近年來，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)在生態(tài)環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的廣泛運(yùn)用，推動(dòng)生態(tài)文明建設(shè)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)取得了顯著的成效。政府、企業(yè)和社會(huì)在對生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的采集、維護(hù)、共享、應(yīng)用、公開等方面，也開展了廣泛的探索與研究，大數(shù)據(jù)有力支撐了污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)。在信息技術(shù)日益成為推進(jìn)生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化重要手段的時(shí)代，筆者認(rèn)為，需要轉(zhuǎn)變以往的思維，真正形成生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)思維。

一是由過程因果思維轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)相關(guān)思維。以往，常用的生態(tài)環(huán)境機(jī)理模型強(qiáng)調(diào)過程模擬，用公式或語言描述準(zhǔn)確的因果關(guān)系，在一定的假設(shè)條件下，生態(tài)環(huán)境的變化和預(yù)測是規(guī)律的。到了大數(shù)據(jù)時(shí)代，過程因果思維的局限性不斷顯現(xiàn)，并非所有的生態(tài)環(huán)境分析都可以用因果關(guān)系描述，且尋找因果關(guān)系已變得越來越困難。因此，應(yīng)使用大數(shù)據(jù)思維來思考問題解決問題，以數(shù)據(jù)為核心，通過數(shù)據(jù)相關(guān)性分析獲取新知識，打破過程因果思維的局限，不再受限于各種假設(shè)，發(fā)現(xiàn)以前不曾發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)關(guān)系，提升生態(tài)環(huán)境預(yù)測預(yù)警能力。

二是由數(shù)據(jù)抽樣思維轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)全量思維。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展之前，我們不具有采集海量生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的能力，且以過程因果思維思考問題時(shí)，往往希望采用數(shù)據(jù)抽樣的方法，用小量的數(shù)據(jù)證實(shí)可能發(fā)現(xiàn)的假設(shè)規(guī)律，這樣得到的結(jié)論會(huì)或多或少具有水分，真實(shí)性受到一定的影響。因此，在我們具有采集海量生態(tài)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的能力后，基于數(shù)據(jù)全量思維，相關(guān)分析的數(shù)據(jù)量越大，包含的信息越全面，真實(shí)性越大。

三是由數(shù)據(jù)精準(zhǔn)思維轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)高效思維。在大數(shù)據(jù)時(shí)代之前，生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)采集的基本要求是減少數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。在數(shù)據(jù)采集的時(shí)候，對精確度的要求較高，時(shí)間效率低。但是，生態(tài)環(huán)境狀況不斷變化，需要更高效的數(shù)據(jù)服務(wù)于生態(tài)環(huán)境的分析，大數(shù)據(jù)技術(shù)能提高生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)采集的效率、分析的速度，由數(shù)據(jù)精準(zhǔn)思維轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)高效思維，可以讓政府、企業(yè)的生態(tài)環(huán)境相關(guān)決策更科學(xué)，讓社會(huì)對生態(tài)環(huán)境狀況的了解更及時(shí)。

此外，在思維轉(zhuǎn)變的同時(shí)，還需要構(gòu)建以下的邏輯鏈。

一是生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用要區(qū)分行為數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、應(yīng)用價(jià)值高為主要特征的數(shù)據(jù)集合，但基于數(shù)據(jù)相關(guān)思維，需要將生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)分為行為數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)。行為數(shù)據(jù)主要包括企業(yè)和市政排污、城市和農(nóng)業(yè)面源、生態(tài)系統(tǒng)類型變化、突發(fā)環(huán)境事件、發(fā)展規(guī)劃、工程建設(shè)、生態(tài)環(huán)境治理措施等，行為數(shù)據(jù)的分析和篩選是生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的主要著力點(diǎn)。狀態(tài)數(shù)據(jù)主要包括各類生態(tài)環(huán)境質(zhì)量表征數(shù)據(jù)。構(gòu)建行為數(shù)據(jù)和狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，既可以實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的預(yù)警預(yù)測，也可以鎖定異常的生態(tài)環(huán)境行為。

二是生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用要實(shí)現(xiàn)智能化決策。大數(shù)據(jù)為生態(tài)環(huán)境的智能化決策提供了數(shù)據(jù)支撐，如果沒有了大數(shù)據(jù)，智能化決策體系將成為空殼。反之，如果生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用未實(shí)現(xiàn)智能化決策，則說明沒有達(dá)到更深層次的數(shù)據(jù)分析，需要人為的影響和參與才能實(shí)現(xiàn)判斷與決策。當(dāng)然，現(xiàn)有生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是個(gè)循序漸進(jìn)的過程，離全面實(shí)現(xiàn)智能化決策有一定的差距。筆者認(rèn)為，需要在生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中多思考如何實(shí)現(xiàn)智能化決策。如暫未實(shí)現(xiàn)，那主要的原因是什么？下一步如何改進(jìn)？通過深入分析，將實(shí)現(xiàn)智能化決策作為生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用目標(biāo)。

三是生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)的應(yīng)用要能獲取社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。應(yīng)用價(jià)值高是大數(shù)據(jù)的主要特征之一，無論政府主導(dǎo)、企業(yè)主導(dǎo)還是社會(huì)組織主導(dǎo)的生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)應(yīng)用，獲取社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益是最重要的驅(qū)動(dòng)力。沒有效益的生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)應(yīng)用，既脫離了大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，也無法有效開展。