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中图分类号：G496 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）30-0243-01
我国正在或者说已经进入了经济的新常态。在我国经济新常态下互联网大数据近年来发展迅猛，因此，结合大数据与我所从事领域有一些启发和思考在此做一个简单的论述。
1 我国大气污染防治现状分析
随着我国经济的发展、城市人口的过快增长以及城市化进程的加快，大气污染问题日趋严重，尤其是雾霾，已經对人体健康、生产生活、交通安全等方面带来了诸多危害，成为亟待解决的问题。
早期的大气污染，一般发生在城市、工业区等局部地区使人或动、植物受到伤害。90年代，主要的大气环境问题为煤烟和酸雨，1998年，国务院批准了SO2和酸雨控制为主的“两控区”划分方案。2000年以来，大气污染区域性复合型特征初步显现，大气环境问题除了煤烟、酸雨之外，还有灰霾/细粒子、光化学污染等。污染防治管理过程中，加强了单一污染物目标总量控制，注重燃煤污染控制，强调工业点源治理，实施属地管理启动了多污染源综合管理的进程，并在部分重点区域首次尝试了区域联防联控。
2 大数据发展趋势
大数据已深入到各行各业，既推动了传统产业的向前发展，又促进了新兴产业的不断壮大，更可以托起一个国家的未来发展。网络信息是跨国界流动的，信息流引领技术流、资金流、人才流，信息资源日益成为重要生产要素和社会财富，信息掌握的多寡成为国家软实力和竞争力的重要标志。大数据与云计算、物联网等新技术相结合，正在迅疾并将日益深刻地改变人们生产生活方式。国家层面，大数据战略已启动：一个核心、五大目标、三项任务、七项政策、十大工程，足以看出其重要性。总之，如何更好的利用大数据，如何更好的适应当前大数据时代，都值得我们好好思考与实践。
3 大数据对垃圾填埋恶臭污染的过程控制
3.1 填埋场恶臭问题产生背景
填埋法是垃圾处理必不可少的最终处理手段，也是现阶段我国垃圾处理的主要方式。在已运行的大中型卫生填埋场中，由于其操作和运行过程中不可避免的对周边环境造成一些负面影响，因此，生活垃圾卫生填埋场逐渐形成了大型化及邻避化的趋势。填埋场对周边环境的影响是多方面的，其中较为显著的是对周边水体、土壤以及大气的污染。其中群众反映较为集中的污染问题是对大气的污染，即臭气污染，其主要来自两方面：一是填埋气的无序排放散发臭气，二是垃圾渗沥液散发臭气。
对于垃圾场周边大气环境的污染问题，可以从污染源头减排，污染过程控制两个方面入手。源头减排主要是在填埋场运营过程中经过合理的设计、严格的管理，通过填埋气体收集处理（利用）设施、填埋场日常覆盖作业以及除臭杀菌措施来实现。目前这些措施都有比较好的运行实例，其效果也是显著的，而对于污染过程的控制工作则略显不足，在此对填埋场对大气环境污染的过程控制思路进行简单阐述。
3.2 大数据的应用
1、对国内主要县、市填埋场周边500m范围内设置多个分散空气质量监测点，对主要的污染成分（氨、硫化氢、甲硫醇）进行实时监测，将污染物浓度数据进行收集，并建立空气恶臭报警系统；根据《生活垃圾填埋污染控制标准》（GB16889，2008）中将生活垃圾填埋场大气污染物排放限值项目确定为氨、硫化氢、甲硫醇及臭气浓度4项，其有关特性及相关标准见表1。通过监测点的监测数据，若污染项目监测数据高于嗅觉阀值，监测数据传输到数据收集中心，则会触发恶臭报警系统，提示相应的垃圾填埋场管理部门进行响应处理措施，减少恶臭气体排放。
2、对于垃圾填埋场周边500m范围外，但属于填埋场恶臭影响范围以内，利用高分辨率城市人口密度模拟、中国乡镇人口空间数据集、微信朋友圈、新浪微博大数据及社会新闻等数据，评估受垃圾填埋场恶臭影响的人口、敏感单位和人群活动。同时，垃圾填埋场设置不同恶臭响应级别，根据大数据可根据不同季节，不同时期受恶臭影响敏感人群比例确定恶臭污染控制措施。例如，填埋场一般在夏季温度较高，大气扩散条件较差时对周边影响最为严重，而此时间段正值儿童及青少年暑假时期，户外活动相对频繁，受填埋场恶臭影响概率相应增加。通过大数据分析，对填埋场周边人群密集区，受影响敏感人群比例进行确定，从而对应一定的填埋场恶臭处理响应级别，确保受影响人群人数降到最低。
3.3 大数据在填埋场恶臭污染过程控制应用上的不足
大数据在填埋场恶臭控制应用上的不足尚存在一些不足和有待改进的地方：（1）当前国内县、市级填埋场随着市政投资的增加，填埋场运营过程中恶臭控制措施的加强以及项目在前期选址过程中的严格控制，恶臭污染控制基本在可控范围内，而小型垃圾填埋场由于垃圾处理规模有限，达不到收集利用的规范要求标准，填埋气体处于自然散排的状态，其恶臭污染问题往往比大型填埋场更加突出，而小型填埋场并没有实现恶臭过程控制的条件，因此利用大数据对垃圾填埋恶臭污染进行过程控制尚存在改进的空间。（2）受大数据数据源来源准确性的影响，利用高分辨率城市人口密度模拟存在一定的误差，同时使用网络社交媒体的人群比例分布存在一定偏性。因此，还需要对受控的填埋场周边实际人口数据进行实地调查，通过实际数据的校核，使大数据分析结果更加真实准确。
