环保局环境信息数据仓库建设规划方案

合集下载

2023-生态环境大数据中心建设方案-1

2023-生态环境大数据中心建设方案-1

生态环境大数据中心建设方案随着社会的不断发展和经济的快速增长,人类所面临的问题也越来越复杂和严峻。

其中,环境问题是人类面临的最大挑战之一。

为了解决环境问题,各国政府和企业开始向大数据技术等新技术方向发力,并纷纷建立起生态环境大数据中心,以便更好地了解环境,保护环境。

一、背景介绍生态环境大数据中心是指通过数据采集、存储、处理、分析和展示等技术手段,对环境数据进行收集、管理和分析,为环保决策提供科学依据的中心。

随着互联网技术的发展和大数据技术的成熟,生态环境大数据中心成为了环境管理的重要手段和支撑平台。

二、建设目的生态环境大数据中心的建设目的是收集、整合和分析环境数据,为政府和企业制定环境保护策略、提供科学决策支持和数据服务。

具体来说,建设生态环境大数据中心可以实现以下目的:1、实现对环境的全面感知和实时监测,了解环境状况,及时预警和预防环境问题。

2、帮助政府和企业制定科学、合理的环境政策和规划。

3、提高环境数据处理的精度和速度,为环境研究提供快速、准确的数据支持。

4、为公众、媒体提供环境数据,增强公众的环境意识,推动环境保护行动。

三、建设内容生态环境大数据中心的建设内容包括:1、环境数据采集和监测系统。

如:大气环境监测系统、水污染监测系统、噪声监测系统、土地污染监测系统等。

2、环境数据管理和共享平台。

通过云计算和大数据技术,对来自各种环保数采设备和监测系统采集到的数据进行分析和管理,并且将数据共享给政府、企业和公众等。

3、环境数据分析和应用平台。

通过人工智能和大数据技术分析环境数据,并为政府、企业和公众提供环境数据分析和应用服务。

四、建设重点建设生态环境大数据中心需要注意以下几个重点:1、精准定位,明确建设任务。

生态环境大数据中心的建设应当根据不同区域和环境类型的特点,明确建设任务和目标,并量化评估建设效果。

2、整合资源,提高数据共享。

生态环境大数据中心的建设需要整合各类监测设备和数据资源,并提高数据的共享度和开放性。

环境保护大数据建设方案

环境保护大数据建设方案

环境保护大数据建设方案随着全球经济的不断发展,环境危机日益加剧,加强环境保护已成为全球共识。

大数据技术的出现为环境保护提供了新的手段和途径,利用大数据技术可以实现对环境的监测、评估、预测和管理。

因此,环境保护的大数据建设方案不仅是迫切需要的,也是必须的。

本文将从数据收集、数据分析、数据共享、数据保护四个方面提出环境保护大数据建设方案。

一、数据收集:建立完善的环境监测网络环境保护大数据建设的第一步是建立完善的环境监测网络。

在这个过程中,可以利用物联网技术建立一个完整的环境监测系统,收集各种环境数据,如空气污染、水质污染、噪音、辐射等等。

为减少环境数据损失,可引入高精度传感器进行数据收集,并对数据进行实时监管,保证数据的真实性和准确性。

此外,也可以设置自动采样装置定期对环境信息进行收集,形成一个动态的环境数据监测系统。

二、数据分析:建立环境信息分析平台收集到的环境数据需要进行分析,建立环境信息分析平台是必不可少的。

在平台开发中,可以利用大数据技术和机器学习技术进行环境数据的分析和处理,识别环境污染源和趋势信息,并及时作出反应。

例如,可以依托大数据平台对水体数据进行分析和处理,识别水体污染的程度、分析污染来源、预测水质变化趋势等。

此外,利用人工智能技术,可以注入自适应与智能的控制系统,不断训练模型、运用大数据算法,以提高数据分析的效率和准确性。

三、数据共享:构建大数据共享平台建立起来的环境信息分析平台也需要一个开放、共享的环境数据平台作为支撑,将环境数据集结至大数据仓库,构建大数据共享平台,满足不同用户的需求。

从政府到社会各界,均需要环境数据进行相关决策或研究。

政府需要环境信息来监管和管理污染源,各行业也需要环境信息来指导其生产活动,公众需要环境信息来评估和提高生活质量。

数据共享平台的建设可以促进更好的协作和效率,并可通过公开数据促进资源的最优管理和提供更精准、高效的环境治理方案。

四、数据保护:加强数据安全策略最后,要建立完善的数据安全策略,确保环境保护的大数据安全可靠。

某某环保局环境信息数据仓库建设规划方案

某某环保局环境信息数据仓库建设规划方案

某某环保局环境信息数据仓库建设规划方案一、前言随着信息技术的迅猛发展,环保部门正面临着大量的环境信息数据处理和管理的挑战。

为了提高环保工作的效率和准确性,环保局决定建设一个环境信息数据仓库。

本文将提出该数据仓库建设的规划方案。

二、目标和背景数据仓库的建设旨在集成管理和分析各种环境信息数据,实现对环境状况的全面监测和评估,为环境管理和决策提供科学依据。

具体目标如下:1.收集、整理和存储各类环境信息数据,建立统一而完善的数据资源;2.提供快速、准确的数据查询和分析功能,支持决策和管理的数据驱动;3.实现与相关单位和部门的数据共享和交互,促进信息资源的流动和共享。

三、数据仓库建设方案1.数据收集和整理收集各种环境信息数据,包括气象数据、水质数据、空气质量数据、噪声数据等。

建立数据采集子系统,通过自动监测设备、传感器等实时采集数据,并建立数据接口与相关系统进行数据交互。

建立数据清洗和整理系统,对数据进行质量控制、去重和整合,确保数据的准确性和一致性。

2.数据存储和管理建立数据仓库系统,采用关系型数据库或大数据存储技术,存储和管理各类环境信息数据。

建立数据模型和架构,并设计合适的数据表和字段,以满足不同数据类型和分析需求。

建立数据字典和标准,定义数据字段的规范和含义,以保证数据的一致性和可理解性。

3.数据查询和分析建立数据查询和分析子系统,提供灵活、高效的数据查询和分析功能。

通过可视化工具和报表系统,实现数据的可视化展示和分析,支持用户根据需求进行数据的深度挖掘和统计分析。

提供强大的数据挖掘和机器学习功能,帮助环保部门发现数据中的规律和趋势,提供科学的决策支持。

4.数据共享和交互四、实施计划1.需求分析和设计设立专门的项目组,与环保部门各个业务部门和相关单位进行需求调研和分析,明确数据仓库的功能和特点,设计数据模型和架构。

