大数据通过收集、处理和分析来自不同来源的大规模数据集来支持环境监测，从而跟踪生态变化、预测风险并为决策提供信息。 通过整合来自卫星、传感器和公共记录的数据，大数据工具可以帮助识别手动检测不切实际的模式和趋势。 这种方法可以实时跟踪空气质量、森林砍伐和水污染等环境因素，从而全面了解生态系统。
一个关键应用是在气候建模中。 例如，NASA 等组织使用大数据平台来聚合卫星图像、气象站数据和海洋温度读数。 开发人员可以使用 Apache Spark 等工具或云服务（例如，AWS、Google Cloud）构建管道来处理 TB 级的数据，运行算法来预测气候趋势或模拟洪水等灾难场景。 同样，部署在森林或海洋中的物联网传感器将实时数据流式传输到数据库，机器学习模型会分析这些数据以检测非法采伐或珊瑚白化。 这些系统通常依赖于时间序列数据库（例如，InfluxDB）和 TensorFlow 等框架进行异常检测。
另一个例子是污染监测。 像北京这样的城市使用空气质量传感器网络来生成连续的数据流。 开发人员可以使用 Grafana 或 Elasticsearch 等工具设计仪表板来可视化颗粒物水平，并将其与交通或工业活动相关联。 OpenAQ 等开源项目提供用于访问全球空气质量数据的 API，使开发人员能够将此信息集成到应用程序或警报系统中。 大数据还有助于生物多样性保护——Global Forest Watch 等项目结合了卫星图像和人工智能来跟踪森林砍伐，而声学传感器则分析动物的声音来监测物种数量。 这些系统展示了可扩展的数据基础设施和分析工具如何直接支持环境目标。