1.一种人工智能数据管理方法，其特征在于：包括，

部署环境传感器实时收集数据并获取非结构化数据；

评估数据源影响力并计算数据信任度进行数据筛选；

对筛选后的数据进行分类；

进行环境预测和趋势分析；

存储数据并进行备份；

所述部署环境传感器实时收集数据并获取非结构化数据为根据环境监测的目标选择不同类型的传感器，包括使用空气质量传感器中的粒子物质传感器监测PM2.5和PM10，水质监测传感器中的pH传感器和溶解氧传感器监测pH值和溶解氧，气象传感器中的温度、湿度、风速和风向传感器监测温度、湿度和风速，在关键位置部署传感器包括城市交通要道、工业区域和水源地实时收集环境数据并对数据进行预处理，获取非结构化数据为使用自然语言处理技术从新闻网站和环境论坛中获取空气质量、水污染和气候变化的相关内容，获取公式如下所示：其中，Dn指获取的非结构化数据总和，NLPk指应用于第k个数据源的自然语言处理函数，Tk指第k个数据源的文本内容，Pk指针对于第k个数据源的特定参数，K是数据源的总数；

将抓取的数据进行预处理后与传感器收集的结构化数据整合，形成全面的环境数据集，整合公式如下所示：其中，I是最终形成的全面环境数据集，g(Dn)指对非结构数据Dn的预处理函数，h(Si)指第i种传感器数据Si的预处理函数， 指归一化函数，ai是调节参数，a，b是积分的上下限，代表数据处理的时间范围，dn表示在整个数据处理过程中非结构化数据的连续和逐步变化，n是索引；

所述评估数据源影响力为使用网络分析，分析各个数据源之间的关联性包括分析空气污染物与健康问题报道之间的关联或水质变化与环境论坛中的公众反应之间的关系，基于数据源在过去的预测模型中的贡献度和数据源与关键环境事件之间的相关性对每个数据源进行影响力评分，影响力评分公式如下：Sk＝w1·Ck+w2·Rk+w3·Ak

其中，Sk是第k个数据源的影响力评分，Ck是第k个数据源在过去预测模型中的贡献度，Rk是第k个数据源与关键环境事件之间的相关性，Ak是第k个数据源与其他数据源之间的关联性评分，w1，w2，w3是权重系数，M是历史模型的数量，T是每个随机森林模型中树的总数，I指不纯度减少量，Dki指针对第k个数据源在第i个模型的特定数据，t是索引，Dkn是数据源Dk在第n个观测点的值， 是数据源Dk的平均值，En是关键环境事件E在第n个观测点的值，是关键环境事件E的平均值，N是观测点的总数，n是索引，K是数据源的总数，N(Dk∩Dj)是数据源Dk和Dj同时出现的次数，N是观测点的总数，N(Dk)是数据源Dk出现的次数，j代表索引；

对每个数据源的影响力评分Sk进行分析比较，根据评分结果对数据源进行优先级排序，在使用数据时优先考虑影响力评分高的关键数据源，设定判断阈值Θ：若Sk≥Θ，则为高影响力数据，说明这些数据对当前环境的理解和预测方面起着关键作用，则将数据作为环境分析和预测模型的主要输入；

若Sk<Θ，则为低影响力数据，说明这些数据对当前环境的影响情况较小，则将这些数据作为辅助信息，支持主要分析，定期评估数据的影响力；

所述进行环境预测和趋势分析为构建公式进行环境预测和趋势分析：

其中，P(t)是时间t的环境预测值，α，γ，δ，∈是调节参数，n表示分类结果的总类别数，Cy(t)是第y类数据在时间t的值，βy是系数，表示第y类数据对预测值的影响，S(t)是季节性调整因子，P(t‑1)是时间t‑1的预测值，代表历史数据对当前预测的影响，G(t)是非线性函数；

将分类后的数据输入公式得出环境预测值后进行验证，比较预测结果与实际环境数据的一致性，根据验证结果调整公式中的参数，使用新收集的数据持续优化和校准预测模型，分析预测结果对环境、社会、经济和公共健康产生的影响，识别潜在的风险区域包括污染增加、资源短缺或生态系统破坏，基于预测结果，制定或调整环境管理策略和行动计划，实施决策后，持续监测环境变化和策略的效果，定期评估策略有效性，并根据新的数据和信息进行调整。

2.如权利要求1所述的人工智能数据管理方法，其特征在于：所述计算数据信任度为构建算法计算数据信任度：Td＝wr·Rd+wc·Cd+wh·Hd+wt·Tmd

其中，Td指数据的信任度，Rd指数据来源的可靠性评分，Cd指数据的一致性评分，Hd指数据的历史准确性评分，Tmd指数据的时效性评分，wr，wc，wh，wt是权重系数；

设定判断阈值Ω：

若Td≥Ω，则为高信任度数据，说明数据是准确和可靠的，将数据作为可靠信息源用于关键的环境决策和策略制定，在建模和分析中优先使用这些数据，定期进行质量检查；

若Td<Ω，则为低信任度数据，说明数据的准确性和可靠性存在疑问，对数据进行进一步的验证或求证，降低数据的权重。

3.如权利要求2所述的人工智能数据管理方法，其特征在于：所述进行数据筛选为根据评估的影响力和信任度决定将被用于进一步分析和决策的数据，对于同时满足高信任度和高影响力标准的数据点，作为最优质的数据，用于关键的环境分析和决策支持，选取高信任度低影响力数据用于辅助分析或作为补充信息，记录筛选过程和结果，定期审查筛选标准。

4.如权利要求3所述的人工智能数据管理方法，其特征在于：所述对筛选后的数据进行分类为对筛选后的数据进行详细的特征分析包括数据的来源、类型和时间序列特征，确定分类的关键特征包括数据的时空特性、物理属性和来源标签，基于数据特征分析的结果定义数据分类的标准，根据数据的物理属性和数据的采集频率进行分类，使用聚类算法中的层次算法将数据分组到不同类别中，对于包含多种特征的复杂数据集，使用监督学习算法中的决策树进行分类，使用交叉验证方法，对分类结果进行验证。

5.如权利要求4所述的人工智能数据管理方法，其特征在于：所述存储数据并进行备份为将环境数据存储进云存储服务中，使用AES加密算法对所有存储的环境数据进行加密，设置环境数据访问权限，只允许授权用户访问敏感环境数据，制定备份和灾难恢复策略，定期将环境数据备份到不同的地理位置的服务器上，实施实时环境数据监控，定期对存储的环境数据进行完整性和一致性检查并验证备份环境数据的完整性和可用性。

6.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。