2.系统建设和测试根据需求设计的数据仓库进行系统开发和测试,确保系统的功能完善和性能稳定。

2023-生态环境大数据平台整体建设方案-1

2023-生态环境大数据平台整体建设方案-1

生态环境大数据平台整体建设方案随着人类活动的不断增加,全球生态环境面临严重的挑战。

如何保障生态平衡和环境可持续发展,是当今的重要问题。

为此,建设生态环境大数据平台,以便全面了解生态环境的状态和变化,对生态环境进行科学管理和保护,对于实现可持续发展具有重要意义。

生态环境大数据平台整体建设方案应按如下步骤进行:一、确定数据源和采集方式。

要建设生态环境大数据平台,首先需要确定数据源和采集方式。

有关数据可以来自卫星图像、遥感传感器、空气质量监测仪、水质监测仪等多种方式。

其中,卫星图像和遥感传感器是主要的数据源之一,可以用来监测气候、土地利用、植被生长等情况;空气和水质监测仪则可以监测环境中物质的浓度等参数。

根据不同的数据源和采集方式,需要确定相应的数据预处理和质量控制措施。

二、确定数据处理和储存方式。

对于大数据平台而言,数据处理和储存是一个至关重要的环节。

数据处理可以采用机器学习、深度学习等技术,以提高数据的准确性和实时性;数据储存则需要采用安全可靠且具备高效性的方式,以便后续的数据查询和分析。

三、制定数据标准和规范。

大规模数据采集和处理需要一定的标准化和规范化。

制定统一的数据标准和规范,有助于数据的一致性和可比性,并能够提高数据的效率。

需要加强数据的元数据描述,建好数据管理平台和数据清理流程,制定数据出入库管理和权限控制措施。

四、开发数据可视化和分析工具。

将数据处理后,可视化和分析是数据利用阶段的关键环节。

通过数据可视化和分析,可以更直观地了解数据间的关联和数据变化趋势。

建立生态环境大数据平台后,不仅要确保数据的实时性和准确性,更要发挥数据的应用价值,以促进生态环境的可持续发展。

综上所述,建设生态环境大数据平台是当前环保工作的一项必要举措。

要确定数据源和采集方式,建立数据处理和储存体系,制定数据标准和规范,开发数据可视化和分析工具等步骤,以保障生态环境监测和管理的准确性和有效性。

只有通过科学有效的数据监测和管理,才能保障生态环境的持续发展。

生态环境大数据建设总体方案

生态环境大数据建设总体方案

生态环境大数据建设总体方案一、背景与意义随着社会的不断进步和经济的快速发展,人类对环境保护问题的意识也逐渐增强。

在这个背景下,生态环境大数据建设逐渐引起了人们的关注。

生态环境大数据建设旨在利用现代信息技术和大数据分析能力,全面了解和监测生态环境的状况,为环境保护工作提供科学依据和智能支持,进一步推动可持续发展。

二、建设目标生态环境大数据建设的目标是实现对生态环境状况的全面感知、精准预测和科学决策,推动生态环境保护工作的高效运行。

具体目标如下:1. 建立全国覆盖的生态环境数据采集和监测网络,实现对环境指标的实时监测和数据的高效管理。

2. 构建完善的生态环境数据共享和开放平台,促进各地区、各部门之间的数据共享和互通。

3. 建立生态环境大数据分析与应用中心,整合各类数据资源,开展数据分析和模型建设,提供智能化的环境保护决策支持。

4. 建立生态环境大数据的安全保障体系,确保数据的完整性和可信度。

三、建设内容为了实现上述目标,生态环境大数据建设应包括以下内容:1. 建设数据采集和监测网络:在全国范围内布置传感器设备,对空气、水质、土壤等环境指标进行实时监测。

同时,建设数据管理系统,确保数据的高效采集、存储和传输。

2. 构建数据共享与开放平台:通过建立统一的数据交换标准和协议,实现环境监测数据在各级政府、企事业单位之间的共享。

同时,加强数据安全保护,防止数据泄露和滥用。

3. 建立大数据分析与应用中心:整合各类数据资源,包括传感器数据、卫星遥感数据、社交媒体数据等,利用大数据分析技术和人工智能算法,开展数据挖掘、模型建设和预测分析,为决策者提供科学依据和智能化的政策建议。

4. 建设智能化决策支持系统:基于大数据分析结果,建立智能化的决策支持系统,为政府决策部门和企事业单位提供定制化的环境保护方案和应急响应措施。

四、实施步骤生态环境大数据建设应分为以下步骤进行:1. 确定建设范围和内容:明确生态环境大数据建设的目标、范围和内容,制定详细的实施计划。

环境保护大数据建设方案

环境保护大数据建设方案

环境信息大数据分析平台(项目建议书)目录31建设目标........................................................................42建设内容........................................................................43功能模块详细描述................................................................43.1基础数据采集与整合........................................................53.2基于认知计算的环境信息大数据分析..........................................63.3重污染预警与决策支持......................................................73.4工业园区污染来源解析......................................................73.5区域异常污染自动监管系统..................................................1 建设目标本项目将借鉴国际最新大数据、物联网、云计算、移动、社交,以及空气质量建模和预报溯源方面的研究成果,开展环境信息大数据分析及工业园区污染溯源等方面的关键技术研究,并在此基础上建立一套针对鄂尔多斯市的环境信息大数据分析平台,进而实现业务化运行。

本项目的主要建设目标如下:(1) 建立空气质量相关信息的360度视图,支撑科学系统的管理决策。

对空气质量监测、综合观测、污染源、交通流量、地理信息,以及社会舆情等各类相关信息进行充分整合,形成数据源的统一管理、统一维护和高效查询,并提供契合现有业务逻辑的数据关联分析服务。

