大数据技术应用范文研究

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大数据技术应用研究1

5G时代的正式到来，大数据技术、云计算技术、物联网技术及人工智能技术的快速发展，电网设备数字化、智能化建设的有序推进，智能电网逐渐成为未来建设的主要方向。《坚强智能电网技术标准体系规划》针对电网建设进行了系统的规定，提出未来需要构建互动化、信息化及自动化的智能电网系统，促进电网智能化水平、科技水平、安全水平、资源配置能力及经济运行效率的全面提升。监控系统作为保障电力系统稳定、安全运行的基础，在全面推进智能电网建设的过程中，智能电网监控系统建设就成为当前亟需解决的重要课题。系统架构智能电网监控系统选择分布式结构模式，基于大数据技术进行数据挖掘、分析，建立四层结构为一体的智能电网监控系统。对于系统设计来说，CPU选择cc2530f256或cc2530f256型号的主要优势在于低功耗、高性能，且整体传输链路的开销相对较低，具有更为理想的保护性能。智能电网监控系统结构图如图1所示，主要是使用多个传感器部署在电力系统各个终端，系统能动态收集各个终端的运行情况。调度节点与各个储存节点进行对联，通过位置信息、各个终端节点分类信息，调度节点能够直接将各个数据分别划分到不同数据储存节点当中。对于异常数据分析来说，主要是采用自适应学习计算的方式，通过大数据技术进行分析，在进行自动处理的同时，系统还会实时发送异常的数据。

1用户接入层

智能电网监控系统能够分别为个人用户、企业用户提供需要的软件界面。个人用户主要是基于对应平台连接服务；企业用户是通过服务界面开展电源监控。对于用户接入层的设计来说，系统主要根据用户权限设计对应的功能，能够针对智能电网监控系统进行实时监控、在线监测及远程控制等。

2系统应用层

系统应用层是整个智能电网监控系统的核心所在，能够提供综合管理、综合监控、电子地图、权限管理、环境设置、实时监控、现状报警及分析预测的功能。系统应用层不仅能够针对环境进行设置，同时还能够针对智能电网整体状况进行监督管理，基于大数据技术进行有关数据的监督管理、信息采集。系统应用层通过纳入综合监控平台、监控系统等智能化的辅助系统，能够进行信息数据的共建共享，使得系统应用层与多个系统之间进行有效的对接。

3数据采集层

数据采集层同样是智能电网监控系统的核心部分，主要是由采集模块、通信模块和访问模块构成。数据采集模块是针对电源内部各个设备进行调度操作处理；通信模块是保障智能电网监控系统能够与电源黑箱开展通信；访问模块是储存电源内部设备的交互操作功能。传感数据采集设备要能够满足双向通信的要求，传感器的选择要保障接口简单，同时测温的范围需要具备相对较高的阈值，且传感器能够直接进行多点测量处理。在实际使用过程中，并不需要进行任何外部元件的设置，就能够进行双向传输的串行。基于上述需求，选择DS18B20型号的传感器，内部EEPROM可以在系统出现停电故障的情况下自动进行有关数据的储存，从而有效保障系统本身的安全性。传感器具体结构如图2所示。图2　传感器结构图高温、低温系统振荡器本身受到电网大数据的影响相对较小，获取的数据能够直接利用固定频率脉冲信号进行传输，能够为计数器1提供更为稳定的计数脉冲。尽管该设施能够发出的脉冲波较为显著，且会呈现较大敏感波动的情况，但获取的信号能够直接被计数器2脉冲所吸收，最终获取计数脉冲信息。传感器能够针对各个振荡器的时钟脉冲进行采集，为大数据分析提供动态的数据支持。

4物理网络层

物理网络层是整个系统的基础层次，即通过电源黑箱设置，为智能电网监控系统提供基础数据源信息。在靠近探测物体的情况下，探测物体能够自动将详细的电源材料信息、设备信息等传输到网络层中，最终进入服务器。服务器主要是基于大数据技术进行数据的分析，服务器能够通过网络数据分析、专家数据库来针对数据进行判断分析。基于大数据技术应用的智能电网监控系统本身对实时性的要求极高，需要使用轮询的方式来获取各个电源黑箱的信息数据。为有效满足上述要求，需要使用多线程机制来提升系统本身的执行效率、资源利用率。基于多线程机制的信息传输图如图3所示，电源黑箱中储存了大量的电网数据源信息，利用配置信息列表进行相关信息资料的收集整理，通过连接电源黑箱与通信模块、访问模块，能够针对电源黑箱中的信息数据进行访问，最终利用数据传输协议，就能够顺利将信息数据传输到主线程。智能电网监控软件对于智能电网监控系统的软件设计来说，是帮助工作人员监控、管理及操作的重要平台，在保障软件本身功能满足要求的同时，要能够系统、直观地展示智能电网监控数据，针对各个节点运行状态进行数据化展示。

