深圳城市生態(tài)大數(shù)據(jù)智慧管理和服務(wù)平臺技術(shù)集成與應(yīng)用研究

劉國波,戎 愷,唐 力,王偉民,周偉奇,韓寶龍,劉 凱,黃 洪

1 青海大學,西寧 810016 2 深圳市鑫云通科技有限公司, 深圳 518031 3上海愷擎智能科技有限公司, 上海 201199 4 深圳市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測站, 深圳 518049 5 廣東省深圳生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心站, 深圳 518049 6 中國科學院生態(tài)環(huán)境研究中心, 北京 100085

城市是人類文明的標志[1],城市生態(tài)環(huán)境是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ),為人類提供了物資供給、氣候調(diào)節(jié)和精神審美等各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[2]。隨著生態(tài)文明建設(shè)需求和科技進步和,建設(shè)生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)平臺逐漸成為生態(tài)環(huán)境規(guī)劃、管理、保護和建設(shè)的重要手段[3]。當前,已建成的平臺類型主要包括綜合性智慧城市建設(shè)平臺、單要素單行業(yè)的監(jiān)測管理平臺和區(qū)域性生態(tài)環(huán)境監(jiān)測管理平臺。智慧城市是數(shù)字城市與物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)有機融合的產(chǎn)物[4—5],智慧城市建設(shè)可有效提升城市治理和管理效率[6],但目前我國智慧城市建設(shè)存在“重建設(shè)、輕應(yīng)用”等問題[7],城市生態(tài)大數(shù)據(jù)方面的建設(shè)力度偏弱且缺乏與生態(tài)模型的耦合而難以支持城市生態(tài)治理的科學決策。圍繞濕地[8]、城市生態(tài)風險[9]、水質(zhì)監(jiān)測[10—11]等單生態(tài)要素單行業(yè)的信息化平臺建設(shè)相對較多,這些平臺能滿足單個部門管理需要,卻難以滿足城市生態(tài)大數(shù)據(jù)管理需要。區(qū)域性生態(tài)環(huán)境監(jiān)測管理平臺在較大尺度范圍也取得了較好的應(yīng)用效果[12—15],如金沙江下游流域生態(tài)環(huán)境管理信息系統(tǒng)[14],然后由于尺度效應(yīng)和城市生態(tài)系統(tǒng)自身特點,大尺度區(qū)域的生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和管理方案難以滿足城市智慧化管理需要。

深圳市地處我國廣東省南部,野生動植物資源豐富[16],經(jīng)濟社會的快速發(fā)展導致資源環(huán)境約束趨緊、生態(tài)環(huán)境保護壓力加大,在生態(tài)文明和智慧城市建設(shè)背景下,如何借助物聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星遙感、移動互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)構(gòu)建集數(shù)據(jù)采集、信息提取、知識發(fā)現(xiàn)、決策生成和快速服務(wù)為一體的城市生態(tài)大數(shù)據(jù)智慧化管理與服務(wù)平臺？如何把城市生態(tài)大數(shù)據(jù)與生態(tài)系統(tǒng)格局、質(zhì)量、服務(wù)和風險評估等模型進行有效耦合,與現(xiàn)有生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和評估體系對接,進而提高城市生態(tài)治理能力和決策水平？等等這一系列問題的解決亟需開展城市生態(tài)大數(shù)據(jù)智慧管理和服務(wù)平臺方面的研究。為此,本文基于 “空-地-網(wǎng)-統(tǒng)計-眾源”等方式[17]獲取的深圳市水、土、氣、生、人等多主題生態(tài)大數(shù)據(jù),利用時空地理大數(shù)據(jù)整合和共享、大數(shù)據(jù)挖掘、云端一體化業(yè)務(wù)協(xié)同等技術(shù),并結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估、分析和決策模型庫,提出了深圳城市生態(tài)大數(shù)據(jù)智慧管理和服務(wù)平臺構(gòu)建方案,期待為城市生態(tài)大數(shù)據(jù)管理研究,深圳市生態(tài)環(huán)境治理和綠色發(fā)展提供科技支撐。

