物联网
简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。
现在的物联网产业以应用层、支撑层、感知层、平台层以及传输层这五个层次构成。
云计算
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
经典应用案例：苹果icloud
苹果icloud不仅是一个云端硬盘，它可让你轻松访问你所有苹果设备上的一切内容，并自动同步所有设备中的文件、、音乐、日程表、邮件、联系人目录，更贴心的是，在你修改文件后还能自动将修改同步到所有苹果设备并对旧文件备份。你可以选择免费的5G存储空间，也可以每年花费2499美元购买iTunes Match服务，这样一来，你可以通过任何苹果设备收听存放在苹果云服务器中的音乐。
大数据
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据与云计算的关系
大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据、云计算和物联网的关系
物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层(数据海洋)，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网则推动了大数据的发展。
环境保护工作严峻的形式给环境监管带来更高要求。当前环保监控系统中，移动执法和污染源、河流、水质、空气质量等环境要素的控均有各自的系统，分别有不同的 *** 作步骤，系统间难以兼容、 *** 作繁杂;各系统接口的不同导致无法实现系统间的信息共享;现场执法人员无法实时掌握污染源排放情况;诸多不足给环境监控人员工作带来很大不便。在此大背景下，“智慧环保”应运而生。
一、“智慧环保”是互联网技术与环境信息化相结合的概念
智慧环保借助物联网技术的数字环保平台，将在线监测监控网络、环境应急指挥系统融合，结合物联网、云计算、多网融合等多种技术方案，通过实时采集污染源排放因子、环境质量、环境生态、环境风险、企业信息管理等信息，构建全方位、多层次、立体化、全覆盖的生态环境监测网络，构筑感知测量更透彻、互联互通更可靠、智能应用更深入的智慧环保物联网体系，以更加精细和动态的方式实现环境管理和决策，从而实现环境保护智慧化。
二、智慧环保建设思路
1、建设思路
结合当前环境保护工作实际需求，按照“服务需求、应用主导;统筹规划，统一标准;整合资源、协同共享”的原则，提出一种“智慧环保”项目建设思路：包括大气环境综合监测系统、水环境综合监测系统、网格化监管系统、企业信息管理系统、企业环境信用评价系统、建设项目环境管理系统、排污许可证管理系统、三同时验收系统、环境监测业务管理系统等，形成覆盖主要生态要素的资源环境承载能力动态监测网络，实现环境信息统一监管、统一应用、统筹规划、生态环境数据互联互通和开放共享，具体归纳为：
(1)一张网：建设加密监测网+网格化监管网。通过“线上千里眼、线下网格员”的综合布局实现环境监管的天罗地网，通过线上监控和线下监管联动，促进环保执法溯源明确、反应及时、处理快速、监督有效。
(2)一张图：采用多维GIS融合技术，将污染源分布、环境质量实时监控、污染趋势变化，网格员分布等在一张地图上显示出来，真正实现“物联网前端感知、应用时态分析、管理虚拟仿真、多维GIS空间分析”一体化的GIS可视化应用创新模式，实现对环境质量和管理直观把控，对环保决策及监督进行有力支撑。
(3)一张表：将空气质量、水环境质量、网格化监管、企业信用评分等进行排名，有利于增强环保意识，强化各级属地责任、环保部门综合监管责任、行业部门管理责任和企业主体责任等，促进治污有效落实，从而使环境质量整体好转。
(4)一个库：将大气、噪声、固废、污染源、移动执法等不同业务信息集成于一个数据库，实现数据统一存取，信息共融共通，方便各种环境保护相关的工作应用。
(5)一个平台：通过整合原有业务系统，建立健全网格化监测监管系统及移动办公系统，促使工作程序化，规范化，提高工作效率及社会服务效能。进而实现工作过程可监控、全程可追溯、公众可监督，实现综合、动态、事前、事中、事后相结合，打造一个全方位、多层次、规范化的信息化监控平台。
2、建设模式
智慧环保基于云计算、物联网、互联网+架构，其网络架构主要包括智能感知层、网络传输层、服务层和系统应用层。智能感知层包括对水质、空气、噪声、固废、土壤、污染源核辐射、移动执法等环境要素的感知监测设备;网络传输层为以互联网为基础的高速传输网络，如移动网络、卫星网络、互联网络和自组网络等;服务层包括支撑平台和环境云数据中心，支撑全局的环境数据资源和业务应用;系统应用层提供环境在线监控平台主要的功能――水质监测、大气监测和污染源、固废、噪声、生态监测，对数据、业务进行集成，形成完整的集成系统，实现日常办公应用、环保电子政务、环境管理和监控及决策支持等功能。
