摘要：
由于大数据技术快速发展，用于分析挖掘场地污染特征和成因机制的数据量和类型也大幅增加，传统的场地环境数据获取、清洗和挖掘方法难以满足大数据的存储和处理要求。近年来，采用机器学习算法对场地多源异构数据进行挖掘，实现地块尺度、区域尺度的污染识别已成研究的热点。本文系统的介绍了场地污染识别大数据的获取、处理和数据挖掘方面的运用现状和不足，提出了在大数据框架内，利用5G和互联网、终端信息采集、网络爬虫、自然语言处理获取场地环境数据的应用对策。并且针对场地多源数据集成和融合的关键技术措施，以及未来我国场地污染智能识别模式进行了展望。
中图分类号:
