一、生态环境大数据有哪些方面的数据？

整体上来说，生态环境大数据可以分为基础支撑数据、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。

基础支撑数据包含了基础地理、遥感影像、气候气象等方面的数据。

自然生态数据包含了农田生态系统、森林生态系统、草地生态系统、荒漠生态系统、沼泽生态系统等方面的数据。每种生态系统包含了不同的数据，例如，农田生态系统，包含农田环境要素、主要作物以及肥料农药等投入量、主要作物叶面积与生物量动态、病虫害记录、土壤微生物等；森林生态系统包含植物群落种类组成与分层特征、树种的更新状况、叶面积指数、鸟类种类与数量等。

环境监测数据包含了水环境、大气环境、土壤环境、噪声环境、核辐射环境等方面的数据。我国已经初步建立了一套网络监测系统，包括1436个空气质量监测站点、82个沙尘暴监测站点、1011个酸雨监测站点、956个地表水水质监测断面、20401个地下水监测站点、301个近海水质监测站点、35000多个土壤污染监测站点。

人文社会数据包含了经济发展、基础设施、能源消耗、公众参与、网络舆情等方面的数据

二、最突出的大数据环境是什么？

最为突出的大数据环境是：互联网。

互联网（internet），又称国际网络，指的是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。

互联网始于1969年美国的阿帕网。通常internet泛指互联网，而Internet则特指因特网。这种将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。互联网并不等同万维网，万维网只是一建基于超文本相互链接而成的全球性系统，且是互联网所能提供的服务其中之一。

三、资源环境大数据工程是干什么？

资源环境大数据工程是一门结合资源环境学和大数据技术的新兴专业。它主要涉及资源环境数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个方面，旨在培养具有视野开阔、具有整合资源环境知识和大数据技术的应用能力的高层次复合型人才。

该专业的核心课程包括：GIS和遥感技术、数据结构与算法、大数据处理技术、数据可视化分析、环境统计分析、信息检索与挖掘技术、资源环境与可持续发展等。此外，还包括基础的数学、统计学等课程。在这些课程的学习中，学生将掌握大数据处理的理论与方法，熟悉常见的数据处理工具，了解GIS和遥感技术在资源环境数据处理中的应用，以及具备资源环境管理的基本知识。

除了专业核心课程外，学生们还可以根据自己的兴趣和未来职业发展方向选择相应的选修课程，例如可持续发展与社会责任、数据科学应用案例等，以满足自身学习和职业需求。同时，该专业还要求学生进行实习和项目实践，以培养实际操作和解决问题的能力。

综上所述，资源环境大数据工程专业主要培养学生的大数据处理能力、环境资源数据的抽象与分析能力、资料可视化处理能力以及资源环境数据在可持续发展中的应用能力。

就业方向

毕业后，资源环境大数据工程专业的毕业生可在政府、科研院所、大型企事业单位、环保部门、金融机构、电子商务公司等领域就业。主要职业方向包括：数据科学家、GIS工程师、遥感数据分析师、大数据分析师、环保工程师、资源环境规划师、项目经理等。

具体来说，毕业生在政府或环保部门可以从事环境监测、环境评估、环境规划等工作，帮助政府部门有效管理资源环境；在科研院所、大型企事业单位等领域可以进行资源环境数据的研究、处理、分析和应用，帮助企业做出正确的决策；在金融机构、电子商务公司等领域，毕业生可以通过对大数据的分析，帮助企业进行精细化管理、提升经济效益；在规划设计方面，毕业生可以运用GIS与遥感技术，进行土地、城市规划等工作。

总之，资源环境大数据工程专业的毕业生具备较高的资源环境和大数据处理能力，具有广阔的就业前景。

四、生态环境大数据能创造哪些价值？

生态环境大数据能够为各种环境管理和保护工作提供更精准的决策支持，帮助政府和企业更好地进行资源规划和环境监测，从而提高生态保护的效率和水平。

通过分析大数据，可以发现环境变化的规律，预测自然灾害的发生，提前进行防范和救援。

同时，生态环境大数据还能够为科研人员提供丰富的实验数据，推动环境科学的发展，为可持续发展和环境保护作出更大的贡献。

五、大数据产业发展趋势？

主要体现在以下几个方面：1. 数据的不断增长和技术的不断进步：随着物联网、云计算、人工智能等技术的广泛应用，大数据产业将迎来更多的发展机遇。数据的不断增长将推动大数据技术的持续创新和发展，从而为大数据产业提供更广阔的发展空间。2. 数据挖掘和分析的应用：随着数据量的不断增加，数据挖掘和分析将成为大数据产业的重要发展方向。通过数据挖掘和分析，可以为企业提供更深入的市场洞察和竞争优势分析，从而帮助企业制定更加精准的市场策略。3. 信息安全和隐私保护：随着数据的不断增长和技术的不断进步，信息安全和隐私保护将成为大数据产业的重要问题。未来，大数据产业将更加注重数据的安全性和隐私性，加强数据保护技术和措施的研究和应用。4. 跨界融合和创新发展：大数据产业将与各行各业进行跨界融合和创新发展，推动传统产业的数字化转型和升级。大数据技术将与人工智能、物联网、云计算等技术进行融合，形成更加完整的技术体系，为各行业提供更高效、更智能的服务。5. 绿色环保和可持续发展：随着全球环保意识的不断提高，大数据产业也将更加注重绿色环保和可持续发展。未来，大数据产业将更加注重节能减排、资源循环利用等方面的问题，推动产业的可持续发展。总之，大数据产业发展趋势将朝着数据量的不断增加、技术的不断进步、信息安全和隐私保护、跨界融合和创新发展以及绿色环保和可持续发展的方向发展。