智慧环保项目涉及层面较广，实际构建中需要与多个技术方沟通对接，依据“优先解决突出问题”、“避免重复建设”和“充分利用现有资源”的原则，将大气环境网格化监测、水环境监测和网格化环境监管纳入建设重点，噪声、医废、固废、放射源可后期跟进;视频追踪和可与当地公安部门的综治系统结合，实现视频信息资源共享。
3、智慧环保发展前景
智慧环保是当代信息技术发展的必然，也为新时期环境保护科学发展提供了崭新之路。通过智慧环保，使得搭建一套综合信息基础架构成为可能，从而实现对环境的有效管理。通过部署完善的感测网，运用现场实地监测的感测系统，达到环境监管与预防突发环境事件发生的效果。
智慧环保提高环境与发展的综合决策能力，对构建资源节约型、环境友好型社会，实现环境保护战略目标具有重要意义。
三、智慧环保网格化环境监管平台
搭建网格化环境监管平台，建立城市管理长效机制，深化环境监管体制改革，建立条块结合、责权利相统一的环境管理新模式，推进安全社区创建，保障城市安全稳定，打造“平安城市”，实现城市环境监管管理资源的横向共享和业务的整合，立足城市科学管理，为城市发展服务。
网格化环境监管系统采用万米单元网格管理法和环境管理部件、事件管理法相结合的方式，应用、整合多项智慧环保技术，实现环境监管管理的信息化、标准化、精细化、动态化;按照“属地管理、分级负责、无缝对接、全面覆盖、责任到人”的原则，以政府为责任主体，明确相关部门环境监管职能，建立“横向到边、纵向到底”的网格化环境综合监管平台，明确职责分工，促进管理流程再造，落实管理职能逐步，建立起发现迅速、分工明确、责任到位、处置及时、运转高效的安全管理和监督的长效机制，保证环境监管运行使用中管理问题能够及时发现、及时处理、及时解决。
网格化环境监管平台采用“三级管理、三级网络”的模式以村居为单位，以村居网格为基本单元，区县、乡镇结合，集合区县级管理，建立全区统一编码，实现区、镇街、村居三级网格管理层面信息资源共享。一级网格是全区级别，由环保局负责;二级网格是各个镇街级别的，由各个镇街环保责任人负责;三级网格是各村(社区)构成，主要是由警务助理级区域责任人负责。金鹏信息智慧环保解决方案
物联网时代的大数据策略
互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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物联网时代 工业大数据八大应用场景
工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
8工业污染与环保检测
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
以上是小编为大家分享的关于物联网时代 工业大数据八大应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
一、基础课程:数理统计基础、环境保护概论、环境监测基础、环境信息技术概论、 *** 作系统、程序设计基础、数据库基础。
主要核心课程:环境大数据采集技术、大数据存储技术、大数据平台建设与运营、环境大数据可视化技术、数据分析与应用、Hadoop应用开发。
实习培训:结合真实职业场景或工作情境，进行环境监测实训、环境信息技能实习、大数据运维综合实习、大数据综合培训等。在环保行业大数据局(中心)、软件公司实习。
二、面临问题
虽然我国在生态环境大数据的建设和应用方面取得了积极进展，但生态环境大数据的研究和应用仍处于起步探索[的阶段，大数据系统对生态环境管理决策的支撑作用尚未发挥出来。
三、重点方向
1、 生态环境状况的智能感知与问题识别
综合应用物联网传感、卫星遥感、互联网捕获等技术，提高对环境因子和污染源的综合智能感知和实时监测能力。通过大数据“一图”实现污染源监测网络的可视化，实时查询污染源排放状况和视频信息，结合深度学习等大数据分析，实现从被动响应到主动服务的转变。实现对生态环境质量和当前污染源的准确识别，为生态环境监测的常态化运行奠定基础。
2、生态环境演化规律及驱动机制挖掘
基于大数据技术获取海量多尺度、多因素、多过程观测数据，整合基于机制模型的多源数据和基于大数据驱动模型的数据，深入探索生态环境与社会经济多因素之间的关系，解释可能被宏观加法掩盖的个体异质性和时空异质性。更深刻全面地认识生态环境的演变和成因，为生态环境领域的科学研究和政府部门的管理决策提供有价值的知识和信息。
3、环境污染与生态系统破坏的可追溯性分析
在统计数据分析和识别污染受体与污染源相关性的基础上，建立污染追踪模型，模拟污染物的空间过程，明确存在的环境污染、生态系统破坏等问题的原因和贡献。加强多源数据融合和挖掘技术，分析与环境污染和生态破坏相关的间接变量，减少对代表源和受体的直接数据的依赖，实现环境污染和生态系统破坏的可追溯分析。
最后，生态文明建设是中华民族可持续发展的千年和根本任务，已列入国家和地方发展的重要内容。生态环境治理体系和能力现代化，有利于满足人民日益增长的优美生态环境需求。
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