最新大数据环境下的数据安全研究论文简短(通用8篇)

有了一段时间的学习经历，我们可以利用总结来梳理思路。如何保护交通安全，避免交通事故？下面是一些总结的例子，希望能够为大家提供一些写作灵感。

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇一

1954年美国航天局科技工作者在研究宇宙飞船中的人工环境时提出了“环境科学”一词，而真正赋予环境科学研究“环境污染”这一内容的是在美国海洋生物学家蕾切尔?卡逊(rachelcarson)出版了其名著《寂静的春天》之后。该书以惊世骇俗的语言描写了农药的使用可能对野生动物的危害，唤醒了人类的环保意识，以环境保护为主元素的环境科学得到了快速发展，积累了大量研究成果。与此同时，根据社会对环境保护人才的巨大需求，高校教育体系中涉及对环境科学专门人才的培养。由于对环境科学研究主体及其任务认识的时代局限性和受各自办学“母”学科的影响，高校环境科学本科人才培养专业知识结构体系存在一定的差异。

随着全球经济的快速发展，人类社会对环境保护需求的日益增大，如何认识新形势下环境科学的研究主体及任务?针对研究主体要求，如何合理构建高校环境科学专业本科人才培养方案以培养符合社会要求的人才?成为高校环境科学专业人才培养面临的主要问题。文章在对环境科学发展和本科专业设置变迁、环境问题与环境科学研究主体等进行分析认识的基础上，提出了重构环境科学本科专业人才培养方案的设想。

―、环境科学的发展和环境科学本科专业设置之变迁。

科技工作者从科学研究和社会需要等方面对环境科学开展了大量的研究工作，主要侧重于自然科学和工程技术方面，特别是在20世纪70年代工业发展伴生的环境污染问题。目前有关工业污染控制和环境污染治理的成果甚多，环境社会学的研究内容也十分丰富，积累了大量的科研资料[3]。为了尽快解决环境问题，消除污染，全社会亟须大量环境保护科技工作者从事环境科学研究。为此，20世纪70年代在全球范围内环境科学专业人才培养工作列人高校本科教育议事日程中，环境科学本科教育在高校专业办学中如雨后春齊般成长发展起来。

我国高校环境科学教育也是始于20世纪70年代末80年代初。在早期，虽然科教工作者对环境科学的学科性质、研究主体、肩负的任务等进行了不同程度的探讨，但由于环境科学发展时?间较短且社会需求巨大，出现了对同一问题有不同的理解的现象，导致高校本科办学中专业知识体系的构成有一定的差异。这一时期我国环境科学专业教育的显著特征表现为依托“母”学科诞生并发展[1]8m1。如北京大学于1972年创建了以环境化学分析和环境地学为方向的环境科学专业;南开大学依托化学学科于1973年成立环境保护专业，于1983年成立环境科学系;中山大学于20世纪70年代末成立了环境科学研究所;1983年经教育部批准，北京师范大学以地学为依托成为全国高校首批从事环境科学研究与环境教育的基地。高校环境科学本科专业主要有：环境化学、环境地学、环境生态学等。1987年教育部在高等学校本科教育专业目录调整中设立了“环境学”，将上述的环境化学、环境地学、环境生态学专业归并“环境学”中。

随着我国经济社会的快速发展，环境问题(环境污染与生态破坏)日益严重，环保专业人才需求增大，全国范围内有更多依托“母”学科的环境保护专业诞生了，同时有很多学科根据自己与解决环境问题的相关性，开设了许多与环境保护有关的课程，并开展相关环境问题研究。这一现象几乎覆盖了普通高等学校本科专业设置(版)全部的13个学科门类，出现了庞大的学科群研究环境问题的局面。与此相应的是环境科学教学内容庞杂，涉及污染工程控制、环境污染治理、生态破坏恢复、农业环境保护、环境经济、环境政策法规教育、环境安全、环境伦理、环境心理等。因此，教育部在《普通高等学校本科专业目录(19颁布)》中于工学类(08)和理学类(07)中同时设立环境科学与工程相关专业，工学类中有环境科学与工程(081005s)、环境工程(081001)、环境监察(081006s),理学类中有环境科学(071401)、地球环境科学(〇714〇4s)、生态学(部分)(071402)。在之后的十多年的专业办学和人才培养的认识与思辨过程中，科教工作者对环境科学学科性质和社会环境科学人才需求认识的进一步深化，20在教育部新编《普通高等学校本科专业目录(年)》中将环境科学仅归编入工学类(08)，定为环境科学与工程一级学科(0825)，下设环境科学与工程(082501)、环境工程(082502)、环境科学(082503)、环境生态工程(〇82504)等4个二级学科。这一修编不仅使环境科学在人才培养中肩负的使命更加明确，也使环境科学研究的主体和肩负的责任有了新的变化，或者说是赋予了新的使命。

支撑人类生存发展的环境是由客观有形的物质世界和无形的非物质世界共同组成的。环境问题则是指由这样的环境发生的、对人类生存发展产生不利影响的环境现象。这种现象的产生可能是自然环境变化所导致，也可能是人类活动所驱动。据此按照成因可将其分为两大类：自然环境问题和社会环境问题。社会环境问题是指由人的社会意识引发的对人类生存发展产生负面效应的环境现象。它属于人的主观意识范畴，是除理、工、农、医四大学科门类以外的其他学科门类研究的环境现象，如环境伦理、环境经济、环境法、环境管理、环境政策等环境问题。

自然环境问题是指客观环境在其自身能量驱动下或在外在能量(人为)扰动下表现出对人类生存发展产生不利影响的环境现象。一般可以把自然环境问题分为原生环境问题和次生环境问题。原生环境问题是指由自然环境自身运动变化引起的、有无人类影响都会发生的、对人类生存发展产生不利影响的环境现象，如气候变化、火山爆发、地震滑坡崩塌泥石流、台风海啸、洪涝与寒旱灾、风蚀水蚀引发的水土流失、物种兴衰等原生环境问题。在人类存在的今天，这些现象的发生是必然的，同时必然会对人类生存产生负面影响。次生环境问题是指自然环境在人为扰动下所表现出的对人类生存发展不利的环境现象。次生环境问题又可分为环境污染和生态破坏两个类型。生态破坏是指人类活动对自然环境影响的强度超过了自身恢复能力，引起地球表层系统原生环境的物质组成减少或结构改变，导致原生环境功能破坏，出现不利于人类健康可持续发展的环境现象，如：滑坡崩塌泥石流、风蚀水蚀、水土流失、土地沙漠化、盐溃化、土壤退化、旱涝寒冻、气候变化等不利环境现象。环境污染是指人类在其生产生活活动中排出的物质和余能进人环境并积累到一定程度，使环境组成、结构与功能发生变化，对人类健康生存发展产生不利影响的环境现象。如：水体污染、大气污染、土壤污染、生物污染、声环境污染、辐射和光热污染等被污染的环境现象。

