IBM：数字技术与环境：鼓励开放式创新推动可持续发展（13页）.pdf

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1、环境数据挑战如果说环境数据错综复杂，恐怕还是轻描淡写了些 它包含来自近 5,000 颗绕地球轨道运行的卫星的数据、来自急速增加的无人机的数据、来自 200 亿个各类传感器实时捕获的数据、热心民众创建的数以亿万计的记录，以及观鸟记录、局部区域空气质量等五花八门的数据。更不用说地下矿井日志、土壤表征、水下探测器、点排放源检测、野生动物生物监测、化学特征等方面的数据。尽管我们的数据捕获能力迅速提高，但数据利用能力却进展缓慢。这一点可以理解：利用环境数据面临大量独特的挑战。环境数据来源广泛，形式各样，加之数据不够精炼，无法用来做出决策，因此亟需制定更完善的数据收集、规范和验证战略。环境并非单一统一体，

2、而是复杂的系统之系统，包含岩石圈、水圈、生物圈和大气圈，不可能轻松从中获取数据。自然环境的每一个圈层都会给利用大数据带来不同的挑战。此外，为了解人类活动与环境之间的关系，必须将核心环境数据与其他因素相互结合起来。健康、经济活动、人口分布以及其他各类数据有助于放大环境数据的作用。因此，为充分发挥大数据的潜力，必须要克服海量数据整合方面的挑战。此外，搜索环境数据的难度较大。通常需要结合背景信息才能加以理解并采取行动。从最基本的层面而言，需结合时空背景才能推导出因果驱动的实际关系。PRISM：通过云端的共享数据跟踪塑料垃圾和回收在减少塑料垃圾方面，人类面临的一个主要障碍是究竟该如何采取灵活可行而且可验证的方法，汇总现有的海量数据?Plastics Recovery Insight and Steering Model (PRISM) 是在云端托管的数据平台，目的是在全球范围内跟踪塑料垃圾和回收。该平台的宗旨是为非政府组织 (NGO)、价值链参与方、社区、监管机构以及其他组织提供切实可行的统一数据的单一来源，帮助完善垃圾处理决策和计划。该平台旨在帮助各利益相关方汇集和统一各种数据集。重点关注的领域包括塑料使用和收集、塑料垃圾的产生和向环境中的排放、垃圾处理和回收解决方案，以及随着工具的不断扩展而衍生出的其他领域。5