作者：

曹保玉 国家海洋局汕尾海洋环境监测中心站

王瑾山 西水利职业技术学院

《资源节约与环保》2020年第2期

摘要：海洋环境监测是我国进行海洋开发，增强海洋实力的重要基础工作，具有战略性的意义。因海洋数据海量化、多元化态势，我们需尽快建立统一高效的海洋大数据集成平台。基于此，本文对大数据集成技术在海洋环境监测中的应用进行了相关研究，为建设先进的海洋监测系统，促进海洋环境保护提供技术参考。

引言

随着国家的日益重视和海洋监测手段的不断升级，如何对海洋环境监测产生的海量数据进行统一处理，建立海洋环境监测的大数据管理应用平台成为海洋监测领域的重中之重。发展海洋监测的大数据集成技术能为促进海洋事业的可持续发展奠定坚实基础。

1海洋环境监测大数据集成的必要性

我国环境监测技术逐渐成熟，海洋环境监测质量增高，监测数据精准度也不断提高。但在海洋环境监测工作中，依然存在以下问题：第一，随着多元化高科技的海洋监测技术的广泛应用，使得海洋环境监测数据的数据量成爆炸式增长，这造成了数据存储、管理、分析上的诸多困难，尤其在数据挖掘方面，怎样从海量数据中准确找到对于我们有用的信息，成为了制约海洋环境监测工作的主要因素之一。第二，目前的大数据集成技术快速发展，但我国由于一些政策和技术限制，各部门多对监测数据进行独立的数据分析，无法及时的实现统一数据处理和信息共享。

2大数据集成技术在海洋环境监测工作中的作用

2.1集成框架与模型构建

大数据集成技术能够切实提升数据分析效果，将较为分散的海洋数据集中在一起，有效整理数据资源。当前海洋环境监测系统主要由海洋环境监管模块、遥感监测模块、卫星遥感模块、水下自动监测站等组成。此些模块所获取的空间、频率、格式与结构存在极大的不同，数据集成难度更高。而将大数据集成技术应用在海洋环境监测中，可以通过构建集成框架与集成模型等方式，解决海洋环境监测数据差距过大问题，确保不同监测部门均能够应用此集成系统实现数据的公开与共享。

2.2海洋环境监测数据检索

为从根本上增强海洋环境监测数据集成效果，需要我们能从浩瀚的各类监测数据中快速检索出我们需要的信息，从而针对此些数据制定出相应的环境保护机制。大数据集成将数据进行半结构化、非结构化等形式上的分类后才进行集成处理，将各层级、各单位、各格式的海洋监测数据通过集成技术收集起来，建立统一格式的资源数据库平台。在此数据库平台上可以实现信息的统一检索、交互、分析、可视化和在线共享，这样有利于快速检索出海洋环境监测数据库中有代表性的数据进行集成处理。

2.3海洋环境监测智能化操作

现阶段我国所采用的海洋环境监测数据继承方式主要以完成前端监测手段为目的，缺乏更加专业的集成方式，监测效果不佳。将大数据集成技术与GIS技术、人工智能等技术有机的结合在一起，能够将复杂繁复的原始监测数据进行结构重组，统一格式，并能够根据用户需求进行快速检索和精确定位，并能够实现数据的可视化显示，方便信息传输和共享，从而促进海洋环境监测工作智能化发展。将大数据集成技术应用在监测工作中，能够减轻基层的日常工作压力，让相关工作人员尽快了解到海洋环境污染的实际情况，及时制定出海洋环境污染治理方案。

3大数据集成技术在海洋环境监测中应用的局限性

3.1海洋环境监测数据集成程度有限

一方面，海洋数据本身存在多种不同的来源和格式，如矢量、栅格、文本、遥感影像等各种不同的格式。如何对这些来源不一，形式各异的数据进行集成应用对于我们使用的集成方法提出了很高的要求，给大数据更高程度的集成造成了困难。另一方面，由于海洋主管部门、监测机构、科研院所等各部门相对独立，缺乏统一的数据信息处理标准。各部门之间实现信息的共享还存在很多现实困难，这些政策和技术限制制约了海洋监测数据的集成发展。

3.2海洋环境监测从业人员水平有限

与其他发达国家相比，我国海洋环境监测数据集成系统的开发与实施尚且处于起步阶段，需相关工作人员结合我国国情，将海洋环境监测数据模型集成为统一虚拟监控平台，确保海洋环境监测大数据集成处理的高度可行。因此相关管理部门需加大监测人员培训力度，针对大数据集成技术理论研讨与系统的实践操作，从根本上提高监测人员专业技能，更好规范监测行为，确保监测工作有序开展。除此之外，大数据集成在监测数据分析和信息共享、智能终端开发、自动数据挖掘等方面仍有许多亟待解决的问题需要我们去研究。

结语

总而言之，大数据集成技术的应用是未来海洋环境监测的大趋势，将在海洋环境保护和治理方面大显身手。我们需在海洋环境监测过程中高质高效应用大数据集成技术，结合海洋环境实际情况，制定出有效的环境监测管理机制，实现人与海洋环境和谐共处目标。

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