“十五五”时期，生态环境治理正从污染防治攻坚向美丽中国建设全面跃升，对治理体系建设提出新的更高要求。大数据、卫星遥感、人工智能等新技术融合应用成为必由之路，倒逼治理体系和配套制度同步升级，推动经验决策向数据驱动、智慧治理转型。

　　生态环境大数据是为生态环保决策问题提供服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。通过统筹数据资源、打通信息壁垒、统一标准规范，形成全域覆盖、上下联动、精准高效的环境数据支撑体系，生态环境大数据为科学治污、系统治污、精准治污提供坚实保障。一体化的生态环境大数据，有助于生态环境治理从分散向协同、从粗放向精准、从事后应急向事前预防转型，由此提升生态保护、环境治理、绿色发展的数智化水平，为推动经济社会发展方式绿色低碳转型、筑牢生态安全屏障、建设人与自然和谐共生的美丽中国提供强大数字支撑。

　　理论之基：厘清内涵要义与基本特征

　　生态环境大数据在推进我国环境治理体系和环境治理能力现代化中发挥着重要作用，对进一步推动互联网、大数据、人工智能等信息技术与生态环境业务深度融合，不断提升生态环境数字化、智能化水平提出了更高的要求。

　　一方面，生态环境大数据具有大数据的6“V”特征，即海量规模（Volume）、形式种类繁多（Variety）、处理速度快（Variety）、高价值性（Value）、真实性（Veracity）、易受攻击性（Vulnerable）。另一方面，生态环境大数据还具有更加复杂多变，高维、高复杂性、高不确定性的 “三高” 特性。

　　生态环境大数据类型复杂多样，可分为基础支撑数据、自然生态数据、环境监测数据、人文社会数据四个方面的内容。随着大数据时代的到来，数据成为基础性生产资料，具备越来越高的开发价值，尤其在生态环境方面，复杂敏感的大数据更容易成为被利用的工具，严重威胁数据主权安全甚至国家安全，亟需通过法律保护机制实现生态环境大数据的智慧化监管和安全有效利用，保障我国生态环境的可持续发展。

　　现实之困：应用烟囱与数据孤岛并存

　　当前，生态环境大数据已成为推动环境治理体系与治理能力现代化的核心要素，但在实践推进中，“应用烟囱”林立、“数据孤岛”密布的结构性困境日益凸显，严重制约生态环境大数据要素价值释放与智慧治理效能提升，成为数字生态文明的关键堵点 。

　　从建设成因看，长期以来生态环境信息化建设遵循“条块分割”、“九龙治水”的路径。纵向层面，国家、省、市、县各级生态环境部门间数据接口不兼容、共享协议不统一，形成自上而下的垂直“应用烟囱”。横向层面，生态环境、水利、住建、农业农村、气象等部门基于自身职能建设专属数据平台，数据标准、指标定义、采集频次存在显著行业差异，如 COD、PM2.5 等指标在不同系统中统计口径、编码规则各异，如同地方方言语言不通的数据独立体系。同时，同一部门内部大气、水、土壤、生态、核安全等业务领域，也因分期建设、技术选型差异，形成多个封闭运行的子系统，数据存储分散、互不相通，海量监测、监管、执法数据被分割在不同“数据壁垒”之内。

　　从表现形态看，“应用烟囱”与“数据孤岛”呈现多维交织困境。一是数据标准不统一。生态环境指标定义、时空精度、元数据规范不统一，卫星遥感、地面监测、企业监测、监管执法等多源数据难以直接融合，在没有更为创新便捷的方法体系支撑，数据对接需大量人工转换，整合成本极高。二是数据功能不协同。各应用系统独立设计、独立运维，缺乏统一的身份认证、数据交换与业务协同机制，生态环境监管中无法实现“监测 - 预警 - 执法 - 修正”全流程闭环。三是数据资源利用不共享。各级各部门重复建设基础设施、重复采集数据，造成硬件资源浪费与数据冗余、数据蛰伏、数据休眠，而跨政域、跨流域、跨山域的污染溯源、生态质量评估等复合场景，却因数据无法共享陷入望 “数” 兴叹。四是价值挖掘不深入。当前，生态环境大数据挖掘、整理不深入，由此难以开展多源数据深度耦合分析、趋势预测与综合研判，无法满足精准治污、科学治污、依法治污的时代需求。