环境保护监管检测大数据平台建设方案

环境保护监管检测大数据平台建设方案
分析和有效应用。
01
通过引进先进的大数据技术 和优化数据处理流程,提高 了数据处理效率和准确性, 为环境监测和保护提供了强
有力的支持。
02
通过对环境数据的挖掘和分 析,能够及时发现环境污染 问题,为政府决策提供科学 依据,同时为公众提供更加
准确的环境信息。
03
已成功应用于多个地区的环 境保护监管检测实践,取得 了良好的效果,证明了该平
环境保护监管检测大数据平 台建设方案
汇报人:文小库
汇报时间:2023-11-25
目录
• 引言 • 大数据平台架构设计 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台建设内容 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台效益评估 • 结论与展望
01
引言
背景与意义
随着环境保护越来越受到重视, 对环境监测和监管的要求也不断
为政府和企业提供决策支持,包括政 策制定、规划编制、资源分配等方面 。
05
大数据平台实施方案
实施步骤与计划
系统上线与运行
正式上线大数据平台,并进行持续的运行 和维护,确保平台的稳定性和可靠性。
需求分析与规划
对环保监管检测业务需求进行详细分析, 明确大数据平台的建设目标、功能需求、 数据来源等。
技术方案设计
根据需求分析结果,制定详细的技术方案 ,包括系统架构、数据存储、数据处理、 数据分析等方面的设计。
数据迁移与整合
将原有环保监管检测数据进行迁移和整合 ,确保数据的完整性和准确性。
系统开发与部署
按照技术方案进行系统开发,完成平台的 搭建和部署,并进行必要的测试和优化。
实施难点与风险
01
数据质量与标准问题
数据可视化
通过图表、图像等方式,将数据分 析结果进行可视化展示,便于理解 和应用。

环保行业环境监测大数据平台建设方案

环保行业环境监测大数据平台建设方案

环保行业环境监测大数据平台建设方案第一章环境监测大数据平台概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章环境监测大数据平台需求分析 (3)2.1 功能需求 (3)2.2 技术需求 (4)2.3 数据需求 (4)第三章环境监测大数据平台设计 (4)3.1 系统架构设计 (4)3.2 数据库设计 (5)3.3 系统模块设计 (5)第四章数据采集与处理 (6)4.1 数据采集技术 (6)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储与备份 (7)第五章数据分析与挖掘 (7)5.1 数据挖掘方法 (7)5.2 数据分析应用 (8)5.3 模型评估与优化 (8)第六章环境监测大数据平台应用 (9)6.1 环境质量监测 (9)6.1.1 数据采集与整合 (9)6.1.2 实时监测与展示 (9)6.1.3 数据分析与预测 (9)6.2 环境预警与应急 (9)6.2.1 预警信息发布 (9)6.2.2 应急指挥调度 (9)6.2.3 事后评估与总结 (10)6.3 环境管理与决策支持 (10)6.3.1 数据驱动决策 (10)6.3.2 评估与考核 (10)6.3.3 公众参与 (10)6.3.4 跨部门协同 (10)第七章平台安全与隐私保护 (10)7.1 数据安全 (10)7.1.1 安全策略 (10)7.1.2 安全防护措施 (11)7.2 用户隐私保护 (11)7.2.1 隐私政策 (11)7.2.2 隐私保护措施 (11)7.3 法律法规与政策 (11)第八章系统集成与测试 (12)8.1 系统集成 (12)8.1.1 集成目标 (12)8.1.2 集成内容 (12)8.1.3 集成方法 (12)8.2 系统测试 (12)8.2.1 测试目标 (12)8.2.2 测试内容 (13)8.2.3 测试方法 (13)8.3 问题与优化 (13)8.3.1 问题分析 (13)8.3.2 优化措施 (13)第九章项目实施与运维 (14)9.1 项目实施计划 (14)9.2 项目运维管理 (14)9.3 项目绩效评估 (15)第十章总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 存在问题与不足 (15)10.3 未来发展展望 (16)第一章环境监测大数据平台概述1.1 项目背景我国经济的快速发展,环境污染问题日益严重,环保已经成为国家和社会关注的焦点。

环境影响评价基础数据库建设方案

环境影响评价基础数据库建设方案

数据格式统一
对不同来源的数据进行格式统一,以便于数 据的导入和整合。
数据分类和编码
根据环境影响评价的需求,对数据进行分类 和编码,便于数据的检索和使用。
数据导入和校验
01
数据导入工具选择
选择适合的数据导入工具,确保 数据能够快速、准确地导入数据 库。
02
数据校验规则制定
03
数据清洗和整理
制定数据校验规则,对导入的数 据进行质量检查,确保数据的准 确性和完整性。
数据类型和结构分析
环境质量数据
包括空气质量、水质、土壤质 量等方面的监测数据。
污染源数据
包括企业污染物排放量、排放 方式、处理设施等信息。
气象数据
包括温度、湿度、风速、风向 、降水量等气象信息。
地理信息数据
包括地形、地貌、土地利用、 建筑物等信息。
数据质量要求分析
01
数据准确性
确保数据的真实性和可靠性,避免 误差和虚假数据。
数据审计和监控
对数据库的使用进行审计和 监控,确保数据的合规性和 合法性。
06
数据库应用和发展
数据库应用场景和案例分析
环境保护
用于存储和管理环境监测数据、污染源 数据等,为环境影响评价提供基础数据
支持。
资源管理
数据库可以整合各类资源数据,如森 林、水、土地等,为资源管理和可持
续利用提供数据支持。
访问控制和权限管理
对数据库的访问进行控制,对不同用户设定 不同的访问权限,确保数据的安全性。
数据备份和恢复
定期对数据库进行备份,并制定相应的恢复 计划,以应对数据丢失或损坏的情况。
数据使用和权限管理
数据使用规范
制定数据使用规范,明确数 据的用途和范围,防止数据 滥用。

