生态环境数据治理白皮书_59页_3mb

生态环境数据治理白皮书总结

核心内容

《生态环境数据治理白皮书》旨在解决生态环境数据资源分散、数据质量不高、数据共享不足及数据综合开发利用程度低等问题，通过构建统一、标准、高可用性的数据资产，支撑生态环境管理的精细化和智能化。白皮书围绕数据治理流程，从业务梳理、数据标准、主题域模型、数据质量、数据指标和赋能中心六大方面展开，为生态环境数据治理提供系统性指导。

主要观点

• 数据治理是长期系统工程：贯穿数据生命周期，是技术与管理结合的持续改善机制，需建立完善的治理制度，包括规划、组织、机制、规范和流程。
• 数据治理提升数据价值：通过数据标准化、数据质量优化、数据共享流通和数据指标体系构建，提高数据资产价值，支撑智能决策。
• 数据治理促进协同与融合：打通数据孤岛，提升数据可用性，推动数据在生态环境管理中的综合应用。

关键信息

一. 业务流程

生态环境业务流程包括三个主要系统：

1. 排污许可证管理系统

   • 企业需填写申请表和提交认证监测报告。
   • 审查通过后公示、审批、获取统一编码。
   • 业务流程包括申请、审查、公示、审批、获取许可证等环节。

2. 建设项目审批系统

   • 根据影响程度分类管理：环评报告书、报告表、登记表。
   • 申报流程包括提交报告、审批、签发批复等。

3. 危险废物管理系统

   • 包含产生、转移、经营、处置四个子系统。
   • 企业需制定管理计划、登记、备案、集中处理等。

二. 数据治理流程

数据治理流程主要包括：

1. 业务调研：梳理业务及数据情况。
2. 数据标准：规范数据使用和交换。
3. 数据质量规则：保障数据准确性。
4. 主题域模型：分类管理数据，形成全局认知。
5. 数据指标：结合管理需求，建立数据指标体系。
6. 赋能中心：包括固定污染源中心、数据服务中心、数据可视化中心。

三. 数据标准

1. 标准词库

   • 包含14276个字段命名、6306个词根。
   • 模块包括标准字段命名库、标准命名词库、字段匹配、词根命名。

2. 代码标准

   • 从国标、行标、地标提取规则。
   • 例如地表水质量标准2002，将标准限值转换为结构化数据。

3. 数据元标准

   • 描述数据项的语义、数据类型、引用标准等。
   • 涵盖多个实体，如企业污染源信息、排污许可证信息等。

四. 主题域模型

主题域模型将数据分为以下几类：

1. 环境质量数据主题域

   • 包括大气和水环境质量数据。
   • 实体如水质自动站、大气监测站点、水生态监测数据等。

2. 生态环境信息主题域

   • 包括自然生态、农村生态、生物多样性等。

3. 污染源信息主题域

   • 涵盖工业、农业、生活、移动、施工工地等污染源。
   • 实体如企业基本信息、污染源信息、排污许可证信息等。

4. 视频监控信息主题域

   • 污染源和监测站点的视频监控数据。

5. 环境科技及产业主题域

   • 环境科技成果、科技产业数据。

6. 政策法规标准主题域

   • 环境政策法规、环境标准等。

7. 政务管理信息主题域

   • 环境保护机构、管理信息等。

8. 社会经济资源主题域

   • 包括人口、工商、经济、基础设施等数据。

9. 地理信息主题域

   • 基础地理信息和环境空间数据。

10. 自然资源主题域

    • 包括气象、水文、水利枢纽等自然环境数据。

五. 逻辑模型

逻辑模型通过二维表描述数据之间的关系，包括以下实体：

1. 环境质量数据

   • 水质自动站点基本信息、大气监测站点基本信息、水质自动站监测数据、大气监测数据、地表水环境功能区划、水生态监测数据。

2. 污染源信息数据

   • 企业基本信息、企业工商信息、企业污染源信息、排污许可证基本信息、建设项目基本信息、污染源执法信息、企业废气监测数据、企业废水监测数据。

赋能中心

赋能中心是数据治理的延伸应用，主要包括：

1. 固定污染源中心：用于污染源管理与分析。
2. 数据服务中心：提供数据存储、处理与管理服务。
3. 数据可视化中心：支持数据可视化与分析展示。

总结

本白皮书系统阐述了生态环境数据治理的流程、方法及应用场景，为实现生态环境数据的统一、标准、共享和应用提供了理论支持与实践指导。通过标准词库、代码标准和数据元标准，确保数据的一致性与准确性；通过主题域模型和逻辑模型，实现数据的分类与结构化管理；通过赋能中心，提升数据的使用价值和管理效率。