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近期,大数据的“倩影”频繁出现在国家出台的各项方案和指导意见中,也成为环保系统热议的内容。
记者了解到,北京、武汉等不少省市的数据资源中心早已建成。截至目前,全国将近2/3省(自治区、直辖市)环保厅都已建成或正在建设环境数据资源中心。
面临大数据的龙卷风,环境数据资源中心是否做好了准备?环境大数据应用走到了哪个阶段?
数据如何“开口说话”?
相比于其他省市的环境信息化建设,北京市环境信息化建设起步较早。北京市环境数据中心的建设开始于2012年,并于2013年正式投入使用,目前,北京市环保局各个业务处室主要的业务数据已经进入环境数据中心。
北京市环境信息中心主任陈海宁介绍说,数据中心的建设极大地便利了环保工作,比如原先环境监察人员进行污染源监管,需要查阅大量纸质资料,手工记录现场情况,现在只要通过监控终端或移动客户端直接调取数据中心的数据,就可以对污染源相关数据进行查阅和记录,环境监管省时省力。
但不久之后,陈海宁的困惑也出现了,“数据中心是建成了,但数据中心对各业务部门的帮助还很有限,如何开发更好的大数据产品为环境管理服务,成为数据中心要突破的瓶颈。”
同样走在前头的武汉市也面临类似问题。武汉市环境信息中心主任詹炜介绍说,武汉环境数据中心很早就集成了各业务部门的数据,“但现在这些数据只用来做一些简单的统计和报表,数据还没有真正‘开口说话’。”
而更多省环保厅的环境信息中心处于不断建设和完善的状态。据了解,内蒙古环境数据中心已经基本建成,目前已经进入第三期建设;云南省正处在“数字环保”第二阶段,重点建设资源数据中心。
环境保护部信息中心也很早就开始注意到数据资源的开发情况,希望大数据可以成为解决环保管理问题的钥匙。去年开始,环境保护部信息中心副主任徐富春带领探索大数据应用,与微软(中国)有限公司合作开发了城市局地大气主要污染物时空分布大数据模型——U-Air,这一合作也开启了大数据应用的“第一春”。
以U-Air为代表的大数据应用兴起
目前,我国地面空气监测点位的设置是根据行政区域设置,站点数量非常有限,不能反映污染物的空间分布,易受站点附近环境影响,造成不同区域受众对数据可信性的质疑。
就北京来说,北京市有35个地面空气质量监测点,但不能完全反映整个北京市的空气质量状况。“U-Air通过获取地面监测站的空气质量数据,结合交通流、道路结构、兴趣点分布、气象条件和人们流动规律等大数据,用基于机器认知的算法就能模拟出城市细粒度(1km×1km)的空气质量,并能对未来24小时的空气质量进行预测。”徐富春说,这不仅弥补了地面监测在地域上的局限性,实时监测每一寸土地,也破解了在没有污染源排放清单、排放边界不太清楚的条件下,如何预测城市空气质量的难题。
“U-Air是一个运用大数据解决环保问题的典型案例,并且在科学性和技术性上都经过了一定的验证。”徐富春告诉记者,大数据应用需要满足3个条件,第一就是数据量要足够大,第二是数据类型要多元化,第三是要基于机器认知的学习方法和算法。U-Air除了有行业类结构化数据,还有城市道路数据、路网结构、气象数据、地理位置、城市特征分布等数据,后台也具备机器学习和认知计算的条件。
微软(中国)有限公司资深架构师罗彤介绍,未来U-Air将可以提前预测1小时~5 小时的空气质量,以帮助人们更好地计划自己的生活,比如什么时候和去哪里慢跑,什么时候应该关窗户、什么时候应该带上口罩。
其实,除了微软在大数据应用方面开展探索外,面对大数据这块大蛋糕,环保产业已经跃跃欲试。
中科宇图天下科技有限公司还建设了自己的大数据中心。据中科宇图总裁姚新介绍,公司的大数据中心不仅包括各地环保业务数据,还有与环保相关的行业数据,目前,他们也研发了空气质量预警预测模型。
北京力鼎创软科技有限公司提出了“霾计算”总体架构,结合传统空气监测数据、污染源数据、气象数据、交通数据、餐饮、学校、加油站等信息,对空气质量进行预警预测。
北京思路创新科技有限公司则利用大数据推出了环保快搜功能,实现了各类业务一体化查询。此外,环保快搜还可以根据用户偏好分析,自动为用户推荐可能需要的环境数据。如污防部门每个季度都需要超标排放的企业数据,系统可以定时为用户推送。
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