针对我国提出的大数据战略,各行各业都跃跃欲试,就环境信息化来说,环保大数据的第一步需要怎么走?这是我国环保行业目前面临最迫切的问题。

面临同样的问题,美国环保局(EPA)已经开始探索大数据的第一步——数据整合。对于EPA来说,内部业务应用阶段(即办公自动化和管理信息系统)早已经实现,EPA的信息化已经走向更加复杂的与各联邦政府间数据共享、业务协同的高级应用阶段,将各个业务系统的数据整合集成到一起,成为EPA和联邦政府履职的必要组成部分。

那么,美国通过哪些信息化手段将数据整合起来呢?

第一招——建立设施登记系统

实现EPA内部和联邦政府的数据集成,是数据整合的基石

为解决不同系统、数据库之间的标准化和数据语意冲突的问题,方便数据的整合、共享,EPA建立了环境资料注册(Environment Data Registry, EDR)机制,提供信息系统和数据的标准信息(包括名称、格式、来源、位置等)。EDR分为系统程序及数据库注册、数据集合注册、数据(元素)注册、环境词汇注册、开发组件注册、化学物质注册及设施登记(注册)等。

其中,设施登记系统(Facility Registry System,FRS)是对包括企业、污水处理厂、民用设施、甚至采矿作业等享有排污权的设施进行登记,为每个排污设施创建唯一、综合的设施识别信息,形成排污设施登记数据库。通过为每个排污设施赋予唯一的“设施标识码”,使不同业务系统数据之间的关系得以明确,实现跨业务系统和跨库检索。通过设施标识码建立排污设施与EPA和各州业务信息系统的链接,实现了EPA内部和联邦政府范围内的数据集成和共享。

FRS由OEI(环境信息化办公室)集中管理和维护,通过把各业务系统的设施数据链接起来, EPA可以做很多事情,比如搜索某一行业的所有被监管设施;设施的准确位置,包括排污口经纬度等;某设施所涉及的各种排污许可和环境监管信息;某企业的所有排污设施例如某石油公司的所有分厂等。

自上世纪90年代FRS开始实施以来,已近登记了160万个设施记录,整合了28个州的污染设施主数据;管理超过7800个联邦管理的设施,5万个部落领地设施和超过3000个国家环境行为跟踪(NEPT)设施数据,成为EPA数据整合的基石。

EPA还通过污染设施的信息公开,收集公众对设施数据质量的问题反馈,识别和纠正错误数据和重复记录。3年内收到1.3万个数据错误的反馈,更正了1.2万个错误,大幅提高了设施信息质量的准确性和有效性。

第二招——建立环境数据传输与交换系统

使得EPA各部门、各州环保部门、环保团体、企业等快速地交换环境数据

在信息化建设之初,为满足各项业务需求,EPA也分别建设了信息系统和数据库,这些系统大多互不兼容,难于共享。

对于不同业务系统的数据传输和交换需求,EPA没有分别建立传输网络和系统,而是依靠统一的中央数据交换系统(Central Data eXchange,CDX)实现。这一平台提供单一数据申报及交换窗口,使EPA各部门、州政府环保部门、部落或环保团体、企业能够快速传输、交换环境数据。CDX目前已经延伸到加拿大及墨西哥,实现了跨境数据交换, 是EPA数据采集、传输和交换重要的基础设施。

目前已超过26万个用户在CDX上注册,50个州和9个部落运用CDX所提供的空气、水等相关环境数据,60个系统的数据在CDX上交换,每年的交易数量超过80万笔,节省了大量的时间和经费。

第三招——建设环境数据仓库

形成综合性的环境信息,并有利于实现数据的实时智能分析

为整合、集成业务系统和数据以获取综合性的环境信息,EPA的OEI还通过从不同业务系统中抽取数据,整合形成环境数据仓库(EnviroFacts)。

目前,包括大气环境质量、有害固体废弃物、超级基金场地、有毒物质排放清单、饮用水等大部分业务数据已经整合到EnviroFacts中,分为大气、水、土壤、固废、有毒物质、设施、辐射、守法等专题。公众只要登陆EPA网站,就可以方便地查询到所需要的各类环境信息。

作者单位:环境保护部信息中心

★启示录:

1、建立有唯一标识的排污设施

我国很多地方都开展了“一企一档”数据库建设,而对有排污权的设施进行唯一标示,不仅可以直接对污染设施进行更加精细的管理,还建立起了各污染源之间的联系,从而建立起全国范围的“一企一档”数据库。比如某个集团在某地有分厂,排污设施系统可以直接实现数据勾连,这也是未来实现大数据的基石。

2、建立统一的数据传输、交换系统

我国目前也存在多系统并存的现象,各系统之间很难“对话”。EPA通过建立唯一通道,畅通了各数据系统,只要“路”畅通了,就能实现无处不到。我国的信息化建设也可以借鉴此“铺路”经验,统一依托环保专网这一“高速公路”开展数据传输。

3、建立数据仓库

数据可交换,已经实现了互通共享,但有些数据是关系国计民生的,环保部门需要根据这些数据做决策。这就需要建设数据仓库,以满足社会的需求和决策的需求。

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