智慧环境保护大数据一体化管理平台规划设计方案

智慧环境保护大数据一体化管理平台规划设计方案

智慧环境保护大数据一体化管理平台规划
设计方案
项目背景
随着环境保护工作的不断推进,大量的环境数据需要被及时收集并进行汇总分析。

本项目旨在设计一款智慧环境保护大数据一体化管理平台,对全国各地的环境数据进行集中管理,为政府环保部门提供有力的数据支持。

项目目标
1. 构建一套完整的大数据管理平台,汇集全国各地环境数据,为环保部门提供更丰富、更全面的数据服务。

2. 设计一套高效的数据处理系统,提高数据处理效率并确保数据准确无误。

3. 提供一套数据可视化方案,为决策者提供更直观、更全面的数据呈现。

项目计划
第一期(3个月)
1. 确定项目需求,对平台功能进行规划。

2. 完成平台的系统架构、数据库设计、用户界面设计。

3. 实现数据采集及简单数据预处理功能。

第二期(6个月)
1. 完善平台的数据处理功能,实现数据清洗、整合、标准化等功能。

2. 扩充平台功能,加入一些常用的统计分析模块。

3. 实现基本的数据可视化功能,提供更好的数据呈现效果。

第三期(9个月)
1. 优化平台性能,提高数据处理效率。

2. 完善数据可视化模块,增加更多的可视化方式。

3. 加强平台的信息安全防护能力。

项目收益
1. 提供一套高效的环境数据管理方案,提高数据处理效率,降低数据管理成本。

2. 为环保部门提供更全面、更直观的环境数据服务,为环境保护工作提供有力的数据支持。

3. 推动大数据技术在环保领域的应用发展,助力环境保护事业的不断发展。

以上就是本项目的规划设计方案。

环境信息化建设方案

环境信息化建设方案

环境信息化建设方案一、引言随着社会的发展和科技的进步,环境问题成为全球人民普遍关注的焦点之一。

为了更好地管理和保护环境资源,许多国家和地区开始采取信息化手段进行环境管理和监测。

本文将结合实际环境管理需求,提出一种环境信息化建设方案,以满足环境管理的需要。

二、背景传统的环境管理方式主要依赖人工采样和数据记录,存在数据精度低、效率低下、数据易失等问题。

信息化建设可以通过采集、存储、处理和分析大量环境数据,提高环境管理的效率和准确性,为决策提供科学依据。

三、目标和原则1. 目标:建立一套高效、可靠、安全的环境信息化管理系统,集成环境数据采集、存储、处理、分析和呈现功能,提升环境管理水平和决策效能。

2. 原则:(1) 统一性:所有环境数据采集点的数据采集方式应统一规范,确保数据的可比性和一致性。

(2) 实时性:环境数据采集、存储和分析应具备实时性,及时发现环境问题并采取相应措施。

(3) 安全性:环境数据的采集、存储和传输应具备安全性,确保数据的完整性和机密性。

(4) 高效性:环境信息化管理系统应具备快速、高效的数据处理和分析能力,提升环境管理效率。

四、方案内容1. 系统架构设计基于云计算和物联网技术,建立统一的环境信息化管理平台,包括数据采集、存储、处理、分析和呈现功能。

同时,提供移动端应用,方便环境管理人员进行实时数据采集和监测。

2. 数据采集和传输(1) 部署环境传感器和监测设备,实现环境数据的自动化采集。

包括空气质量、水质、噪音等环境指标的测量和监测。

(2) 采用物联网技术,实现环境数据的实时传输,并提供多种传输方式,包括有线网络、无线网络和移动网络。

3. 数据存储和处理(1) 建立稳定可靠的数据中心,用于环境数据的存储和备份。

(2) 采用大数据存储和处理技术,对大量环境数据进行分析和挖掘,提取有用信息。

(3) 利用机器学习和人工智能技术,建立环境数据模型,预测环境变化趋势和风险。

4. 数据分析和呈现(1) 提供数据可视化功能,将环境数据以图表、地图等形式展示,直观地反映环境状况。

环保行业环保大数据解决方案

环保行业环保大数据解决方案

环保行业环保大数据解决方案第1章环保大数据概述 (3)1.1 环保大数据的定义与特点 (3)1.1.1 定义 (3)1.1.2 特点 (3)1.2 环保大数据的应用场景 (4)1.2.1 环境监测 (4)1.2.2 污染源防控 (4)1.2.3 生态环境评估 (4)1.2.4 环境政策制定与评估 (4)1.2.5 环保产业创新 (4)1.3 环保大数据的发展现状与趋势 (4)1.3.1 发展现状 (4)1.3.2 发展趋势 (4)第2章环保数据采集与整合 (5)2.1 环保数据来源与分类 (5)2.2 数据采集技术与方法 (5)2.3 数据整合与预处理 (6)第3章环保数据存储与管理 (6)3.1 大数据存储技术 (6)3.1.1 分布式存储技术 (6)3.1.2 云存储技术 (6)3.1.3 数据压缩与去重技术 (7)3.2 环保数据仓库建设 (7)3.2.1 数据仓库设计 (7)3.2.2 数据集成与清洗 (7)3.2.3 数据仓库管理 (7)3.3 数据安全管理与隐私保护 (7)3.3.1 数据安全策略制定 (7)3.3.2 数据安全防护技术 (7)3.3.3 数据隐私保护 (7)3.3.4 法律法规遵循 (8)第4章环保数据挖掘与分析 (8)4.1 数据挖掘技术概述 (8)4.2 环保数据关联分析 (8)4.3 环保数据预测与趋势分析 (8)第5章环保大数据可视化 (9)5.1 可视化技术概述 (9)5.1.1 数据预处理 (9)5.1.2 可视化映射 (9)5.1.3 交互技术 (9)5.1.4 可视化工具 (9)5.2.1 设计原则 (10)5.2.2 设计流程 (10)5.3 环保数据可视化应用案例 (10)5.3.1 空气质量监测可视化 (10)5.3.2 水质监测可视化 (10)5.3.3 固体废物处理可视化 (10)5.3.4 生态保护可视化 (10)第6章智能环保监测与预警 (11)6.1 智能监测技术 (11)6.1.1 空气质量监测技术 (11)6.1.2 水质监测技术 (11)6.1.3 土壤污染监测技术 (11)6.2 环保预警模型构建 (11)6.2.1 空气质量预警模型 (11)6.2.2 水质预警模型 (11)6.2.3 土壤污染预警模型 (11)6.3 环保应急管理与决策支持 (11)6.3.1 环保应急管理体系构建 (11)6.3.2 环保应急决策支持系统 (11)6.3.3 智能化环保应急响应 (12)第7章大气污染防控与治理 (12)7.1 大气污染数据监测与评估 (12)7.1.1 监测网络构建 (12)7.1.2 监测数据采集与处理 (12)7.1.3 大气污染评估指标体系 (12)7.2 大气污染源解析 (12)7.2.1 大气污染源识别 (12)7.2.2 污染源贡献度分析 (12)7.2.3 污染源时空分布特征 (12)7.3 大气污染治理策略与效果评估 (12)7.3.1 污染防治政策与法规 (12)7.3.2 大气污染治理技术 (13)7.3.3 治理效果评估方法 (13)7.3.4 治理效果案例分析 (13)第8章水环境污染防治与保护 (13)8.1 水环境数据监测与评价 (13)8.1.1 监测技术与方法 (13)8.1.2 数据评价与分析 (13)8.2 水污染源识别与追踪 (13)8.2.1 污染源识别技术 (13)8.2.2 污染追踪与溯源 (13)8.3 水环境保护策略与措施 (13)8.3.1 防治策略 (14)第9章固体废弃物处理与资源化 (14)9.1 固废数据采集与处理 (14)9.1.1 固废数据采集 (14)9.1.2 固废数据处理 (14)9.2 固废分类与资源化利用 (14)9.2.1 固废分类 (15)9.2.2 固废资源化利用 (15)9.3 固废处理设施优化与监管 (15)9.3.1 固废处理设施优化 (15)9.3.2 固废处理监管 (15)第10章环保大数据产业发展与政策建议 (15)10.1 环保大数据产业链分析 (15)10.1.1 产业链构成 (15)10.1.2 产业链现状 (16)10.2 环保大数据产业政策与发展策略 (16)10.2.1 政策建议 (16)10.2.2 发展策略 (16)10.3 环保大数据未来发展趋势与展望 (16)10.3.1 技术发展趋势 (16)10.3.2 产业应用展望 (17)第1章环保大数据概述1.1 环保大数据的定义与特点1.1.1 定义环保大数据是指在环境保护领域,通过对各类环境监测数据、污染源数据、生态数据等海量数据的采集、存储、管理、分析和应用,以发觉环境问题、预测环境趋势、评估环境政策效果、指导环境保护行动的一种数据集合。

