排放進行聚類分析可發現，在企業排污庫中存在不同排污群，通過排污模式的分析，可以對企業群的相應特征進行準確刻畫。在上海的長江口設置有潮灘環境的管理信息系統，對監測到的潮灘環境數據可以展開深層次的分析與挖掘，將造成潮灘環境污染的相關因素探尋出來，從而為環境治理和保護工作提供相應的理論依據和決策依托。同時，在國內外目前對于空氣質量進行評估和監測的系統中，很多都用到了時空數據挖掘技術，在短時間內利用機器學習的方式對污染指數進行預測，對氣象資料在時空上的關聯規則進行深層次挖掘，對未來某段時間在小尺度的時間范圍內，空間中污染物的分布情況進行預測，或者通過分類器對空氣質量進行動態實時的評估等。

3 時空數據挖掘在環境保護中的具體應用

3.1 對氣象條件與空氣質量之間的關聯規則進行挖掘

氣象與大氣污染之間互相作用、互相影響，在污染物排放條件相同時，不同的氣象條件會造成不同的污染物濃度，有時甚至相差

幾十倍，這是因為氣象因素對大氣中污染物的濃度及分布有影響。對二者之間的相關性進行研究，可以對其關聯程度進行揭示，便于對二者之間的關聯規則進行挖掘。在挖掘關聯規則時，首先要對數據進行預處理。氣候監測站的數據常存在輸入錯誤、缺失、噪聲及不一致等不利干擾，要先進行必要的修整與處理后才可用于數據挖掘。在對關聯規則進行挖掘時，可以利用專門的開源數據挖掘工具來展開分析，通過知識表示形式將相應的關聯規則表達出來，使其具有較強的可讀性。最后，還要對挖掘到的關聯規則展開知識的評價與鑒別，判斷其是否與實際相符，是否可以在實際中得到應用。

對氣象條件和空氣質量之間的關聯規則進行挖掘后，可以將二者之間的關系準確的揭示，但是因為空氣中污染物的分布和濃度受到多方面因素的影響，而氣候條件只是其中之一，除此之外還包括地理實體、位置和人類活動等，所以還要對空間要素進行研究，判斷其與空氣質量之間的聯系。

3.2 對污染源和空氣質量空間關聯的規則進行挖掘

所謂的空間關聯規則，也就是空間對象彼此之間存在的非空間與空間的關聯。在空間智能化分析和輔助決策方面，空間關聯的規則和相關知識可以提供有力的支持。因此，在空間數據的挖掘工作中，對數據庫中空間的關聯規則進行分析是重要任務。空間的關聯規則是描述性的模式，邏輯關系較強，可以用邏輯語言，根據空間和地理的認知進行表達及予以準確描述。在展開挖掘的過程中，首要的工作就是對挖掘任務進行明確，這就需要明確分析工作的目標，將任務予以合理分解，對涉及到的數據進行明示，并對其在事務數據庫中的組織方法與存儲方式加以明確。之后要從數據庫中將有關的屬性數據及空間數據進行提取，形成圖層。對不同圖層涉及到的空間對象進行分析，對這些對象彼此間的關聯進行計算并進行謂詞化，和相關數據進行聯接并將之存于數據庫。將數值型的屬性進行離散化處理，形成相關數據的挖掘表，通過對于關聯規則進行挖掘的相關算法，對復雜的空間模式進行挖掘，將結果存于規則數據庫。最后，將不必須或多余的規則加以清除，將有價值而可靠的關聯規則加以保存。在構建空間事務數據庫時，可用apriori進行構建，這一算法可以將空氣質量和污染源間的空間關聯規則加以明確揭示。

3.3 對于時空事件基礎上的空氣質量進行時空關聯的規則挖掘

傳統的數據挖掘中，對于關聯規則進行時空的擴展，即是時空關聯的規則，這類規則較為復雜，其他的關聯規則在一定程度上都可看作是該規則程度不同的簡化結果。在挖掘時空關聯的規則時，常需對眾多非空間或空間對象之間的多種關系進行計算，十分復雜，在時空關聯規則的挖掘中通常是逐步求精進行計算。進行分析的程序是先對數據進行預處理，以便后續挖掘的順利實施；之后要建立時空事務的數據庫，對相關知識進行提取與儲存；對時空關聯的規則進行挖掘，還是使用apriori算法進行挖掘；最后，是對時空關聯的相應規則進行評價，合格后即可投入實際應用。

參考文獻：

[1] 趙彬彬，李光強，鄧敏.時空數據挖掘綜述[j].測繪科學，2010，8（2）：62-65.

[2] 李晶晶.時空數據挖掘在環境保護中的應用研究[d].湖南：中南大學，2008.

[3] 劉大有，陳慧靈，齊紅，等.時空數據挖掘研究進展[j].計算機研究與發展，2013，50（2）：225-239.

[4] 成偉.數據挖掘技術支持下的土壤重金屬污染評價系統的研究[d].浙江：浙江大學，2009.

第3篇

教學目標：

1

能歸納出辯論雙方的觀點，并為自己的觀點收集論據。

2

能和其它同學共同制訂一個切實可行的保護環境宣傳方案，并想辦法表現出來。

3

能根據自己的想象，設計一個有特色的環護型的小城鎮。

教材與學情分析：

重點難點

1、重點：

能能舉例說明人類與環境應該如何做到和諧相處。

2、難點：能歸納出辯論雙方的觀點，并為自己的觀點收集論據。

本課通過“大樹和道路”“它們需要我們”兩個活動，引領學生探索人類與自然和諧相處的個種舉措，擴展活動“暢想未來的城市”讓學生根據自己已有的認識，對美好的未來展開大膽的想象，重點通過多種活動，不斷增強學生“人與自然要和諧相處”的情感體驗。

教學步驟：

引入課題

教師活動：

引導：人類所需皆來源與自然，破壞自然就是破壞了人類的生存環境，進而危害人類，為了生存，應保護自然，與自然和諧相處。

板書課題：

和諧相處

學生活動：從各方位思考人與自然的關系。

新課教學

教師活動：

1

出示學習目標

2

引導學生閱讀并提出：為了一棵樹，花費那么多錢值得嗎？

學生活動：1

明確學習目標

2閱讀P45兩則消息

教師活動：指導學生分組辯論

學生活動：根據自己觀點分組辯論

教師活動：提出建議：有些損失或影響是無法用金錢來估量的。

指導學生觀看P46彩圖了解為了與自然和諧相處，人們都做了那些努力？

學生活動:

1

體會人與自然和諧相處的必要性，并將自己的想法寫下來。

2

舉例說明本地是如何做到與自然和諧相處的？

教師活動：指導學生搜集資料。

學生活動：說出一些當地破壞環境的情況。

教師活動：指導學生利用p47資料設計宣傳方案。

學生活動：自選主題，設計宣傳方案，并向其他同學展示。

教師活動：引導學生暢想未來的城市。

學生活動：充分發揮自己的空間現象力和創造力。

擴展活動：請根據p48散文設計一座未來城市的樣子或者續寫散文。

學生活動:

根據資料，發揮你自己的聰明的想象能力和創新能力描繪一幅你想象中的未來城市面貌。

板書設計：

和諧相處

1

大樹和道路

大樹優先———因為有些損失或影響無法用金錢來估量。

2

它們需要我們

自然環境需要人們通過努力加以改善。

3

暢想未來城市