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环评大数据建设，即充分运用大数据、云计算等现代信息技术手段，整合环境、经济、行业等数据资源。在大数据时代，互联网发展迅猛，环评数据资源必须实现向大数据的转变，加强管理与应用服务的创新，才能更好地服务于环境管理并支撑环境质量改善目标实现。
环 境保护部组织编制印发了《生态环境大数据建设总体方案》(环办厅[2016]23号)。方案明确，要充分运用大数据、云计算等现代信息技术手段，通过生态 环境大数据发展和应用，推进环境管理转型，全面提高生态环境保护综合决策、监管*理和公共服务水平，为实现生态环境质量总体改善目标提供有力支撑。方案将 环境影响评价大数据列为生态环境大数据应用平台主要建设内容。环评数据资源必须实现向大数据的转变，加强管理与应用服务的创新，才能更好地服务于环境管理 并支撑环境质量改善目标实现。
1环评大数据建设的总体目标
明确环评大数据建设的总体目标和定位，有助于把握好其建设方向。
环 评大数据建设的总体目标是：充分运用大数据、云计算等现代信息技术手段，整合环境、经济、行业等数据资源，**理清环境质量、控制总量、污染源“三本 帐”，开展相关的数据采集加工、模拟分析、整合共享，提升环评管理能力，提高环评文件编制的科学性，增强环评公共服务能力，服务于“十三五”环保工作改善 环境质量的核心目标。
2环评大数据面向的核心业务
环评大数据是对环评业务开展情况的客观映射，理清环评大数据面向的环评工作的核心业务，有利于明确和深入地理解环评大数据的目标与定位，是开展环评大数据建设与应用的重要前提。
目前，环评工作主要围绕环境质量现状和污染物排放总量两大核心要素开展，这两者之间存在着影响/响应关系，这种关系可以通过模型来表达，如图1所示。
其中，污染物排放总量为固定污染源和非固定污染源排放量之和，固定污染源包括老源和新源，非固定污染源包括道路和非道路源(汽车尾气、秸秆焚烧、工地扬尘等)。各类污染源又分为纳入监管和未纳入监管两部分。
因此，环评大数据的建设必须摸清全国范围内各区域、各时段的环境质量现状数据和污染物排放总量数据，并在此基础上，纳入两者之间的相互作用和影响的相关数据。