环保行业环保大数据平台建设与应用方案

环保行业环保大数据平台建设与应用方案

环保行业环保大数据平台建设与应用方案第一章环保大数据平台概述 (2)1.1 平台背景与意义 (2)1.2 平台建设目标 (3)第二章环保大数据平台建设需求分析 (3)2.1 政策法规需求 (3)2.2 技术需求 (4)2.3 数据资源需求 (4)第三章环保大数据平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.1.1 数据来源层 (5)3.1.2 数据处理层 (5)3.1.3 数据分析层 (5)3.1.4 应用服务层 (5)3.1.5 系统安全与运维层 (5)3.2 技术架构 (5)3.2.1 数据采集与传输 (5)3.2.2 数据存储与管理 (5)3.2.3 数据处理与分析 (5)3.2.4 数据可视化与展示 (5)3.2.5 应用服务与接口 (6)3.3 数据架构 (6)3.3.1 数据源 (6)3.3.2 数据库 (6)3.3.3 数据仓库 (6)3.3.4 数据湖 (6)3.3.5 数据模型 (6)3.3.6 数据治理 (6)3.3.7 数据挖掘与分析 (6)3.3.8 数据服务 (6)第四章数据采集与整合 (6)4.1 数据采集技术 (6)4.2 数据整合策略 (7)4.3 数据质量管理 (7)第五章数据存储与管理 (8)5.1 数据存储方案 (8)5.2 数据安全策略 (8)5.3 数据备份与恢复 (9)第六章数据分析与挖掘 (9)6.1 数据分析方法 (9)6.2 数据挖掘技术 (9)6.3 应用场景与案例分析 (10)第七章环保大数据应用开发 (10)7.1 应用开发框架 (10)7.2 应用开发流程 (11)7.3 应用案例展示 (11)第八章平台运营与管理 (12)8.1 运营管理策略 (12)8.1.1 目标定位 (12)8.1.2 组织架构 (12)8.1.3 运营流程 (12)8.1.4 合作伙伴关系 (12)8.1.5 市场推广 (12)8.2 维护与升级 (12)8.2.1 技术维护 (12)8.2.2 数据更新 (12)8.2.3 功能升级 (13)8.2.4 安全保障 (13)8.3 用户服务与支持 (13)8.3.1 用户培训 (13)8.3.2 用户咨询与解答 (13)8.3.3 用户反馈与改进 (13)8.3.4 用户满意度调查 (13)8.3.5 用户社区建设 (13)第九章环保大数据平台政策与法规保障 (13)9.1 政策法规体系建设 (13)9.1.1 政策法规制定背景 (13)9.1.2 政策法规体系构成 (14)9.1.3 政策法规制定原则 (14)9.2 政策法规执行与监督 (14)9.2.1 政策法规执行 (14)9.2.2 政策法规监督 (14)9.3 法律责任与处罚 (14)9.3.1 法律责任 (14)9.3.2 处罚措施 (15)第十章环保大数据平台发展趋势与展望 (15)10.1 行业发展趋势 (15)10.2 技术创新方向 (15)10.3 市场前景与挑战 (16)第一章环保大数据平台概述1.1 平台背景与意义我国经济社会的快速发展,环境污染问题日益突出,环保已经成为国家和社会关注的焦点。

环保大数据平台整体建设方案

环保大数据平台整体建设方案

系统架构设计
逻辑架构
采用分层架构,包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、应用层等,各层 之间通过接口进行通信和数据交换。
技术架构
基于云计算和大数据技术,采用分布式计算框架和存储系统,提高系统的可扩 展性和处理能力。
安全架构
建立安全保障体系,包括数据加密、访问控制、安全审计等措施,确保系统的 安全性和数据隐私。
安全和可扩展性。
数据清洗
对采集的数据进行预处理,包括 去重、异常值处理、缺失值填充
等。
数据整合
将不同来源、格式和类型的数据 进行整合,形成统一的环保数据
资源池。
数据共享机制建立
数据目录编制
梳理环保数据资源,编制数据目录, 明确数据名称、来源、格式等信息。
数据共享接口
制定数据共享接口标准,实现不同系 统之间的数据交换和共享。
应用。
举办论坛
定期举办环保大数据论坛、研讨会等活 动,加强行业交流与合作。
宣传推广
通过多种渠道宣传和推广环保大数据平 台,提高其在行业内的知名度和影响力

培训与教育
开展环保大数据相关培训和教育活动, 提高行业整体素质和技术水平。
THANKS
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
故障排查与修复
组建应急技术小组,负责故障排查和修复工作,确保在平台出现故障时能够及时 定位问题并进行修复。
06 环保大数据应用案例展示
空气质量监测预警系统
实时监测
对空气中的PM2.5、PM10、二氧化 硫、氮氧化物等污染物进行实时监测

预警预报
通过数据分析和模型预测,实现对空 气质量的预警预报,为政府决策提供 科学依据。
包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等模 块,实现环保数据的采集、存储、处理、分析和可视化展示。

环保总局信息平台规划建议书

环保总局信息平台规划建议书

环保总局信息平台规划建议书1. 引言环保总局作为国家主管环境保护工作的行政部门,承担着收集、管理、分析和发布环境数据的重要任务。

为了提高环境保护工作的效率和透明度,建立一个高效、安全、可靠的信息平台势在必行。

本文旨在为环保总局信息平台的规划和建设提供一些建议。

2. 目标与意义2.1 目标本项目旨在建立一个全面、准确、实时的环境数据信息平台,为环保总局的工作提供科学依据,支持决策制定和监管执行。

2.2 意义•提升环境数据处理和分析能力,为环保政策制定提供科学支撑。

•改善数据收集与共享,提高行政效能,减少信息传递滞后带来的问题。

•提升信息发布的透明度和公信力,加强环境保护工作的社会监督。

3. 主要功能3.1 数据收集与管理建立统一的数据收集平台,整合各级环保部门和监测站点的环境数据。

确保数据的准确性、完整性和及时性,并进行标准化处理,以方便后续的分析和利用。

3.2 数据分析与展示通过使用先进的数据分析技术和可视化工具,对环境数据进行深入挖掘和分析,生成可视化报表和图表,为环保决策提供直观的依据。

3.3 信息发布与公众参与建立环境数据信息共享平台,向社会公众提供环境监测数据、环境质量评价结果等信息,并提供在线查询和投诉受理功能,促进公众参与环境保护工作。

3.4 决策支持与监管执行利用大数据分析和人工智能技术,为环保总局的决策制定和监管执行提供支持,帮助发现潜在的环境问题和治理需求,提出相应的对策和建议。

4. 建设与实施4.1 技术建设•建立云计算平台,实现海量数据的存储和处理。

•采用分布式数据库和数据仓库,提高数据查询和分析的效率。

•引入大数据分析和人工智能技术,提升数据挖掘和分析能力。

4.2 数据安全•建立多层次的数据安全防护体系,确保数据的保密性和完整性。

•采用加密技术,对敏感数据进行加密存储和传输。

•建立权限管理系统,限制数据的访问和修改权限,防止数据泄露和滥用。

4.3 人员培训•针对环保总局工作人员,开展信息技术培训和应用培训,提高数据处理和分析的能力。

生态环境保护信息化建设方案

生态环境保护信息化建设方案

生态环境保护信息化建设方案一、建设目标生态环境保护信息化建设的总体目标是构建一个高效、智能、全面的信息化系统,实现对生态环境的实时监测、精准分析、科学决策和有效管理。

具体目标包括:1、提高环境监测的准确性和及时性,实现对大气、水、土壤等环境要素的全方位、动态监测。

2、整合和共享环境数据,打破信息孤岛,促进各部门之间的协同工作。

3、利用数据分析和模型预测,为环境管理和决策提供科学依据。

4、提升公众对环境信息的获取和参与度,增强环保意识。

二、建设内容1、环境监测网络建设完善大气、水、土壤、噪声等环境监测站点的布局,采用先进的监测设备和技术,如传感器、卫星遥感、无人机等,实现对环境质量的实时、连续监测。

同时,建立环境监测数据采集和传输系统,确保数据的准确性和及时性。

2、环境数据中心建设搭建统一的环境数据中心,整合来自各个监测站点、相关部门和企业的环境数据,包括污染源排放数据、环境质量数据、生态状况数据等。

建立数据标准和规范,确保数据的一致性和可用性。

利用大数据技术对数据进行存储、管理和分析,挖掘数据的潜在价值。

3、环境管理信息系统建设开发环境管理信息系统,涵盖环境审批、执法监督、应急管理、污染防治等业务模块。

实现环境管理业务的信息化、流程化和规范化,提高工作效率和管理水平。

通过系统的信息化手段,加强对污染源的监管,实现对环境违法行为的及时发现和处理。

4、环境决策支持系统建设利用数据分析和模型预测技术,构建环境决策支持系统。

通过对环境数据的分析和模拟,预测环境变化趋势,评估环保政策和措施的效果,为环境管理决策提供科学依据。

例如,通过建立大气污染扩散模型,可以预测不同气象条件下污染物的扩散范围和浓度,为制定应急减排措施提供参考。

5、公众参与平台建设搭建公众参与环保的信息化平台,如环保网站、移动应用等。

通过平台向公众发布环境信息,包括环境质量状况、环保政策法规、企业环境行为等。

同时,提供公众举报、投诉和建议的渠道,鼓励公众积极参与环保监督,形成全社会共同参与环保的良好氛围。

环境信息数据仓库建设规划方案环保局的未来之路

环境信息数据仓库建设规划方案环保局的未来之路

概述环境保护行业数据管理过程中面临问题应用软件开发仍停留在条块分割中,信息资源共享程度低环境管理业务与业务之间,环境保护部门日勺上下级之间,相对独立。

目前,各省市环境信息化建设中日勺应用软件开发存在条块分割的现象,单一业务开发独立的应用系统,系统与系统之间往往无法对接,导致系统之间的信息不能互相共享,从而使环境信息资源共享程度不同JO部分区县环境信息化建设滞后,影响环境保护信息采集各省市环境信息化建设程度存在不均衡现象,部分县级环境信息化建设基本处在空白状态,这种不均衡状态严重影响全省环境信息化的整体水平。

县(区)作为最基层的环境保护机构,对本辖区内的排污单位的有关信息掌握的最为清晰,对排污单位的监督管理也最为以便直接,需要加强建设县(区)级环境保护应用,把信息的采集源头伸向县(区)环境保护机构。

各级部门构建应用,存在反复建设。

环境保护系统各级部门都建设自己的业务系统,在业务方面上级部门对下级部门的业务均有指导联络,业务的相似使得所建立的系统功能均有重叠,导致系统反复建设的现象存在。

信息安全不达标,存在安全隐患数据集中是管理集中化、精细化的必然规定,是国家、省、市环境保护部门优化业务流程、管理流程时的必要手段。

数据中心的建设成为环境保护数据集中趋势下的必然规定。

在Web应用日益深化的环境下,企业数据中心应用的运行环境正从老式客户机/服务器向需要网络连接的中央服务器扩张。

Web应用时迅速发展与变革,直接影响到基础设施框架下多层应用程序与硬件、网络、操作系统的关系变得愈加复杂。

数据仓库简介数据仓库概念始于上世纪80年代中期,初次出现是在被誉为“数据仓库之父"WiIIiamH.I nmon0⅛《建立数据仓库》一书中。

伴随人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不停完善,在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间有关的、不可修改的数据集合:数据仓库并没有严格的数据理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈日勺工程性。