对于智能电网监控软件的设置，可以选择MFC应用程序，可以针对智能电网监控系统传输的各种软件进行读取、整合处理。软件本身是基于C++进行基础类库的设置，库中基本包含全部的微软API函数，保障可以生成微软共有的标准程序。所以，在新程序开发时，工作人员通过在预定义接口录入MFC框架，即能够进行程序的开发。MFC在进行编辑、编译及调试过程中，根据实际特征进行工作，并不需要综合利用多种工具，能够有效减少工作人员的压力。多线程串口编程工具（CserialPort类）可以直接针对各个串口实施编程处理，整个编程相对较为简单，不需要编写其他的文件添加，且可以针对编程进行系统的观察。

对于软件的交互页面设置来说，为方便用户直接针对底层模块进行操控，同时兼顾系统安全性，需要在交互界面进行登录的限制。工作人员进行用户名、密码的注册之后，系统数据库能够根据用户权限分别提供不同的操作界面，对于最高级别的操作权限，能够全面显示智能电网监控系统的整体功能，不仅能够直接了解各个终端传感器获取的信息资料，同时也能够直接针对终端功能继电器进行操控。从系统的整体流程来看，在打开采集开关的情况下，系统在这个过程中自动运行，串口进行配置，无线传输模块进行初始化设置，网管开始运转，各个终端采集模块针对相关的数据进行采集；在数据采集完成的情况下，直接进行数据的上行传输，当系统运行数据到达系统之后，系统能够直接利用大数据技术进行数据的分析，最终结果通过屏幕进行展示。智能电网监控系统人机交互界面如图4所示。图4　智能电网监控系统人机交互界面示意图结束语5G时代的全面到来，数字化建设、智能化建设已经成为各个行业转型发展的重要方向。从当前信息技术发展动态来看，大数据技术已经开始在多个领域进行应用，为智能电网的建设提供了有效的技术支持。对于智能电网监控系统建设来说，应当充分利用大数据技术所具有的优势，将大数据技术融入智能电网监控系统中，针对电网系统进行智能化、智慧化管理。

作者:徐登科 单位:四川广汉四川嘉能佳网创新能源科技有限责任公司

大数据技术应用研究2

1引言近年来我国城市轨道交通建设迅速发展，庞大复杂的线网对于线路的运维管理能力提出了更高的要求，在保证轨道设备高平顺性和高可靠性的同时，还要实现降本增效。钢轨作为行车安全的重要基础，其全寿命周期涉及钢轨设计、生产、采购、焊接、铺设、养护维修到下道各个过程，每个环节都有可能影响钢轨质量和状态。此外，众多条线路在开通时间、运营状况和线路条件等方面的差异也给钢轨精细化管理带来较大困难。对于钢轨全寿命周期中各个阶段的数据维护，如钢轨原始信息、钢轨打磨、钢轨涂覆、钢轨磨耗、钢轨折断及焊复、钢轨的锁定及放散记录、通过总重等，传统人工手动录入及卡片式管理的方法已经难以适应实时精准维护大量数据的需求。同时，随着国内外信息化、大数据技术的发展，数据的采集、存储和应用分析技术不断涌现，全面统计、计算、分析钢轨全寿命周期各项数据成为可能。目前，结合大数据的信息化管理技术在铁路行业领域已经得到应用，但对于城市轨道交通钢轨全寿命周期精细化管理方面尚未开展系统研究及应用。

2铁路信息化管理应用综述

在铁路物资管理和工务作业方面，冯浩宇[1]通过工机具分库管理、分区摆放、分类编号，并利用二维码技术，在工机具存放、取用、进出网、库存清点、检定校准方面实现全方位数据化管理。江昶霆[2]应用流程分析法和电路分析法，提炼基于二维码的铁路物资主要流动过程，并在仿真检验的基础上，提出公司制改革下铁路物资管理模式，为各铁路集团有限公司物资管理创新和模式创新提供决策支持。马浩[3]从二维码标识技术入手，通过二维码标识技术对各项工作和各种数据进行记录、处理形成高效的信息化管理工作模式。汪德昌[4]针对目前工务作业工机具管理中存在的问题，设计研发了高速铁路工务作业工机具管理系统，分别从管理流程和界面2个方面论述系统的设计与实现，并通过现场实际应用，提出了改进优化方案。陆红生[5]分析了铁路工务设备管理现状及存在的问题，探讨了二维码技术在工务设备远程管理中的应用。

