CN112163724A - 环境信息数据资源整合集成系统 - Google Patents

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CN112163724A CN202010779335.3A CN202010779335A CN112163724A CN 112163724 A CN112163724 A CN 112163724A CN 202010779335 A CN202010779335 A CN 202010779335A CN 112163724 A CN112163724 A CN 112163724A
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朱海燕
马春
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吴婧
陈志明
徐海涛
王建斌
丁利瑞
马小红
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Abstract

一种环境信息数据资源整合集成系统，包括多源数据采集与管理子系统、生态环境数据共享与场景应用子系统、环境数据智能统计分析子系统和生态环境智能决策支持子系统；多源数据采集与管理子系统，根据业务应用场景对数据的需求，进行沟通协调采集梳理；生态环境数据共享与场景应用子系统，用于建设相应的数据服务接口；环境数据智能统计分析子系统用于跨业务领域的环境统计分析；生态环境智能决策支持子系统，采用现有的环境数据资源中心，在数据细化和扩展的基础上，进行生态环境数据的智能化分析。本发明实现各类生态环境数据标准化制定、数据采集与整合、综合管理及查询检索等功能，全面提高了生态环境数据管理水平。

Description

环境信息数据资源整合集成系统
技术领域：
本发明涉及环境信息数据资源整合技术领域，特别涉及一种环境信息数据资源整合集成系统。
背景技术：
建设环境信息资源中心是提高环境信息基础能力和业务应用能力的有效方式。当前，我国环境信息化工程项目主要应用在环境信息传输、数据交换管理、资源共享服务以及运行维护等领域，探究环境信息资源共享平台的构建与实现分析，有利于促进形成全国环境信息资源的集中化管理，促进环境信息资源的利用与发展，将环境信息数据资源进行整合，能够很好的便于资源数据的共享和交换，所以环境信息数据资源的整合技术有待进一步的开发。
发明内容：
有鉴于此，有必要提供一种环境信息数据资源整合集成系统。
一种环境信息数据资源整合集成系统，包括多源数据采集与管理子系统、生态环境数据共享与场景应用子系统、环境数据智能统计分析子系统和生态环境智能决策支持子系统；
多源数据采集与管理子系统，根据业务应用场景对数据的需求，进行沟通协调采集梳理；
生态环境数据共享与场景应用子系统，用于建设相应的数据服务接口，打通现有公共生态环境系统的数据传输渠道；
环境数据智能统计分析子系统，采用现有环境数据资源中心的专题分析数据和分析基础，进行跨业务领域的环境统计分析；
生态环境智能决策支持子系统，采用现有的环境数据资源中心，在数据细化和扩展的基础上，进行生态环境数据的智能化分析。
优选的，多源数据采集与管理子系统包括数据标准化模块、多源数据库完善模块、多源数据采集梳理模块、数据清洗与质量审核模块、数据转换与加载模块和数据综合服务模块，数据标准化模块、多源数据库完善模块、多源数据采集梳理模块、数据清洗与质量审核模块、数据转换与加载模块和数据综合服务模块分别根据业务应用场景对数据的需求，进行沟通协调采集梳理，采集整合的数据包括厅系统内部大气环境质量监测数据、水环境质量监测数据、污染源监控数据、环境监察移动执法数据、固废信息管理数据、环评登记表数据、环评信息管理数据、机动车尾气监管数据和法规标准信息数据，并推进厅系统内财务管理数据、生态红线管理数据和厅系统外包括气象信息、基础地理信息、水文监测数据、企事业单位法人信息数据的信息采集，同时补充扩展丰富原有数据中心的数据；在此基础上不断整合生态环境各领域环境监测数据、监管信息及各类相关数据，实现各类生态环境数据标准化制定、数据采集与整合、综合管理服务工作，实现数据的全平台搜索，并对结果集以命中数规则进行权重排序。
优选的，数据标准化模块包括数据分类标准、数据库标准、数据编码标准、元数据标准、数据存储标准、数据应用标准、数据共享交换标准、业务数据、管理数据、元数据、数据资源规划、基础数据库、主题数据库、元数据库、指标库、公共代码库、数据清洗、质量审核、数据转换、数据加载、公共代码管理、数据字典管理、污染源基本信息维护、环境质量基本信息维护。
优选的，数据分类标准，对业务数据的组织及应用围绕工作核心，分析影响工作的因素，通过对这些因素分类归纳，形成分层次信息分类，进而形成指标，通过指标将分散的数据转化为具有时间序列化、涵义统一的信息，基于指标对各类数据进行组织，形成反映相关情况的统一数据主题视图，作为共享和应用的基础，进而为目标的制定提供信息支持；
数据库标准用于提高数据共享的质量和效率，促进数据库编码的标准化；
数据编码标准从代码长度、单个类的体量、类、方法及功能块之间间隔、注释、命名规范、方法参数设定、方法类、工具类的应用、进行约束；
元数据标准包括标识类属性、定义类属性、关系类属性、表示类属性、管理类属性及附加类属性；
数据共享交换标准，通过采用XML技术，为业务应用系统提供一个统一的数据交换中心；
业务数据，用于扩展完善大气环境、水环境、土壤环境、污染源普查、污染源监管、固体废物、噪声环境、自然生态、行政管理、公众服务环境业务数据，为环境管理工作提供全方位的数据支撑；
