京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03