在铁路设施全寿命信息管理方面，张士东[6]基于二维码技术和FineReport软件平台，运用GPS核查人员定位的方法，构建了铁路线路设备痕迹管理系统，实现了设备检查、发现问题、整改问题全过程的监控和管理。张明[7]结合中国铁路呼和浩特局集团有限公司研制的道岔轨件全寿命智能管理信息平台，利用二维码及SQLite轻型数据库技术，设计道岔轨件信息查询APP，有效推动了线路设备全服役寿命周期的信息化管理。四川遂宁工务段桥路技术科[8]通过手持机扫描现场安装的RFID芯片中的二维码，利用GPS坐标定位，将数据传输至该段桥路技术科桥路设备检查管理系统，提高了防洪季期间桥隧设备检查监控力度，促进防洪工作效率的提升。陆红生[9]提出研究二维码技术在铁路轨距尺远程管理中的应用方案，阐述了信息管理、状态管理、使用管理、远程管理4个模块的功能，总结试用效果，为计量器具检定、管理探索新模式提供借鉴与参考。马丽光[10]就二维码技术在钢轨原材管理、钢轨件与原材追踪管理、钢轨件工序管理应用上展开讨论，并通过二维码技术与ERP系统结合，提升了企业生产管理效率。刘建军[11]经过对自动识别技术的比较，提出采用射频识别技术（RFID）是提高铁路集装箱管理水平的有效手段，并进行投入产出分析。张军[12]采用RFID技术研制开发了适应速度350km/h的客车电子标签，并通过对既有地面AEI设备的改造，实现了对高速标签的动态识别。综上可知，在铁路管理的信息化应用方面，国内大多采用二维码、GPS、RFID等技术结合软件平台以及数据库进行综合管理的工作模式，但在城市轨道交通领域尚未开展。事实上，城市轨道交通与国有铁路在设备管理、养修方法、依据标准等方面有诸多不同，这使得钢轨在全寿命周期管理方面也存在较大差异。基于此，本文主要探讨基于钢轨全寿命周期管理，提出RFID电子标签、数据采集APP、云端服务器以及PC端应用软件相结合的综合管理系统。

3钢轨全寿命周期管理系统

3.1需求分析

钢轨的全寿命周期管理首先需要综合全线网，并且采集获取钢轨从设计、生产、焊接、铺设、生产管控、运营维护到下道全过程的各项数据，包括钢轨原始数据、周期性打磨、涂覆、磨耗、折断及焊复、锁定及放散、通过总重等信息。因此需要相应的数据采集系统和存储系统以接收和容纳大量的钢轨全寿命周期数据。其次，需要基于系统学、统计学的方法，结合线路运营的实际情况，对钢轨全寿命周期的评价指标进行分析并得到合理有效的解决方法，从而实现对钢轨使用寿命、维修计划和更新改造计划的优化，提高钢轨全寿命周期管理水平，科学控制钢轨生产管控成本，保障线路安全。因此，还需要数据处理系统将采集到的大量钢轨数据进行整合分析。

3.2总体设计

基于钢轨全寿命周期管理的需求，钢轨全寿命周期管理系统主要分为数据采集模块和数据管理模块，如图1所示。3.2.1数据采集模块数据采集主要通过铺设电子标签，对钢轨进行编码铺设电子标签，建立钢轨属性数据，从而加强钢轨各项数据的标准化和规范化，为后续钢轨全寿命周期的检测监测数据、生产数据等数据管控打下基础。通过数据采集APP，配合钢轨电子标签的铺设，提供将铺设的电子标签录入相应的钢轨编码信息，工作人员通过扫描电子标签，上传钢轨检查维修数据，并在云端实时查询钢轨设备全生命周期数据。

3.2.2数据管理模块

数据管理模块需要进行钢轨全寿命周期指标的提取和阈值的建立，利用钢轨的全寿命周期各项数据，包括前期制造、建设、安装等数据以及运营阶段设备状态的磨耗、伤损、维修、通过总重等多项数据，构建钢轨使用寿命分析模型，分析钢轨劣化规律，以确定钢轨全寿命周期的维修更换评价方法。