早期科技工作者认为环境科学是研究围绕人类并对人类生存产生影响的自然环境诸要素发生、发展过程的科学;随后认为环境科学是以“人类一环境”系统为研究对象，研究该系统的发生、发展、协调和控制以及改造利用的科学，是研究人类与环境相互作用规律的科学;再后认为环境科学是研究人为环境问题的科学，是研究人类活动所引起的环境质量变化及保护与改善环境的科学。可见，前两者主要是研究影响人类生存的“环境问题”，后者是研究“环境问题”中由人类引发的“环境问题(人为环境问题)”。可见，环境科学开始是把影响人类生存的不利环境现象都纳人到学科的研究范畴。随着认识的变化，认为由人类导致的.“环境问题(人为环境问题)”是环境科学研究的主体。

鉴于生态破坏发生的空间位置和人为影响的方式，文章认为次生环境问题中的生态破坏问题，可成为理学门类中如地理科学类(0705)、大气科学类(〇7〇6)、海洋科学类(〇7〇7)、生物科学类的生态学(071004)、农学门类中的自然保护与环境生态学(0902)等学科门类的研究任务之一。这些以自然过程为研究主体的学科门类具有研究生态破坏问题发生发展的基础，是从自然过程角度研究生命活动支持系统的组成、结构、功能的变化规律，研究自然状态下生命体及其生存环境的过程与规律，以获取指导人类与其支持系统协调发展的技术与对策。

环境污染问题可成为具有问题导向型、综合交叉型和运用型3大特征的环境科学(082502)的研究主体(图1)。环境科学是一门以人类生存环境为保护对象，以污染物(废弃物)为研究主体，研究污染物的发生、行为归趋、控治、利用及管理，为促进经济社会与环境保护协调发展和保护人类生存环境提供技术与理论支持的学科。根据环境科学研究主体和主要任务的界定以及高校本科4年学历的办学制度，为使环境科学专业学生了解、熟悉、掌握污染物(废弃物)的发生机理和控制技术及其在环境中的行为机理、所导致的环境危害、控制技术、效果和存在的问题与理论技术障碍，在获取专业基础知识和培养他们实践动手能力的基础上，同时启迪他们的求知欲望和创造性思维，使其能学到有别于其他学科专业的知识(学有所专);能良好地掌握本学科专业的知识和科技社会前沿需求(专生其长);能使本专业学生把学到的知识和技术有效地服务于教学、科研和社会环境管理(长见其效)。高校环境科学本科人才培养方案专业课程和实践知识体系构建包括以下内容。

该部分课程是凸显专业特长的，是为“学有所专，专生其长，长见其效”的专业知识结构模式而设置的。通过该专业课程的学习，学生在环境科学领域内形成独特的教学、科研和环境管理技能，具备专门的环境科学专业学问。因此，对在以污染物为研究主体的环境科学专业学习的学生而言，要了解、熟悉、掌握污染物(固体废弃物)产生的机理，进人大气、水体、土壤、生物等环境要素的形态(固、气、液、能)及方式;了解、熟悉、掌握污染物(固体废弃物)在环境中的行为归趋以及在现代科学技术支撑下能够对其开展控制、处置处理、资源化利用的技术;了解、熟悉、掌握各种技术的优缺点;了解、熟悉、掌握环境中污染物的监测、污染环境影响的预测、分析评估、环境污染防治规划等的知识内容。为本科毕业后服务社会做好专业知识储备。开设的课程主要有：大气污染控制理论与技术、水污染控制理论与技术、土壤污染控制理论与技术、固体废物处理处置与资源化理论及技术、物理性污染控制理论与技术、污染生态控制理论与技术、环境监测、环境影响评价、环境规划、环境管理等等。

三、专业选修课类。

根据学生与社会双方的需求，依托所在地区环境特征和所在学校教学科研力量，拟设置4大类课程：(0特色选修课类。可根据所在区域环境特征、环境污染特征或本专业师资所从事科研的特色，设置系列选修课。如：干旱区生态学、绿洲土壤污染与防治技术、寒旱区污水处理技术、多民族区环境政策研究、寒旱区生物地球化学、污染气象学等等。(2)拓展型选修课类。主要是针对毕业后的本科学生意在深造而设置的课程类。如：化工原理、环境土壤科学与工程、污水处理工程、电子电工学、微生物学、工业生态学、环境毒理学、cad基础等等。(3)社会服务型选修课类。主要针对本科生毕业后拟进人各职能部门就业而设置的课程类。如：环境监察、环境监理、洁净技术、室内空气污染控制、环保公文写作、环保设备概论、国际ng0简介等等。(4)思想方法论型选修课类。让学生具备从系统、整体、科学等观点审视人类社会与生态环境的初步知识。该类课程有：系统论、运筹学、科学方法论、环境伦理学、环境哲学、环境美学等等。其中含有必选和任选两种类型。通过选修课程的学习，使学生达到学术型与技术型人才的标准，成为具有环境科学专业素质的管理人才和环境保护领域的实业人士。

四、实践性教学。

第一，认识实习。实习内容主要包括人类赖以生存的环境要素，诸如大气圈、水圈、岩石圈、土壤圈、生物圈等组成、结构的认知性实习，认识各环境要素在人类健康生存中的功能及其发生发展演化过程;认识人类在其生存发展中生产生活行为污染物(废弃物)排放的必然性,认识到在人类生产生活过程中，对生产资料和生活资料的利用，不可能实现完全利用或者“零”排放，认到生产工艺流程或生产线对生产资料的利用率是随着人的认识水平的不断提高而提高的;认识各环境要素对各种污染物所具有的一定程度的环境自然净化降解能力，若超过其自然净化降解能力，则会引起环境原有功能的改变，出现不利于人类正常健康生存的功能，这也就是环境科学基本理论——环境容量、环境承载力等所阐述概念的涵义。在认识实习中，要让学生重新审视已熟悉的环境，从专业层面上看待地形地貌、土壤生物、水文地质、气候气象，通过这些认识人类生存发展对环境的依赖性。