管理数据，管理数据即系统管理数据，通过对管理数据进行完善更新，保证系统平台的稳定运行；
元数据，元数据即数据的数据，提供数据资源的指南，是数据共享的基础；
数据资源规划，以政府部口或企事业单位的业务数据为处理对象，实现对信息资源质量和信息资源分布的统筹规划，支持信息资源的有效共享和充分利用，并进一步为业务处理与管理决策服务，通过数据资源规划来梳理政府部口或是企事业单位的业务流程，从而确定这些组织中的信息需求，构建信息标准和环境数据资源中心模型，然后对现存的环境数据资源中心以及各种应用项目进行质量评估，对符合标准的系统继续采用，并把它们整合到一起；对没有达到标准的系统需要进一步优化或再重新开发；
基础数据库,用于建立以互联网信息、物联网信息、环保业务信息、扩展信息、应用共享信息为内容的信息资源库；
主题数据库，是指将信息经过过滤识别出来，根据管理需求信息按照不同的分类定义工作，然后分别对每个主题数据库定义主题；
元数据库，元数据是描述数据资源或数据等对象的数据，包括元数据视图管理、元数据维护、同步检查、元数据导入或者导出、元数据查询、元数据版本管理、元数据变更管理；
指标库，通过对各类业务数据进行整合，将数据按指标的形式进行梳理，形成指标体系，并通过指标数据库对外提供一个统一的数据管理和共享视图；
公共代码库，代码库就是编译成DLL的程序集，提供将代码封装在单个文件中、允许继承和修改这些文件并允许分发离散的功能单元的可移植方法；
数据清洗和质量审核，数据清洗对数据进行转换归并，结合数据分析技术将原数据库中的数据进行提取和转换并存储到新的数据存储介质中；质量审核包括数据逻辑性校验、完整性校验、排污因子校验、数据交叉校验；
数据转换和数据加载，对抽取的数据按照一定的规则进行变换，变换的规则包括合并、拆分、转义、统计、替换、编码的转换；数据加载是将转换后的数据加载到数据库中，数据加载策略包括加载周期和数据追加策略；
公共代码管理，公共代码管理对公共代码库中各类公共代码进行增、删、改、查操作，同时支持公共代码文件批量加载；
数据字典管理，数据字典包括平台以及各个相关源业务系统的相关表结构的详细定义以及他们之间的关联关系；
污染源基本信息维护，污染源基本信息模块包括污染源基本信息的查询、添加、修改、停用，以及污染源基本信息的各个构成，其中包含基本信息维护、数据采集仪信息、污染治理设施信息、废水排放口信息、废水排放口监测点信息、废气排放口信息、废气排放口监测点、噪声排放口基本信息、固废污染源信息。
优选的，环境数据智能统计分析子系统包括污染源智能统计分析模块、水环境智能统计分析模块、大气环境智能统计分析模块和土壤环境智能统计分析子系统，污染源智能统计分析模块、水环境智能统计分析模块、大气环境智能统计分析模块和土壤环境智能统计分析子系统分别通过网络通信地址进行数据互通。
优选的，污染源智能统计分析模块利用大数据技术对污染源数据及现有环境数据资源中心环境监管数据进行汇总统计，并提供多维分析功能；
水环境智能统计分析模块以水环境监测数据为基础，结合多种水环境统计分析方法进行水质监测数据的多维度分析，分析污染变化趋势、水文特征识别信息；
大气环境智能统计分析模块采用互联网IP地址码调取环境溯源信息，实时监控城市空气自动站的空气质量情况及其空间分布状况；实时分析判定空气质量是否达标并进行报警、预警，并可对超标的空气站点进行精准溯源分析，查找该站点超标原因并辅助识别污染源重点企业；
土壤环境智能统计分析子系统结合大数据技术，分析土壤环境监测数据，挖掘土壤环境的变化趋势，完成土壤重金属数据、土壤污染状况评价、土壤风险源的汇总统计，智能生成分析报告。
优选的，生态环境智能决策支持子系统包括环境要素综合分析模块、环境监管目标考核模块、生态环境监控管理模块、GIS综合动态展示模块和环境执法决策支持模块，环境要素综合分析模块、环境监管目标考核模块、生态环境监控管理模块、GIS综合动态展示模块和环境执法决策支持模块分别通过网络地址互通信息。
优选的，环境要素综合分析模块为管理人员明确环境问题并针对性的采取管理手段提供数据支撑，利用采集整合的各类数据资源，通过大数据统计分析方法，按不同数据分类、不同管理角度进行数据对比分析，分析水环境、大气环境、土壤环境的变化规律；
环境监管目标考核模块利用采集整合的多源环境监测数据及分析结果，结合大数据、智能模拟、云计算技术进行数据目标考核；
生态环境监控管理模块基于GIS技术，对动物资源、栖息地、区域自然环境、自然灾害、人为干扰监测数据进行综合展示；
GIS综合动态展示模块结合GIS地理信息平台，形成高精度、强时效、空间坐标一致的环境地理数据集合，将数据与空间相结合，建设生态环境GIS一张图，将水环境、大气环境、噪声环境、土壤环境、生态环境、污染源环境相关业务信息在一张图上进行动态直观展示；
环境执法决策支持模块用于分析企业生产、排放治理情况，综合分析各区域行业、企业的生产经营数据、设施运行数据、环境执法占比情况、环境违法行为占比情况、违法行为高发时间段，为环境执法行动的安排和部署提供数据分析支持。
本发明提供的环境信息数据资源整合集成系统依托现有已建的环境信息数据资源中心，进行数据资源中心前端数据的多样化采集及服务和后端的多业务应用，根据业务科室需求构建应用场景，通过数据采集协调、由专业人员进行梳理整合，为科室形成定制化数据应用分析，促进生态环境管理模式的创新，提升生态环保环境工作规范化、标准化和智能化水平；本发明通过全面整合生态环境各领域环境监测数据、监管信息及各类相关数据，建设生态环境多源数据采集与管理系统，实现各类生态环境数据标准化制定、数据采集与整合、综合管理及查询检索等功能，为生态环境管理夯实数据基础，全面提高了生态环境数据管理水平。