3.3数据采集

电子标签可采用RFID，即射频识别技术，它集成了射频技术和嵌入式技术，主要组成部分为应答器、阅读器和应用软件系统。阅读器将检测到信号后通过天线发射相应频率的信号，再由应用软件接收信号，然后进行信息处理。其中应答器即为电子标签本身，它由耦合元件及芯片组成，每个标签具有唯一的电子编码，附着在物体上标识目标对象。阅读器为读取标签信息的设备，可以是手持式移动设备，而天线即标签和阅读器之间的射频信号。对应于钢轨全寿命周期管理系统，电子标签贴设于钢轨轨腰处，如图2所示，每段钢轨贴设一个标签，以识别唯一钢轨。此外，通过电子标签可以获得钢轨基本信息，并确定现场位置。根据现场钢轨的实际环境条件，电子标签的贴设应满足以下技术要求:①粘结牢固，不影响钢轨正常使用；②易于现场操作识别；③抗金属、抗振动、抗电磁环境等；④抗高低温环境。工作人员在现场使用数据采集APP对电子标签进行读取，并将信号传输到应用软件，应用软件通过云端服务器实现钢轨全寿命周期的数据管理。其中，钢轨的设计、生产、焊接、铺设、生产管控、运营维护信息可事先录入，这些数据维护在服务器，下道工作人员在读取电子标签后，将检测到的钢轨伤损情况记录并上传到云端，从而对服务器的数据进行实时更新和维护。钢轨全寿命周期的数据采集模块如图3所示，相比于传统的钢轨伤损记录方式，电子标签和数据采集APP的使用，大大减少了下道人员的工作量，并提高了其工作效率，推动了钢轨全寿命周期管理工作模式的智能化发展。

3.4数据管理

对于储存在云端的钢轨数据，还需要通过应用软件进一步处理，因此建立相应的钢轨全寿命周期的数学模型，如图4所示。其中指标的建立和阈值的提取，主要根据通过总重、钢轨磨耗、重伤情况等进行确定。相对于传统的运维模式，通过数据管理平台对钢轨伤损、磨耗、焊缝、打磨等数据进行整合分析，从统计学意义上进行钢轨]维修更换评价和分析，并随着数学模型的迭代更新，逐步制定全面的、多指标的、精细化的评价方法及指标，促进钢轨精细化管理，同时降低了运维成本，提高了效益。

4结论

本文在综合调研信息化技术在铁路物资管理和工务作业方面以及铁路设施全寿命信息管理方面的应用基础上，阐述了城市轨道交通钢轨全寿命周期管理系统组成，结合电子标签技术、数据采集APP、云端服务器以及PC端应用软件，对其数据采集和数据管理模块进行了详细介绍，明确了信息化技术在城市轨道交通中的应用优势。城市轨道交通的快速发展亟待建立信息化的钢轨全寿命周期管理工作模式，应充分利用各项信息化技术，提升管理的精度和效率，同时降低传统运营维护工作所带来的时间成本和人工负荷。本文提出的钢轨全寿命周期管理系统也可为城市轨道交通其他物资设施管理的智能化发展提供参考。

作者:芦斌 王亮 王鹏扬 刘慧德 张茉颜 何逸飞 肖宏 单位:北京市地铁运营有限公司线路分公司 北京交通大学

大数据技术应用研究3

1前言

在当今社会，一天产生的电子数据将比图书馆中所有印刷材料所包含的数据量还要多。大数据是指在各个领域的大量操作中产生的大量结构化和非结构化信息。通过使用大数据来渗透，从而指导良好的决策和改善大量的操作。大数据的数据量、操作次数以及数据源的数量非常庞大，需要特殊的流程和技术来分析、存储和收集。被分析的数据形成了大数据常用描述的基础，即三个V:多样性(Variety)、速度(Velocity)和体积(Volume)。

2背景

在本节中，我们将介绍与能源消耗有关的一些基本问题，以及如何使用AI技术来优化它。

2.1大数据与AI的融合

人工智能使机器有可能从经验中学习，安排新的输入，并做类似人类的工作。大多数人工智能应用，比如下棋的电脑、自动驾驶汽车，都经历了深度学习和自然语言处理的许多阶段。使用这些技术，机器可以通过处理大量信息并识别这些信息中的模式来训练并执行特殊任务。大数据反映了使用人工智能应用将大量来源多样的信息结合起来提供洞察力的实践。

2.2人工神经网络(ANN)