第二，生产实习。实习内容主要包括对人类生存中必需的生产生活过程中产生污染物的机制及对污染物进行控治、综合利用、合理处理处置等技术的见识性实习，开展环境监测内容的实习等。主要是把课堂学习到的有关污染物控制、治理、利用、处理处置等技术予以实地验证;对部分环境监测项目在条件许可的情况下予以实践。例如有：生活垃圾填埋技术、工业固废处理处置技术、城市生活污水处理技术、工业企业特种污染物(污水、废气等)产生过程与控制技术、区域环境污染物的采集测试与分析技术等等。

第三，毕业论文。它是本科专业学生对整个大学学习的回顾性认知过程。它是在导师的指导下，由学生对专业存在的各类问题的发现、筛选、论证、立项等出发，经过严密的思考，设计出解决问题的方案，按照既定方案开展实验论证，取得阶段性结果，并通过答辩完成学习任务。

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇二

随着经济社会的飞速发展和人民生活水平的提高,人们对于环境质量的要求愈发迫切，环境科学的研究也越来越受到重视。环境问题具有类型多、成因复杂、影响面积广、社会危害大等特点，同时影响某一种环境问题的因素较多,迫切需要采用新的研究方法应用到环境科学的研究领域中。

自然界中的变化有两种基本方式，第一种是连续性的变化，即系统发生连续性的变化，存在着连续的增长或者下降，运用微积分的方法可以很好的研究和解释这种变化;另一种就是变化存在着不连续的突调和飞跃，从一个状态忽然转变为另一种状态，此类问题微积分学无法研究，而这种现象在自然界中广泛存在，例如金属的相变、水的沸腾、桥梁的忽然坍塌、细胞的分裂、人情绪的波动等，而系统状态从一种形式突然跳到另一种形式，就称为突变。

1突变理论的主要内容。

突变理论,又称实变理论，是在1968年由法国数学家汤姆(renethom)创立的，理论创立后不久，就作为一支新兴的学科迅速发展起来。突变理论是数学中拓扑学的一个分支，主要研究动态系统中的不连续现象。近些年来，通过对突变理论的不断了解和研究的不断深入,突变论在理论及应用上都取得了很大的发展。

2突变理论与突变级数法。

在突变理论中，突变级数法是一种应用最为广泛的综合评价方法。突变级数是一种多维模糊综合隶属函数。突变级数方法与传统的综合评价方法相比，在评价过程中不需要考虑各指标的权重，仅要考虑同一突变单元中的'各指标的相对重要性,从而减少了评价的主观性和复杂性。使得评价结果客观、准确，同时计算过程较简便。通过部分学者的研究结果来看，运用突变级数法与运用传统的综合评价法进行综合评价的结果基本相同，但该方法所需数据量少、计算过程简便。突变级数法在计算多目标评价决策问题上应用更适宜和准确。

基于突变级数法的基本步骤有：

2,1建立层次结构模型。

根据综合评价的目的，将各个目标细化为若干个指标,对评价指标进行分组，组合建立起树状目标层次结构，每个指标要进行分解成更加具体的指标，直到可以对某个子指标进行定量化描述为止。在同一个层次的各个指标中，要将相对重要的指标放在这一层的前面。由于一般初等突变中，状态变量不超过4个，所以应尽量将评价指标控制在4个以内，超过4个的应根据重要程度进行相应的取舍。

2.2确定各层次的突变系统类型。

根据某一突变单元中控制变量的数目确定突变系统类型，如控制变量数自为2时，该突变单位则为尖点突变模型。

2.4数据的归一化处理。

由于各评价指标的数值和单位不同，无法进行综合评价运算，所以，首先通过归一化的方式去掉量纲。

2.5利用归一化公式进行综合评价。

根据各指标初始的数值，按归一化公式由下到上依次分别计算各控制变量的值，直至计算到评价的最高层，即总目标层，得出突变级数综合隶属度，即评价综合值。

3.突变理论。

应用突变级数法进行综合评判时，必须考虑两个原则：(1)“非互补性”原则：同一对象各控制变量不存在明显相互关联的作用，即为非互补性，在计算时来用最小值作为系统的值x=min|z?，毛，总,毛1;(2)“互补性”原则:各控制变量存在相互关联3突变理论在环境科学中的应用。

3.1突变理论在环境研究中的应用前提分析。

生态系统是一个涉及多个因素的复杂系统，时刻处于一个动态的平衡状态，目卩稳态状态，对于一定的干扰,可以通过生态系统的自身调节能力减小或消除对其产生的影响，并继续保持稳态状态，发挥自我恢复能力，最终生态系统的结构和功能依然可以保持。

但是，如果对生态系统的干扰达到一定程度，生态系统就不能通过自身的调节能力恢复到受干扰之前的状态，生态系统结构和功能发生了根本性变化，造成了生态系统的退化。生态系统由一个连续状态突然变为一个间断状态，这个过程就是一个突变过程，使生态系统从可以自我恢复到发生根本性变化的那一点就是突变点。基于以上分析可以看出，生态系统就是一个大的突变系统，可以运用突变理论对其进行研究。

3.2突变理论在生态系统中的简单应用。

突变理论在生态系统中已有了简单的应用，人们在管理草场的草地生态系统、林场的森林生态系统和水生生态系统时都可以通过应用突变理论，使管理更加科学。

在草地生态系统中确定放牧与草场的关系。对于一个草场来说，如果人们不进行放牧或放牧量过少，草场则会发生正向演替，向树木方向发展;而如果过度放牧，则会对草场造成破坏，使之发生逆向演替，向荒漠化方向发展，因此，确定一个合适的放牧量，既可以使牧草资源得到充分利用，而且也可以使草场迅速得到恢复，使牧草资源可以持续利用。根据突变理论就可构造一个突变模型，状态变量为草场单位面积蓄积量，控制变量为降水量和单位面积牲畜数量。通过得出这个突变模型的突变点，人们就可以调节最佳的放牧量。

同理，在水生生态系统中，运用突变理论确定最佳捕鱼量，既能使捕鱼量最大获得最大的经济效益又能保证种群的可持续发展。在森林生态系统中通过突变理论确定最佳砍伐量，判断何时采伐能获得木材的稳定高产，且不致破坏种群恢复再生产的能力。

