環境監測對保護我們的健康和環境健康，比以往任何時候都更加重要。隨著人口繼續成長，工業發展繼續擴大，能源使用正在激增，汙染正在對環境構成重大威脅。世界和社群領袖和科學家，都越來越多地轉向先進技術和資料科學，以幫助量化和減輕人類活動對環境的影響。
儘管近年來在汙染控制方面取得了進展，但政府間氣候變化專門委員會 2021 年氣候變化報告，對主管人發出了嚴厲警告，即必須迅速實施政策變化，以解決已經啟動的前所未有的環境變化。隨著每個新年迎來一系列創紀錄的洪水、野火、颶風和全球氣溫，採用環境監測方法和資料科學，來充分瞭解我們在環境方面的活動，變得更加緊迫。
技術創新與資料科學相結合，引入了即時環境監測系統，該系統結合了現代即時感測器網路、感測器觀測服務（SOS，Sensor Observation Service）、地理資訊系統（GIS）、遙測系統（telemetry systems）、機器學習技術、物聯網、預測分析和其他技術，以即時收集和統計分析環境資料。這些即時資料用於預測，並為與環境條件相關的時間關鍵決策，提供資訊。
即時環境監測和評估技術，比以往任何時候都更加複雜
即時環境監測系統中使用的技術，包括各種硬體、軟體和方法。 一些最常見的技術包括：
即時感測器網路
一組分散的環境感測器監控和記錄環境條件，並透過自己的 API 或客製化連線，在網際網路上，即時串流傳輸資料。一旦資料傳輸到資料中心，它就會受到異常檢測，該檢測會辨識從受損監控裝置中，產生的可能不準確的資料。通常，基於流的匯入器用於將資料匯入資料庫。
分析平台
提供一個集中位置，可以對海量 GIS 資料集進行即時攝取、查詢、粒度視覺化，並即時進行大規模分析。加速分析平台具有互動式資料視覺化功能，並允許分析師在毫秒內，交叉過濾數十億個地理空間資料記錄和多邊形以及其他功能。
感測器觀察服務
查詢即時感測器網路資料和感測器資料，時間序列的網路服務，適用於需要以互操作方式管理，即時感測器資料串流的應用案例。SOS 允許查詢觀測、即時感測器元資料，以及觀測特徵的表示。標準由開放地理空間聯盟定義。
地理資訊系統
地理資訊系統是電腦和軟體工具，用於收集和分析與地理位置，及其與地球上人類或自然活動的關係有關的資料。GIS 測繪軟體使用空間資料，從視覺資訊層中建立地圖和 3D 模型，揭示 GIS 資料中的模式和關係。遙感資料來自美國地質勘探局地球探測器，和社會經濟資料和應用中心等來源。
遙測系統
遙測是遠端點測量或其他資料的自動原位記錄，並將其傳輸到不同位置的接收 IT 裝置。常見的選項包括蜂窩、無線電或衛星。遙測平台適用於各種遠端即時監控應用。
物聯網
基於物聯網的環境監測使我們能夠使用裝置視覺化、監控和控制環境中的關鍵現象，這些裝置可以感知、處理和無線將資料傳輸到遠端儲存，如雲端，資料可以以有價值的方式儲存、分析和呈現。
機器學習
資料歷史記錄在筆記本環境中，使用貓熊等資料科學工具進行記錄。然後，機器學習模型可以作為填充或反畫缺失資料的一種方式來實現。深度學習演算法徹底改變了檢測影像中複雜物體的能力，如雲的縕縕。人的因素仍然是必要的，一個由環境監測技術人員擔任的角色。
即時環境監測的好處和優勢是巨大的
環境監測的目標很簡單：儘量減少我們的活動對環境的影響。即時環境監測系統正在幫助人類與地球建立積極主動的關係，推進地球分析甚至可以幫助緩解災難性事件。使用即時技術進行持續環境監測，有助於提供用於辨識趨勢、進行預測，以及建立引數和觸發級別的資料，這對預警策略非常重要。
即時環境監測激增的一個主要好處是問責制。我們在世界一些最偏遠的角落進行環境監測，和影響評估的能力，確保了企業遵守和遵守政府法規。即時監測有助於機構和企業，制訂環境績效目標和減排目標，並建立環境監測報告以跟蹤其進展。
另一個主要好處是改善災害響應和準備。災害管理資料收集和應急管理軟體，促進了創新的應急管理工作，如危機對映、社交媒體挖掘和事件模擬，這些工作使用大量實時和歷史資料，來協助應急管理主任及其團隊，制訂主動的保護策略，如洪水預警系統。