我国正在或者说已经进入了经济的新常态。在我国经济新常态下互联网大数据近年来发展迅猛，因此，结合大数据与我所从事领域有一些启发和思考在此做一个简单的论述。
1 我国大气污染防治现状分析
随着我国经济的发展、城市人口的过快增长以及城市化进程的加快，大气污染问题日趋严重，尤其是雾霾，已經对人体健康、生产生活、交通安全等方面带来了诸多危害，成为亟待解决的问题。
早期的大气污染，一般发生在城市、工业区等局部地区使人或动、植物受到伤害。90年代，主要的大气环境问题为煤烟和酸雨，1998年，国务院批准了SO2和酸雨控制为主的“两控区”划分方案。2000年以来，大气污染区域性复合型特征初步显现，大气环境问题除了煤烟、酸雨之外，还有灰霾/细粒子、光化学污染等。污染防治管理过程中，加强了单一污染物目标总量控制，注重燃煤污染控制，强调工业点源治理，实施属地管理启动了多污染源综合管理的进程，并在部分重点区域首次尝试了区域联防联控。
2 大数据发展趋势
大数据已深入到各行各业，既推动了传统产业的向前发展，又促进了新兴产业的不断壮大，更可以托起一个国家的未来发展。网络信息是跨国界流动的，信息流引领技术流、资金流、人才流，信息资源日益成为重要生产要素和社会财富，信息掌握的多寡成为国家软实力和竞争力的重要标志。大数据与云计算、物联网等新技术相结合，正在迅疾并将日益深刻地改变人们生产生活方式。国家层面，大数据战略已启动：一个核心、五大目标、三项任务、七项政策、十大工程，足以看出其重要性。总之，如何更好的利用大数据，如何更好的适应当前大数据时代，都值得我们好好思考与实践。
3 大数据对垃圾填埋恶臭污染的过程控制
3.1 填埋场恶臭问题产生背景
填埋法是垃圾处理必不可少的最终处理手段，也是现阶段我国垃圾处理的主要方式。在已运行的大中型卫生填埋场中，由于其操作和运行过程中不可避免的对周边环境造成一些负面影响，因此，生活垃圾卫生填埋场逐渐形成了大型化及邻避化的趋势。填埋场对周边环境的影响是多方面的，其中较为显著的是对周边水体、土壤以及大气的污染。其中群众反映较为集中的污染问题是对大气的污染，即臭气污染，其主要来自两方面：一是填埋气的无序排放散发臭气，二是垃圾渗沥液散发臭气。
对于垃圾场周边大气环境的污染问题，可以从污染源头减排，污染过程控制两个方面入手。源头减排主要是在填埋场运营过程中经过合理的设计、严格的管理，通过填埋气体收集处理（利用）设施、填埋场日常覆盖作业以及除臭杀菌措施来实现。目前这些措施都有比较好的运行实例，其效果也是显著的，而对于污染过程的控制工作则略显不足，在此对填埋场对大气环境污染的过程控制思路进行简单阐述。
3.2 大数据的应用
1、对国内主要县、市填埋场周边500m范围内设置多个分散空气质量监测点，对主要的污染成分（氨、硫化氢、甲硫醇）进行实时监测，将污染物浓度数据进行收集，并建立空气恶臭报警系统；根据《生活垃圾填埋污染控制标准》（GB16889，2008）中将生活垃圾填埋场大气污染物排放限值项目确定为氨、硫化氢、甲硫醇及臭气浓度4项，其有关特性及相关标准见表1。通过监测点的监测数据，若污染项目监测数据高于嗅觉阀值，监测数据传输到数据收集中心，则会触发恶臭报警系统，提示相应的垃圾填埋场管理部门进行响应处理措施，减少恶臭气体排放。
2、对于垃圾填埋场周边500m范围外，但属于填埋场恶臭影响范围以内，利用高分辨率城市人口密度模拟、中国乡镇人口空间数据集、微信朋友圈、新浪微博大数据及社会新闻等数据，评估受垃圾填埋场恶臭影响的人口、敏感单位和人群活动。同时，垃圾填埋场设置不同恶臭响应级别，根据大数据可根据不同季节，不同时期受恶臭影响敏感人群比例确定恶臭污染控制措施。例如，填埋场一般在夏季温度较高，大气扩散条件较差时对周边影响最为严重，而此时间段正值儿童及青少年暑假时期，户外活动相对频繁，受填埋场恶臭影响概率相应增加。通过大数据分析，对填埋场周边人群密集区，受影响敏感人群比例进行确定，从而对应一定的填埋场恶臭处理响应级别，确保受影响人群人数降到最低。
3.3 大数据在填埋场恶臭污染过程控制应用上的不足
大数据在填埋场恶臭控制应用上的不足尚存在一些不足和有待改进的地方：（1）当前国内县、市级填埋场随着市政投资的增加，填埋场运营过程中恶臭控制措施的加强以及项目在前期选址过程中的严格控制，恶臭污染控制基本在可控范围内，而小型垃圾填埋场由于垃圾处理规模有限，达不到收集利用的规范要求标准，填埋气体处于自然散排的状态，其恶臭污染问题往往比大型填埋场更加突出，而小型填埋场并没有实现恶臭过程控制的条件，因此利用大数据对垃圾填埋恶臭污染进行过程控制尚存在改进的空间。（2）受大数据数据源来源准确性的影响，利用高分辨率城市人口密度模拟存在一定的误差，同时使用网络社交媒体的人群比例分布存在一定偏性。因此，还需要对受控的填埋场周边实际人口数据进行实地调查，通过实际数据的校核，使大数据分析结果更加真实准确。