人工神经网络是一种机器学习技术，已广泛应用于卫生、金融、工程和科学领域，通过使用一种调整网络的称重系统来预测输入变量对输出的影响，以将误差降低到尽可能低的比率。ANN主要有三层，分别是输入层、隐藏层和输出层，这三层之间相互联系。它们也有加权的输入成分，当信号通过隐藏的神经元时，这些成分会发生变化，隐层神经元(hi)与相邻层的输入神经元相连，并通过一个权系数与输出神经元相连。楼宇管理系统(building management system，BMS)是现代商业楼宇尤其是智能楼宇运营中必不可少的一部分。业主及营办商一般会维修及升级这些控制系统，目的如下：确保维持基本的运作水平，满足预期的设计条件，提高效率，减少能源消耗和二氧化碳排放，将风险、投诉处理和控制系统的使用寿命最优化。技术已经为建筑控制系统相关的硬件和软件平台在成本、性能和可靠性方面提供了广泛的改进。虽然大部分电力用于建筑的主要日常用途，但由于建筑系统设备故障和错误配置的BMS，大量的能源出现损失。例如，错误配置的设定值或建筑设备，或错位的传感器和执行器，都可能导致实际能源消耗与预测的偏差。我们的提议目的是精确定位BMS元素中可能影响建筑电力效率的错误类型，以及检查可用于其识别和诊断的过程。在本文中，我们提出了一种技术，旨在利用BMS大数据和AI技术跟踪投诉和完成投诉的时间，自动检测异常能耗。

3文献综述

AndriiZakovorotnyi提出了一种用于确定不同行为模式的新方法，其中每个行为模式代表一组相似的日常配置文件，并以不同的频率出现在建筑(建筑系统)中。该方法以两个聚类程序为基础，并行实现，并借助人工神经网络利用MATLAB软件实现。AdamKucera提出了一种能够自动检测和诊断商用建筑暖通空调系统故障的新系统。该系统能够准确、可靠地实时检测故障，使用来自澳大利亚纽卡斯尔一座运营大楼的数据，以及标准ASHRAE1020项目的FDD数据集。他提出了一种基于隐马尔可夫模型的FDD技术，用于学习正常和故障运行过程中集合点之间的概率关系。这可以在未来的操作中被动地推断出信息中相似模式的可能性，效率很高。4新型自动故障检测器本文提出了一种新的工具，通过AI和BMS大数据的集成，能够自动检测和诊断故障。该工具能够使用新的和历史的BMS数据，准确、可靠地实时检测故障。FDT (FaultDetectionTool)是一款利用BMS大数据分析技术，完成异常能耗检测任务的软件应用。BMS收集大量的数据，如运行数据(如温度、电力)、能源使用模式数据和天气数据。这些数据集具有时间序列特征。因此，FDT利用时态数据库模型对BMS收集的数据集进行有效的建模。FDT建立在BMS的基础上，如图2所示。

4.1神经网络故障检测

为了应用当前系统状态的故障检测，需要输入的历史数据和新的大数据，因为系统的行为将与历史模式不同。实时FDT的第一步是预处理，预处理需要替换缺失的值，删除不完整的列和行以及极值。这些信息清理的步骤还可以包括数据集成、还原、离散化和转换，以使工具快速工作并禁止虚假结果。因此，多余的输入变量(如常量)被删除，缺失的值被替换为零，并取缺失值单元最近邻居值的平均值。本研究使用重要度评分来建立源元素(输入数据)对目标元素(输出数据)行为的影响。这些步骤旨在确定可操作的数据处理大小，将对目标组件的态度提供有效贡献。因此，预测分析中的第一个过程是将源元素的读数与目标元素的读数以及源元素对记录的目标元素的累积影响关联起来。神经网络模型训练利用公式中的信息组合估计目标组件的值，在交叉验证集成过程中使用如图3所示的结构执行。用于FD改进的神经网络结构，Txl为目标元素(输出)，Tx2，Tx3，…，Tx234表示系统的源元素(输入)。建议的方法使用两组输入数据，即当前的BMS数据和过去的BMS数据，计算两者之间的相似性，以判断当前建筑能源使用模式是否存在异常。因此，建议的FDT由两个子任务组成：(1)从数据集中获取历史数据，(2)确定当前BMS读取值与过去值之间的相似性。建筑系统在不同的天气和操作模式下表现非常不同。为了有效地检测建筑用电量的异常模式，在相似的环境和运行条件下，比较观察到的用电量模式是很重要的。因此，建议的FDT第一个子任务是检测与当前情况类似的过去情况下观察到的电力使用信息。

4.2本算法功能

（1）验证数据，去除人工神经网络中极端和遗漏的列。（2）比较两组数据的每个参数值。（3）如果所有遵从度小于或等于5%，显示OK消息并关闭。（4）如果遵从度大于5%，显示错误并保存报告。

