大數(shù)據(jù)在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用

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摘要：隨著科技的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，國(guó)內(nèi)外各行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已進(jìn)行了實(shí)踐與探索，大數(shù)據(jù)成為人們分析事物、觀察生活的顯微鏡。在生態(tài)學(xué)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)具有自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化和智能化的優(yōu)點(diǎn)，并且提高工作效率、節(jié)約資金，因此，及時(shí)、高效、準(zhǔn)確的生態(tài)數(shù)據(jù)獲取是分析生態(tài)保護(hù)機(jī)制，獲取最佳生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益，使生態(tài)環(huán)境良性發(fā)展的前提。我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展尚處于初級(jí)階段，在應(yīng)用時(shí)既要吸收和消化西方先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，又要鼓勵(lì)自主創(chuàng)新，迎頭趕上，讓科學(xué)指引決策。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；生態(tài)學(xué)；數(shù)據(jù)挖掘

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)在社交網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等的推動(dòng)下，呈爆炸式增長(zhǎng)[1]。2012年3月，“大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計(jì)劃”由美國(guó)奧巴馬政府推出[2]。該計(jì)劃投資兩億多美元，大力發(fā)展大數(shù)據(jù)的收集和分析技術(shù)，改善其分析工具，從而推進(jìn)從海量數(shù)據(jù)中獲取各種資源的能力。2012年7月，“首屆中國(guó)大數(shù)據(jù)應(yīng)用論壇”在我國(guó)北京大學(xué)舉行[3]。論壇議題涉及大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)、大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能等方面，旨在探討大數(shù)據(jù)在當(dāng)代社會(huì)的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)，生態(tài)保護(hù)問(wèn)題愈來(lái)愈嚴(yán)峻，環(huán)境污染所帶來(lái)的問(wèn)題成為全國(guó)各大城市的熱點(diǎn)問(wèn)題，而通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用可以解決這些問(wèn)題。為此，準(zhǔn)確、高效、及時(shí)的獲取生態(tài)數(shù)據(jù)是分析生態(tài)管理機(jī)制、構(gòu)建和諧社會(huì)的前提[4]。

1大數(shù)據(jù)概述

1.1大數(shù)據(jù)的概念

“大數(shù)據(jù)”是通過(guò)對(duì)各種數(shù)據(jù)的整合、共享和交叉分析，在云計(jì)算的數(shù)據(jù)處理模式和應(yīng)用方法的基礎(chǔ)上，由結(jié)構(gòu)復(fù)雜、類(lèi)型眾多、數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)所構(gòu)成的集合[5]。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以總結(jié)為4個(gè)V，即Volume(體量浩大)、Variety(模態(tài)繁多)、Velocity(生成快速)和Value(價(jià)值巨大但密度很低)[6]。而大數(shù)據(jù)在人們的認(rèn)識(shí)中，最直觀的印象就是大量復(fù)雜數(shù)據(jù)被處理，最終形成對(duì)人們有價(jià)值的信息，這些信息中，包含各行各業(yè)大量具有潛在價(jià)值的規(guī)律，因此，大數(shù)據(jù)成為信息時(shí)代人們新的關(guān)注焦點(diǎn)?，F(xiàn)在，各個(gè)國(guó)家眾多的科研機(jī)構(gòu)、政府部門(mén)和企事業(yè)單位高度關(guān)注大數(shù)據(jù)，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤，形成了一輪對(duì)大數(shù)據(jù)的研究熱潮[7,8]。從生態(tài)學(xué)角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)這個(gè)“環(huán)境切入點(diǎn)”與以往環(huán)境問(wèn)題的處理不同之處在于，它不是一個(gè)未被挖掘的環(huán)境管理視點(diǎn)，而是一個(gè)方法、規(guī)律等確定，靜待被應(yīng)用的切入點(diǎn)，科技界、學(xué)術(shù)界、政府把它看成一座可能挖掘出巨大財(cái)富的“金礦”、“富礦”，各行各業(yè)均在探尋大數(shù)據(jù)層面上的有效技術(shù)分析手段[9,10]，同樣，對(duì)于生態(tài)學(xué)上，大數(shù)據(jù)也將引發(fā)新的熱潮。

