Page 126 - 大数据技术及安全研究

大数据技术及安全研究
Research on Big Data Technology and Security

态环境部门开放，支持部本级汇总并与省、市两级进行共享。中科院资源环境科
学与数据中心通过 1 个中心、9 个分中心的网络结构体系，将分布在全国的与资
源环境数据相关的 14 个主要研究所数据库与成果整合形成了一个科学数据集成

与共享平台，其数据涉及沼泽湿地、湖泊、绿洲、冰川冻土、沙漠、山地等领域，
全面支持了我国资源环境科学研究，大力提升了陆地表层系统科学的知识创新能
力，满足了国家对可持续发展战略决策信息的迫切需求。
3. 科学研究类机构

中国环境科学院作为全国生态环境学科与前沿科技领跑者，在生态环境大型
科研信息化平台建设、生态环境大数据挖掘、人工智能算法、数字环境模拟、环
境模型构建等方面形成了一系列科研成果与应用经验。其建成的生态环境数据共
享和知识服务中心、水专项成果平台、工程院环境专业知识中心、国家生态文明

示范建设管理平台、建设用地调查和污染地块土壤环境管理系统、大气污染综合
数据采集与共享平台、全国土壤污染状况详查数据库与信息管理平台、长江生态
环境保护修复智慧决策平台等，引领全国生态环境科学研究与决策管理实现信息
化、数字化、智能化。生态环境部卫星环境应用中心建立生态环境空间数据中心，

实现生态环境系统空间数据的统一购置与管理。目前中心已具备生态保护红线、
自然保护区、饮用水水源地、尾矿库等业务化立体监测监管运行能力，在生态保
护红线的监管、城市生态区监管、城市生物多样性监测、立体遥感监测等方面形
成了基于大数据技术的应用成果，为国家和地方生态环境保护管理工作提供了全

方位、科学有效的空间大数据与技术支撑。
（四）企业生态环境大数据应用
1. 工业园区大数据应用
大数据建设对于工业园区争夺高端产业发展要素、加快科技自主创新、促进

产业转型升级等具有重要意义。通常进驻工业园区的产业类型都为早期较发达的
产业，如纺织、造纸、化工等行业，这些行业普遍存在高能耗、高污染、高环境
风险等特征。大数据在有效降低资源能耗、污染排放量，减轻人员负担，提升园
区环境质量，降低园区环境风险等方面具有传统手段无可比拟的优越性。在节能

与绿色循环方面，部分工业园区建立了园区绿色资源大数据平台，打通园区内企
业信息公开渠道，实现由“资源—产品—废物”向“资源—产品—废物—再生资
源”的循环模式转变，最大限度地减少园区废弃物，形成资源循环大数据模式。

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