2023-生态环境数据中台建设方案-1

2023-生态环境数据中台建设方案-1

生态环境数据中台建设方案生态环境数据中台建设方案,是为了进一步践行生态文明建设的要求,加强生态环境领域的数据管理与利用,通过构建统一的数据平台,以数据为基础,支持数据交换、数据共享、数据应用等多种功能,从而更好地保护和改善我国的生态环境。

第一步,建设生态环境领域的数据管理体系。

要想打造一个可靠的生态环境数据中台,首先需要建立起完善的数据管理体系,包括数据采集、存储、分类、加工、分析等多个环节,确保数据的全面、准确及时性。

同时,还需要根据不同数据类型建立相应的数据库,建立数据与信息资源目录,统一规划数据的命名、结构、格式等标准,以便实现数据的互通和交流。

第二步,搭建生态环境数据中台。

建立生态环境数据中台是实现数据共享与交流的重要手段。

通过生态环境数据中台,能够构建数据的共享模式,实现数据之间的互通,形成良好的数据共享生态系统,促进数据的交流和利用。

同时,为方便不同用户对数据的共享和应用,还需要建立不同的服务接口和数据分发渠道,以保障数据访问和数据应用的安全。

第三步,建立数据的利用和应用系统。

生态环境数据中台的建设,关键在于数据的利用和应用。

只有对生态环境数据进行充分利用,才能保障环境保护和生态文明建设。

对于生态环境数据中台建设的成果,需要进一步通过建立多种数据应用系统,实现数据在不同用途场景下的灵活运用,以解决各种环境问题和提升生态效益。

总之,生态环境数据中台建设方案是为实现绿色发展目标而采取的一个关键步骤。

通过建立一套完整的生态环境数据管理与利用的科学体系,打造数据交流平台,建立多个数据应用系统,从而更好地推进智慧环保、推动生态文明建设,加快实现我国可持续发展目标。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

概述环保行业数据管理过程中面临问题应用软件开发仍停留在条块分割中,信息资源共享程度低环境管理业务与业务之间,环境保护部门的上下级之间,相对独立。

目前,各省市环境信息化建设中的应用软件开发存在条块分割的现象,单一业务开发独立的应用系统,系统与系统之间往往无法对接,导致系统之间的信息不能相互共享,从而使环境信息资源共享程度不高。

部分区县环境信息化建设滞后,影响环保信息采集各省市环境信息化建设程度存在不均衡现象,部分县级环境信息化建设基本处于空白状态,这种不均衡状态严重影响全省环境信息化的整体水平。

县(区)作为最基层的环保机构,对本辖区内的排污单位的有关信息掌握的最为清楚,对排污单位的监督管理也最为方便直接,需要加强建设县(区)级环保应用,把信息的采集源头伸向县(区)环保机构。

各级部门构建应用,存在重复建设。

环保系统各级部门都建设自己的业务系统,在业务方面上级部门对下级部门的业务都有指导联系,业务的相同使得所建立的系统功能都有重叠,导致系统重复建设的现象存在。

信息安全不达标,存在安全隐患数据集中是管理集中化、精细化的必然要求,是国家、省、市环保部门优化业务流程、管理流程的的必要手段。

数据中心的建设成为环保数据集中趋势下的必然要求。

在Web应用日益深化的环境下,企业数据中心应用的运行环境正从传统客户机/服务器向需要网络连接的中央服务器扩张。

Web应用的快速发展与变革,直接影响到基础设施框架下多层应用程序与硬件、网络、操作系统的关系变得愈加复杂。

数据仓库介绍数据仓库概念始于上世纪80年代中期,首次出现是在被誉为“数据仓库之父”WilliamH.Inmon的《建立数据仓库》一书中。

随着人们对大型数据系统研究、管理、维护等方面的深刻识认和不断完善,在总结、丰富、集中多行企业信息的经验之后,为数据仓库给出了更为精确的定义,即“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合”。

数据仓库并没有严格的数据理论基础,也没有成熟的基本模式,且更偏向于工程,具有强烈的工程性。

通常按其关键技术部份分为数据的抽取、存储与管理以及数据的表现等三个基本方面。

数据仓库的重点与要求是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出数据,经过加工转换成有规律信息之后,再供管理人员进行分析使用。

数据仓库主要是应用于决策支持系统,其主要目的是“提取”信息并加以扩展,用来进行处理基于数据仓库的决策支持系统(DSS)的应用。

总体建设目标目标本次建设需完成以下目标1)数据规划与整理建设包含数据源分析与规划、数据交换平台搭建、地理信息平台搭建2)决策分析应用系统建设3)综合信息门户系统建设建设阶段按照生命周期发法可将数据仓库开发的全部过程分成三个阶段:1)数据仓库规划分析阶段2)数据仓库设计实施阶段3)数据仓库的应用阶段这三个阶段不是简单的循环往复,而是不断完善提高的过程。

一般情况下数据仓库系统都不可能在一个循环过程中完成,而是经过多次循环开发,每次循环都会给系统增加新的功能,这种循环的工作永远不会终结,数据仓库也就一直处于一个不断完善、不断提高的循环玩傅过程中。

本次项目建设按以上原则分为●数据规划与整理阶段●决策分析应用系统建设阶段●综合信息门户系统建设阶段数据规划与整理建设环境信息数据仓库数据源分析与规划数据源分析与范围规划的最终目标是涵盖环境相关的所有数据,将分散的、标准不一的数据进行集成整合,实现由数据到信息的转化,提高数据质量,为减排目标制定(指标)、过程管理(监测)和最终评价(考核)等工作奠定全面的信息资源体系,为科学决策、有效管理提供信息支持保障。

环境信息数据仓库投入运行后,随着信息范围的延伸和积累,可以建立面向不同业务的知识库(如应急预案、总量分析),逐步形成辅助决策的能力。

环境信息数据仓库系统的数据源为基础数据库,基础数据库分类如下:1)污染源监督性监测基础数据库2)污染源在线监测基础数据库3)污染源常规监测基础数据库4)排污申报基础数据库5)排污收费基础数据库:主要用于存储环境保护部和各省环保厅排污收费的业务数据,包括污染源废气缴费数据、污染源废水缴费数据、污染源噪声缴费数据、建筑施工噪声缴费数据、排污费减免处理数据等。

6)环境统计基础数据库:主要用于存储环境保护部和各省环保厅环境统计的业务数据,包括工业企业污染排放处理利用数据、火电企业污染排放及处理租用数据、工业企业排放废水/废气中污染物监测数据等。