附图说明：
为了更清楚地说明本发明施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1环境信息数据资源整合集成系统框架示意图。
图中：多源数据采集与管理子系统1、生态环境数据共享与场景应用子系统2、环境数据智能统计分析子系统3、生态环境智能决策支持子系统4。
具体实施方式：
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
请参阅图1，一种环境信息数据资源整合集成系统包括多源数据采集与管理子系统1、生态环境数据共享与场景应用子系统2、环境数据智能统计分析子系统3和生态环境智能决策支持子系统4；环境信息数据资源整合集成系统依托现有已建的环境信息数据资源中心，进行数据资源中心前端数据的多样化采集及服务和后端的多业务应用，根据业务科室需求构建应用场景，通过数据采集协调、由专业人员进行梳理整合，为科室形成定制化数据应用分析，促进生态环境管理模式的创新，提升生态环保环境工作规范化、标准化和智能化水平；
多源数据采集与管理子系统1，根据业务应用场景对数据的需求，进行沟通协调采集梳理，用于支持生态环境业务具体工作；
生态环境数据共享与场景应用子系统2，用于进一步拓展现有环境数据资源中心数据利用深度和广度，在具体业务领域设计定制化应用场景，全面落实并推进环保生态环境政务信息共享，提升环境保护工作管理分析决策能力，支持数据跨业务部门的调用共享；通过建设相应的数据服务接口，打通现有公共生态环境系统的数据传输渠道，实现环境质量监测、污染源监管、专题分析数据的传输与共享，实现生态环境数据的公开发布展示，引导公众积极参与环境保护；
环境数据智能统计分析子系统3，基于业务应用场景及数据，利用现有环境数据资源中心的专题分析数据和分析基础，实现跨业务领域的环境统计分析；
生态环境智能决策支持子系统4，依托现有的环境数据资源中心，在数据细化和扩展的基础上，实现生态环境数据的智能化分析，为环境治理、环境达标提供分析数据支持，为控制措施的效果提供评估分析，为生态环境改善提供数据参考和宏观指导，为环保生态环境保护工作的科学决策提供重要依据。
多源数据采集与管理子系统包括数据标准化模块、多源数据库完善模块、多源数据采集梳理模块、数据清洗与质量审核模块、数据转换与加载模块和数据综合服务模块，数据标准化模块、多源数据库完善模块、多源数据采集梳理模块、数据清洗与质量审核模块、数据转换与加载模块和数据综合服务模块分别根据业务应用场景对数据的需求，进行沟通协调采集梳理，采集整合的数据包括厅系统内部大气环境质量监测数据、水环境质量监测数据、污染源监控数据、环境监察移动执法数据、固废信息管理数据、环评登记表数据、环评信息管理数据、机动车尾气监管数据和法规标准信息数据，并推进厅系统内财务管理数据、生态红线管理数据和厅系统外包括气象信息、基础地理信息、水文监测数据、企事业单位法人信息数据的信息采集，同时补充扩展丰富原有数据中心的数据；在此基础上不断整合生态环境各领域环境监测数据、监管信息及各类相关数据，实现各类生态环境数据标准化制定、数据采集与整合、综合管理服务工作，实现数据的全平台搜索，并对结果集以命中数规则进行权重排序。
数据标准化模块包括数据分类标准、数据库标准、数据编码标准、元数据标准、数据存储标准、数据应用标准、数据共享交换标准、业务数据、管理数据、元数据、数据资源规划、基础数据库、主题数据库、元数据库、指标库、公共代码库、数据清洗、质量审核、数据转换、数据加载、公共代码管理、数据字典管理、污染源基本信息维护、环境质量基本信息维护。
数据分类标准，对业务数据的组织及应用围绕工作核心，分析影响工作的主要因素，通过对这些因素分类归纳，形成一套分层次信息分类，进而形成指标，通过指标将分散的数据转化为具有时间序列化、涵义统一的信息，基于指标对各类数据进行组织，形成反映相关情况的统一数据主题视图，作为共享和应用的基础，进而为目标的制定提供信息支持；
因素分类归纳方式包括：
按照数据来源：划分为环境系统内部数据和外部数据，内部数据包括污染源管理、环境质量、核与辐射、自然生态、督察执法、综合政务、环境保护能力以及应急管理内容，外部数据包括企业信息、法人信息、城市建设项目与生态环境相关的信息；
按照服务范围：划分为业务数据和辅助数据，业务数据由不同的业务管理流程，监测、监督、统计产生，反映了业务管理的情况，辅助性数据用来为业务数据的应用提供多元化的支持；
按照数据类型：划分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据和时序数据，结构化数据能够用统一的结构加以表示和存储；非结构化数据无法用数字或统一的结构表示；半结构化数据多来自互联网抓取；时序数据具有很强的时间序列特点，实时性要求较高，根据不同的数据类型，存储和管理模式存在较大差别，需要在数据库标准体系设计中分别考虑；
数据库标准用于提高数据共享的质量和效率，促进数据库编码的标准化；
数据库的命名采用26个英文字母和0-9这十个自然数，在加上下划线组成，具体的命名规则如下所示：
(1)尽量简洁明义，能够直观清晰的看出数据库的用途；
(2)使用名词作为数据库名称，并且只用英文，不用中文拼音；
(3)使用英文字母，全部小写，控制在3-7个字母以内；
(4)如果有多个单词，则使用下划线隔开。
表名由前缀和实际名字组成，同时根据实际需要，适当进行冗余，具体的命名规范如下所示：
(1)具备统一前缀，对相关功能的表应当使用相同前缀，如acl_xxx，house_xxx，ppcxxx；其中前缀通常为这个表的模块或依赖主实体对象的名字，通常表名为：业务动作类型或业务类型；