1 平臺構(gòu)建

1.1 平臺總體架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、計算機和數(shù)據(jù)庫等信息化技術(shù)的快速發(fā)展為生態(tài)大數(shù)據(jù)的智慧管理和服務(wù)平臺構(gòu)建提供了必要的技術(shù)途徑,也使生態(tài)環(huán)境動態(tài)監(jiān)測具備了實用性、有效性與快捷性[18]。平臺總體架構(gòu)共包括4個層次和兩個支撐體系(圖1),四個層次為感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)匯集和處理層、應(yīng)用層,兩個支撐體系為標準規(guī)范體系和安全保障體系。

感知層使用在線設(shè)備或衛(wèi)星等搭載對光照、溫度、濕度、氣體、聲音、影像等信號具有感知、識別、通信能力的傳感器,對城市生態(tài)環(huán)境要素的物質(zhì)屬性、環(huán)境狀態(tài)、行為態(tài)勢進行分布式狀態(tài)辨識和信息采集。也可基于移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采用“人+智能終端APP”方式實現(xiàn)生態(tài)野外數(shù)據(jù)調(diào)查與采集。

網(wǎng)絡(luò)層基于無線或有線網(wǎng)絡(luò)的通信技術(shù)和通訊協(xié)議,實現(xiàn)感知層數(shù)字信息的編碼、認證、路由和控制。廣泛覆蓋的移動通信2G/3G/4G/5G/WIFI網(wǎng)絡(luò)和ZigBee/NB-IoT技術(shù)可為生態(tài)大數(shù)據(jù)的實時和連續(xù)傳輸提供可靠的網(wǎng)絡(luò)保證。

數(shù)據(jù)匯集和處理層借助WebGIS、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)挖掘、遙感和地理信息技術(shù),實現(xiàn)基礎(chǔ)地理、影像柵格、地面調(diào)查、統(tǒng)計分析等各類生態(tài)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的匯交、清洗、整合、處理和分析,為應(yīng)用層提供數(shù)據(jù)支撐。

應(yīng)用層是整個平臺的核心組成部分和信息出口,基于面向生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測和評估的方法庫/模型庫/對策庫,實現(xiàn)了生態(tài)大數(shù)據(jù)展示和統(tǒng)計分析、城市生態(tài)評價分析、信息服務(wù)和發(fā)布、生態(tài)安全預測預警四項功能,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了面向政府管理部門和科研人員的城市生態(tài)監(jiān)測與評估管理決策分析系統(tǒng)。

標準規(guī)范體系為技術(shù)平臺提供數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)規(guī)范和組織管理方面的體制保障；安全保障為技術(shù)平臺穩(wěn)定可靠運行提供數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全方面的技術(shù)保障。

圖1 平臺架構(gòu)圖Fig.1 Platform architecture diagramNB-IoT: 窄帶物聯(lián)網(wǎng) Narrow band internet of things; WIFI: 無線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù) Wireless fidelity; ZIGBEE: 紫蜂協(xié)議 ZigBee

1.2 數(shù)據(jù)庫組成和管理

數(shù)據(jù)資源是信息化技術(shù)平臺的基石,隨著遙感影像、社交平臺和智能終端來源生態(tài)大數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn),構(gòu)建科學合理的數(shù)據(jù)分類體系是城市生態(tài)大數(shù)據(jù)有效集成和管理的必要前提[19—21],本文以“分類科學明確、管理方便高效”為原則構(gòu)建了7種數(shù)據(jù)庫：(1)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫,主要存儲行政邊界、道路、興趣點、監(jiān)測點和采樣點等數(shù)據(jù)。(2)影像柵格數(shù)據(jù)庫,主要存儲深圳市1979年至今的原始高分、中分衛(wèi)星數(shù)據(jù)及其分類專題圖。(3)地面生態(tài)調(diào)查數(shù)據(jù)庫,主要存儲植物、動物、微生物、水生生物名錄、數(shù)量、多樣性、空間分布、居留型、區(qū)系、生境類型、保護級別等數(shù)據(jù),涉及動物調(diào)查點位記錄17161個,植物調(diào)查樣地885塊,河流水生態(tài)樣點33個,微生物調(diào)查樣點8個。(4)社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫,主要存儲城市歷年各街道人口、經(jīng)濟、社會、資源利用、污染排放等數(shù)據(jù)。(5)生態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫,主要存儲自動站監(jiān)測數(shù)據(jù),涉及自動氣象站的小時和日值數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量站數(shù)據(jù)、氣象塔數(shù)據(jù)和生態(tài)站碳通量數(shù)據(jù)等。(6)文獻資料數(shù)據(jù)庫,主要存儲深圳市政府各部門以及其它權(quán)威部門歷年發(fā)布的生態(tài)環(huán)境類文獻資料電子版或者掃描件。(7)多媒體數(shù)據(jù)庫,存儲照片和音視頻數(shù)據(jù)。