1.2國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

美國(guó)是全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)祥地，也是全球大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的中心[11]。目前，金融界特別關(guān)注阿里巴巴的微貸，這是銀行界未來(lái)最可怕的潛在對(duì)手。阿里金融在拿到執(zhí)照后的短短幾年內(nèi)，到2012年6月份其微貸企業(yè)已經(jīng)達(dá)到12.9萬(wàn)家，年底微小企業(yè)已超過(guò)20萬(wàn)家，貸款總額度達(dá)260億萬(wàn)元。阿里金融背后的實(shí)質(zhì)是什么？有兩個(gè)方面，一個(gè)是對(duì)大數(shù)據(jù)的正確經(jīng)營(yíng)與管理，另一個(gè)是善于業(yè)務(wù)創(chuàng)新，它們的結(jié)合，顛覆了金融行業(yè)[12]。在iphone推出之前，移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商從用戶手中收集了大量具有潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)，但并沒(méi)有對(duì)其價(jià)值進(jìn)行深入挖掘。相反，蘋(píng)果公司在跟運(yùn)營(yíng)商簽訂合同時(shí)規(guī)定，運(yùn)營(yíng)商要將大部分有用數(shù)據(jù)提供給公司。由此，任何運(yùn)營(yíng)商得到的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)都無(wú)法與蘋(píng)果公司相比。制造業(yè)方面，華爾街依據(jù)購(gòu)物網(wǎng)站上面的顧客評(píng)論，分析各企業(yè)的產(chǎn)品銷(xiāo)售狀況。這些企業(yè)，將顧客消費(fèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)適當(dāng)采購(gòu)、合理庫(kù)存和科學(xué)管理。制造商們則分析顧客的網(wǎng)上購(gòu)物數(shù)據(jù)，了解客戶的各項(xiàng)需求、掌握市場(chǎng)新動(dòng)向[13]。德國(guó)在體育上更是將大數(shù)據(jù)的強(qiáng)大之處展示得淋漓盡致。2014年的世界杯德國(guó)以7∶1的比分戰(zhàn)勝了五屆世界冠軍巴西，除了技術(shù)水平的因素外，德國(guó)對(duì)于科隆大學(xué)建立的數(shù)據(jù)庫(kù)也起到了巨大的作用。研究人員將巴西隊(duì)所有的數(shù)據(jù)和信息都收集起來(lái)，進(jìn)而進(jìn)行分析，從中獲取有價(jià)值的信息，在這些基礎(chǔ)上制定比賽策略[14]。與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)起步稍晚，還比較零散和缺乏系統(tǒng)性。但隨著大數(shù)據(jù)對(duì)人們生活影響的不斷加深，人們對(duì)大數(shù)據(jù)關(guān)注的熱情也是不斷高漲。近兩年，大數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)得到迅速發(fā)展，但目前的研究還主要是集中在大數(shù)據(jù)挖掘方法和算法[15]。在高校中，數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用得到體現(xiàn)，高校思想政治教育工作已經(jīng)具備了大數(shù)據(jù)的特征[16]。例如，通過(guò)對(duì)近幾年高校學(xué)生活動(dòng)方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總整理，可以分析出學(xué)生的興趣和關(guān)注點(diǎn)的變化，從而對(duì)學(xué)生活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整，不斷促進(jìn)學(xué)生成長(zhǎng)成才，擴(kuò)大學(xué)生活動(dòng)的參與度并提高影響力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在中醫(yī)藥分析上同樣適用。姚美村[17]等應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，以文獻(xiàn)中收錄的106首治療消渴病的中藥復(fù)方為研究對(duì)象，對(duì)治療消渴病的中藥復(fù)方中的配伍科學(xué)內(nèi)涵進(jìn)行分析和研究，運(yùn)用ACCESS技術(shù)，借助關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的方法，建立了中藥復(fù)方特征數(shù)據(jù)庫(kù)。在全球各行業(yè)中，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)已形成了完整的產(chǎn)業(yè)鏈，企業(yè)數(shù)量驚人，涉及司法、公共服務(wù)、零售、金融等眾多行業(yè)。大數(shù)據(jù)是個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域，我國(guó)發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，既要吸收和消化西方先進(jìn)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，又要鼓勵(lì)自主創(chuàng)新，迎頭趕上[18]。