3.3突变理论在环境科学领域的具体应用。

突变理论在环境科学的具体研究中应用还不是很多，研究的并不深入。目前在环境科学的研究中应用较好的有：(1)研究生态系统的动态平衡，即通过控制某一条件使生态系统维持在稳态状态中，利用生态系统的自我的恢复能力能够维持其健康和良性循环。(2)控制合理的环境污染水平，通过突变理论中突变点的控制作用，制定合理的污染水平，从而实现经济效益和环境效益的和谐统一。(3)地下水、尾矿库、矿山等生态风险评估，运用突变理论预测的结果与实际情况比较相符。(4)在环境模拟预测中应用突变理论，对分析环境状态演变及发展态势有独特之处。(5)在环境影响评价中，特别是对单因子污染评价方面的应用，将突变理论应用在大气环境质量的评价中，通过对污染因子次序的调换引起某地大气质量评价结果顺序的变化可以确定某地区的主要污染物类型，从而为当地的环境管理提供技术支持[1°]。(6)生态系统的治理与恢复方面，例如：判断水生生态系统是缺水性还是污染行水生态危机，运用突变理论可以在水生态系统研究中起到很大的作用。(7)环境中多目标的综合决策问题，例如，生态风险评估研究、生态系统健康评价、生态安全研究,运用突变理论具有计算简单、所需的数据量较少等明显优势。部分学者运用相同的基础数据，分别采用突变级数法和模糊理论综合评价法获得的结论大体相同，说明突变理论中的突变级数法的评价结果科学、可靠。

4结语。

目前,随着社会的飞速发展，经济发展和环境保护的矛盾日益突出，环境污染问题多发且复杂，迫切需要先进的理论方法应用到环境科学的研究中。突变理论能够很好的研究系统发生的不连续变化，非常符合环境问题发生不连续变化的特点。因此，随着人们对突变理论的认识、学习和研究的不断深入，突变理论必将在未来环境科学研究领域中发挥越来越重要的作用。

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇三

在大数据时代，为了更好地管理和利用科学数据，计算机图灵奖获得者jimgray于提出了数据监护(datacuration)的概念。十余年来，数据监护一直是国内外信息资源管理领域的热点议题，研究主题集中在数据监护的内容、发展策略、合作模式、职业教育、成功实践等领域。111鉴于云计算能够为数据监护提供强有力的技术支撑，如云计算快速提供资源的能力有助于辅助完成资源密集型数据监护任务，网络化云服务有利于实现数据监护的协同工作，基于云计算开展数据监护引起了国外信息资源管理学界和业界的广泛关注。本文对基于云计算的数据监护问题进行探讨，希望对我国的数据监护工作有所借鉴。

一、数据监护工作流程。

数据监护是为了确保数据当前的使用目的，并能用于未来再发现及再利用，从数据产生伊始即对其进行管理和完善的活动。121为了有效指导数据监护实践，提高数据监护效率，一些数据监护机构和研究者对数据监护过程进行了概念化，提出了相应的数据监护生命周期模型。本文基于英国数据监护中心的dcc数据监护生命周期模型13与王芳和慎金花提出的细化的数据监护生命周期模型，梳理出了数据监护工作流程，见图1。数据监护工作流程由4个阶段、11个业务环节组成，涵盖了数据监护的所有必要阶段和核心工作。

数据收集阶段：数据采集。数据采集是数据监护活动的起点，指根据采集政策，从数据创建者、档案馆、知识库或数据中心等接收数据。元数据创建。为采集到的数据创建管理、描述、结构和技术元数据，以便进行数据管理和数据维护，以及实现数据共享。

数据处理阶段：数据评价和选择。评估数据并为长期监护和保存选择数据。数据评价和选择直接关系到科学数据库的质量，并且带有一定的主观性。数据剔除。根据成文的政策、指引或法律要求，处理未成为长期监护和保存对象的数据，将这些数据转移到其他档案馆、知识库、数据中心或其他保管机构。根据法律要求，有些数据会被安全销毁。数据导入。将经过选择的数据传送至档案馆、知识库、数据中心或其他数据监护机构。为保证数据的可用性，在导入数据之前，应进行去重、交叉注释、格式认证等。数据迁移。根据存储环境的需求，或者为了确保数据对硬件和软件退化的抗扰性，改换数据的格式、存储系统、存储类型。

数据保存阶段：数据长期保存。长期保存须确保数据的可信性、可靠性、可用性和完整性。长期保存包括数据清洗、数据验证、分配保存元数据、分配表征信息，保证数据具备可接受的数据结构和文件格式。数据存储。遵守相关标准，选择科学的组织方式和安全的存储介质组织并存储数据。数据存储既可以保证数据的安全性，又便于数据被随时使用和加工处理。

数据利用阶段：数据获取。采用适当的标准发布数据，并执行严格的访问控制和验证程序，保证用户安全、准确的访问和获取数据。数据复用。制订数据复用规则，在不违反知识产权的前提下，提供数据复制、链接、引用等服务。数据转换。根据原始数据创建新数据。例如，通过转换格式、建立子集等途径，创建新数据。

云计算作为分布式计算、网络存储、负载均衡、热备份冗余等计算机和网络技术融合的产物，具有超大规模、虚拟化、通用性、高可扩展性等诸多特点。云计算的特点与数据监护的需求非常契合，可以为数据监护提供强有力的技术支撑。

弹性服务：云计算服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。用户使用的云计算资源与业务的实际需求相一致，避免了因为资源供需不匹配而导致的服务质量下降或资源浪费。161数据监护的数据剔除和数据迁移等任务不需要持续不断的执行，属偶发性活动。云计算的弹性服务能够很好地满足偶发性数据监护活动的资源调用需求。

按需服务：云计算以服务的形式为用户提供基础设施、存储空间、应用程序等，并能够根据用户的需求，自动分配各种资源。17用户也可以根据需要在云中部署所需的应用程序。云计算的按需服务为数据监护中需要依赖主观意识完成的任务，如元数据创建、数据评价和选择提供了极大的便利。

泛在接入：用户通过互联网可以随时随地利用云计算服务。数据用户越来越多的使用笔记本电脑、智能手机、平板电脑，将数据监护业务流程转移至云，能够极大地方便用户上传、访问和下载数据。数据监护的数据采集、数据获取和数据复用等业务环节，可以从云计算的这一特点中受益。

