《环境工程大数据建模和分析技术》主要介绍了数字中国与大数据时代、环境工程大数据、环境工程大数据资源中心的设计及构建、环境工程大数据的采集、环境工程大数据建模技术、环境工程大数据的分析与应用实例、环境工程大数据的产业现状及就业机会等。本书可作为高等学校环境工程、环境科学、环境生态工程、信息技术、地理信息系统等专业的本科教材使用，还可供从事环境监测、环境管理等环境保护和数据分析工作的科研人员和技术人员参考。

《环境工程大数据建模和分析技术》主要介绍了数字中国与大数据时代、环境工程大数据、环境工程大数据资源中心的设计及构建、环境工程大数据的采集、环境工程大数据建模技术、环境工程大数据的分析与应用实例、环境工程大数据的产业现状及就业机会等。本书可作为高等学校环境工程、环境科学、环境生态工程、信息技术、地理信息系统等专业的本科教材使用，还可供从事环境监测、环境管理等环境保护和数据分析工作的科研人员和技术人员参考。

随着物联网和信息技术的快速发展，数据量呈指数级增长，数据的发展进入了多样化和高速化的时代。万物互联和由此产生的海量数据正在前所未有地深刻地改变着我们的社会。经历了第一次工业革命蒸汽机时代、第二次工业革命电气时代、第三次工业革命信息化时代之后，我们的社会正在全面步入以互联网、云计算、大数据为特征的第四次工业革命大数据时代。
在大数据时代背景下，环境工程的数据量变得越来越多，已经具有数据体量大、数据类型多、数据处理速度快、数据价值密度低的大数据特征，改变了我们对环境工程问题的认知、研究和治理方式，传统的基于统计分析的方法已经难以应对。在此背景下，本书将环境工程时代发展与大数据技术相结合，运用大数据思维和技术来处理和分析环境工程数据，通过采集、存储、分析和应用大量的环境信息，实现更准确、高效的环境保护和治理。对看似毫无关联、碎片化的环境工程数据信息进行深层次分析和挖掘，发现问题、预测趋势、把握规律，实现环境工程用数据说话，用数据管理，用数据决策，帮助环境工程研究人员、决策者和公众更准确全面地了解环境状况、预测环境变化，并制定更加科学和有效的环境工程保护措施。
由于编者能力所限，书中难免有不足之处，恳请专家、学者评判指正。

编者

无

第1章数字中国与大数据时代1
1.1数字中国1
1.1.1互联网 2
1.1.2物联网4
1.1.3云计算7
1.1.4人工智能9
1.2大数据时代12
1.2.1大数据的概念12
1.2.2大数据的要素13
1.2.3大数据的存储15
1.2.4大数据的分析与挖掘17
1.2.5大数据的应用18
1.2.6国内外大数据的发展概况19
1.2.7了解ChatGPT23
习题25

第2章环境工程大数据26
2.1环境工程大数据背景26
2.1.1建设环境工程大数据的重要意义26
2.1.2环境工程大数据的特点26
2.1.3环境工程大数据的应用27
2.1.4国内外环境工程大数据的发展概况30
2.2环境工程大数据的发展趋势33
2.2.1大数据推动环境工程的信息化33
2.2.2大数据推动环境工程的智能化34
2.2.3大数据推动环境工程的多元化34
2.2.4大数据促进公众积极参与环保34
2.2.5环境大数据的发展趋势36
2.2.6培养环境工程专业复合型人才37
习题38

第3章环境工程大数据资源中心的设计及构建39
3.1环境工程大数据资源中心的设计39
3.1.1研究的主体和目标39
3.1.2研究的时空属性40
3.1.3环境工程大数据资源中心的科学设计41
3.2环境工程大数据资源中心的构建42
3.2.1环境工程大数据资源中心的总体架构42
3.2.2环境工程大数据资源中心的关键技术44
3.2.3环境工程大数据的应用服务50
3.2.4环境工程大数据的安全保障与运行保障54
3.3环境工程大数据资源中心的可视化55
3.3.1大数据可视化算法55
3.3.2大数据可视化分析方法56
3.3.3大数据可视化发展方向57
习题58

第4章环境工程大数据的采集59
4.1环境工程大数据来源59
4.1.1环境监测和管理59
4.1.2物联网大数据69
4.1.3互联网大数据76
4.2环境工程大数据采集的方法77
4.3环境大数据的采集体系构建78
习题79

第5章环境工程大数据建模技术81
5.1大数据建模方法81
5.1.1大数据建模概述81
5.1.2环境工程大数据建模常用方法82
5.1.3环境工程大数据建模应用与发展现状94
5.2大气环境数据建模技术95
5.2.1大气环境建模概述95
5.2.2大气环境建模方法97
5.2.3大气环境数据建模的发展现状111
5.3水环境建模与分析技术113
5.3.1水环境建模与分析概述113
5.3.2水环境建模方法114
5.3.3水环境数据建模的发展现状129
5.4其他数据建模技术135
5.4.1固体废物模型135
5.4.2物理性污染建模141
习题145

第6章环境工程大数据的分析与应用实例147
6.1大数据的分析方法与应用147
6.1.1传统环境数据建模的劣势147
6.1.2大数据分析技术概述148
6.1.3数据挖掘149
6.1.4模式识别154
6.1.5机器学习160
6.1.6虚拟现实技术167
6.1.7大数据分析软件172
6.1.8大数据核验175
6.2环境工程大数据的应用领域175
6.2.1科学研究175
6.2.2商业应用176
6.2.3政府决策178
6.3环境工程大数据的应用实例180
6.3.1环境工程大数据在大气污染控制中的应用案例180
6.3.2环境工程大数据在水污染控制中的应用实例206
6.3.3环境工程大数据在固体废物污染控制中的应用实例227
6.3.4环境工程大数据在物理性污染控制中的应用案例235
6.3.5碳中和核算中大数据技术的应用244
习题249

第7章环境工程大数据的产业现状及就业机会250
7.1全球大数据时代250
7.1.1全球开启大数据时代250
7.1.2全球大数据产业的应用现状251
7.1.3大数据产业的发展趋势253
7.2环境工程大数据的产业发展现状和机遇254
7.2.1环境工程大数据产业现状254
7.2.2环境工程大数据产业的机遇与挑战255
7.2.3环境工程大数据的产业发展展望257
7.2.4环境工程大数据的未来257
7.3环境工程大数据产业中的就业机会258
7.3.1专业融合和创新258
7.3.2就业技能259
7.3.3就业机会思考260
习题261

参考文献262

附录数字人简介与实例264