5实验结果

在本节中，我们描述了为评估建议方法的有效性而进行的实验。我们执行了两次算法，每次使用不同的数据集。

5.1第一个数据集测试

本文测试的第一个数据集，是由EnergyPlus生成的，这是最流行的能源模拟工具。为了进行评估，我们创建了两个不同的数据集：过去的电力使用数据集和当前的能源使用数据集。为了收集过去的能源使用数据集，模拟了一个住宅建筑一年时间的EnergyPlus。过去的电力使用数据被收集并建模然后存储在XML文件中。为了对建议的方法进行评估，我们还生成了当前的电力使用数据集(与测试数据集兼容)。通过在EnergyPlus上模拟相同的建筑，还随机提取了部分用电数据并加入了噪声。注意，我们向EnergyPlus生成的电力使用数据添加噪声的想法是创建一组作为异常电力使用模式工作的测试数据。图4显示了检测建筑用电量的异常模式，并向操作中心实时解决这些问题。通过FDT可以看出，我们可以实现非常低的错误率。这验证了所提出的方法可非常有效地检测异常模式的建筑能耗。

5.2第二个数据集测试

在BMS用于机场等大型建筑运行监控的基础上，选择了用于说明FDT有效性的实验用例。实验数据由7个大厅、154个办公室、12个数据室和22个动力室的输入组成，它们属于本次任务选择的建筑之一。每个地方都配备了当地的空调(AC)机组，可以通过位于房间内的控制面板进行管理。用户可以开关AC单元，来改变所需的室温。空调控制送风风扇的转速，控制中央暖气散热器阀门的开启或关闭。如果该地方的窗户被打开，空调自动关闭。所有的交流操作都对能耗有直接影响。数据集是由BMS生成的，包含所有选定位置数据的30480个XML文件。采用FDT后，我们发现它对能源消耗有很大的影响，已经报告和处理了许多能源使用失真。在使用FDT后，如果功耗出现失真，报警将发送到操作中心，执行所有程序，恢复到如图5所示的正常状态。

6结语

随着人们对能源的日益关注，提高能源利用效率已经成为世界各国一个非常重要的课题。在本文中，我们首先回顾和研究了大数据与人工智能的融合；在此基础上，提出了一种利用BMS大数据和人工智能技术检测异常能耗的新工具。这可以加强对建筑系统的监控，提高建筑的舒适性，有效降低建筑的能耗运行成本。此外，作者还提出了一种利用人工智能和建筑管理系统(BMS)产生的大数据自动检测异常能耗的工具；设计了一种自动故障检测工具(FDT)，用于检测能源的异常消耗，优化不同资源的使用，分析故障、投诉和终止它们所需的时间。实验结果表明，该方法能够准确地检测出建筑能耗的异常模式，该工具是人工智能决策系统的一部分。

作者:袁玮含 胡立夫 孙子群 李爽 齐航 单位:沈阳航空航天大学自动化学院

大数据技术应用研究4

林业生态系统对人们生活的贡献，在生态研究中通常被表述为“生态效益、社会效益和经济效益”。但是，因为其复杂性和不确定性，怎样评价这些效果始终是困惑着生态学家和经济学家们的一个重大问题。当前林业生态环境保护问题仍然非常严重，必须切实做好有关林业对天然生态环境保护工作的具体方案，并及时地将有关林业生态环境保护的具体方案落实。

1林业发展对生态环境的保护作用

社会的进步和发展都与林业生态紧密相连，现代社会人类乱砍滥伐，破坏生态系统，未来的人口越来越多，人类所能依赖的资源也将逐渐减少，人口数量和生态资源就会不匹配，对生态的多样化、全球气候和人类生命系统等产生严重的影响，也影响人类发展。所以，在森林资源与环境保护之间寻找一个平衡点十分关键。1.1满足人类物质基础需求随着社会经济的日益发达和综合水平提高，人类对森林资源的需求量愈来愈大。人们在生活上喜欢原木家具，因为其天然、环保和健康，以此来提高物质生活品质，但是这需要大量的森林资源做基础，也很容易导致自然资源浪费，造成森林资源污染。近年来，随着森林的持续开发，相关部门对林业经营的关注力度也日益增加。1.2保障生态环境满足社会需求近年来，林业资源被人类大量砍伐，工业革命发展的迅速对自然环境带也来了严重破坏，污染、世界气候变暖等都会直接危害人们的日常生活。随着人类社会文明的不断进步与科学发展，可持续发展的理念开始被很多人所接受。其中，科学的林业发展体系对人类生存起到重要作用，合理的森林管理制度对于保护人类自然环境具有重要的意义，不但能够适应人们在经济社会发展中的自然生态环境保护的需要，而且还能够保障人们在成长环境中与世界自然环境的和谐共生，给后人带来了更珍贵、更丰厚的人类自然生态遗产。

