大數據在生態林業發展中的應用

隨著互聯網技術的不斷成熟，大數據已被廣泛應用于農業、林業、工業等生產行業，且對大數據技術的研究也處于不斷推陳出新的階段，促使社會的生產效率受到大數據的影響正在以前所未有地速度在提高。另外，生態林業中大數據的應用給其經營管理方式的轉型帶來新的契機，讓“數字林業”漸漸成為行業的新目標。

1  大數據在生態林業應用上的優勢

1.1  降低成本，提高資金利用率

生態林業的基本目標是給人類創造綠色健康且可持續發展的生存環境，而將大數據應用到生態林業中是為了對自然資源進行合理規劃和配置，達到經濟最大、環境最優的效果。近年來，我國為了彌補過去對生態的破壞，維持生態系統的穩定，在研究生態林業可持續發展的工作上投入了巨大的資金和人力成本。而大數據是一種能夠降低人工和資金成本的技術。由于大數據與互聯網相輔相成，人們就可以通過云數據系統及時了解到林業培育中的各項信息，從而減少人工收集信息的成本。例如，美國的農場對這一技術就早有應用，農場主可以通過計算機遠程監測到農作物的生長情況，這樣減少了雇傭大量人工實地檢測的成本。同樣的道理，將大數據技術應用到我國生態林業中來，林業工作者可以遠程對植被的生長情況和出現的問題進行采集和處理，這樣也能夠大大降低人工實地檢測的成本，確保采集的數據更為精確，同時扭轉我國林業系統普遍存在的資金利用率低、資源浪費嚴重的局面。

1.2  優化管理，提升效率

在生態林業的管理中，數據分析是一個漫長且危險的過程，它不像家庭農場面積小、地形平坦，基本可以做到一眼觀測。因為生態林業是一個成片成區域的管理過程，森林一般都位于山地，地形崎嶇復雜，植被品種繁多，當一塊區域出現什么問題，就需要通過工作人員去往實地檢查再返回工作室，所以面對這種繁雜而危險的工作就需要利用大數據進行觀測，這樣可以大大減少人工實地勘察的時間，讓管理人員有更多的時間來研究和解決問題。另外，大數據具有整體性和全面性，基于大數據總結出來的管理辦法更具有可信度，是提高管理效率的重要技術。

1.3  積累數據，為研究提供支撐

大數據并不是簡單的數據積累和儲存，根據查閱資料我們了解到，大數據具有大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等五大特點。這些特征決定了大數據具有重要的研究價值，對生態林業的發展提供數據樣本支持。同時，生態林業的發展是一個長效且需要不斷更新的事業，生態林業的技術更新離不開大數據的支持，通過數據的不斷積累和分析，大數據系統更能為生態林業發展提供優質方案。

2  大數據在生態林業應用中的問題

大數據在生態林業中的應用具備諸多優勢，但由于我國現階段技術不夠成熟，同樣存在一些問題：

2.1  虛假信息和錯誤數據增多

數據體量越來越大，意味著虛假數據和錯誤數據增多的可能性變大，而為了保護環境，生態林業中不僅有當地的植被培育，在一些地方出現了人工移栽和培育，在選擇人工森林培育品種的時候，大數據會根據當地地形和氣候提供合適的選擇，如果這個時候由于之前搜集的數據虛假，大數據就無法分析出有用的信息，容易將無用的信息進行統計并提供給管理層，導致管理層決策失誤，不能提供正確的引導。另外，大數據的到來，也會引來一些數據造假的興起，若一些管理人員因為價值觀偏差，為了省時不按要求植入監測設備，通過人為的方式輸入數據，就會給整個大數據的真實性帶來隱患。

2.2  數據增長過快，儲存壓力增大

近年來，我國農業技術的不斷進步，讓生態農業的發展得到突破性進展，致使生態農業的數據呈現線性增長，直接影響了林業數據的爆發式增長。同時，大量的數據沉淀和更新增加了儲存壓力，一些老舊數據若不刪除，新數據無法存入。因此，如何正確的選擇劃分數據儲存時限和制定合理的儲存要求，便成了管理人員急需解決的問題。

2.3  計算時間過長，處理速度慢

大數據的處理和分析需要登錄——選擇——輸出等一系列操作，對于一些特定林木種類數據要人工輸入公式和算法統計，當數據增加時，這類人工統計會舍棄，這會導致統計結果的誤差增大，若在輸入過程中出現錯誤修改計算又需要耗費更長的計算時間。另外，數據增加使得系統處理速度減慢就需要人工進行數據刪減，人為處理數據會帶來決策上的弊端，有些物種的人為數據擴充并不會給算法革新帶來實質性進展。

3  大數據在生態林業的具體運用策略

3.1  提升數據有效性

未來大數據會給林業管理帶來相應的依據，那么，在數據搜集方面就需要對數據進行標準化管理，對互聯網和不同平臺機構收集的數據需要進行有效性檢測，對不真實、不重要的虛假信息進行篩選，并重視對有價值數據的保護，構建信譽度高、實用性強的大數據林業生態體系。目前，我國已經擁有了數據總量超過1T的龐大數據庫，包含有森林資源、生態環境、森林保護、森林培育等8個大類。該數據庫仍需要業內人士不斷更新和篩選，才能成為能夠處理生態林業問題的林業科學數據體系。

3.2  數據挖掘算法的使用

林業資源數據的采集離不開數據挖掘算法的使用，根據不同的物種的特點，數據挖掘算法可以以不同的格式將物種的特性呈現出來,并對生態林業發展背景、總體思路和未來發展方向和管理體系建設提供基礎。

利用數據挖掘算法的大數據分析技術包含了四個部分的內容，其一是生態林業發展的背景和重點技術，其二是林業總體戰略和框架定位，其三包括了林業感知體系在內的林業體系建設內容，其四是未來的推進方向和保護策略。目前這一算法已經被林業管理者應用到生態林業發展決策中。另外，數據挖掘算法在數據儲存方面也有著突出作用，它通過算法將不同儲存設備間數據進行整合來實現軟件和設備的協同，同時幫助算法有效推進。不僅如此，這套算法有效地將數據之間的內在聯系提取出來，通過IAAS層提供調度建議，幫助生態林業價值體系的建設。

3.3  推動生態林業數據化

“數字化”和“數據化”的界限不太明顯，有很多林業工作者甚至無法區分。簡單而言，數字化重點體現林業系統中的信息變化情況和森林的更替軌跡，是將觀測到的電子數據傳輸到數據庫中的過程。數據化則是在數字化的基礎上，進行描述和解析，是一種綜合性數據形式。在生態林業發展中，數據信息量龐大其分類復雜，數據的來源五花八門。推動生態林業數據化，要對冗長的數據進行數據化的整理，通過對結構化和非結構化的數據群體進行分析和量化組合，將復雜的無序的數據進行有序管理之后，才能形成森林類別、屬性、特點的數據化。數據化在使用中比數字更直觀，管理人員可以采集到對象的量化數據，省去了數據分析的時間，使得數據的利用率得到有效提高。

3.4  注重生態林業發展模式的共享性

互聯網的本質是連接、互通、共享，基于互聯網的大數據要充分發揮這一特性，實現生態林業發展模式的共享。一方面我們要運用大數據實現生態林業發展方式的升級，另一方面，我們對管理方式進行優化。將大數據應用到生態林業發展中，并利用互聯網實現信息共享，可以有效打破傳統信息服務時間、地點、人員的限制，有利于各地環保部門吸收多元化研究成果，并為自身發展模式提供經驗。同時，共享模式的啟用也有利于大數據更加規范并適用于實際管理中，能為生態林業的未來發展模式起到推動作用。

4  結語

綜上所述，大數據的應用已成為生態林業發展進程中的必然趨勢，也是推動社會進步的中堅力量。大數據作為一種資源為人類生產決策提供便捷，因此我們在接納大數據的同時，要正視其服務功能而非決策性技術，并落腳于開放共享，及時更新數據，創新發展，形成完善的生態管理制度。

本文來源：《企業科技與發展》：http://www.007hgw.com/w/qk/21223.html