(2)表名使用英文小写单词，如果有多个单词则使用下划线隔开；
(3)表名简介，使用常见单词，避免使用长单词和生僻词；
(4)表引擎取决于实际应用场景及当前数据库中的已经存在的存储引擎；日志及报表类表建议用myisam，与审核、金额相关的表建议用innodb引擎，一般数据库默认innodb；
(5)数据表必须有主键，且均使用auto_increment的id作为主键(与业务无关)，与业务相关的要做为唯一索引；
(6)一般使用utf8字符集，由于数据库定义使用了默认，数据表可以不再定义；
(7)表的主键一般都约定成为id，自增类型；
(8)所有的表都必须有备注，说明表中存放的数据内容；
(9)预估表数据量，如果数据量较大(超过500w)则需要考虑分表策略，可以等量均衡分表或根据业务规则分表；
(10)职责相近的表，命名规则相同。
数据库字段命名与表名命名类似，具体规则如下：
(1)使用小写英文单词，如果有多个单词使用下划线隔开；
(2)使用简单单词，避免生僻词；
(3)字段应当有注释，描述该字段的用途及可能存储的内容；
(4)时间字段，除特殊情况一律采用int来记录unix_timestamp；
(5)网络IP字段，除特殊情况一律用bigint来记录inet_aton值；
(6)所有字段，均为非空，最好显示指定默认值；
(7)有些驱动对tinyint支持不够好，通常建义按容量来选择字段；
(8)text字段尽量少用，或是拆到冗余表中。
字段设计规范如下：
(1)凡是可能被索引的字段，必须被定义为NOT NULL，可以设置default值。
(2)非负值的数字统一使用unsigned(无符号)类型存储。
(3)谨慎使用大对象字段。
(4)禁止使用enum，对于boolean类型或者表示简单状态的字段，mysqi用tinyint，oracle用number(1)。
(5)时间类型标准：比如对于Oracle，有两种时间类型：DATE和TIMESTAMP，DATE的精度只保存到秒，例如“2013-11-0211:15:23”，而TIMESTAMP精度更高可以保持小数秒，例如“2013-11-0211:15:23.000000”。有时候，DATE只保存到秒，不足够区别两个事件哪个先发生，这时建议使用TIMESTAMP类型。对于MySQL，存储年使用year类型，存储日期使用date类型，存储精确时间戳(精确到秒)尽量使用timestamp类型，因为timestamp使用4字节，datetime使用8字节，他们的区别：TIMESTAMP值不能早于1970或晚于2037。
索引设计规范
索引建设规范如下：
(1)复合索引的字段数不能超过5个。
(2)单表的索引数据尽量控制在5个以内。
(3)联合索引的字段排列顺序以去重后字段的数值的个数大小排序先后顺序。比如表mk_task有id，name，id有50000个独立值，name有5000个独立值，那么，顺序是id在name前面，建立的索引是idx id name。
(4)Order by、distinct、group by后的字段尽量建立索引。
(5)update、delete的where尽量使用有索引的字段或主键。
(6)超过20字节的varchar字段建议前缀索引，禁止对字符串长度超过50个字符的列创建索引。
(7)长文本类型字段(例如Text)不能使用索引。
数据编码标准从代码长度、单个类的体量、类、方法及功能块之间间隔、注释、命名规范、方法参数设定、方法类、工具类的应用、进行统一约束；
元数据标准包括标识类属性、定义类属性、关系类属性、表示类属性、管理类属性及附加类属性；
数据共享交换标准，通过采用XML技术，为业务应用系统提供一个统一的数据交换中心，使得各部门应用系统之间可以通过数据交换中心进行安全可靠及可追踪的高效信息数据交换，在提供交换的同时，能对用户的访问权限加以限制、管理和记录；
业务数据，用于扩展完善大气环境、水环境、土壤环境、污染源普查、污染源监管、固体废物、噪声环境、自然生态、行政管理、公众服务环境业务数据，为环境管理工作提供全方位的数据支撑；
管理数据，管理数据即系统管理数据，通过对管理数据进行完善更新，保证系统平台的稳定运行，使之能够更好地服务于生态环境数据集成共享及挖掘分析，为环境监管和环境质量改善提供技术支撑；
元数据，元数据即数据的数据，是关于数据的内容、质量、状况和其他特性的描述性信息，元数据能够提供数据资源的全面指南，是数据共享的基础，元数据标准是数据资源共享研究的重点内容之一，主要用于存储环境基础数据库与环境数据仓库的元数据，并提供各类元数据检索功能；
数据资源规划，以政府部口或企事业单位的业务数据为处理对象，实现对信息资源质量和信息资源分布的统筹规划，支持信息资源的有效共享和充分利用，并进一步为业务处理与管理决策服务，通过数据资源规划来梳理政府部口或是企事业单位的业务流程，从而确定这些组织中的信息需求，构建信息标准和环境数据资源中心模型，然后对现存的环境数据资源中心以及各种应用项目进行质量评估，对符合标准的系统继续采用，并把它们整合到一起；对没有达到标准的系统需要进一步优化或再重新开发；
(一)业务过程和业务主题
数据来自于业务，产生于业务驱动，服务于业务管理。通过业务职能域、过程/主题、活动的分级细化，梳理业务的多级框架。业务过程和业务主题
均属于面向用户的视角，其中：
(1)业务过程Process直接对应业务过程中操作的用户视图UD。同时，业务过程Process与用户视图UD中的数据元DE之间，可能存在C/U关系，该关系需要从Process与UD之间的操作中进行提取。业务过程的分解采用“业务职能域+业务子域+过程+活动”的方式，其代码的编码方式也将作为UD和DE的数据编码基础。