元數(shù)據(jù)是對數(shù)據(jù)基本信息的描述和規(guī)定,也是數(shù)據(jù)交匯和共享體系中連接數(shù)據(jù)提供者、使用者和管理者的紐帶[22]。生態(tài)大數(shù)據(jù)涉及部門眾多,數(shù)據(jù)類型復雜多樣且時空屬性信息重要,元數(shù)據(jù)設(shè)計在基本標準之上根據(jù)數(shù)據(jù)特色進行了個性化定制和擴展。平臺數(shù)據(jù)均包含數(shù)據(jù)編碼、數(shù)據(jù)名稱、數(shù)據(jù)類別、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)量大小、檢索關(guān)鍵詞、數(shù)據(jù)提供者等基本元數(shù)據(jù)信息；基礎(chǔ)地理等空間數(shù)據(jù)除基本元數(shù)據(jù)信息之外還包含時間跨度、地理范圍、空間分辨率或比例尺、時間分辨率、要素類型等信息,遙感影像數(shù)據(jù)還需強調(diào)傳感器名稱、數(shù)據(jù)波段、加工處理方法；而多媒體數(shù)據(jù)還需要額外提供編碼方式、分辨率、拍攝信息、位置等信息。所有入庫數(shù)據(jù)均在元數(shù)據(jù)信息完備的基礎(chǔ)上,為數(shù)據(jù)管理和共享服務(wù)提供基礎(chǔ)保障。

數(shù)據(jù)管理是數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ)[21],本文使用“地理數(shù)據(jù)庫+關(guān)系數(shù)據(jù)庫+文件數(shù)據(jù)庫”相結(jié)合的方式對生態(tài)大數(shù)據(jù)進行管理。其中,空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橥豢臻g參考后存儲于PostGIS地理數(shù)據(jù)庫；調(diào)查統(tǒng)計等關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲于Microsoft SQL Server 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；微博爬蟲數(shù)據(jù)和動植物圖片等非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲于MongoDB分布式文件數(shù)據(jù)庫,方便對文本型和圖片型數(shù)據(jù)進行索引和查詢。

1.3 平臺關(guān)鍵技術(shù)

1.3.1時空地理大數(shù)據(jù)整合和共享技術(shù)

時空地理大數(shù)據(jù)是城市生態(tài)大數(shù)據(jù)的重要組成部分[23],兼具大數(shù)據(jù)容量大(Volume)、多樣性(Variety)、價值高(Value)、速度快(Velocity)的“4V”特征,還呈現(xiàn)出多載荷、多分辨率、多時相和多要素的“四多”特點[24],需要借助遙感、地理信息和WebGIS等技術(shù)對時空地理大數(shù)據(jù)進行整合,向下屏蔽時空地理大數(shù)據(jù)的復雜異構(gòu)性,向上提供時空地理信息基礎(chǔ)底座賦能開放多元化業(yè)務(wù)應(yīng)用[25],從而實現(xiàn)跨部門、跨地域和跨層級間的有效共享。

借助地理信息處理工具對遙感影像進行投影變換、圖像拼接、空間分析和專題制圖等處理；基礎(chǔ)地理等矢量數(shù)據(jù)經(jīng)過幾何、屬性和拓撲檢查等操作集成到平臺；生態(tài)監(jiān)測類數(shù)據(jù)、動物樣線調(diào)查、植物樣地調(diào)查、植物優(yōu)勢物種普查和水生態(tài)采樣調(diào)查數(shù)據(jù)等均按照自身空間位置進行空間化處理；統(tǒng)計表格數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)庫設(shè)計范式進行整理、清洗,根據(jù)數(shù)據(jù)所屬行政區(qū)或地理分區(qū)邊界進行關(guān)聯(lián)；采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具采集的微博評論數(shù)據(jù)在經(jīng)過隨機抽樣和分詞工具清理之后建立文本數(shù)據(jù)庫,每條數(shù)據(jù)包含文本評論內(nèi)容、發(fā)布地點、發(fā)布時間以及微博用戶基本信息。最終形成以高分辨率遙感影像和基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)為基底的生態(tài)環(huán)境“一張圖”核心數(shù)據(jù)體系。

信息化時代的時空大數(shù)據(jù)的快速更新、可視化表達和共享需要滿足互動、動態(tài)、快速和自動等要求[26—27]。使用“Geoserver+Openlayers+Cesium”方式搭建二三維一體化時空大數(shù)據(jù)可視化和共享服務(wù)平臺,基于空間數(shù)據(jù)處理軟件編碼實現(xiàn)時空地理數(shù)據(jù)的動態(tài)提交、自動入庫、屬性關(guān)聯(lián)、樣式渲染、專題制圖和信息共享；平臺以SOAP、XML、WSDL、UDDI 等技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)資源目錄,使用角色定義配置各類用戶的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限,并通過地圖服務(wù)、影像服務(wù)、要素服務(wù)、地理處理服務(wù)和定制服務(wù)等方式向用戶提供服務(wù)。

1.3.2生態(tài)大數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)

大數(shù)據(jù)由于自身的特性存在難以集成與管理、難以自動化處理與分析的問題,尤其是涉及空間相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘十分困難[5]。生態(tài)大數(shù)據(jù)需要借助機器學習、遙感、GIS空間分析和網(wǎng)絡(luò)爬蟲等技術(shù)的深度挖掘與分析[28—29]才能發(fā)現(xiàn)更多深層次信息和知識。

生態(tài)系統(tǒng)格局是生態(tài)大數(shù)據(jù)的重要組成部分,機器學習可用于揭示生態(tài)系統(tǒng)類型的格局特征與演變規(guī)律?；诟叻中l(wèi)星遙感數(shù)據(jù),結(jié)合矢量數(shù)據(jù)輔助,利用基于機器學習的影像自動分類(非監(jiān)督分類)多等級景觀格局提取分析技術(shù),定量解構(gòu)了城市多等級的生態(tài)精細格局。城市熱環(huán)境和地表參數(shù)的獲取對于城市人居舒適度評價和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估至關(guān)重要,平臺基于遙感數(shù)據(jù)和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)使用地表溫度反演模型、凈初級生產(chǎn)力反演模型和植被生物量反演模型等完成上述參數(shù)的獲取。

生態(tài)大數(shù)據(jù)的挖掘涉及生態(tài)、林草、國土、氣象等多部門和多源空間數(shù)據(jù)的綜合分析,借助空間插值模型、空間聚類分析模型、空間疊加分析模型、最小費用模型等方法,完成不同類型的生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)相互連接和協(xié)同分析,釋放生態(tài)大數(shù)據(jù)的價值。

城市人居舒適度關(guān)乎人們幸福感,影響人們身心健康,是評價一個城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的關(guān)鍵[30],也為城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善提供指導方向。微博大數(shù)據(jù)是城市人居舒適度情感調(diào)查的主要數(shù)據(jù)源,平臺首先以“天氣或空氣質(zhì)量”為關(guān)鍵詞使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具采集微博評論大數(shù)據(jù),經(jīng)過有效性處理后自動化集成,并使用“SnowNLP”情感分析工具計算每條微博的情感分值；然后以微博情感分值、遙感數(shù)據(jù)反演、監(jiān)測站數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟統(tǒng)計等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過分析城市熱環(huán)境與空氣質(zhì)量的空間分布與演變特征、居民對熱與空氣質(zhì)量的感受等因素實現(xiàn)了人居舒適度指數(shù)的動態(tài)評價和發(fā)布。

1.3.3云端一體化業(yè)務(wù)協(xié)同技術(shù)

平臺基于生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了“云端互聯(lián)、一云多端”的“一張圖”應(yīng)用體系,即在服務(wù)器端依托深圳政務(wù)云軟硬件資源以“一張圖”為核心實現(xiàn)平臺數(shù)據(jù)的匯集、整合、展示、查詢、處理和共享,并與深圳市原有智慧環(huán)保平臺無縫集成,通過“統(tǒng)一安全防護、統(tǒng)一資源管理、統(tǒng)一用戶管理、統(tǒng)一授權(quán)管理、統(tǒng)一門戶集成、統(tǒng)一接入管理”的“六統(tǒng)一”方式實現(xiàn)“資源共建共用、數(shù)據(jù)互聯(lián)互通、業(yè)務(wù)協(xié)同處理、信息及時共享”,支持多種用戶跨設(shè)備終端類型進行訪問,針對政府管理人員、生態(tài)環(huán)境科研人員、業(yè)務(wù)部分調(diào)查人員和普通公眾提供差異化系統(tǒng)功能和數(shù)據(jù)訪問服務(wù)。

2 平臺主要功能和應(yīng)用

2.1 生態(tài)野外數(shù)據(jù)調(diào)查采集系統(tǒng)

生態(tài)野外數(shù)據(jù)調(diào)查采集系統(tǒng)服務(wù)于科研人員和業(yè)務(wù)部門的專業(yè)用戶,包括野外生態(tài)數(shù)據(jù)采集APP和后臺管理Web系統(tǒng)。采集APP主要包括用戶登錄與注冊、最新消息顯示、數(shù)據(jù)采集、樣地調(diào)查、歷史數(shù)據(jù)查看、離線地圖顯示、用戶設(shè)置等功能,后臺管理Web系統(tǒng)的主要包括采集員管理、數(shù)據(jù)模板管理、樣地管理、采集任務(wù)管理、采集數(shù)據(jù)管理、采集員監(jiān)控和數(shù)據(jù)統(tǒng)計等功能。目前,調(diào)查人員通過APP已上傳5萬多個點位數(shù)據(jù)和上萬張照片。

2.2 城市生態(tài)監(jiān)測與評估管理決策分析系統(tǒng)

城市生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測評估工作涉及生態(tài)、水文、氣象、遙感、地理信息等多個學科的知識,所需評估模型復雜多樣,過程十分繁瑣,技術(shù)門檻較高,限制了生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測評估模型在政府決策和跨領(lǐng)域應(yīng)用中的推廣[31]。平臺借助數(shù)據(jù)和算力優(yōu)勢運用監(jiān)測評估生態(tài)模型和算法,實現(xiàn)了指標計算、綜合評價、風險預警、報告生成、可視化輔助決策等功能,提高了深圳市生態(tài)環(huán)境管理和決策的科學化水平。

2.2.1生態(tài)系統(tǒng)格局-構(gòu)成-過程監(jiān)測

生態(tài)系統(tǒng)格局評估模塊提供了生態(tài)系統(tǒng)格局分析、景觀格局指數(shù)計算、斑-廊-基分析、動態(tài)度分析、城市擴張分析等功能；生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成評估模塊全面集成和空間化了深圳市動物、植物和微生物的地面調(diào)查數(shù)據(jù),聚焦物種多樣性并揭示其空間分布特征；生態(tài)過程評估模塊實現(xiàn)了深圳市物質(zhì)、能量、水和典型元素代謝特征的空間化評估。在此基礎(chǔ)上,針對城市生態(tài)系統(tǒng)格局、構(gòu)成、過程存在的主要問題和變化驅(qū)動因素提出了相應(yīng)的提升對策。具體包括重要廊道保護、關(guān)鍵節(jié)點保護、綠色網(wǎng)格構(gòu)建等景觀格局優(yōu)化對策,群落優(yōu)化、生境改善、動植物保護等構(gòu)成優(yōu)化對策,熱環(huán)境緩解、資源可持續(xù)利用、城市生態(tài)系統(tǒng)效率優(yōu)化等過程優(yōu)化對策。如,平臺生態(tài)系統(tǒng)格局分析功能基于長時間序列的中分衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),揭示了深圳自建市以來森林、草地、濕地、農(nóng)田和城鎮(zhèn)等生態(tài)系統(tǒng)類型的空間格局與演變特征。結(jié)果表明,過去40年深圳市城市化快速發(fā)展,城鎮(zhèn)生態(tài)系統(tǒng)擴張顯著侵占了大量生態(tài)空間,其面積占比已從1979年的1.36%增長至2019年的48.36%,與此同時,森林和濕地生態(tài)系統(tǒng)面積顯著減少(圖2)。針對城市發(fā)展空間與生態(tài)空間矛盾突出問題,提出了劃定基本生態(tài)控制線來限制城市的持續(xù)蔓延,并結(jié)合城市更新通過空間整治、生態(tài)修復等措施提升老區(qū)生態(tài)功能改善人居環(huán)境的對策。

