生态环境大数据系统主要功能主要有数据采集与挖掘、数据处理与管理、大数据分析与应用和决策与支撑等四个方面的应用，如图4-4所示。

1.数据采集与挖掘

构建与环境监测系统相匹配的数据信息采集平台，实现两者的互联互动，将环境监测系统数据实时动态上传至大数据平台。对系统采集的多介质数据进行加工预处理和智能校核，进行各项数据的空间匹配和网格化赋值计算，实现与环境基础信息数据库的衔接。基于计算机深度学习和智能评估技术，对系统上传的各项数据进行动态评估和反馈，不断优化数据采集方案。基于高性能计算机技术，实现生态环境大数据系统的并行批量处理和动态更新，进行大数据挖掘分析和数据展示。

图4-4　生态环境大数据功能图

2.数据处理与管理(www.daowen.com)

基于多源数据采集和互联网大数据挖掘技术，搜集处理研究区域不同空间尺度、长时间序列的自然地理、气象水文和经济产业、社会人口、资源利用、污染排放和环境质量等基础数据，比较分析不同来源口径数据的可靠性和一致性，将不同数据源、不同格式的多源数据加工处理为互相可对应、可识别、可提取与利用的信息，并对不同类型的基础数据进行空间匹配，建立环境基础信息数据库。建立大数据系统高效的数据查询和索引子系统，包括文件系统、数据库和数据处理等功能模块，实现多源数据库系统管理的性能最优化。依托数据存储系统和基础网络设施，通过图形化的配置界面实现分布的、异构的、跨网络的信息资源的交换共享，以统一标准对外提供数据服务，并对数据进行综合、全面的分析与监管。

3.大数据分析与应用

生态环境大数据技术及其应用，将进一步深化大数据应用和环境系统分析等领域科学研究，完善生态环境大数据与模拟平台的理论基础、方法体系和技术框架，对于系统认识区域发展与生态环境保护之间的关系、模拟资源环境承载能力变化与预警、预测生态环境质量变化趋势等具有重要意义。当前，生态环境大数据分析常见方法包括机器学习、深度学习和云计算等，已被广泛应用于生态环境预测评估和管理决策中。

4.生态环境管理决策与支撑

面向区域环境协同调控和综合决策的需求，结合区域发展战略、环境保护目标、政策制度、标准规范、成本效益、技术进步和环境风险管控等要求，在生态环境大数据分析的基础上，结合区域环境系统分析和数值模型等工具，研究开发多环境介质综合模拟和协同调控系统，实现区域环境多环境介质协同调控和生态环境管理决策支撑等功能。