주요 핵심 과정: 환경 빅 데이터 수집 기술, 빅 데이터 스토리지 기술, 빅 데이터 플랫폼 구축 및 운영, 환경 빅 데이터 시각화 기술, 데이터 분석 및 애플리케이션, Hadoop 애플리케이션 개발
실습 교육: 실제 전문 시나리오 또는 작업 상황과 결합하여 환경 모니터링 교육, 환경 정보 기술 교육, 빅 데이터 운영 및 유지 보수 종합 교육, 빅 데이터 종합 교육을 수행합니다. 환경 산업 빅 데이터 국 (센터) 과 소프트웨어 회사에서 실습하다.
둘째, 문제에 직면하다
우리나라는 생태환경 대데이터 건설과 응용 방면에서 적극적인 진전을 이루었지만, 생태환경 대데이터의 연구와 응용은 아직 초보적인 탐사 단계에 있으며, 대데이터 시스템이 생태환경 관리 결정에서 지지하는 역할은 아직 발휘되지 않았다.
셋째, 초점 방향
1, 생태 환경 지능 인식 및 문제 식별
사물인터넷 감지, 위성 원격 감지, 인터넷 캡처 등의 기술을 종합적으로 적용함으로써 환경 요인과 오염원에 대한 종합적인 지능 인식과 실시간 모니터링 기능을 높인다. 큰 데이터' 지도' 를 통해 오염원 모니터링 네트워크를 시각화하고 오염원 배출 상태와 비디오 정보를 실시간으로 조회한다. 심도 있는 학습과 같은 데이터 분석을 결합하면 수동적 응답에서 사전 예방 서비스로 전환할 수 있습니다. 생태 환경 품질과 현황 오염원의 정확한 식별을 실현하여 생태 환경 모니터링의 정상적인 운영을 위한 토대를 마련하다.
2. 생태 환경의 진화 법칙과 추진 메커니즘을 발굴하다.
빅 데이터 기술을 기반으로, 당신은 대규모 멀티 스케일, 다 요인, 멀티 프로세스 관측 데이터를 얻을 수 있습니다, 메커니즘 모델을 기반으로 다중 소스 데이터와 빅 데이터 중심 모델을 기반으로 데이터를 통합, 생태 환경과 사회 경제적 요인 사이의 관계를 탐구, 설명 매크로 중첩에 의해 가려질 수 있는 개별 이질성과 공간적, 시간적 이질성을 설명 합니다. 생태 환경의 진화와 원인에 대한보다 심층적이고 포괄적 인 이해는 생태 환경 분야의 과학 연구 및 정부 부서의 경영 결정에 중요한 지식과 정보를 제공 할 것입니다.
3. 환경오염과 생태계 파괴의 추적 가능성 분석.
통계 분석 및 오염 수용체와 오염원 간의 상관 관계 식별을 바탕으로 오염 추적 모델을 구축하고 오염 물질의 공간 과정을 시뮬레이션하며 환경 오염, 생태계 파괴 등 기존 문제의 원인과 기여를 명확히 한다. 다중 소스 데이터 융합 및 마이닝 기술 강화, 환경 오염 및 생태 파괴와 관련된 간접 변수 분석, 출처 및 수신자를 나타내는 직접 데이터에 대한 의존도 감소, 환경 오염 및 생태 피해에 대한 추적 분석
마지막으로, 생태문명 건설은 중화민족의 지속가능한 발전의 천년대계와 근본 임무로, 이미 국가와 지방 발전의 중요한 내용에 포함되었다. 생태 환경 관리 체계와 능력의 현대화는 인민의 날로 증가하는 아름다운 생태 환경 수요를 충족시키는 데 유리하다.