1.3实现森林系统的生态保护

森林资源是自然资源系统中的重要组成部分，森林资源的合理利用方式也随着人类社会生产力的变化发展趋势而不断变化。在早期农业社会中，人们以森林资源中捡拾来的林木柴火作用燃料，砍伐的树木可修建王宫、庙宇和住宅等；在发展中的工业社会中，人们用树木作为造纸、家具、汽车、船舶和建筑材料等生产原料。当代社会，人们使用林业资源并不仅仅是为获得木制用品，来满足物质水平，还要起到生态屏障的功能，给人类创造休息娱乐的好场所。但是由于林产资源是很有限的，不合理、无限度的林木采伐往往会导致资源减少，过度采伐也会导致生态失去平衡。所以，必须积极妥善处理好经济发展和自然环境之间的关键问题，建立森林资源保护体系，是确保现有森林资源可持续发展并高效利用的基本前提。一是根据森林资源特点和区域综合经济发展条件，制定森林资源保护开发利用规划，合理安排林业生产结构和规划布局。二是科学制定森林保护法，依法监督实施森林经营，严厉惩处乱砍滥伐的行为，限制天然采伐量和采伐方式。森林系统是自然界最常见的天然生态系统之一。不仅蕴藏着丰富的林业资源，也是许多动植物赖以生存的基本环境。随着对林业自然资源的大量使用，大量林业自然资源受到了严重危害，不少依赖林业自然资源存活的生物物种没有了生活栖息地。同时，中国某些地区沙漠化的问题也日趋严重，出现极端天气情况也越来越频繁，这不但给人们的生活造成了诸多不便，同时也给整个世界范围内的海洋等生态环境也带来了诸多危险。所以，有效利用森林的可持续发展达到整个森林生态系统的发展均衡，从而保障了人类经济可持续健康的均衡增长。

2林业发展对生态环境的不利影响

2.1经济和社会的不断发展对原生态的破坏

随着社会经济的进一步深入发展，原始的自然环境也遭到了严重的直接损害。在建设新城市绿化中，往往要清除当地的林木、青草等自然资源，同时引进一些外来植物物种，给原有的生态系统带来了一定的损害。一味盲目引进外来的生物物种极易导致当地的自然生态体系平衡失调。

2.2森林抚育对森林系统的影响

在大规模森林的恢复改造过程中，通常也采用森林植被抚育改善自然生态系统保护治理手段。在大面积森林的抚育建设过程中，通过抚育修剪、适当喷洒化学药物杀虫剂的方法，治理毁坏森林资源引起的病虫草害。这种修剪做法将进一步对林地生态系统造成一定破坏性的影响。在这种修剪造林的过程中，有利有弊，一方面会逐步减少林木冠层植物的更新数量，另一方面会损害部分鸟类种群的原始生存环境，从而使林木生态系统不能遵循一定的自然选择规律正常发展。

2.3人为破坏因素在生态多样性保护中存在不利影响

除森林采伐抚育工程外，其他自然人为因素也同样会对生态资源保护工程产生一定的不利影响。荒漠化、生物多样性逐年大幅度下降，水土流失和季节性河流水系污染日益加剧，大气温室效应变得十分严重且突出，臭氧层已遭到了全面的破坏等，种种趋势都将给全世界人类敲响最沉重的警钟。人类自己首先必须做到自觉善待和尊重自然，控制好人类参与自己和事物赖以生存的发展环境及其他社会活动。人类自身是一种与其他自然生物相互协调共建、共赢发展的物种。引入其他外来造林物种、大树的移植繁殖等，这些行为表面上看起来对本地森林生态系统持续发展较为有利，但其实对整个当地林业生态环境会造成相当大的影响。在这种引入大量外来林业物种造林的生态活动过程中，可能会对当地拥有的其他类型森林资源数量产生一定影响。