服务外包：用户进行数据处理所需的计算资源价格昂贵，将提供计算资源的业务委托给云服务商，既能够节省开支，又能够使用户专注于自己的核心工作。云服务商为了利益最大化，保持最优竞争力，都会迅速应对技术变革，以更低的价格提供更快的处理器和更大的存储空间。云计算服务外包的特点使数据监护机构将部分信息技术支持业务委托给云服务商，以获得更低廉的价格和更优质的服务成为可能。

云计算提供从硬件设施到应用软件的多层次服务。根据服务的对象和功能差异可以将云计算划分为三种服务模式：基础设施即服务(iaas)、平台即服务(paas)、软件即服务(saas);根据租用云计算的用户对数据和环境的控制权，可以将云计算划分为公有云、私有云和混合云等部署模型。本文根据数据监护不同业务阶段的工作内容和技术需求，并结合云计算的服务模式和部署模型，构建了基于云计算的数据监护模型，见图2。下面分别从数据监护的云计算服务模式和部署模型两个方面分析基于云计算的数据监护模型。

(一)数据监护的云计算服务模式。

iaas层。iaas提供基础设施部署服务。iaas通过虚拟化技术整合服务器、存储设备、网络资源、高性能计算集群等物理资源，构建全局统一的动态虚拟化资源池。基于云计算的数据监护模型的iaas层为上层云计算服务提供海量硬件资源，实现硬件资源的按需酉己置。

paas层。paas是云计算应用程序运行环境，提供应用程序部署与管理服务。paas不仅能够实现海量数据的'存储，而且能够提供面向海量数据的分析处理功能。在基于云计算的数据监护模型的paas层，数据监护机构使用云供应商的软件工具和开发语言，开发数据收集和数据处理所需的各种应用程序，实现应用程序的多元化和定制化服务，并将科学数据保存于海量数据存储系统。

saas层。saas提供以服务为形式的应用程序。saas允许用户使用部署于供应商云基础设施上的应用程序，用户也可以根据需求向供应商定制应用程序。在基于云计算的数据监护模型的saas层，数据监护机构通过应用程序向用户提供数据利用服务，实现数据共享和科研协作。

(二)数据监护的云计算部署模型。

数据监护的各个阶段分别面向数据监护方和数据使用方，对应不同的数据存取、处理等操作权限，因此需要采用相适应的云计算部署模型。数据监护过程中的数据利用阶段位于saas层，为用户提供方便高效的数据获取等服务，而公有云面向一般公众提供敏捷弹性服务的特点与数据利用阶段的功能需求相契合。用户能够通过网络浏览器像使用个人电脑中的软件那样使用公有云的应用程序，实现应用程序的泛在访问。因此，基于云计算的数据监护模型的saas层应采用公有云部署模型。数据收集和数据处理工作要求云计算提供量身定制的服务功能和非常稳定的服务质量，而数据保存工作要求云计算能够切实保障数据安全。私有云部署在用户数据中心的防火墙内，能够提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制，而且不会冲击用户已有的业务流程。因此，基于云计算的数据监护模型的paas层适宜采用私有云部署模型。上述公有云和私有云的基础设施共同构成了基于云计算的数据监护模型的iaas层，并且公有云和私有云具有统一的接口标准，保证服务的无缝迁移，即iaas层采用混合云部署模型。

srf项目：英国南安普顿大学的srf项目，针对科学研究工作集成了许多已有的协作型数据管理工具，并将这些工具部署到一个共享的虚拟云平台上，以saas的方式提供服务。srf工具最大的特点是能够在网络日志中自动或者手工创建和共享实验数据。例如，srf的一款代理软件能够植入实验仪器和计算机，自动抽取仪器在实验过程中记录的数据，并转换为xml格式，然后以博客的形式发布以实现协作复用。通过博客发布平台实现实验过程、实验数据、实验分析的互联，组织实验数据记录，构建实验、实验数据、实验设备之间的关联关系。在数据监护生命周期中，srf工具主要用于接收和抽取数据，以保证实验数据在上传至云的过程中会被格式化成标准格式。

dataflow项目：牛津大学的dataflow项目，旨在创建免费的云托管datastage和databank，以便于管理、保存、发布研究数据。其中，datastage以在用户电脑上运行映射驱动器的方式，提供研究组水平的、安全的“本地”文件管理环境。另外，datastage还提供数据的网络获取和在线存储服务，用户通过访问控制程序的认证之后，即可以访问私人、共享、协作、公众和公共数据目录。databank是一种虚拟化的、基于云部署的机构研究数据仓储。机构可以选择将databank部署在eduserv教育云或者机构自己的基础设施中。databank还具备包括数据抽取、储存、长期保存、访问在内的一系列数据监护功能。

kindura项目：伦敦国王学院的kindura项目，是一个基于混合云部署模型的科学数据管理试点项目，提供基于存储的数据管理服务和基于计算的数据处理服务。kindura项目通过duraspace推出的托管云服务一duracloud，将本地服务与各种云服务相衔接。用户利用duracloud提供的统一界面，即可享受一站式数据存取服务。kindura项目通过部署于服务器上的规则引擎，以及面向规则的集成数据管理系统(irods)的规则库，决定具体数据存储在本地还是存储于云端：二进制对象存储在云端，元数据和fedora对象存储在本地。l9kindura项目证明，混合云能够有效节省数据监护成本，并且能够更加高效地利用本地存储库，提升数据处理能力。

东南大学ams-02项目：东南大学为大型国际合作项目ams-02的数据监护工作构建的云计算平台，提供iaas、paas、saas服务。该云计算平台架构如图3所示。在iaas层，云计算基础设施由3500颗cpu内核和500tb高速存储设备构成，提供虚拟机和物理机的按需分配，并且自动配置操作系统、科学计算函数库等运行环境。在paas层，数据分析处理平台提供大规模计算能力和海量数据存储能力;应用开发环境为ams-02数据分析处理应用提供编程接口。在saas层，以服务的形式部署云计算应用程序，用户通过访问ams-02应用，可以获取原始科学数据以及数据处理分析结果。云计算通过超级计算模式，整合大量的存储、计算、带宽等资源，为数据监护提供了经济高效的解决方案。国内的数据监护尚处于起步阶段，对基于云计算的数据监护进行深入的理论探讨和实践探索，有助于推动我国的数据监护实现跨越式发展。

