环境数据分析是指运用统计学、机器学习及地理信息系统等技术，对空气、水质、土壤等环境要素产生的海量监测数据进行系统性解析的过程。其核心在于通过数据建模揭示环境质量演变规律、污染源贡献度及生态风险阈值，为环境治理提供量化依据。不同于传统环境监测的单一指标评价，现代环境数据分析更强调多源数据融合与时空维度建模，例如结合卫星遥感数据与地面监测站数据构建三维污染扩散模型。
在ESG实践中，环境数据分析已成为企业碳核算、环境风险披露的核心工具。国际组织如CDP的碳披露框架要求企业采用物料平衡法或排放因子法进行温室气体计算，这些方法均依赖高质量的环境数据建模。领先企业已开始应用实时传感器网络与人工智能预测模型，实现从被动合规到主动环境绩效优化的转型。推荐延伸阅读《环境大数据分析与应用》（科学出版社，2021年）中关于工业污染源反演算法的章节。