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)時代已經(jīng)來臨，國內(nèi)外各行業(yè)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已進行了實踐與探索，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)對生態(tài)系統(tǒng)的保護具有自動化、實時化和智能化的優(yōu)點，并且提高工作效率、節(jié)約資金，因此，及時、高效、準(zhǔn)確的生態(tài)數(shù)據(jù)獲取是分析生態(tài)保護機制，獲取最佳生態(tài)經(jīng)濟效益，使生態(tài)環(huán)境良性發(fā)展的前提。我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展尚處于初級階段，在應(yīng)用時既要吸收和消化西方先進的技術(shù)和經(jīng)驗，又要鼓勵自主創(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)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等的推動下，呈爆炸式增長[1]。2012年3月，“大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計劃”由美國奧巴馬政府推出[2]。該計劃投資兩億多美元，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，“首屆中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用論壇”在我國北京大學(xué)舉行[3]。論壇議題涉及大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢、大數(shù)據(jù)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用、云計算和大數(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)代社會的應(yīng)用價值。同時，生態(tài)保護問題愈來愈嚴(yán)峻，環(huán)境污染所帶來的問題成為全國各大城市的熱點問題，而通過對大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用可以解決這些問題。為此，準(zhǔn)確、高效、及時的獲取生態(tài)數(shù)據(jù)是分析生態(tài)管理機制、構(gòu)建和諧社會的前提[4]。

1大數(shù)據(jù)概述

1.1大數(shù)據(jù)的概念

“大數(shù)據(jù)”是通過對各種數(shù)據(jù)的整合、共享和交叉分析，在云計算的數(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)的特點可以總結(jié)為4個V，即Volume(體量浩大)、Variety(模態(tài)繁多)、Velocity(生成快速)和Value(價值巨大但密度很低)[6]。而大數(shù)據(jù)在人們的認(rèn)識中，最直觀的印象就是大量復(fù)雜數(shù)據(jù)被處理，最終形成對人們有價值的信息，這些信息中，包含各行各業(yè)大量具有潛在價值的規(guī)律，因此，大數(shù)據(jù)成為信息時代人們新的關(guān)注焦點?，F(xiàn)在，各個國家眾多的科研機構(gòu)、政府部門和企事業(yè)單位高度關(guān)注大數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)進行跟蹤，形成了一輪對大數(shù)據(jù)的研究熱潮[7,8]。從生態(tài)學(xué)角度來看，大數(shù)據(jù)這個“環(huán)境切入點”與以往環(huán)境問題的處理不同之處在于，它不是一個未被挖掘的環(huán)境管理視點，而是一個方法、規(guī)律等確定，靜待被應(yīng)用的切入點，科技界、學(xué)術(shù)界、政府把它看成一座可能挖掘出巨大財富的“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，對于生態(tài)學(xué)上，大數(shù)據(jù)也將引發(fā)新的熱潮。

1.2國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

美國是全球大數(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，這是銀行界未來最可怕的潛在對手。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)達到12.9萬家，年底微小企業(yè)已超過20萬家，貸款總額度達260億萬元。阿里金融背后的實質(zhì)是什么？有兩個方面，一個是對大數(shù)據(jù)的正確經(jīng)營與管理，另一個是善于業(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，移動運營商從用戶手中收集了大量具有潛在價值的數(shù)據(jù)，但并沒有對其價值進行深入挖掘。相反，蘋果公司在跟運營商簽訂合同時規(guī)定，運營商要將大部分有用數(shù)據(jù)提供給公司。由此，任何運營商得到的用戶體驗數(shù)據(jù)都無法與蘋果公司相比。制造業(yè)方面，華爾街依據(jù)購物網(wǎng)站上面的顧客評論，分析各企業(yè)的產(chǎn)品銷售狀況。這些企業(yè)，將顧客消費進行數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)適當(dāng)采購、合理庫存和科學(xué)管理。制造商們則分析顧客的網(wǎng)上購物數(shù)據(jù)，了解客戶的各項需求、掌握市場新動向[13]。德國在體育上更是將大數(shù)據(jù)的強大之處展示得淋漓盡致。2014年的世界杯德國以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，德國對于科隆大學(xué)建立的數(shù)據(jù)庫也起到了巨大的作用。研究人員將巴西隊所有的數(shù)據(jù)和信息都收集起來，進而進行分析，從中獲取有價值的信息，在這些基礎(chǔ)上制定比賽策略[14]。與國外相比，國內(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)對人們生活影響的不斷加深，人們對大數(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，通過對近幾年高校學(xué)生活動方向的數(shù)據(jù)進行匯總整理，可以分析出學(xué)生的興趣和關(guān)注點的變化，從而對學(xué)生活動進行及時的調(diào)整，不斷促進學(xué)生成長成才，擴大學(xué)生活動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)，以文獻中收錄的106首治療消渴病的中藥復(fù)方為研究對象，對治療消渴病的中藥復(fù)方中的配伍科學(xué)內(nèi)涵進行分析和研究，運用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。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)是個跨學(xué)科的領(lǐng)域，我國發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，既要吸收和消化西方先進的技術(shù)和經(jīng)驗，又要鼓勵自主創(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，但觀測項目、測試方法和評價標(biāo)準(zhǔn)沒有一致性[19]。對牧草種質(zhì)資源的可靠性和系統(tǒng)性產(chǎn)生了影響，與國際接軌有一定的困難。近年來，國家科技部要求制定苜蓿種質(zhì)資源各描述符的字段名稱、類型、長度、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，以便于苜蓿種質(zhì)資源的信息與實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。在我國各種牧草當(dāng)中，紫花苜蓿被稱為“牧草之王”，適用于干旱、鹽堿地區(qū)，是開發(fā)旱區(qū)和鹽堿地的重要選擇，利用現(xiàn)代技術(shù)對根瘤菌進行接種溫室培養(yǎng)，測定其逆境存活率、各項生理指標(biāo)、離子進出根細(xì)胞情況以及差異基因的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時進行數(shù)據(jù)分析，科研工作者就可以對數(shù)據(jù)中所表現(xiàn)出的信息進行分析研究，探索苜蓿根瘤菌共生對干旱及鹽脅迫的響應(yīng)機制。