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇四

社会科学的实证研究在应用统计学时，统计分析是其关键环节，资料性质分析、资料类型的判断、统计方法的选择等各个环节都应把握好，否则，其分析结果将是没有意义的。本文拟通过对社会科学实证研究论文中应用统计分析方法出现的问题，从描述性分析、定量资料的统计分析、定性资料的统计分析、相关与回归分析等方面进行解析。

一、描述性分析问题。

在社会科学实证研究中，一般首先要对社会调查数据进行描述性统计分析，以发现其内在的规律性，再选择进一步的分析方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布形态以及一些基本的统计图形。

描述性统计分析虽然较为简单，但如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差，那么其后的所有分析都将值得怀疑，而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社会现象的误解，甚至误导政府决策。

1.均值的误用。

均值是用于描述样本集中趋势的最常用指标，但应注意，对于正态或近似正态的对称分布样本，它是较好的指标，一般与离散趋势指标中的标准差一起描述数据资料（即形式）；而对于偏态分布的样本，则常用中位数来描述集中趋势，一般与离散趋势指标中的四分位数间距一起描述数据资料（即形式），究其原因是均值容易受到极端值的影响。

对于两个分布完全不同的样本，可能会得到相同的均值，因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异，而往往这种内部差异正是需要进行深入研究或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这种缺陷，一般在报告均值的同时，也应该报告标准差，或用直方图或散点图的形式描述分布，以展示群体内部的差异。

2.绝对数的.误用。

因为社会调查研究比较容易得到大容量的样本，所以对任何小概率事件，用绝对数报告都会出现较大的数字，单纯对绝对数的强调往往会产生误解。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时，给出该事件的发生率或占研究样本的比例。

3.相对数的误用。

相对数常用于描述定性资料的内部构成情况或相对比值或某现象的发生强度，一般有比与率两种形式。虽然比与率的计算形式是相同的，即两个绝对数之商乘以100%，但它们的含义是不同的。率用于反映某种事物或现象发生的强度，而比则用于反映部分与整体或某一部分与另一部分之间的关系。当数据的比较基础相差悬殊，用绝对数表述没有可比性时，就要借助于相对数。

应用相对数也容易出现一些问题，如：百分比与百分率的混用；当分母很小时，只计算百分比或百分率，而没有报告样本量；当比较两个或多个总体率时，没有考虑到各总体对应的内部构成情况是否一致，而直接比较等。

例如在报告流动人口犯罪问题时，给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口，其实是忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同，且青年男性是犯罪率较高的人群，这样对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。

二、定量资料的统计分析问题。

定量资料的统计分析是指所观测的结果变量是定量的，而且希望考察定性的影响因素取不同水平时，定量观测结果的均值之间的差别是否有统计学意义。定量资料的统计分析在统计学应用中占有很大的比重，出现的误用也比较多。

正确选择定量资料统计分析方法的关键有两点：一是正确判断统计研究设计的类型；再是检验定量资料是否满足“独立性、正态性及方差齐性”的前提条件。

在社会科学研究中，定性资料的统计分析常犯的错误主要就是列联表的误判，从而错误的选用统计方法。

三、相关与回归分析问题。

相关分析是研究变量之间的相互关系，常局限于统计描述，较难从数量角度对变量之间的联系进行深入研究；回归分析则是研究变量之间的依赖关系，可实现对自变量进行控制，对因变量进行预测，及对随机变化趋势进行适当修匀。

相关分析可用于对定类、定序、定距及定比等尺度的各类资料进行定量描述，但各类资料的计算公式是不同的，所以应用时，需要判明资料的类型；而回归分析则要根据因变量性质的不同，选用不同的回归分析方法，一般可分为两类：一是因变量为连续型变量，具体的，当为非时间性的连续型变量时，可用线性回归分析、多项式回归分析、非线性回归分析等；当为时间变量时，可用cox半参数回归分析、指数分布回归分析及威布尔回归分析等；当为随时间变化的连续型变量时，则需要利用时间序列分析。二是因变量为离散型变量，需要利用logistic回归分析、对数线性模型分析及多项logit模型分析等。

在社会科学研究中，相关与回归分析的应用非常广泛。但应用时也经常出现一些错误：

1.没有结合问题的专业背景和实际意义，就进行相关与回归分析。其结果有时可能是莫名奇妙的，可能出现所谓的虚假相关。

2.对于较简单的线性相关与回归分析，不注意应用条件，盲目套用。一般地，pearson相关分析要求两变量都是随机变量，且都服从或近似服从正态分布，若不满足条件，应采用其它相关分析法，如spearman相关分析等。而线性回归分析则要求因变量必须是随机变量，且服从或近似服从正态分布，在回归分析前，先要进行统计检验，证实两变量的显著相关性，再进一步进行回归分析才有意义。

3.只求得相关系数或回归方程，而不进行参数假设检验就下统计分析结论。因为相关系数或回归方程都是由样本数据求得的，是否具有统计学意义，必须通过其相关参数的假设检验来判定。

4.多元回归分析策略的错误。在社会科学实证研究中，对多元回归分析的应用，不少人采取的策略是先用单变量分析，得到有统计学意义的多个变量，再将它们引入回归方程进行多变量分析，用逐步回归法进行筛选，从中选出有统计学意义的变量，这种分析策略是不正确的。因为自变量之间可能存在不同程度的交互作用，在单变量分析中无统计学意义的变量并非在多元回归分析中也没有意义。正确的处理方法应该是先综合分析各种变量之间的作用、实际意义及关系，有些可作为控制变量（如性别、年龄等），将经过初步筛选的所有变量代入回归方程进行分析，再采用逐步回归方法，必要时可多用几种筛选变量的方法，同时要注意自变量间的交互作用，进行综合分析，这样才能得到较为可靠的结果。

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇五

21世纪是一个信息化的时代。在这个时代下，数据最有说服力，人们对大数据的认识是不同的，很多人都觉得它是宝贵的资源，认为它是一种重要的源数据，凝聚着客观的智慧，它能够给社会科学的研究提供很多重要的信息。然而，它又不是万能的，我们切不可将其作为唯一的研究方法。

一、研究范式分析。

在研究社会科学的时候，主要有四种研究范式。第一范式主要是对自然现象的描述，这种范式出现在文艺复兴之前；第二范式主要是对模型的建造与概括，它稍晚于第一范式，产生于文艺复兴以后；第三范式主要是进行科学计算，它以计算机为依托，将复杂的现象模拟出来；第四种范式就是探索数据，而且会涉及到大量的数据、重视挖掘、统计与分析数据。