(2)业务主题Subject直接对应原始数据采集中的用户视图UD。由于所有原始数据都由数据采集过程所产生且数据类型非常多，从而不采用Process与UD/DE之间的关系来标识数据元，而采用“业务职能域+属性维度”的分级分类方式进行标识，进而确定其代码的编码方式。
(二)用户视图分析(UD)
用户视图分析即：基于业务框架的信息资源分析。其核心在于梳理业务过程中产生的聚集环保数据的各类用户表单，这是数据分析的开端。UD属于面向用户的视角，其中：
(1)对于业务过程Process相关的用户视图UD，首要任务是确定每个UD的首次出现点(活动Activity)和流转使用点(活动Activity)。同时，提取UD中的各个数据元DE的C/U点(注意：UD是特定的用户表单，根据业务的内聚和耦合特性，部分DE可能会在后续的分析中进行重定义或分拆)。
(2)对于业务主题Subject相关的用户视图UD，针对原始采集数据的业务主题确定相应的UD，并提取UD中的各个数据元DE。特别说明：当面向业务主题的DE和面向业务过程的DE相互重复时，说明在业务过程中使用了原始采集的数据，因此，该DE的产生点不属于某个业务过程，而属于相应业务主题的数据采集过程。
用户视图UD的表示方式采用“业务职能域+图表类型+图表编号”的代码编码方式，此编码方式与P&S对应，并通过“用户视图格式化表”与数据元DE关联。
数据元分析(DE)
数据元分析即：基于数据标准体系对用户视图中的数据单元进行分析。其核心在于梳理和调整数据元的定义(其元数据的定义)，这是数据分析的核心。DE属于面向后台数据的视角。其中，面向业务活动的数据元分析首要任务是确定每个DE的产生点和使用点，这需要通过DE在UD中的变化找到其C/U点(活动Activity)。
数据元DE可分为业务过程类数据元(业务过程中产生的)和业务主题类数据元(原始采集时产生的)。前者的代码采用“对象域(对应业务职能域)+操作分级(对应业务过程和活动)+数据元编号”的编码方式；后者的代码采用“对象域(对应业务职能域和业务子域)+分级分类编码(属性维度)+数据元编号”的编码方式，属性维度则是依据环境/污染源的业务类型及工艺类型进行划分。此外，针对所有数据元，抽象出公共数据元，单独进行编码。
信息资源目录与数据模型设计
根据上述内容形成完整的信息资源目录，作为今后信息资源使用和管理的基础，确保信息资源规划“用起来”。
特别说明：信息资源规划不是设计各个应用系统的数据模型和数据库，而是确定数据模型的设计要求。数据模型由数据元组成，是根据数据元的元数据(业务属性、关系、限制条件等)，依据业务特征，将数据元内聚起来，形成数据实体/数据库表，并通过数据元之间的关系(元数据)形成的实体关系/表关系。数据模型和数据库的具体设计的技术型工作，应在信息系统建设时，由设计和开发单位，根据设计要求完成，这样可使得设计有据可循，给予设计工作一定的“张力”，有利于发挥设计和开发单位的能力，同时，避免经常出现的“一统就死、一放就乱”的问题。
数据资源规划总体架构的设计，本实施例中，描述了一个地区环境保护部门当前和未来的信息化状态，总体架构的设计是为了实现跨部门的信息和资源共享，推动业务协同，提高对公众的服务能力。总体架构主要由业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四部分组成。
业务架构是通过进行业务梳理，定义业务流程目录表、业务互动矩阵和功能分解图等具有重要指导意义的资料，得到机构职能行使的流程和部门间的协作关系，业务架构是整体架构设计的基础。
应用架构是对机构当前的信息化状态进行描述，理清应用系统间的交互关系、应用与核心业务的对应关系，为信息化发展提供一个蓝图。通过应用架构分析设计，可定义应用接口目录表、系统/功能矩阵、软件分布图等。
数据架构描述了逻辑的和物理的数据资源结构。通过数据架构建立起关键信息流模型，描述业务事件的关键输入输出信息，为应用架构提供数据支撑，在分析、挖掘和处理的基础上，为机构提供支持和决策信息。技术架构用来描述支持业务、数据、应用服务部署的设施、标准、技术等，技术架构定义了机构信息化的技术路线、技术标准、技术选择和技术组件等。完整的技术架构涉及数据架构、应用架构和基础设施等各个层面。
数据资源规划是环境信息数据资源中心建设的重要工作之一，它是站在顶层设计的高度对业务、应用和数据进行梳理规划。做好信息资源规划，能有效指导后续的数据采集、数据处理以及数据交换共享等工作。
基础数据库,用于建立以互联网信息、物联网信息、环保业务信息、扩展信息、应用共享信息为主要内容的信息资源库，为各职能部门提供基础性、战略性的信息服务和决策支持；
主题数据库，是指将信息经过过滤识别出来，再从全局出发，根据管理需求信息按照不同的分类定义工作，然后分别对每个主题数据库定义主题；以面向主题的方式组织管理各类数据和指标，主要面向各类数据分析应用，数据来源于基础业务数据库，按照主题定义将数据集成到主题数据库中；
元数据库，元数据是描述数据资源或数据等对象的数据，其使用目的在于：识别资源、评价资源、追踪资源在使用过程中的变化、实现简单高效地管理大量网络化数据、实现信息资源的有效发现、查找、一体化组织和对使用资源的有效管理。主要包括元数据视图管理、元数据维护、同步检查、元数据导入/导出、元数据查询、元数据版本管理、元数据变更管理等内容；
指标库，通过对各类业务数据进行整合，将数据按指标的形式进行梳理，形成指标体系，并通过指标数据库对外提供一个全面统一的数据管理和共享视图。综合利用计算机、数据库、通信网络等有关的先进技术手段对各类指标数据进行管理，为环境综合决策提供数据支持。
公共代码库，代码库就是编译成DLL的程序集。它们提供了一种将代码封装在单个文件中、允许继承和修改这些文件并允许分发离散的功能单元的可移植方法。可以将来自多个不同项目的组件合并到一个代码库中。
数据清洗和质量审核，除了对数据的检查修复以外，数据清洗还能够对数据进行转换归并，结合数据分析技术将原数据库中的数据进行提取和转换并存储到新的数据存储介质中。数据清洗可以运用一些清洗算法、制定清洗转换规则，从而为后续的数据应用提供条件。数据清洗涉及一致性检查、无效值及缺失值处理。数据一致性检查是根据数据规范要求，检查数据是否符合定义，例如范围检查、逻辑检查。对于超出范围的数据或者相互矛盾的数据都是不一致的数据，需要进一步核对校验。对于无效值及缺失值的处理，最常用的方法是删除数据，也可以根据一定的规则修正数据或者估算数据。数据清洗在数据仓库、数据质量系统、数据库知识发现、数据挖掘等领域有广泛的应用。数据仓库中，往往需要汇集各个数据源数据，进行数据集成。
数据清洗一般采用统计技术、数据挖掘及预定义的清洗规则的方法，需要分析坏数据产生原因、评估坏数据影响，考察数据分布情况，提取数据规则，在数据集合上实施一些清洗算法、技术，达到提高数据质量的目的。异常记录检测、重复记录检测是数据清洗的两个核心问题，主要针对实例层次的数据进行清洗。异常记录检测算法包括统计学算法和数据挖掘算法，如关联规则、聚类算法。统计学中，需要根据具体数值的拟合建立数据模型并进行评估。回归分折是应用很广的数据分析方法，它提供了一套描述、分析变量间关系的方法，揭示内在规律，可以进行有效的数据预测。回归方法较为简单，常常作为数据分析的首选模型。关联规则是数据挖掘中的基本算法，分析数据之间取值的关联程度。聚类分析算法是数据挖掘中的另一类算法，主要思想是依据样本间度量标准将数据划分成几个组，组内的成员具有较大的相似性，组织间的数据具有较大的差异性。重复记录检测的基本算法是排序合并算法，通过对数据排序并比较相邻的记录，从而找出重复记录。如何优化排序过程是清洗算法的研究方向。
为保证数据质量，系统实现数据智能审核功能。系统根据业务数据的审核需求，设计严格的逻辑校验功能，依据校验规则对数据进行逐条校验，审核同一张表中各指标项间、不同表中有关联的指标项间是否满足逻辑关系，同时利用各种辅助资料对相关指标进行测算与合理性分析。系统智能审核包括数据逻辑性校验、完整性校验、排污因子校验、数据交叉校验等，并提供数据宏观分析等手段来加强数据质量控制。
数据转换和数据加载，对抽取的数据按照一定的规则进行变换，变换的规则包括合并、拆分、转义、统计、替换、编码的转换等。数据转换功能可以支持转换规则的定义工具，提供标准的转换函数和自定义函数。同时转换的规则可以由标准的数据模型生成。
数据加载是将转换后的数据加载到数据库中，数据加载策略包括加载周期和数据追加策略，数据加载周期要综合考虑分析需求和系统加载的代价，对不同业务系统的数据采用不同的加载周期，但必须保持同一时间业务数据的完整性和一致性。
公共代码管理，公共代码遵照《环境信息分类与代码》标准进行分类编码。公共代码管理对公共代码库中各类公共代码进行增、删、改、查操作，同时支持公共代码文件批量加载。通过规则配置可以实现对不同公共代码数据文件的处理。公共代码管理包括公共代码维护、代码匹配、代码清洗和公共代码版本管理等模块。
数据字典管理，数据字典包括平台以及各个相关源业务系统的相关表结构的详细定义以及他们之间的关联关系，这些信息是维护数据平台，确保数据平台的库结构具有稳定性、重用性、可扩展性的重要基础。
污染源基本信息维护，污染源基本信息模块包括污染源基本信息的查询、添加、修改、停用，以及污染源基本信息的各个构成，其中包含基本信息维护、数据采集仪信息、污染治理设施信息、废水排放口信息、废水排放口监测点信息、废气排放口信息、废气排放口监测点、噪声排放口基本信息、固废污染源信息。
环境质量基本信息维护，污染源基本信息模块包括污染源基本信息的查询、添加、修改、停用，以及污染源基本信息的各个构成，其中包含基本信息维护、数据采集仪信息、污染治理设施信息、废水排放口信息、废水排放口监测点信息、废气排放口信息、废气排放口监测点、噪声排放口基本信息、固废污染源信息。
环境数据智能统计分析子系统包括污染源智能统计分析模块、水环境智能统计分析模块、大气环境智能统计分析模块和土壤环境智能统计分析子系统，污染源智能统计分析模块、水环境智能统计分析模块、大气环境智能统计分析模块和土壤环境智能统计分析子系统分别通过网络通信地址进行数据互通。
污染源智能统计分析模块利用大数据技术对污染源数据及现有环境数据资源中心环境监管数据进行汇总统计，并提供多维分析功能；
水环境智能统计分析模块以水环境监测数据为基础，结合多种水环境统计分析方法进行水质监测数据的多维度分析，分析污染变化趋势、水文特征识别信息；
大气环境智能统计分析模块实时监控城市空气自动站的空气质量情况及其空间分布状况；实时分析判定空气质量是否达标并进行报警、预警，并可对超标的空气站点进行精准溯源分析，查找该站点超标原因并辅助识别污染源重点企业；用户可以通过查询的方式在地图上定位到空气质量核心问题点，也可以在已知问题点地址的情况下，在地图上添加标记，用户选择周边空气质量自动监测站查询，输入查询范围，即可查询到该问题点周边一定范围内的空气质量自动站，用户点击空气质量对比分析按钮，可在一张统计图表上展示周边空气质量自动站的监测指标变化情况，系统通过自动分析得出可能的污染因子；用户可通过该模块查询污染源；