7)建设项目管理基础数据库:主要用于存储环境保护部和各省环保厅建设项目管理的业务数据,包括建设项目基本数据、工业类项目申请数据、土地类项目申请数据、饮食娱乐类项目申请数据、项目跟踪数据。

8)三同时验收基础数据库:主要用于存储环境保护部和各省环保厅三同时验收的业务数据,包括三同时项目审批数据、三同时项目试运行数据、三同时项目验收数据、三同时项目环评报告数据。

9)环境质量基础数据库:主要用于存储环境保护部和各省环保厅环境质量的业务数据,包括大气监测数据、地表水监测数据、地下水监测数据、降尘监测数据、降水监测数据、区域噪声监测数据、道路交通噪声监测数据等。

10)文档数据库:存储减排相关法律法规、应用标准等文档信息。

11)信息分类及标准代码库:主要包括减排业务中的各类标准化代码,如污染源类别等。

12)环境空间数据库:主要包括污染源、环境质量的空间数据信息。

环境信息数据仓库数据范围规划如下图:搭建数据交换平台搭建数据交换平台,建设ETL应用,实现ODS到数据仓库、数据仓库到数据集市的数据抽取、清晰、转换与加载。

数据交换平台是数据中心数据域其他应用系统沟通的桥梁,是进行数据交换的基站。

数据交换平台负责从各个业务系统采集数据,对数据进行清洗与整合,按照数据中心建设标准规范数据,形成核心数据库,并提供给其他应用系统使用。

数据交换平台功能由支撑功能与应用功能两部分组成。

支撑功能是数据交换平台的基础,包括数据采集、元数据管理、数据交换服务总线、平台监控以及安全管理功能;应用功能是指与具体业务系统相关的功能,应用功能利用数据交换平台的数据交换服务总线,以数据交换服务的形式为各业务系统提供数据共享服务。

环境信息数据仓库ETL 过程如下图各ETL 过程主要任务如下表源系统目标数据库ETL主要任务基础数据库数据仓库抽取,转模,加载,去除重复数据数据仓库数据集市汇聚加载,满足BI分析要求ETL 主要任务源数据现状分析和映射每做一步ETL工作之前都应对源数据进行全面的分析,包括如下内容:●数据的业务范围及业务含义●数据所在平台,包括系统平台和数据库平台●数据结构●数据更新周期●数据更新方式●数据量数据抽取数据抽取从数据源提取数据,供数据清洗和转换环节进行处理,数据抽取方式包括批量抽取和单次抽取两种方式,批量抽取可将所有历史数据一次性抽取完成;单次抽取根据规则要求进行抽取。

控制单次抽取可采用手工和自动两种方式,手工方式通过人为方式启动任务,自动方式基于调度程序,定期定时执行抽取任务。

抽取的检验:在抽取完成后,进行数据源与目标数据库的对比,发现并解决抽取过程产生的错误。

抽取的日志记录:在抽取过程中要全程记录抽取日志,至少包括:数据记录条数、开始时间、完成时间,错误信息等。

数据清洗数据清洗的任务主要进行脏数据处理。

数据转换数据转换的任务主要进行不一致的数据转换、数据粒度的转换,以及一些业务规则的计算。

数据加载数据加载工作实现转换后数据的入库。

在数据加载后,还要更新元数据,以反映刚完成的数据加载活动。

数据的加载活动应使用标准方法和通用工具,例如,在关系数据库管理系统中可以使用SQL 或专门用于管理数据仓库的数据库管理系统加载工具。

在数据装入数据仓库数据库后,应验证维度和事实数据表之间的引用完整性,确保所有的记录都与其他表中的适当记录相关。

数据缓存区规定数据缓存区用来支持数据抽取、清理、转换并加载到数据仓库,应为数据缓存区创建单独的数据库。

数据缓存区应包括传入数据的表、帮助实现代理键的表以及容纳转换数据的表,以及其他表以协调来自不同数据源的数据。

数据缓存区可做归档,以备后查。

ETL 周期设置根据粒度设置要求对ETL 周期进行设置。

ETL 管理要求对ETL 管理主要包括ETL 的调度管理和ETL 的监控管理。

ETL 调度管理要求包括三个方面的统一:统一界面、统一配置、统一调度。

在界面方面,应实现统一的图形界面方式,且清晰易懂;在配置方面,应具备以下要素的配置要求:自动调度时间的设置、各调度要素之间逻辑关系的设置、指定调度要素的设置(包含指定数据源系统、功能模块、接口表等)、最大任务数的设置;在统一调度方面,应通过统一界面进行统一配置后,能够统一的进行调度程序的启动和停止。

在不同阶段调用相应的资源进行处理,以支撑ETL 的整个过程。

ETL 的调度支持流水线并行数据处理。

ETL 的监控管理包括对ETL 过程处理状态的监控,出错信息的监控,提供处理开始时间,完成时间,成功失败标识等,同时进行完整的处理日志记录,并提供通过对日志记录的分析达到对整个处理过程的统计和分析能力。

一旦发现错误需要提供邮件等多种方式进行报警。

搭建地理信息平台GIS(Geographic Information System)即地理信息系统,它是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统,是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。

其最大的特点就在于: 它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起,并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。

基于GIS 的设计思想和环保事业建设的需要,将电子地图与环境数据相结合以反映污染源地理分布及环境管理要素情况这就形成了具有专业特性的环境地理信息系统。

通过环境地理信息系统,可以使管理部门和决策者在不亲临现场的情况下,能直观地认识和掌握本地区的污染特点和各种环境要素,使环境管理者的管理工作更具有时效性和针对性。

通过该系统由环境质量分析、污染源分布、城市环境治理设施分布等基本环境地理信息元素构成,同时可以挖掘空间数据库和环境监测数据库中的信息,经过软件分析和统计,呈现出一些具体、直观的环境监测专题电子图,如空气质量专题图、污染源分布专题图等,使得各级管理部门可以以最直观的方式获得最新的污染源概况和环境质量等信息,为及早发现和处理突发污染事故赢取宝贵的时间。

在环境管理工作中包含了大量的环境质量和污染源数据,这些数据与各项管理工作紧密联系,同时也是环境管理工作各项决策的直接依据。

通过本系统,在数据交换和数据发布的基础上,在各个“信息孤岛”间建立起沟通的桥梁和纽带,充分发挥空间分析直观性的功效,在环境地理信息系统内实现信息集成、加工、分析,为决策提供统一有力的支持。

相关文档
最新文档