圖2 1979—2019年深圳市各類生態(tài)系統(tǒng)面積占比Fig.2 Proportion of the area of various ecosystems in Shenzhen from 1979 to 2019

2.2.2生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估模塊提供了熱島效應(yīng)消減、徑流調(diào)節(jié)、空氣凈化調(diào)節(jié)、固碳釋氧、土壤保持、生物多樣性維持、海岸帶防護、綠地服務(wù)供給有效性評估等多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估功能。同時,針對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估狀況給出了微氣候調(diào)節(jié)服務(wù)提升、水土保持服務(wù)提升和水源涵養(yǎng)服務(wù)提升對策。城市綠地是城市生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,具有固碳釋氧、降溫增濕、抗污滯塵、減弱噪音等多種生態(tài)功能,對于改善城市生態(tài)環(huán)境,提高城市居民生活品質(zhì)有著舉足輕重的作用,是城市生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ),平臺使用網(wǎng)絡(luò)分析法研究了239個城市綠地的可達性水平,并以到綠地的距離500 m、1000 m和2000 m為界劃分城市綠地可達性的等級。結(jié)果表明,深圳市公園綠地社會服務(wù)范圍有限且空間分布不均,為此,深圳市需要在城市綠地社會服務(wù)盲區(qū)增加綠地建設(shè),同時,調(diào)整綠地組成與結(jié)構(gòu)特征提升城市綠地生態(tài)功能。

2.2.3生態(tài)系統(tǒng)綜合評估

生態(tài)系統(tǒng)綜合評估是分析生態(tài)系統(tǒng)的生產(chǎn)及服務(wù)能力,對其進行健康診斷,做出綜合的生態(tài)和經(jīng)濟分析,評價其當前狀態(tài)并預測未來發(fā)展趨勢,為生態(tài)系統(tǒng)管理提供科學依據(jù)[32]。生態(tài)系統(tǒng)綜合評估模塊使用生態(tài)健康綜合評估模型、人居舒適度分析模型、水生態(tài)健康評估模型、基于碳排放指標的生態(tài)環(huán)境綜合評估模型對深圳市的生態(tài)系統(tǒng)進行綜合評估。

生態(tài)健康綜合評估模型包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、關(guān)鍵指標、核心指數(shù)、綜合指數(shù)4個層次：(1)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層包括與生態(tài)環(huán)境相關(guān)的城市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報等。(2)面向國家生態(tài)環(huán)境建設(shè)政策銜接的關(guān)鍵指標層,其各項指標主要來自“領(lǐng)導干部離任自然資源審計”、“資源環(huán)境承載能力監(jiān)測預警長效機制”、“生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)機制”和“深圳率先建設(shè)社會主義現(xiàn)代化先行區(qū)指標體系”,以及深圳市重點生態(tài)問題指標和后續(xù)需要健全的重要城市長期生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測指標。(3)面向綜合指數(shù)計算核心指數(shù)層,其各指標按照代謝效率、服務(wù)能力、典型問題3個方面進行細分,核心指數(shù)可以動態(tài)調(diào)整,按照本文給定的方法,調(diào)整指標并不會影響當年綜合指數(shù)得分,有效減少了指標調(diào)整選擇變化帶來的得分波動,提高了長期可比較性。(4)面向政府評估和民眾知曉的綜合指數(shù)層,該層包括三類指數(shù)和一個綜合指數(shù)：生態(tài)系統(tǒng)代謝效率指數(shù)、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力指數(shù)、生態(tài)系統(tǒng)典型問題指數(shù),以及進一步壓縮為一維度的綜合指標“城市生態(tài)系統(tǒng)健康指數(shù)”,平臺對外發(fā)布綜合指數(shù)層內(nèi)容。