土壤环境智能统计分析子系统结合大数据技术，分析土壤环境监测数据，挖掘土壤环境的变化趋势，完成土壤重金属数据、土壤污染状况评价、土壤风险源的汇总统计，智能生成分析报告。
生态环境智能决策支持子系统包括环境要素综合分析模块、环境监管目标考核模块、生态环境监控管理模块、GIS综合动态展示模块和环境执法决策支持模块，环境要素综合分析模块、环境监管目标考核模块、生态环境监控管理模块、GIS综合动态展示模块和环境执法决策支持模块分别通过网络地址互通信息。
环境要素综合分析模块为管理人员明确环境问题并针对性的采取管理手段提供数据支撑，利用采集整合的各类数据资源，通过多种大数据统计分析方法，按不同数据分类、不同管理角度进行数据对比分析，分析水环境、大气环境、土壤环境的变化规律；
环境监管目标考核模块利用采集整合的多源环境监测数据及分析结果，结合大数据、智能模拟、云计算技术；
生态环境监控管理模块基于GIS技术，对动物资源、栖息地、区域自然环境、自然灾害、人为干扰监测数据进行综合展示，辅助管理人员全面了解辖区自然保护区情况，提高自然保护区智能化监管水平；
GIS综合动态展示模块结合GIS地理信息平台，形成高精度、强时效、空间坐标一致的环境地理数据集合，将数据与空间相结合，建设生态环境GIS一张图，将水环境、大气环境、噪声环境、土壤环境、生态环境、污染源等环境相关业务信息在一张图上进行动态直观展示；
环境执法决策支持模块在现有环境执法数据的基础上，结合环境监测管理数据，分析企业生产、排放治理情况，综合分析各区域行业、企业的生产经营数据、设施运行数据、环境执法占比情况、环境违法行为占比情况、违法行为高发时间段，通过执法热力图发现执法工作的重点，为后续环境执法行动的安排和部署提供数据分析支持。
本发明通过全面整合生态环境各领域环境监测数据、监管信息及各类相关数据，建设生态环境多源数据采集与管理系统，实现各类生态环境数据标准化制定、数据采集与整合、综合管理及查询检索等功能，为生态环境管理夯实数据基础，全面提高了生态环境数据管理水平。

Claims (8)

1.一种环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：环境信息数据资源整合集成系统包括多源数据采集与管理子系统、生态环境数据共享与场景应用子系统、环境数据智能统计分析子系统和生态环境智能决策支持子系统；
多源数据采集与管理子系统，根据业务应用场景对数据的需求，进行沟通协调采集梳理；
生态环境数据共享与场景应用子系统，用于建设相应的数据服务接口，打通现有公共生态环境系统的数据传输渠道；
环境数据智能统计分析子系统，采用现有环境数据资源中心的专题分析数据和分析基础，进行跨业务领域的环境统计分析；
生态环境智能决策支持子系统，采用现有的环境数据资源中心，在数据细化和扩展的基础上，进行生态环境数据的智能化分析。
2.如权利要求1所述的环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：多源数据采集与管理子系统包括数据标准化模块、多源数据库完善模块、多源数据采集梳理模块、数据清洗与质量审核模块、数据转换与加载模块和数据综合服务模块，数据标准化模块、多源数据库完善模块、多源数据采集梳理模块、数据清洗与质量审核模块、数据转换与加载模块和数据综合服务模块分别根据业务应用场景对数据的需求，进行沟通协调采集梳理，采集整合的数据包括厅系统内部大气环境质量监测数据、水环境质量监测数据、污染源监控数据、环境监察移动执法数据、固废信息管理数据、环评登记表数据、环评信息管理数据、机动车尾气监管数据和法规标准信息数据，并推进厅系统内财务管理数据、生态红线管理数据和厅系统外包括气象信息、基础地理信息、水文监测数据、企事业单位法人信息数据的信息采集，同时补充扩展丰富原有数据中心的数据；在此基础上不断整合生态环境各领域环境监测数据、监管信息及各类相关数据，实现各类生态环境数据标准化制定、数据采集与整合、综合管理服务工作，实现数据的全平台搜索，并对结果集以命中数规则进行权重排序。
3.如权利要求2所述的环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：数据标准化模块包括数据分类标准、数据库标准、数据编码标准、元数据标准、数据存储标准、数据应用标准、数据共享交换标准、业务数据、管理数据、元数据、数据资源规划、基础数据库、主题数据库、元数据库、指标库、公共代码库、数据清洗、质量审核、数据转换、数据加载、公共代码管理、数据字典管理、污染源基本信息维护、环境质量基本信息维护。
4.如权利要求3所述的环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：数据分类标准，对业务数据的组织及应用围绕工作核心，分析影响工作的因素，通过对这些因素分类归纳，形成分层次信息分类，进而形成指标，通过指标将分散的数据转化为具有时间序列化、涵义统一的信息，基于指标对各类数据进行组织，形成反映相关情况的统一数据主题视图，作为共享和应用的基础，进而为目标的制定提供信息支持；
数据库标准用于提高数据共享的质量和效率，促进数据库编码的标准化；
数据编码标准从代码长度、单个类的体量、类、方法及功能块之间间隔、注释、命名规范、方法参数设定、方法类、工具类的应用、进行约束；
元数据标准包括标识类属性、定义类属性、关系类属性、表示类属性、管理类属性及附加类属性；
数据共享交换标准，通过采用XML技术，为业务应用系统提供一个统一的数据交换中心；
业务数据，用于扩展完善大气环境、水环境、土壤环境、污染源普查、污染源监管、固体废物、噪声环境、自然生态、行政管理、公众服务环境业务数据，为环境管理工作提供全方位的数据支撑；
