摘要：环境工程管理对决策的科学性和时效性有极高的要求，为此，大数据技术为其提供了新的技术支撑。文章首先阐述了大数据、环境工程管理和决策支持系统的相关理论和技术背景，构建了以大数据为核心的关键系统，并按照科学性等原则对系统进行了层次化的结构化设计等。大数据关键系统的功能技术主要包括对大数据的收集等内容，系统有数据采集等功能模块。系统的应用范围在于对环境检测等内容，该系统能够提高环境工程的决策的科学性及精度、反应速度、弹性的能力，并促进环境工程管理的数字化、信息化，减少环境工程管理的成本，从而更好地实现环境工程管理的科学、有效并可持续发展。

关键词：大数据；环保管理决策支持；环保管理决策支持系统；设计；应用

引言：环境工程管理是一项关乎环境决策的重要内容，其中以科学性和时效性为决策的重要诉求。大数据技术具备高效而强大的数据分析处理能力，利用其特征为环境工程管理提供新的支持手段。环境工程管理属于典型的综合性学科，具备诸多理论知识积累，可对决策支持系统构建工作进行有效指引。而决策支持系统在决策中发挥出较为理想的效果，特别是环境工程管理，由此可见，应切实满足这一需求，开发由多个知识与技能体系所构成的环境工程管理决策支持系统，通过环境工程领域知识的整合和加工，使得决策支持系统呈现出高度智慧、精准的特征。

一、相关理论与技术基础

1.1 大数据技术概述

大数据有“数据体量巨大、类型多样、处理速度快、价值密度低”等特点。大数据的核心技术主要是从数据采集到数据预处理、数据储存、数据管理、数据分析和数据挖掘以及图形显示等大数据的整个处理过程。在进行环境保护工程管理时，通过运用大数据技术将分散在不同的来源和格式进行汇聚和处理，提取有价值的数据提供给人们使用，辅助决策。

1.2 环境工程管理理论

环境工程管理范围较广、面较宽、点众多，如环境规划的顶层设计、环境管理的在线实时监控、环境评价的科学和有效控制等。其知识要素涵盖了大跨度和大纵深的发展可持续、效益平衡的经济学、统筹结合的系统工程学等。这些理念决定了环境工程管理的目的、方针、效率、指标等的指导思想和判断标准，以及计算机决策支持系统的依据。

1.3 决策支持系统相关理论

DSS是基于计算机技术的由辅助决策人员去解决半结构化或非结构化问题的一种信息系统。这种信息系统主要包含数据库、模型库、方法库以及用户接口等重要组件。通过对决策者的友好界面，可以提供其所需的数据、模型以及高质量的工具。在此领域内的DSS可以合理结合各类环境信息以及人文管理方面的知识，为环境工程中的决策提供智慧而准确的决策帮助。

二、系统设计目标与原则

2.1 系统设计目标

设计目标就是要建设一个以大数据为核心，用于环境工程管理决策支撑平台，主要工作包含四方面内容：一是收集和整理环境工程全过程大数据，形成一个统一的中心数据中心，用于解决当前环境数据碎片化的现象；二是通过大数据挖掘技术和大数据分析算法，将隐藏在环境大数据中的有价值信息和模式挖掘出来，为环境工程决策提供强有力的辅助支撑；三是开发出简易的、方便的、带有视觉交互环境状态及决策后果的决策辅助界面；四是足够弹性扩容能力，满足不断扩大的环境工程管理需求及变化。

2.2 系统设计原则

系统的建设遵循了科学性原则、实用性原则、开放性原则、安全性原则：科学性是指我们的设计必须是科学性的，可确保数据的准确性以及分析结果的可信度；实用性是指要符合环境工程管理实践的需要，为用户有用，是用户便捷地使用，并可以实现功能服务；开放性是指要具有较强的兼容性能，可以在不同的相关系统之间交流与共享信息，实现信息共享，实现信息的网络化；安全性是指为了保护国家和公众的权益，要重视安全性，需要采取相关策略，确保信息数据的安全与秘密。