人居舒適度分析模型以微博評論數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,限定深圳為評論地點,以“天氣或空氣質(zhì)量”為關(guān)鍵詞,通過網(wǎng)絡(luò)抓取工具收集有關(guān)天氣或氣候相關(guān)的文本評論數(shù)據(jù),通過微博數(shù)據(jù)情感分析結(jié)合當時的氣象和空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進行人居舒適度分析并自動計算和發(fā)布每天的人居舒適度滿意指數(shù)。通過平臺對2020全年的微博情感分析數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),深圳居民對人居環(huán)境整體上是滿意的,其中非常滿意率為33.25%,很滿意率為7.24%,滿意為5.81%；不滿意率為35.88%。

水生態(tài)健康評價是推進河流生態(tài)系統(tǒng)保護的重要手段,平臺構(gòu)建了河流水文、河流形態(tài)、河岸帶、水體理化、水生生物和干擾強度等6 項一級指標及22 項二級指標的河流健康綜合評價體系[33]；然后,采用層次分析法確定各指標項的權(quán)重,并以100分為滿分按不同的權(quán)重賦予各級指標不同的分值,某樣點6 個一級指標的的得分總和便是最終的評價得分；最后,根據(jù)生態(tài)水文、流域植被、河道生態(tài)護岸、生態(tài)質(zhì)量、生態(tài)服務(wù)、動植物棲息地等生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)對流域水生態(tài)健康進行評價。研究結(jié)果表明,深圳市水生態(tài)健康狀況總體得分偏低,有待進一步提升,其中,總氮和底棲動物多樣性等指標得分偏低。

基于工業(yè)碳排放的生態(tài)評估模型是使用生態(tài)環(huán)境壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(Pressure-State-Response,PSR)模型圍繞工業(yè)碳排放修正生態(tài)評估指標體系?？紤]到工業(yè)碳排放總量和強度是由于人類能源消耗及化石原料使用給生態(tài)安全帶來的生態(tài)脅迫,且與多項生態(tài)環(huán)境指標關(guān)系明顯,因此參考深圳市低碳城市指標體系,結(jié)合歷年工業(yè)環(huán)境污染數(shù)據(jù)的可獲性,構(gòu)建了包含工業(yè)碳排放總量、工業(yè)碳排放強度在內(nèi)的生態(tài)環(huán)境綜合評估指標體系。

2.2.4生態(tài)系統(tǒng)問題與風險防范

生態(tài)系統(tǒng)問題與風險防范是城市生態(tài)管理的工作重點。生態(tài)系統(tǒng)問題與風險防范模塊基于調(diào)查數(shù)據(jù)使用物種入侵分析方法和面源污染分析方法,對深圳市外來物種入侵、城市內(nèi)澇、城市熱風險、臭氧風險、BVOCs排放和花粉致敏等問題進行風險評估和可視化展示,并為城市生態(tài)問題的風險防范提供防范物種入侵、面源污染和花粉致敏方面的對策支持。例如,平臺根據(jù)植物普查、植物花期、花粉致敏植物名錄和花粉致敏等級數(shù)據(jù),計算生成了深圳市不同季節(jié)的花粉致敏風險分布圖(圖3),以此針對花粉致敏易感人群提出了相應(yīng)的風險防范措施,即建議在致敏風險較高的區(qū)域加強科普和風險提示以保護人體健康。

圖3 花粉致敏風險分布Fig.3 Risk distribution of pollen allergy

2.2.5生態(tài)管理戰(zhàn)略與政策

生態(tài)管理戰(zhàn)略與政策模塊為全國和深圳建市40年以來實施的生態(tài)環(huán)境保護政策提供了查詢預覽功能和深圳生態(tài)管理政策與城市復合生態(tài)系統(tǒng)演進數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析功能,模塊集成的熵權(quán)法和耦合協(xié)調(diào)度方法模型,為未來深圳市生態(tài)系統(tǒng)管理戰(zhàn)略框架與政策體系的制定提供了輔助決策功能。

