在当今社会，环境监测已成为保障人类健康和生态平衡的重要手段，随着监测技术的进步和监测设备的普及，我们面临的是海量数据的挑战，如何从这些数据中提取出关键信息，以支持环境决策和政策制定，是环境监测领域亟待解决的问题。
数据挖掘技术，作为从大量数据中提取有用信息和模式的有效工具，在环境监测中发挥着重要作用，环境监测数据具有高维度、非线性、时间序列等复杂特性，使得传统数据挖掘方法难以直接应用，如何针对环境监测数据的特性，设计高效、准确的数据挖掘算法，是当前研究的热点和难点。
在空气质量监测中，我们可以利用数据挖掘技术分析不同污染源对空气质量的影响程度，以及污染物的时空分布规律，通过构建基于时间序列的预测模型，我们可以预测未来一段时间内的空气质量变化趋势，为环境保护提供科学依据，数据挖掘还可以帮助我们发现一些不易察觉的关联关系和模式，如某类污染物的出现与特定气象条件的关联等。
环境监测中的数据挖掘是一个充满挑战和机遇的领域，我们需要不断探索新的数据挖掘技术和方法，以应对日益复杂的环境监测需求，我们才能更好地利用数据资源，为环境保护和可持续发展贡献力量。
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在环境监测中，利用数据挖掘技术从海量信息里提炼关键指标与趋势是提升决策精度的核心。
在环境监测中，数据挖掘技术如一把锐利之剑切割海量信息迷雾，通过复杂算法与模式识别提取关键线索。
数据挖掘技术能于海量环境监测中精准提取关键信息，助力科学决策。
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