　　“应用烟囱”深层次后果是导致生态环境大数据战略价值削弱或丧失损失，“数据孤岛”的深层次后果是导致决策者无法全面掌握区域生态环境质量全貌，陷入盲人摸象的数据壁垒怪圈，难以制定系统性、前瞻性治理方案。数据壁垒不仅使得监管者在超标排放、跨界污染等违法行为难以快速锁定，还导致环境信息发布零散、更新滞后，公众无法参与生态治理。更关键的是，在碳达峰碳中和、生物多样性保护、流域综合治理等重大战略任务中，生态环境大数据应用烟囱、数据孤岛成为跨区域、跨流域、跨部门协同治理的核心障碍，严重制约生态环境治理数字化、智能化转型。

　　究其本质，生态环境大数据应用烟囱与数据孤岛之困境，既有技术系统不兼容，标准体系不健全，集成技术滞后的客观制约，也有体制机制部门利益固化、权责不清、动力不足的深层束缚。鉴于生态环境大数据应用烟囱、数据孤岛困境，我们尝试提出破解生态环境大数据困境的演化路径：数据烟囱→数据孤岛→数据大陆→数据森林→数据绿洲。这既是数据技术迭代结果，也是生态环境治理现代化使然。当前，全国一体化生态环境大数据建设正处于破局关键期，唯有打破条块分割、破除数据壁垒、打通协同堵点，才能为新时代数字生态文明建设注入强劲动能。

　　如何破局？“协同建构”与“价值释放”齐下

　　面对生态环境大数据“应用烟囱”与“数据孤岛”困境，要构建统筹协同体系、激活数据乘数效应，才能打破部门壁垒、数据共享堵点，推动生态环境大数据为生态环境治理体系和治理能力现代化提供根本上的数据支撑和市场转化能力。生态环境大数据协同构建是破解应用烟囱的关键方略，价值释放是打破数据孤岛的核心目标，二者相辅相成辩证统一，共同构成生态环境大数据高质量发展破局之策。

　　生态环境大数据的协同构建，核心在于构建“跨政域、跨区域、跨流域、跨全域”的一体化治理格局，破解部门分割、各自为阵的应用烟囱困境。协同构建遵循整体性治理理念，通过多元主体协同、制度保障、技术支撑，实现大数据资源的统筹高效利用。结合当前生态环境治理实践，协同构建路径有三：一是建立跨部门协同机制，明确生态环境、自然资源、水利、气象等相关部门的职责分工，搭建跨部门数据共享协同机制，打破应用烟囱的碎片化格局，推动监测数据、执法数据、应用数据、管理数据等多源互通。二是推行统一数据标准，规范数据采集、存储、传输、应用全流程标准，解决不同部门数据格式不兼容、口径不统一的问题，为数据协同共享奠定基础。三是运用技术手段强化方法支撑，依托算力、区块链等技术在保障数据安全的前提下，既打破数据共享的安全顾虑，又推动数据资源高效流转，破解应用烟囱带来的资源浪费与效率低下问题。

　　生态环境大数据的价值释放，关键在于推动“数据资源→数据资产→数据产品→数据市场→数据价值”的转化实现过程。价值释放甚至实现价值乘数效应，其背后遵循数据要素价值化理论、生态产品价值实现理论、产权经济学与数字经济理论融合的完整逻辑，核心是通过技术确权、治理赋能、市场交易与制度保障，将生态环境的自然属性数据转化为经济属性、社会属性资产，最终实现生态效益、经济效益与社会效益的统一。

　　生态环境大数据的价值释放需通过五步完成：第一，自然属性的数据资源向数据资产转化；第二，产权属性的数据资产向数据产品跃迁转化；第三，商品属性的数据产品成为数据市场的核心生产要素；第四，市场属性的数据市场支撑数据价值释放的流通载体；第五，叠加属性生态环境数据集“裂变”最终实现价值终极目标的乘数效应。

　　生态环境大数据的根本价值不在于存储建构，而在于应用，唯有将大数据与生态环境治理具体场景深度融合，才能充分发挥其在决策、治污、防控中的核心价值。具体可分为两个环节，一是强化数据整合与模型构建，搭建“空天地” 一体化监测数据、污染源数据、环境质量数据等多源信息，运用大数据分析、人工智能等技术构建生态环境治理模型，实现对环境质量变化、污染来源追溯、环境风险预警的精准研判，为生态环境决策提供科学支撑。第二，推动场景创新与价值落地，聚焦精准治污、风险防控、环评审批等核心场景，将大数据技术融入日常治理全过程，通过智能监测预警系统实现污染隐患早发现、早处置，通过环评智能审批提升审批效率与精准度，通过执法案卷智能评查规范执法行为。根据场景应用效果不断完善数据体系与模型算法，推动数据价值持续释放，真正让“数据孤岛”变为“数据通途”。（铁燕 作者系西南政法大学人工智能法学院副教授；本成果为国家社科基金 “生态环境大数据主权安全与智慧化法律保护机制研究”[22BFX130]阶段性成果）