【摘 要】
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随着京津冀协同发展的提出,京津冀区域将成为我国新的经济增长极,生态环境一体化发展也逐渐成为区域协同发展热点问题之。大气环境境污染、水资源短缺、森林和湿地面积减少等
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随着京津冀协同发展的提出,京津冀区域将成为我国新的经济增长极,生态环境一体化发展也逐渐成为区域协同发展热点问题之。大气环境境污染、水资源短缺、森林和湿地面积减少等生态环境问题日益凸显,逐渐影响到京津冀区域可持续发展。要破解区域生态环境恶化问题,需要从根源分析生态环境恶化原因,并进行趋势预测,这样政府有关部门有助于制定针对性解决措施。大数据时代的到来,具有对海量多源异构数据采集、整合、分析、预测和可视化等特点,给深入研究生态环境问题提供新思路。利用大数据、数据挖掘和机器学习等算法挖掘海量数据中潜在价值,并对生态环境进行分析和预测,进而辅助政府部门在开展生态环境保护中做决策。本文主要完成以下工作:(1)构建京津冀生态环境指标体系。搭建Hadoop大数据平台,并在MapReduce框架下构建粗糙集指标体系约简模型,选取关联性较小且影响因子较大的指标。(2)对“能源-经济-环境可持续发展决策支持”平台中生态环境数据库进行扩充并转储到非关系型数据库中。(3)运用大数据、数据挖掘和机器学习中模型算法对生态环境大气环境、水资源、森林和土地进行分析和预测,并提出环保决策建议。(4)将京津冀生态环境大数据模块在3EDSS平台上开发实现,在平台中实现对生态领域问题的研究分析和预测,并将结果在平台可视化展示。
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