2大數(shù)據(jù)在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用

2.1牧草研究中的應(yīng)用

我國(guó)牧草種質(zhì)資源研究工作比較分散，雖然積累了一些關(guān)于資源收集、篩選、鑒定、保存和利用方面的資料、經(jīng)驗(yàn)，但觀測(cè)項(xiàng)目、測(cè)試方法和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)沒(méi)有一致性[19]。對(duì)牧草種質(zhì)資源的可靠性和系統(tǒng)性產(chǎn)生了影響，與國(guó)際接軌有一定的困難。近年來(lái)，國(guó)家科技部要求制定苜蓿種質(zhì)資源各描述符的字段名稱(chēng)、類(lèi)型、長(zhǎng)度、小數(shù)位、代碼等，以建立統(tǒng)一、規(guī)范的苜蓿種質(zhì)資源數(shù)據(jù)庫(kù)，以便于苜蓿種質(zhì)資源的信息與實(shí)物的充分共享以及高效利用，也為資源利用者提供準(zhǔn)確、可靠的科學(xué)信息。在我國(guó)各種牧草當(dāng)中，紫花苜蓿被稱(chēng)為“牧草之王”，適用于干旱、鹽堿地區(qū)，是開(kāi)發(fā)旱區(qū)和鹽堿地的重要選擇，利用現(xiàn)代技術(shù)對(duì)根瘤菌進(jìn)行接種溫室培養(yǎng)，測(cè)定其逆境存活率、各項(xiàng)生理指標(biāo)、離子進(jìn)出根細(xì)胞情況以及差異基因的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，科研工作者就可以對(duì)數(shù)據(jù)中所表現(xiàn)出的信息進(jìn)行分析研究，探索苜蓿根瘤菌共生對(duì)干旱及鹽脅迫的響應(yīng)機(jī)制。

2.2農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)中的應(yīng)用

溫室效應(yīng)是近幾十年來(lái)全球性熱點(diǎn)問(wèn)題，為降低大氣中的溫室氣體濃度，科研工作者不斷對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳源進(jìn)行探究。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)的一大組成部分，是溫室氣體重要的源和匯，工作者可以首先運(yùn)用前人的統(tǒng)計(jì)資料，對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳源、凈碳匯做出初步估算，再運(yùn)用現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)手段收集整理農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)各項(xiàng)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)中所隱含的信息，分析農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的時(shí)空差異。例如：王紹強(qiáng)[20]運(yùn)用基于多年平均氣候數(shù)據(jù)建立的陸地碳平衡模型，對(duì)我國(guó)東北地區(qū)碳通量進(jìn)行模擬，研究了其分布格局。李可讓[21]等運(yùn)用CEVSA模型，以月為時(shí)間步長(zhǎng)，以0.5經(jīng)緯度網(wǎng)格為空間單元，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)和氣象資料等對(duì)中國(guó)土壤和植被碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算。

2.3草地資源管理中的應(yīng)用

合理的放牧強(qiáng)度、適宜的牲畜種類(lèi)、最佳的放牧季節(jié)和合理的畜群分布，都是以正確認(rèn)識(shí)草地資源、精確資源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以此做出正確的判斷并采取適當(dāng)?shù)拇胧云谌〉米罴焉鷳B(tài)經(jīng)濟(jì)效益。采用一般傳統(tǒng)的方法和技術(shù)是不可能實(shí)現(xiàn)這一宏偉目標(biāo)的，因此，為解決草地資源的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與估產(chǎn)、草地管理利用及自然災(zāi)害預(yù)報(bào)中存在的各種問(wèn)題，科研工作者需要尋求適應(yīng)發(fā)展的新技術(shù)，以迅速了解畜群動(dòng)態(tài)、分布和草原植被的生長(zhǎng)、消耗等數(shù)據(jù)信息，提高精確化優(yōu)勢(shì)。從草原植被的樣方測(cè)查到GIS技術(shù)的應(yīng)用及草業(yè)地理信息學(xué)的產(chǎn)生，恰恰反映了草地資源管理從一般性描述到由大數(shù)據(jù)引發(fā)的精確化發(fā)展的過(guò)程[22~25]。

3大數(shù)據(jù)在生態(tài)系統(tǒng)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)

3.1提高生態(tài)管理效率

生態(tài)系統(tǒng)的改善和保護(hù)所涉及工程量較大，而大數(shù)據(jù)的大體積特性有助于解決這種困境，在大數(shù)據(jù)中，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的增多，所消耗的計(jì)算工作量則遞減，換言之，在對(duì)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行管理過(guò)程中，管理成本會(huì)隨著大數(shù)據(jù)的聚合而減小，這種高效工作能有效減少人力和物力，進(jìn)而提高生態(tài)研究工作者的工作效率。例如，監(jiān)測(cè)較大地理區(qū)域范圍內(nèi)或較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)發(fā)生的生態(tài)事件和變化過(guò)程時(shí)，用遙感數(shù)據(jù)提取某一區(qū)域的植被指數(shù)變化信息，然后把植被指數(shù)作為某一生態(tài)過(guò)程模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行計(jì)算，就可以節(jié)省大量的人力物力，提高工作效率。