3基于大数据技术的林业生态资源保护措施

3.1构建林业生态资源保护的大数据共享平台

智能林业发展将成为未来我国林业信息化发展的主要趋势，我国林业各主管部门更应注重依托生态大数据技术所形成的智能林业生态资源监管维护与协同数据共享系统平台，把各种林业生态资源保护管理及有关数据信息全面融入平台之中，以实现对各种林业生态资源信息系统的全程动态监控维护、有效监督管理，同时系统内也要完成与各生态信息系统资源平台之间的信息数据共享工作，并建立依托生态大数据技术开发的智慧林业生态资源信息安全保障与数据共享信息系统平台，平台系统中应涉及国家森林生态资源监督管理、生态工程维护管控、自然灾害信息预警、森林产业投融资咨询服务、植物病虫害预警防控和国家林木种苗数据库培育推广等重点功能，在实现与国家森林生态资源及其维护与管控数据平台的整合共享使用的同时，还可以为区域内森林生态资源建设保护与发展提供大数据决策咨询支撑，以推动我国国家智能森林数据中心的规范建立运行与科学发展。

3.2加强利用大数据信息

在林业资源保护中的创新技术研发在当代社会，信息化建设已成为发展领域的主要方面，林业生态资源保护对人类社会发展进步有极大的战略影响，要在森林覆盖范围内建立网络物联网的森林环境信息传感网络系统。该系统要具备对森林环境进行即时监测、主动报警的能力，需要做好森林内光缆宽带的布设工作，继续加强信息安全保障工程的建立，为大数据分析在森林环境资源保障上的运用提供良好基础。在国家林业系统信息化创新服务中，科技方面要有相关部门资金的支持，支持建设我国林业系统领域信息化体系，并依靠当前国家林业科技水平和各地政府的研发实力，逐步完善国家林业信息化创新的基本条件设施建设，逐步实现能够保障国家林业信息化的科研发展实力，创新服务技术及人才培养支持的能力的保障体系。实施林业信息化的关键在于科学技术的创新。根据林业信息化工程建设中的现实需要，国家必须具有核心自主知识产权的林业信息化标准，并运用标准的具体实施指导林业信息化基础工程。在森林生态数据收集、森林生态安全系统模拟评价与分析评估、森林自然资源开发管理与自然灾害动态监测预报、森林信息资源整合、基于互联网技术应用与整合平台、森林信息数据挖掘及支持资源管理等科技方面，瞄准全球最前沿，加强技术投入，注重自主创新能力。应用全球领先、成熟及适应主流林业发展方向的数字空间技术、海量数据融合管理技术、可视化模型技术、信息融合与交互管理技术、模型模拟应用技术及生物安全信息访问控制技术等核心技术，以推进物互联、云计算等前沿技术体系，在全国森林网络与信息化平台构建工作中的广泛运用。

3.3加强林业资源保护工作信息化网络建设

信息化网络建设已经成为时代技术发展领域的主流技术，林业生态资源保护对当前人类发展进程有巨大影响，所以应建立起森林环境信息网络系统。该应用系统必须要具备对森林环境信息资源进行全面即时动态监测、主动报警的能力，为大数据分析在森林环境资源保障上的运用提供良好基础。林业信息化建设是一个涉及诸多技术和产品支持的工程。要在发挥政府优势的同时，鼓励相关企业参与林业信息化建设。加强林业信息化科技支撑，建立一套科学的市场机制，建立标准、严格的准入制度及监督管理、软件质量和工程质量验收等制度，对参与林业信息化建设单位的综合实力进行严格把关，保障林业信息化的质量。

3.4加强林业生态资源保护数据的有效管理

加强森林资源管理，按照国家征占森林管理的各项规定，地方各级森林行政主管部门应将依法经营森林作为当前做好林地管理的重点工作来做。要根据相关要求，从严核准、审批，强化监督，切实解决林地审核批准工作的“障眼术”和随意性。在我国森林生态资源的监控和环境保护专项防治行动中，挖掘出有益的数据信息是进行数据分析运用的基础。针对大量繁杂的森林生态资料信息，应当做好对这些数据信息的采集和管理，经过分类甄别、处理汇总等手段整理并识别出实际有用可靠的有关信息，并将其保存到森林数据库中，为森林生态资料研究、保护及实际运用等建立真实、应用性较强的可靠数据信息库。

4结束语

综上所述，大数据作为一项具有巨大价值的社会公共信息资源，同时也是实现社会公共信息资源利用的一种方法。未来，大数据产业在森林生态资源开发与保护基础上将继续发展，具有越来越广泛的意义。但当前社会上对大数据运用还不够全面，当地政府、有关部门和社会各界等广大群体都应当意识到运用大数据的巨大优势，为健全相应基础设施，完善发展大数据应用技术，以实现大数据在森林生态资源综合保护中的更深入有效运用，夯实发展基石。

作者:王艺蓉 单位:定西市华家岭林业站