三、系统总体架构设计

3.1 系统架构概述

以大数据为基础的环境工程管理决策支持系统的构成层次有 4 个，即数据层、分析层、决策层、用户界面层。每个层次单独又共同完成相应的工作，实现整个系统的功能。而数据层是收集、存储、管理信息的层次；分析层利用大数据分析工具，分析和处理信息；决策层基于分析结果进行决策；用户界面层则是用户有效的与系统进行互动的平台。

3.2 数据层设计

数据层主要是负责环境工程数据的采集、存储以及数据的处理，数据的采集采用数据采集方式如环境监测站、污染源企业、气象部门等。数据

类型包含结构化的结构化数据和非结构化的非结构数据，面对海量数据的存储需求，采用混合数据存储模式存储数据，如分布式文件与关系型数据库混合存储。数据质量管控主要负责数据的准确性、完整性、一致性。

3.3 分析层设计

分析层：在数据层获得的大数据进行研究分析，进行数据分析与数据挖掘，使用各种算法比如统计学分析方法、数据挖掘及机器学习等方法，构造各种模型及算法获取环境数据中的规律和趋势，比如建立大气污染趋势分析模型，预测未来空气质量；建立污染源查找模型，预测污染源以及排放量等，将分析结果传递给决策层作为决策参考依据。

四、系统关键技术与功能模块

4.1 关键技术

核心技术体系包含了大数据的采集技术和预处理技术、大数据的存储管理技术、大数据分析挖掘技术、数据可视化技术等。以上技术为解决多源异构大数据的采集和清洗问题；保证大数据的存储与及时检索；深度挖掘大数据中潜在的数据信息和模式；利用可视化手段将大数据分析结果直观地呈现给用户，提高决策效率。

4.2 功能模块

该系统的结构主要是由数据采集模块、数据管理模块、数据分析模块、决策辅助模块与服务客户模块组成。数据采集模块主要负责对各个数据源的环境建设数据进行收集；数据管理模块主要负责对采集数据的数据进行存储、整理和维护；数据分析模块负责对数据进行多种数据分析的处理；决策辅助模块主要通过对分析结果进行决策指导；服务客户模块对用户的注册、登录、权限管理等提供服务，确保该模块正常、安全运作。

五、系统应用模式与优势

5.1 系统应用模式

借助于大数据的环境管理决策支持系统能够被应用于环境监测、污染防控、资源配置等领域。针对环境监测，它能够实时监测环境检测数据并对其进行分析处理，及时掌握环境监测点潜在问题的出现，也能给出环境监测点重新布局的意见。针对污染防治，它是能结合污染源、环境状况的数据研究科学的污染防治方案，也能够对该方案的实施效果进行评估。针对资源配置，它会根据环境管理领域环保工程管理需求，合理地部署人力、物力和财力资源，以此加强资源的有效性。

5.2 系统应用优势

相比传统的环境保护项目决策机制方法，采用大数据辅助做出决策的优点主要有：能够增强决策的科学化和准确度，通过大数据分析技术挖掘出环境数据内部的规律和秘密，从而给决策者提供科学依据；能有效增强决策的及时性和弹性，因为在短时间内便可获得环境数据信息并加以分析，很快识别出潜在问题并及时应对；有利于推动环境项目的信息化和智能化的发展，对环境工程项目数据实现资源共享和协同作业，从而提高管理工作效率；有利于降低环境工程管理成本，通过合理地分配环境工程资源和制定处理方式，减少不必要的资源消耗以及处理成本。

结束语：本文设计出应用范围广、基于多元化知识环境的工程环境决策支持系统，以层次结构为核心框架结构，运用核心技术和主要单元，使系统的环保检测和控制及分配水平等方面得到有效提升，增强决策的科学性和时效性，实现工程环境数字化、智能化管理，降低耗损。相信在科技不断进步的同时，该系统会不断地得以完善，更好地为工程环境的管理提供更加有效、精准的服务，为实现环境工程管理更加高效、科学、可持续的方向指引，为更好地解决环境日益严峻的问题做出贡献。

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