克里斯・安德森指出，很多社会科学都想要将行为的原因找出来，然而他们却怎么都找不到，其实不需要对行为的原因作出解释，仅仅需要对个体的行为进行了解；为此，只需要通过大量的数据分析来找出之间的关系与关联，这就要求有大量的数据，在数据的支撑下，不需要再进行假设，只需要在计算机中计算，从而得出相应的规律即可。

传统科学研究与大数据思维之间有很大的差别，前者比较侧重的是数据的演绎，而后者则十分注重数据的归纳。前者的演绎是建立在已知公理的基础上的，在公理的辅助下判断特殊情况，并在此基础上得出相应的结论，演绎的方法也是研究现代科学最基本的方法。

现代科学研究都是建立在观察和分析的基础上的，在分析之后提出相应的问题，然后在问题的基础上会提出假设，之后就会根据假说再演绎、推理，最终在实验的基础上，得出确定性结论；与演绎不同，归纳遵循的思维过程就是从特殊到一般，它需要海量的数据，并对数据进行分析和归纳，从而得出这些数据的'共同特性，从而得出相应的推断、非确定性结论。在现实中，归纳法是商业推广中最经常使用的。比如，通过对数据的分析，就可以发现一些顾客在购买a商品的时候也会同时购买b商品，这就会使商家得到一个有不确定性的预测，即购买a商品的顾客同时也会买b。如果在分析的结果中这种现象大量存在，那么商家就可以向购买a的顾客推荐b，从而形成一种连带的效应。这个消费的案例就在一定程度上表明了数据归纳分析的优点，即使没有理论的指导，也不需要进行假设，更不用对其进行证实、证伪，只需要对数据进行分析就可以找到事物之间的关联性，从而达到相应的目的。正是因为大数据分析的归纳功能十分便捷，因此很多人都觉得它可以代替传统的演绎方法，然而这种认识是错误的。

如今虽然处于一个大数据时代，但是数据再大也是有限的，有限数据也就决定了样本的数量也是有限的，在有限的样本下，就根本不能得出具有确定性的结论，一般都是预测和非确定性的结论，非确定性就表明它只是一种概率，而不是绝对的存在，然而社会科学是一门科学它所需要的并不是一种概率，而需要一种准确的因果联系和精确的答案。

此外，大数据的归纳方法虽然被很多的商业推广所使用，但是也不能仅仅只探索事情之间的可能性联系，这是不够的，它也需要对事物之间的因果关系进行探索。

从本质上来说，归纳和演绎是人类思维中必不可少的，同时存在的两种方法，它们之间相辅相成、相互依托。在具体的实践中，大数据分析并不只是单纯地数据归纳，它不仅需要数据，在分析数据的时候同样会联系到以往的知识和实验。算法以及程序的开发与研究都是建立在以往的理论和知识积累上的；实验检测是每一个设计好的算法和程序都必须经过的一个阶段；然而如果研究者没有事前考虑某些事物之间的联系或者是其它方面的问题，那么就不会开发出什么程序，更不知道用程序来干什么。

从众多的实践来看，大数据的归纳方法，主要是用来进行预测，而不是做出科学假设。数据分析家在数据分析的基础上，除了要对自然事件进行预测，还会对社会事件进行预测。然而大数据归纳分析的准确性遭到了很多科学家的质疑，但是由于受社会科学研究的传统理念影响，就认为与自然界相比，人类社会有别样的复杂性，往往无法预知社会发展和人的行为，然而大数据的出现和发展，给这种思想带来了很大的冲击。

二、数据研究方法。

在进行大数据研究的时候，往往需要收集海量的网络信息，然后在此基础上对所有的信息进行分析，比如，通过对微博上的帖子进行收集，收集之后，再根据帖子的性质以及语义等多种角度对其进行合理的分类，最后统计其中的词频。在社会科学研究的传统方法中是不可能得到那么多的资料，不仅如此，在质量上也不能很好的保证，然而传统的研究方法有自己的优点，比如说通过访谈，不仅仅可以收集到受访者的谈话，更重要的是它可以探查人们的心理和想法，从而可以对他们的情感进行了解和把握，通过谈话可以将文字表达不出来的细腻的情感与表情揭示出来。大数据虽然有很多的优势，但是它不可能成为唯一的社会科学研究的方法，它不能取代抽样调查，主要是因为在很多时候，某些特殊领域的信息是不能公开的，所以在计算机上是找不到相应数据的，这个时候只能依靠抽样调查来进行了解。此外，大数据所分析的数据是有限的，因此很难得到比较完整的结论，而抽样则是从整体样本中选取典型样本，相比较之下具有绝对的优势。最后，大数据分析收集的只是一些死信息，而抽样调查等传统的研究方法则可以充分调动受访者的主观能动性，从而可以灵活地掌握采访的信息，很多时候不仅能够得到需要的信息，还有可能发现新的信息。

三、结语。

在如今的大数据时代，大数据分析具有重要的作用和价值，它毋庸置疑地可以促进社会科学的研究与发展，但是同样不能忽视其他的研究方法。只有将大数据的分析归纳方法与传统的方法完整地结合起来，才能促进社会科学的研究与发展。只有不断探索新的方法，才能给社会科学研究发展提供强大的动力，因此要促进多种方法的并存互渗，使社会科学从多种角度来观察社会与人类，从而更加深入地阐释人类的社会生活。

【参考文献】。

[2]李晓凤.社会工作研究范式的发展及其对社会科学研究的启示[j].广东工业大学学报（社会科学版），.06.5-11+101.