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)是近幾十年來全球性熱點問題，為降低大氣中的溫室氣體濃度，科研工作者不斷對生態(tài)系統(tǒng)碳源進行探究。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，工作者可以首先運用前人的統(tǒng)計資料，對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳源、凈碳匯做出初步估算，再運用現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)手段收集整理農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)各項數(shù)據(jù)，通過數(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)的時空差異。例如：王紹強[20]運用基于多年平均氣候數(shù)據(jù)建立的陸地碳平衡模型，對我國東北地區(qū)碳通量進行模擬，研究了其分布格局。李可讓[21]等運用CEVSA模型，以月為時間步長，以0.5經(jīng)緯度網(wǎng)格為空間單元，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)和氣象資料等對中國土壤和植被碳儲量進行估算。

2.3草地資源管理中的應(yīng)用

合理的放牧強度、適宜的牲畜種類、最佳的放牧季節(jié)和合理的畜群分布，都是以正確認(rèn)識草地資源、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?，以期取得最佳生態(tài)經(jīng)濟效益。采用一般傳統(tǒng)的方法和技術(shù)是不可能實現(xiàn)這一宏偉目標(biāo)的，因此，為解決草地資源的動態(tài)監(jiān)測與估產(chǎn)、草地管理利用及自然災(zāi)害預(yù)報中存在的各種問題，科研工作者需要尋求適應(yīng)發(fā)展的新技術(shù)，以迅速了解畜群動態(tài)、分布和草原植被的生長、消耗等數(shù)據(jù)信息，提高精確化優(yōu)勢。從草原植被的樣方測查到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)展的過程[22~25]。

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

3.1提高生態(tài)管理效率

生態(tài)系統(tǒng)的改善和保護所涉及工程量較大，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)庫數(shù)據(jù)的增多，所消耗的計算工作量則遞減，換言之，在對生態(tài)系統(tǒng)進行管理過程中，管理成本會隨著大數(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，進而提高生態(tài)研究工作者的工作效率。例如，監(jiān)測較大地理區(qū)域范圍內(nèi)或較長時間內(nèi)發(fā)生的生態(tài)事件和變化過程時，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)過程模型的輸入?yún)?shù)進行計算，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)備以及每年對其的維護需要一定的耗費，但是從長遠(yuǎn)來看，其經(jīng)濟效益更大，如在引入大數(shù)據(jù)處理草地資源管理的各項問題之前，主要依賴于人工調(diào)查，但這些信息分布在時空的各個角落，耗費大量人力物力財力，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間成本是無法計量的。

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)計是基于云計算、云管理和云操作系統(tǒng)的，因此不僅能滿足海量數(shù)據(jù)處理及實時分析的要求，更能覆蓋所有網(wǎng)絡(luò)。由全球定位系統(tǒng)(GPS)、數(shù)字?jǐn)z影測量系統(tǒng)(DPS)、遙感技術(shù)(RS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)和專家系統(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、實時地采集、處理和更新海量數(shù)據(jù)，而且能夠智能地分析和運用數(shù)據(jù)，具有高度自動化、實時化和智能化等優(yōu)點，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)挖掘的四個環(huán)節(jié)中。首先在數(shù)據(jù)收集方面，要對來自物聯(lián)網(wǎng)及各種機構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)去偽存真，找出時空差異，收集異源、異構(gòu)的數(shù)據(jù)，必要時還要與歷史數(shù)據(jù)作對比，多角度驗證數(shù)據(jù)的可信性和價值性。其次是數(shù)據(jù)存儲，在存儲時通常要用到冗余配置、分布化和云計算技術(shù)，按照一定規(guī)律對數(shù)據(jù)進行歸類處理，通過過濾和去重，減少存儲處理，并附上日后檢索的標(biāo)簽，以達到低成本、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)、多實體和多空間的交叉互動上，工作者很難用傳統(tǒng)方法對其進行描述與度量，因此，筆者需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后再進行度量與處理，通過上下文關(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，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規(guī)模、有結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行分析，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。總的來說，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對生態(tài)系統(tǒng)進行保護的研究尚處于起步階段，其前景廣闊，同時充滿挑戰(zhàn)。

5結(jié)論

大數(shù)據(jù)對人類產(chǎn)生的影響，就像顯微鏡一樣[26]。4個世紀(jì)之前，對大自然的觀察以及對物體的測量，人們只保留在肉眼階段，顯微鏡將它推進到了細(xì)胞水平，這使人類社會發(fā)展產(chǎn)生了歷史性的進步?，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、能流和價值流的定量特征，建立和發(fā)展生態(tài)經(jīng)濟的理論基礎(chǔ)和方法，實現(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)濟草本植物應(yīng)用研究所