3.2節(jié)約資金

近幾十年生態(tài)環(huán)境遭到嚴(yán)重破壞，我國(guó)在生態(tài)方面投入大量資金，在智能生態(tài)管理下，盡管引入處理大數(shù)據(jù)的設(shè)備以及每年對(duì)其的維護(hù)需要一定的耗費(fèi)，但是從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，其經(jīng)濟(jì)效益更大，如在引入大數(shù)據(jù)處理草地資源管理的各項(xiàng)問(wèn)題之前，主要依賴于人工調(diào)查，但這些信息分布在時(shí)空的各個(gè)角落，耗費(fèi)大量人力物力財(cái)力，大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)引入之后，其覆蓋面更廣，信息準(zhǔn)確性更高，而且給人們減少的時(shí)間成本是無(wú)法計(jì)量的。

3.3適于海量數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)的智能管理系統(tǒng)特別適于處理大型數(shù)據(jù)，該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是基于云計(jì)算、云管理和云操作系統(tǒng)的，因此不僅能滿足海量數(shù)據(jù)處理及實(shí)時(shí)分析的要求，更能覆蓋所有網(wǎng)絡(luò)。由全球定位系統(tǒng)(GPS)、數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量系統(tǒng)(DPS)、遙感技術(shù)(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)和專(zhuān)家系統(tǒng)(ES)等五S技術(shù)整體結(jié)合所構(gòu)成的GIS系統(tǒng)，不僅能夠自動(dòng)、實(shí)時(shí)地采集、處理和更新海量數(shù)據(jù)，而且能夠智能地分析和運(yùn)用數(shù)據(jù)，具有高度自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化和智能化等優(yōu)點(diǎn)，為生態(tài)領(lǐng)域提供了科學(xué)的決策咨詢。

4大數(shù)據(jù)在生態(tài)應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用仍存在一些困難與挑戰(zhàn)，體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)挖掘的四個(gè)環(huán)節(jié)中。首先在數(shù)據(jù)收集方面，要對(duì)來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)及各種機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)去偽存真，找出時(shí)空差異，收集異源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)，必要時(shí)還要與歷史數(shù)據(jù)作對(duì)比，多角度驗(yàn)證數(shù)據(jù)的可信性和價(jià)值性。其次是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，在存儲(chǔ)時(shí)通常要用到冗余配置、分布化和云計(jì)算技術(shù)，按照一定規(guī)律對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類(lèi)處理，通過(guò)過(guò)濾和去重，減少存儲(chǔ)處理，并附上日后檢索的標(biāo)簽，以達(dá)到低成本、低能耗、高可靠性的目標(biāo)。第三是數(shù)據(jù)處理，生態(tài)學(xué)的數(shù)據(jù)復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身，更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實(shí)體和多空間的交叉互動(dòng)上，工作者很難用傳統(tǒng)方法對(duì)其進(jìn)行描述與度量，因此，筆者需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后再進(jìn)行度量與處理，通過(guò)上下文關(guān)聯(lián)分析，從大量模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合各種信息，從而導(dǎo)出可理解的內(nèi)容。第四是結(jié)果的可視化呈現(xiàn)，目前，盡管計(jì)算機(jī)智能化有了很大進(jìn)步，但還只能針對(duì)小規(guī)模、有結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法在生態(tài)管理行業(yè)中難以通用。總的來(lái)說(shuō)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行保護(hù)的研究尚處于起步階段，其前景廣闊，同時(shí)充滿挑戰(zhàn)。

5結(jié)論

大數(shù)據(jù)對(duì)人類(lèi)產(chǎn)生的影響，就像顯微鏡一樣[26]。4個(gè)世紀(jì)之前，對(duì)大自然的觀察以及對(duì)物體的測(cè)量，人們只保留在肉眼階段，顯微鏡將它推進(jìn)到了細(xì)胞水平，這使人類(lèi)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了歷史性的進(jìn)步?，F(xiàn)在，大數(shù)據(jù)成為人們分析事物、觀察自然的顯微鏡。因此，根據(jù)生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略方向，利用大數(shù)據(jù)探索生態(tài)系統(tǒng)中物流、能流和價(jià)值流的定量特征，建立和發(fā)展生態(tài)經(jīng)濟(jì)的理論基礎(chǔ)和方法，實(shí)現(xiàn)生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展與生態(tài)資源的可持續(xù)利用[27]，為政府宏觀決策、企業(yè)戰(zhàn)略選擇和農(nóng)戶增收提供科學(xué)依據(jù)，將成為大勢(shì)所趨。

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作者：于萌 高峰 孫娟 單位：青島農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)草本植物應(yīng)用研究所