检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张毅 贺桂珍[2,3] 吕永龙 马艳飞[4] 宋帅 ZHANG Yi;HE Guizhen;LU Yong;MA Yanfei;SONG Shuai(School of Agricultural Engineering and Food Science,Shandong University of Technology,Zibo 255049,China;State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology,Research Centre for Eco-Environmental Sciences,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100085,China;School of Resources and Environmental Engineering,Shandong University of Technology,Zibo 255049,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)
机构地区:[1]山东理工大学农业工程与食品科学学院,淄博255049 [2]中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京100085 [3]中国科学院大学,北京100049 [4]山东理工大学资源与环境工程学院,淄博255049
出 处:《生态学报》2019年第4期1290-1299,共10页Acta Ecologica Sinica
基 金:国家重点研发计划(2017YFC0505706);国家自然科学基金项目(41501539;41761144053;41420104004);中科院重点部署项目(KFZD-SW-322)
摘 要:生态环境大数据建设是新一代环境管理手段,也是我国建设"数据强国"的基本要求。在《生态环境大数据建设总体方案》实施2年后,针对31个省级、27个省会城市、6个大数据建设试点城市的环境保护厅/局落实生态环境大数据的建设进行调查分析,通过文献分析和资料调查,全面评估我国生态环境大数据建设的总体状况,以期为生态环境大数据建设的下一步工作提供建议。结果表明,尽管生态环境大数据建设在数据资源整合方面取得了较大进步,但在地区发展、机构建设、数据共享开放和大数据应用等方面还存在着许多问题,针对这些不足,提出了未来几年我国生态环境大数据建设的发展方向,包括扩充环境信息中心相关职能、推进大数据整合与共享、加强国际交流和提升大数据在重点领域的应用范围。Big data construction for eco-environment has become a creative approach in environmental management,and it is also the basic requirement for building the”data power”in China.Aiming to explore the general situation of big data construction for eco-environment by environmental agencies,this study conducted literature analyses and website interviews of environmental agencies in 31 provinces,27 provincial capital cities,and 6 big data construction pilot cities in 2018.The results showed that although considerable progress had been made in data resource integration,there were still many problems with regional development,institution building,data sharing,and big data applications.Therefore,we proposed the following four suggestions:(1)expanding the relevant functions of environmental information center;(2)accelerating the progress of integration and sharing for big data;(3)strengthening international exchanges;(4)promoting the applications of big data in key areas.
分 类 号:X321[环境科学与工程—环境工程]
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