大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与环境监测

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

近年来随着人们对城市生活质量、健康状况以及经济发展的关注，环境监测技术已经成为一个热门研究方向。如何从海量数据中提取有意义的信息并快速有效地反应出环境变化、评价环境危机、评估经济发展规划等，成为越来越多研究者面临的新课题。大数据与环境监测（Big Data and Environmental Monitoring）是一个综合性研究领域，涉及包括环境资源利用、环境影响评价、灾害防御、环境效益评估、环境管理、环保政策制定、社会因素影响等多个方面。 一般来说，环境监测的任务可以分为四个阶段：第一阶段是原始数据的收集，第二阶段是数据预处理，第三阶段是特征工程，第四阶段是模型构建与分析。本文将围绕以上四个阶段逐步阐述大数据与环境监测的基本方法、工具、关键词、案例研究等内容。其中案例研究主要集中讨论以传感器网络数据为代表的低成本、低时延的数据采集、预处理、特征工程与机器学习技术在环境监测中的应用。另外，还会讲到如何进行数据共享，如何开展持续性研究，如何保证数据隐私安全以及如何将学到的知识转化为实际运用。

2.核心概念与联系

数据采集

数据采集通常包括传感器部署、采集设备选型、采集频率设置、数据传输协议选择、采集仪器连接等。传感器网络中的传感器采用无线方式通信，网络节点根据采集节点的位置分布进行数据路由。传感器采用离散的二进制编码方式传输数据，每个传感器采集数据后经过计算加工后形成一份完整的数据记录，然后再进行传输。传感器网络数据的采集通常采用批量方式进行，即一批数据一次性采集完成，也可以采用实时采集方式。

数据预处理

数据预处理是指对已获取的数据进行清洗、整理、转换、过滤等操作，使其满足分析需要。数据预处理的方法有正则表达式匹配、滑动窗