即時環境監測應用每天都在我們身邊
即時環境監測的實際應用多種多樣。隨著氣候危機預計在未來幾年惡化，野火、山體滑坡、洪水、生物多樣性，以及廢棄物和汙染都是越來越令人擔憂的問題。野火監測系統在 2020 年特別有用，加州野火肆虐，創紀錄。
即時感測器資料與資料科學和高階分析工具相結合，可促進環境現象的高可見性和粒度分析。最常見的環境監測類型包括空氣、土壤和水：
空氣監測
用於即時空氣汙染監測的無線感測器網路，使用專門的觀測工具，如感測器網路和地理資訊系統（GIS）模式，來自多個不同的環境網路和研究所，被整合到空氣分散模型中，這些模型結合排放、氣象和地形資料，來檢測和預測空氣汙染物的濃度，並測量溫度溼度。
土壤汙染監測
抓取取樣（單個樣本）和複合取樣（多個樣本）用於監測土壤，設定基線，並檢測酸化、生物多樣性喪失、壓實、汙染、侵蝕、有機材料損失、鹽鹼化、水洩漏檢測和斜坡不穩定等威脅。鹽度監測、汙染監測和侵蝕監測，有助於辨識從作物產量，到疾病的所有影響的不平衡、毒素和行為。
水質監測
水質監測和取樣裝置和技術包括判斷、簡單隨機、分層、系統和網格、自適應叢集、抓取和被動；半連續和連續的環境狀況監測；遙感和用於水質監測的生物感測器，用於測量和監測生物、化學、放射性、微生物和種群引數的範圍。
環境監測解決方案具有對資料分析師非常有用的工具和功能
無論你是測量空氣品質，還是分析土壤樣本，大多數實時環境監測解決方案往往具有相同的通用功能和特性：
- 物聯網視覺化
- 用於定量和定性資料的自動資料收集工具
- 用於追蹤環境樣品的內建通知
- 驗證和審計工具
- 監管出口和報告
- 多層次安全
- 本地語言支援
- 內建 GIS 對映
- 行動通信整合
- 高階查詢工具
- 分析資料的預建計算
資料科學正在迅速成為保護環境的最有價值的工具之一
資料科學和人工智慧，正在幫助推動一些重大環境倡議，和專案的技術創新。 一些引人注目的例子包括：
地球的模擬建模
科學家正在創造我們星球的數位孿生，它將捕獲連續的即時環境資料，以幫助改善氣候預測。科學家和決策者將能夠評估支援永續發展，和影響環境政策的不同情景。
加快美國太空總署的研究
美國太空總署氣候模擬中心（NCCS），正在將人工智慧和機器學習與高效能運算相結合，以管理和從其日益龐大的資料儲存中獲得洞察力。專案包括山體滑坡檢測、地表水監測和棲息地適宜性預測。
使用人工智慧進行環境保護
微軟的「地球人工智慧」 倡議為科學家和研究人員，提供人工智慧和機器學習技術，並授予贈款以支援與農業、生物多樣性、氣候和水有關的專案。其中一個專案是海洋清理，它使用機器學習來辨識河流中的塑膠汙染，並模擬它在海洋中的移動方式。
在實施即時環境監測系統方面仍然存在重大挑戰
與許多先進技術一樣，即時環境監測系統的最大進入障礙是前期成本。雖然即時監控系統並不便宜，但每年有數十億美元用於資產管理，其中很大一部分資金被浪費在效率低下。即時監控系統結合了預防性風險分析和物流，幫助團隊做出更智慧、資料驅動的決策。
如果沒有先進的環境監測工具，管理現有環境資產的純粹數量越來越不切實際，因此，雖然前期成本可能會造成貼紙衝擊，但即時監測的長期收益和節約超過了初始成本。
HEAVY.AI 差異
作為加速分析的先驅，HEAVY.AI 資料科學平台被用來找到，超出主流分析工具極限的即時資料洞察力。雖然現代環境監測感測器和物聯網裝置收集的大量資料，很容易壓倒遺留的 GIS 工具，但 HEAVY.AI 的加速分析平台允許分析師，在毫秒內交叉過濾數十億個位置資料記錄，和多邊形以及其他功能。瞭解更多關於 HEAVY.AI 如何支援公共部門以及各種應用案例的政府資料分析。
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