2.3 深圳生態(tài)大調(diào)查

公眾參與是城市生態(tài)大數(shù)據(jù)智慧管理和服務(wù)平臺共建、共治、共享的重要途徑,也是生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和服務(wù)信息科學性與準確性檢驗的有效途徑。在2020年5月22日的國際生物多樣性日主題活動中,平臺對公眾發(fā)布了深圳生態(tài)大調(diào)查APP,APP服務(wù)于大自然保護協(xié)會和深圳綠色基金會組織的青少年生態(tài)大調(diào)查挑戰(zhàn)賽等活動,旨在讓更多市民參與生態(tài)調(diào)查活動,體驗戶外調(diào)查樂趣,了解深圳市生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)狀,感受深圳城市生態(tài)魅力,促進人居生活和城市生態(tài)的和諧發(fā)展。其它機構(gòu)也能夠利用該APP的植物識別、標注和打分功能組織戶外探索等活動。公眾通過生態(tài)大調(diào)查APP提供的調(diào)查記錄將被用來與業(yè)務(wù)部門調(diào)查記錄進行相互驗證和補充,為專業(yè)調(diào)查提供結(jié)果復核。

3 平臺特點及應(yīng)用前景

平臺集成的生態(tài)系統(tǒng)格局、質(zhì)量、服務(wù)、風險評估和綜合評估模型,為多源生態(tài)大數(shù)據(jù)的挖掘分析工作提供了專業(yè)工具,為生態(tài)大數(shù)據(jù)“數(shù)據(jù)-信息-知識-決策”的價值化過程提供了科學支撐,平臺的主要優(yōu)勢有以下幾點：(1)彌補了傳統(tǒng)信息化平臺缺乏科學分析的不足,使平臺不再是原始數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)的簡單展示,而是大數(shù)據(jù)中隱式、先前未知和潛在有價值信息的充分挖掘和快速服務(wù)。(2)平臺能有效降低了用戶數(shù)據(jù)收集與處理,及專業(yè)模型操作的難度,突破了原始數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸和難點,提高了專業(yè)模型在業(yè)務(wù)部門中的使用率,有效解決了“重建設(shè),輕應(yīng)用”的問題。(3)借助大數(shù)據(jù)分析工具和專業(yè)模型分析,實現(xiàn)了區(qū)域性多要素、多行業(yè)數(shù)據(jù)的綜合分析,避免了單要素、單行業(yè)數(shù)據(jù)的碎片化管理和分析,為城市生態(tài)大環(huán)保事業(yè)的協(xié)同分析和智慧化管理提供了必要的技術(shù)保障。

平臺所采用的技術(shù)方案和專業(yè)分析模型,可以在省、市、縣等各級政府部門中推廣使用,更好服務(wù)于城市的智慧管理和綠色發(fā)展。同時,生態(tài)大數(shù)據(jù)智慧管理和服務(wù)平臺建設(shè)作為智慧環(huán)保建設(shè)的一部分,可以進一步加強與智慧交通、智慧水利等服務(wù)平臺的互聯(lián)互通,為“美麗城市”和“智慧城市”建設(shè)提供一個“大而智”的綜合性信息化服務(wù)平臺。

4 結(jié)語

城市生態(tài)大數(shù)據(jù)智慧管理和服務(wù)平臺依靠“生態(tài)大數(shù)據(jù)+專業(yè)模型”的技術(shù)方案實現(xiàn)了從生態(tài)大數(shù)據(jù)到管理決策知識的挖掘,克服了傳統(tǒng)生態(tài)環(huán)境管理過程中遇到的多維數(shù)據(jù)獲取困難、整合挖掘能力不足、專業(yè)分析模型欠缺、數(shù)據(jù)難以有效支持決策等問題,從而全面提升了城市生態(tài)治理決策水平。深圳城市生態(tài)監(jiān)測與評估管理決策分析系統(tǒng)運用監(jiān)測評估生態(tài)模型和算法,實現(xiàn)了指標計算、綜合評價、風險預警、報告生成、可視化輔助決策等功能,為深圳市生態(tài)系統(tǒng)問題和風險防范提供了數(shù)據(jù)支撐,也為深圳市生態(tài)環(huán)境的管理和決策、科學研究和公眾科普提供了重要的技術(shù)平臺。未來需要進一步加強其他信息技術(shù)和專業(yè)模型在生態(tài)大數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用,提升用數(shù)據(jù)支撐決策和服務(wù)的能力。