大数据在生态林业发展中的应用

随着互联网技术的不断成熟，大数据已被广泛应用于农业、林业、工业等生产行业，且对大数据技术的研究也处于不断推陈出新的阶段，促使社会的生产效率受到大数据的影响正在以前所未有地速度在提高。另外，生态林业中大数据的应用给其经营管理方式的转型带来新的契机，让“数字林业”渐渐成为行业的新目标。

1  大数据在生态林业应用上的优势

1.1  降低成本，提高资金利用率

生态林业的基本目标是给人类创造绿色健康且可持续发展的生存环境，而将大数据应用到生态林业中是为了对自然资源进行合理规划和配置，达到经济最大、环境最优的效果。近年来，我国为了弥补过去对生态的破坏，维持生态系统的稳定，在研究生态林业可持续发展的工作上投入了巨大的资金和人力成本。而大数据是一种能够降低人工和资金成本的技术。由于大数据与互联网相辅相成，人们就可以通过云数据系统及时了解到林业培育中的各项信息，从而减少人工收集信息的成本。例如，美国的农场对这一技术就早有应用，农场主可以通过计算机远程监测到农作物的生长情况，这样减少了雇佣大量人工实地检测的成本。同样的道理，将大数据技术应用到我国生态林业中来，林业工作者可以远程对植被的生长情况和出现的问题进行采集和处理，这样也能够大大降低人工实地检测的成本，确保采集的数据更为精确，同时扭转我国林业系统普遍存在的资金利用率低、资源浪费严重的局面。

1.2  优化管理，提升效率

在生态林业的管理中，数据分析是一个漫长且危险的过程，它不像家庭农场面积小、地形平坦，基本可以做到一眼观测。因为生态林业是一个成片成区域的管理过程，森林一般都位于山地，地形崎岖复杂，植被品种繁多，当一块区域出现什么问题，就需要通过工作人员去往实地检查再返回工作室，所以面对这种繁杂而危险的工作就需要利用大数据进行观测，这样可以大大减少人工实地勘察的时间，让管理人员有更多的时间来研究和解决问题。另外，大数据具有整体性和全面性，基于大数据总结出来的管理办法更具有可信度，是提高管理效率的重要技术。

1.3  积累数据，为研究提供支撑

大数据并不是简单的数据积累和储存，根据查阅资料我们了解到，大数据具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性等五大特点。这些特征决定了大数据具有重要的研究价值，对生态林业的发展提供数据样本支持。同时，生态林业的发展是一个长效且需要不断更新的事业，生态林业的技术更新离不开大数据的支持，通过数据的不断积累和分析，大数据系统更能为生态林业发展提供优质方案。

2  大数据在生态林业应用中的问题

大数据在生态林业中的应用具备诸多优势，但由于我国现阶段技术不够成熟，同样存在一些问题：

2.1  虚假信息和错误数据增多

数据体量越来越大，意味着虚假数据和错误数据增多的可能性变大，而为了保护环境，生态林业中不仅有当地的植被培育，在一些地方出现了人工移栽和培育，在选择人工森林培育品种的时候，大数据会根据当地地形和气候提供合适的选择，如果这个时候由于之前搜集的数据虚假，大数据就无法分析出有用的信息，容易将无用的信息进行统计并提供给管理层，导致管理层决策失误，不能提供正确的引导。另外，大数据的到来，也会引来一些数据造假的兴起，若一些管理人员因为价值观偏差，为了省时不按要求植入监测设备，通过人为的方式输入数据，就会给整个大数据的真实性带来隐患。

2.2  数据增长过快，储存压力增大

近年来，我国农业技术的不断进步，让生态农业的发展得到突破性进展，致使生态农业的数据呈现线性增长，直接影响了林业数据的爆发式增长。同时，大量的数据沉淀和更新增加了储存压力，一些老旧数据若不删除，新数据无法存入。因此，如何正确的选择划分数据储存时限和制定合理的储存要求，便成了管理人员急需解决的问题。

