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数字化转型已成为生态环境治理现代化的重要方向。数据作为新型生产要素，已成为驱动生态环境治理现代化的核心战略资源。我国高度重视数据要素在生态治理中的基础性作用。早在2016年，生态环境部即发布《生态环境大数据建设总体方案》（环办厅〔2016〕23号），率先提出构建“基础设施层—数据资源层—业务应用层”三级架构体系。在物联网、5G、人工智能等新一代信息技术快速发展的推动下，生态环境数据的采集粒度、传输效率与智能分析能力显著提升，数据资源总量呈现指数级增长。2024年12月31日，国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部联合印发《国家数据基础设施建设指引》，从国家战略层面明确了数据基础设施的功能定位与建设路径，标志着我国数据要素体系建设进入系统性攻坚阶段。 面临的挑战 在推进生态环境治理数字化转型的过程中，生态环境领域数据基础设施建设与数据驱动决策方面仍面临一些问题，主要表现在以下几个方面。 一是硬件设施部署与制度性设计的协同推进有待加强。早期建设中，主要强调硬件设施部署，对数据标准化、共享机制等制度性设计关注不足。虽然在监测设备、传感器网络等硬件建设方面投入较大，但对于数据标准化、共享机制等制度性设计的关注相对不足。缺乏配套的数据治理制度和标准规范，从而难以形成统一的数据资源体系。这种“硬件先行、软性滞后”的建设模式，制约了数据基础设施的整体效能发挥。 二是数据传输、算力和存储设施的整体支撑能力不足。这主要体现在三个方面：网络基础设施覆盖不足、算力资源配置不均衡、存储架构适应性不强。特别是在偏远地区和生态保护区，由于基础设施建设成本高、维护难度大，可能存在网络覆盖不足、传输质量不稳定的问题。算力资源分布不均衡，环境应急、污染溯源等领域对高性能计算的需求得不到满足。在数据存储方面，现有架构难以满足新型环境监测数据的存储需求，传统的集中式存储系统在处理海量非结构化数据时效率较低，而新型环境监测数据（如卫星遥感影像、生态声学监测数据等）需要专门的存储方案和检索机制，目前尚缺乏成熟的解决方案。 三是数据基础设施建设的碎片化和不协同问题。各部门独立构建垂直化的数据系统，形成了“蜂窝煤式”架构，导致数据标准不统一、跨系统数据调用成本高昂，跨部门数据共享困难。跨域协同平台建设滞后，缺乏国家级别的生态环境数据枢纽平台，不同层级数据通道尚未贯通，基层监测数据难以直接接入省级决策系统。数据标准体系存在结构性缺失，监测指标定义、时空精度和元数据规范不统一，影响多源数据融合。 四是数据基础设施建设的安全性问题。在数据采集和存储设备方面，大量分散部署于野外或偏远地区的设备面临较高的物理安全风险。例如，环境数据中心存储设备普遍缺少完善的容灾备份机制，一旦出现硬件故障，极可能造成重要数据的永久丢失。不同数据平台间硬件设施的显著差异，不仅增加了数据加密和访问控制的复杂程度，同时也对数据安全管理的有效性产生负面影响。 五是当前数据驱动决策能力仍存在明显短板。新一代信息技术应用尚未完全打通从数据采集到决策转化的全链条。数据分析方法仍局限于传统统计范式，对机器学习、深度学习等人工智能技术的融合应用不足。面对海量多源异构数据，缺乏高效的分布式计算架构和智能算法支撑，难以实现复杂场景下的数据关联挖掘与趋势预测。生态环境数据的时效性和空间性分析能力有待加强，数据分析结果难以有效转化为决策支持，这严重制约了精准治理能力的提升。 相关建议 针对以上问题，笔者提出以下建议： 一是完善数据基础设施建设的顶层设计与协同推进机制。加强硬件设施部署与制度性设计的统筹规划，建立健全数据标准化、共享机制和数据治理制度，推动各部门数据系统的互联互通。建立数据质量管理体系，制定评估指标，加大对数据安全、隐私保护等制度的建设力度，确保数据基础设施建设的安全性和可靠性。分期制定阶段性目标，确保数据基础设施建设与制度建设同步推进。 二是提升数据基础设施的整体支撑能力。合理规划数据中心布局，适度超前部署存储与计算资源。针对偏远地区和生态保护区，加大网络覆盖和传输质量的改善力度。建设高性能计算中心，满足环境应急、污染溯源等领域的高算力需求。采用分布式存储系统，开发适应新型环境监测数据特点的存储方案和检索机制，推动数据基础设施的互联互通，实现跨云、跨网、跨域的数据互操作。 三是构建统一的数据共享服务体系。加快构建国家级生态环境数据枢纽平台，建设跨部门学习平台，通过隐私计算技术实现敏感数据“可用不可见”。制定统一的数据标准体系，明确监测指标定义、时空精度和元数据规范。建立数据共享考核机制，将数据开放度纳入生态文明建设评价体系，推动跨部门、跨层级的数据共享与协同。 四是强化数据安全保障体系建设。构建全方位的数据安全防护体系，加强对野外和偏远地区监测设备的物理安全保护。完善环境数据中心的容灾备份机制，确保重要数据的安全性和可恢复性。建立数据运行规则规范体系，确保数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全的全流程合法合规。针对不同数据平台间硬件设施的差异，制定统一的数据安全管理标准。 五是提升数据驱动决策能力现代化水平。加快新一代信息技术在生态环境领域的创新应用，推动数据全链条融合。加大生态环境大数据分析技术研发投入，引入机器学习、深度学习等人工智能技术，提升数据分析的智能化水平。建设分布式计算架构，开发智能算法，实现海量多源异构数据的高效分析。推动数据可视化技术应用，建立标准化的决策支持系统，通过数据模型提供科学的决策依据，提升生态环境治理的精准化水平。如在环境质量预警、污染源溯源、生态系统评估等领域开展智能化应用示范，形成可复制、可推广的经验。 作者单位：湖北省生态环境科学研究院 |