管理数据，管理数据即系统管理数据，通过对管理数据进行完善更新，保证系统平台的稳定运行；
元数据，元数据即数据的数据，提供数据资源的指南，是数据共享的基础；
数据资源规划，以政府部口或企事业单位的业务数据为处理对象，实现对信息资源质量和信息资源分布的统筹规划，支持信息资源的有效共享和充分利用，并进一步为业务处理与管理决策服务，通过数据资源规划来梳理政府部口或是企事业单位的业务流程，从而确定这些组织中的信息需求，构建信息标准和环境数据资源中心模型，然后对现存的环境数据资源中心以及各种应用项目进行质量评估，对符合标准的系统继续采用，并把它们整合到一起；对没有达到标准的系统需要进一步优化或再重新开发；
基础数据库,用于建立以互联网信息、物联网信息、环保业务信息、扩展信息、应用共享信息为内容的信息资源库；
主题数据库，是指将信息经过过滤识别出来，根据管理需求信息按照不同的分类定义工作，然后分别对每个主题数据库定义主题；
元数据库，元数据是描述数据资源或数据等对象的数据，包括元数据视图管理、元数据维护、同步检查、元数据导入或者导出、元数据查询、元数据版本管理、元数据变更管理；
指标库，通过对各类业务数据进行整合，将数据按指标的形式进行梳理，形成指标体系，并通过指标数据库对外提供一个统一的数据管理和共享视图；
公共代码库，代码库就是编译成DLL的程序集，提供将代码封装在单个文件中、允许继承和修改这些文件并允许分发离散的功能单元的可移植方法；
数据清洗和质量审核，数据清洗对数据进行转换归并，结合数据分析技术将原数据库中的数据进行提取和转换并存储到新的数据存储介质中；质量审核包括数据逻辑性校验、完整性校验、排污因子校验、数据交叉校验；
数据转换和数据加载，对抽取的数据按照一定的规则进行变换，变换的规则包括合并、拆分、转义、统计、替换、编码的转换；数据加载是将转换后的数据加载到数据库中，数据加载策略包括加载周期和数据追加策略；
公共代码管理，公共代码管理对公共代码库中各类公共代码进行增、删、改、查操作，同时支持公共代码文件批量加载；
数据字典管理，数据字典包括平台以及各个相关源业务系统的相关表结构的详细定义以及他们之间的关联关系；
污染源基本信息维护，污染源基本信息模块包括污染源基本信息的查询、添加、修改、停用，以及污染源基本信息的各个构成，其中包含基本信息维护、数据采集仪信息、污染治理设施信息、废水排放口信息、废水排放口监测点信息、废气排放口信息、废气排放口监测点、噪声排放口基本信息、固废污染源信息。
5.如权利要求4所述的环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：环境数据智能统计分析子系统包括污染源智能统计分析模块、水环境智能统计分析模块、大气环境智能统计分析模块和土壤环境智能统计分析子系统，污染源智能统计分析模块、水环境智能统计分析模块、大气环境智能统计分析模块和土壤环境智能统计分析子系统分别通过网络通信地址进行数据互通。
6.如权利要求5所述的环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：污染源智能统计分析模块利用大数据技术对污染源数据及现有环境数据资源中心环境监管数据进行汇总统计，并提供多维分析功能；
水环境智能统计分析模块以水环境监测数据为基础，结合多种水环境统计分析方法进行水质监测数据的多维度分析，分析污染变化趋势、水文特征识别信息；
大气环境智能统计分析模块采用互联网IP地址码调取环境溯源信息，实时监控城市空气自动站的空气质量情况及其空间分布状况；实时分析判定空气质量是否达标并进行报警、预警，并可对超标的空气站点进行精准溯源分析，查找该站点超标原因并辅助识别污染源重点企业；
土壤环境智能统计分析子系统结合大数据技术，分析土壤环境监测数据，挖掘土壤环境的变化趋势，完成土壤重金属数据、土壤污染状况评价、土壤风险源的汇总统计，智能生成分析报告。
7.如权利要求6所述的环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：生态环境智能决策支持子系统包括环境要素综合分析模块、环境监管目标考核模块、生态环境监控管理模块、GIS综合动态展示模块和环境执法决策支持模块，环境要素综合分析模块、环境监管目标考核模块、生态环境监控管理模块、GIS综合动态展示模块和环境执法决策支持模块分别通过网络地址互通信息。
8.如权利要求7所述的环境信息数据资源整合集成系统，其特征在于：环境要素综合分析模块为管理人员明确环境问题并针对性的采取管理手段提供数据支撑，利用采集整合的各类数据资源，通过大数据统计分析方法，按不同数据分类、不同管理角度进行数据对比分析，分析水环境、大气环境、土壤环境的变化规律；
环境监管目标考核模块利用采集整合的多源环境监测数据及分析结果，结合大数据、智能模拟、云计算技术进行数据目标考核；
生态环境监控管理模块基于GIS技术，对动物资源、栖息地、区域自然环境、自然灾害、人为干扰监测数据进行综合展示；
GIS综合动态展示模块结合GIS地理信息平台，形成高精度、强时效、空间坐标一致的环境地理数据集合，将数据与空间相结合，建设生态环境GIS一张图，将水环境、大气环境、噪声环境、土壤环境、生态环境、污染源环境相关业务信息在一张图上进行动态直观展示；
环境执法决策支持模块用于分析企业生产、排放治理情况，综合分析各区域行业、企业的生产经营数据、设施运行数据、环境执法占比情况、环境违法行为占比情况、违法行为高发时间段，为环境执法行动的安排和部署提供数据分析支持。
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