2.3  计算时间过长，处理速度慢

大数据的处理和分析需要登录——选择——输出等一系列操作，对于一些特定林木种类数据要人工输入公式和算法统计，当数据增加时，这类人工统计会舍弃，这会导致统计结果的误差增大，若在输入过程中出现错误修改计算又需要耗费更长的计算时间。另外，数据增加使得系统处理速度减慢就需要人工进行数据删减，人为处理数据会带来决策上的弊端，有些物种的人为数据扩充并不会给算法革新带来实质性进展。

3  大数据在生态林业的具体运用策略

3.1  提升数据有效性

未来大数据会给林业管理带来相应的依据，那么，在数据搜集方面就需要对数据进行标准化管理，对互联网和不同平台机构收集的数据需要进行有效性检测，对不真实、不重要的虚假信息进行筛选，并重视对有价值数据的保护，构建信誉度高、实用性强的大数据林业生态体系。目前，我国已经拥有了数据总量超过1T的庞大数据库，包含有森林资源、生态环境、森林保护、森林培育等8个大类。该数据库仍需要业内人士不断更新和筛选，才能成为能够处理生态林业问题的林业科学数据体系。

3.2  数据挖掘算法的使用

林业资源数据的采集离不开数据挖掘算法的使用，根据不同的物种的特点，数据挖掘算法可以以不同的格式将物种的特性呈现出来,并对生态林业发展背景、总体思路和未来发展方向和管理体系建设提供基础。

利用数据挖掘算法的大数据分析技术包含了四个部分的内容，其一是生态林业发展的背景和重点技术，其二是林业总体战略和框架定位，其三包括了林业感知体系在内的林业体系建设内容，其四是未来的推进方向和保护策略。目前这一算法已经被林业管理者应用到生态林业发展决策中。另外，数据挖掘算法在数据储存方面也有着突出作用，它通过算法将不同储存设备间数据进行整合来实现软件和设备的协同，同时帮助算法有效推进。不仅如此，这套算法有效地将数据之间的内在联系提取出来，通过IAAS层提供调度建议，帮助生态林业价值体系的建设。

3.3  推动生态林业数据化

“数字化”和“数据化”的界限不太明显，有很多林业工作者甚至无法区分。简单而言，数字化重点体现林业系统中的信息变化情况和森林的更替轨迹，是将观测到的电子数据传输到数据库中的过程。数据化则是在数字化的基础上，进行描述和解析，是一种综合性数据形式。在生态林业发展中，数据信息量庞大其分类复杂，数据的来源五花八门。推动生态林业数据化，要对冗长的数据进行数据化的整理，通过对结构化和非结构化的数据群体进行分析和量化组合，将复杂的无序的数据进行有序管理之后，才能形成森林类别、属性、特点的数据化。数据化在使用中比数字更直观，管理人员可以采集到对象的量化数据，省去了数据分析的时间，使得数据的利用率得到有效提高。

3.4  注重生态林业发展模式的共享性

互联网的本质是连接、互通、共享，基于互联网的大数据要充分发挥这一特性，实现生态林业发展模式的共享。一方面我们要运用大数据实现生态林业发展方式的升级，另一方面，我们对管理方式进行优化。将大数据应用到生态林业发展中，并利用互联网实现信息共享，可以有效打破传统信息服务时间、地点、人员的限制，有利于各地环保部门吸收多元化研究成果，并为自身发展模式提供经验。同时，共享模式的启用也有利于大数据更加规范并适用于实际管理中，能为生态林业的未来发展模式起到推动作用。

4  结语

综上所述，大数据的应用已成为生态林业发展进程中的必然趋势，也是推动社会进步的中坚力量。大数据作为一种资源为人类生产决策提供便捷，因此我们在接纳大数据的同时，要正视其服务功能而非决策性技术，并落脚于开放共享，及时更新数据，创新发展，形成完善的生态管理制度。

本文来源：《企业科技与发展》：http://www.zzqklm.com/w/qk/21223.html