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇六

互联网+和环保信息监测的有效结合可以分成以下三方面：第一，通过互联网+传输环保信息数据。首先将全国各地环保数据、空气数据、水环保数据以及地表水数据等进行筛选加工后，将正确的数据信息传输到国家环境监测中心，然后由国家环境监测中心对这些环保数据进行审核，整理，以报告的形式通过互联网+传送出去，使每个用户端可以将环保数据及信息进行下栽、浏览等。第二，国家环保监测部门可以通过互联网+对环保信息进行实时监测，全面掌握环保、排污企业的实时情况、环保数据以及环保信息的质量，一旦发生异常现象，监测平台会立即报警发出警示。第三，利用互联网+，公布环保数据。在时，面向全国建立了对空气质量的监测平台，实现了空气质量数据的实时监控；在时国家全面覆盖了空气质量监测数据的实时监测，监测所得数据相关网站均可查到。我国目前通过互联网+环境保护信息的监测已经具备了一定的基础。对于一些重点污染源企业实行了在线监测，所有环保信息都可以经过网上进行传输以及接收，查看，并且已经向社会大众进行了实时公开。

从国家层面上来说，近期，我国对党“互联网+环保”颁布了《生态环境监测网络建设方案》。并且指出，大数据以及互联网+是推动环保治理的重要实施手段。这足以说明国家对“互联网+环保”的高度重视，为环保信息安全的发展打下了坚实的基础。从公众参与的角度看，近些年，社会大众参与环保行为日益增多，互联网+的加入，更加提升了社会大众参与环保的意识。互联网+满足了社会大众对于环保信息的需求，例如，提供了实时空气质量数据监测、环境质量数据监测等。

从技术角度来看，“互联网+”由于更新快，更新周期短，一旦企业缺少资金以及缺少自主研发的能力，会在很短时间内被市场所淘汰。环境保护信息用户安全管理，主要是依靠环保信息系统去实现，如果只是一昧地去模仿或者是依靠某些应用系统，很快便会降低环保信息用户的安全性。例如，某研发公司，通过自身积累的地理数据，已经主动投身于对“互联网+”背景下环保大数据的应用，一方面通过将一张大的地图与各种服务整合到一起，成立一套新的地图及服务体系；另一方面，在环保数据信息安全监测、用户安全评价以及环保信息预测等方面，通过全面收集的环保信息数据，深化研发了大数据在环保领域的应用。

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇七

作为国家环保部门要关于利用互联网+，推进环保信息安全管理，推动环保法治的有效进行，积极开展正确的环保舆论引导，推进社会大众的积极参与。作为国家环保部门一定要建立善于利用互联网+的思想，要保障社会大众对环保信息的知情权、以及环保信息用户的安全。对于所公开的`环保信息要做到公平公正，保障用户所看到的环保信息是公正的，敢于听取批评，敢讲出实情，只有这样才可以通过互联网+实现真正意义上的环保信息用户的安全管理平台。

3.2加强环保信息用户安全，提高环保信息大数据安全保障及防范能力。

促动环保应用技术的研发，加大环保信息资金支撑，加强环保信息及用户安全管理工作，提高环保监测部门，在互联网+背景下环保信息用户安全的可控制性。对互联网+大数据背景下环保信息用户安全体系加强建设力度，通过对环保信息采集、分析、处理等过程，建立与需求相符的环保信息用户保护系统，建立统一的环保信息用户保护体系，推进环保部门对环保信息用户的保护态势。将大数据应用技术得以充分利用，减少互联网+背景下，对环保信息用户的各类攻击，通过应用大数据环保信息处理技术达到对网络异常的实现监测及分析，通过应用大数据的互联网+的攻击追踪，达到查找互联网+攻击行为的源头。

我国环境相对较为复杂，由于地区的不同，环保部门所面临的问题也不同，作为企业来说，要加强与当地环保部门的沟通，全面掌握当地环保用户的真正需求，要从技术上梳理对环保信息用户的安全管理，切勿将一种系统复制应用到各个地方。

通过利用互联网+实时在线环保信息用户安全监测平台，实现了每个环保信息安全监测点与主控制中心的安全连接。例如说，在山东省的某一个环保信息监测中心可以与总监测中心平台直接连到一起，一旦山东省的环境监测数据出来，就会立即传送到总监测中心，总监测中心就会全面掌握山东监测点的运行情况。

4结束语。

互联网+时代的到来，使各行各业风起云涌，其中也深深地影响了环保行业。互联网+不仅将环境保护信息的现状得以改善，与此同时，也将环保信息传播业态得以转变。

大数据环境下的数据安全研究论文简短篇八

节能减排标志节能减排有广义和狭义定义之分，广义而言，节能减排系指节约物质资源突出抓好重点行业和企业，继续加强钢铁等重点行业，以及年耗能万吨标准煤以上重点企业的节能减排工作。

加快推进市场机制发展，通过实行税费政策等“经济杠杆”政策措施，可以有效地激励节能环保行动，遏制污染行为。为此，政府工作报告提出，要健全节能环保政策体系，发挥市场机制作用，综合运用经济手段，以促进节能环保工作。

一些简单易行的改变，就可以减少能源的消耗。例如，离家较近的上班族可。

以骑自行车上下班而不是开车；短途旅行选择火车而不搭乘飞机；在不需要继续充电时，随手从插座上拔掉充电器；如果一个小时之内不使用电脑，顺手关上主机和显示器；每天洗澡时用淋浴代替盆浴，每人全年可以减少约0.1吨二氧化碳的排放……还可以根据不同的环境、地点，进行适当的调整。

一、在家里。

注意随手关灯。使用高效节能灯泡。美国的能源部门估计，单单使用高效节能灯泡代替传统电灯泡，就能避免四亿吨二氧化碳被释放。

节能灯最好不要短时间内开关，有资料说节能灯其实在开关时是最耗电的。

白天可以干完的事不留着晚上做，洗衣服、写作业在天黑之前做完。早睡早起有利于身体健康，又环保节能。

二、在路上。

高能效汽车每公里产生更少二氧化碳。一般说来，汽车重量越大越耗油，产生的二氧化碳越多。与经济型的小汽缸车相比，大型suv汽车和豪华汽车排放至少两倍以上的二氧化碳。越野型汽车安全系数高，但比较耗油。自动档汽车的动力传递通过液压完成，在工作中会造成动力损失，尤其是在低速行驶或堵车中走走停停时，油耗更大。

三、购物时。

1.自备购物袋或重复使用塑料袋购物。

塑料的原料主要来自不可再生的煤、石油、天然气等矿物能源，节约塑料袋就是节约地球能源。我国每年塑料废弃量超过一百万吨，「用了就扔」的塑料袋不仅造成了资源的巨大浪费，而且使垃圾量剧增。

2.购买本地的产品。

购买本地的产品能减少在产品运输时产生的二氧化碳。例如：根据环境、食品和乡村事务部公布的一份报告，在英国，8%从车子释放的二氧化碳来自运送非本地产品的车辆。