近期，大數據的“倩影”頻繁出現(xiàn)在國家出臺的各項方案和指導意見中，也成為環(huán)保系統(tǒng)熱議的內容。
記者了解到，北京、武漢等不少省市的數據資源中心早已建成。截至目前，全國將近2/3省（自治區(qū)、直轄市）環(huán)保廳都已建成或正在建設環(huán)境數據資源中心。
面臨大數據的龍卷風，環(huán)境數據資源中心是否做好了準備？環(huán)境大數據應用走到了哪個階段？
數據如何“開口說話”？
相比于其他省市的環(huán)境信息化建設，北京市環(huán)境信息化建設起步較早。北京市環(huán)境數據中心的建設開始于2012年，并于2013年正式投入使用，目前，北京市環(huán)保局各個業(yè)務處室主要的業(yè)務數據已經進入環(huán)境數據中心。
北京市環(huán)境信息中心主任陳海寧介紹說，數據中心的建設極大地便利了環(huán)保工作，比如原先環(huán)境監(jiān)察人員進行污染源監(jiān)管，需要查閱大量紙質資料，手工記錄現(xiàn)場情況，現(xiàn)在只要通過監(jiān)控終端或移動客戶端直接調取數據中心的數據，就可以對污染源相關數據進行查閱和記錄，環(huán)境監(jiān)管省時省力。
但不久之后，陳海寧的困惑也出現(xiàn)了，“數據中心是建成了，但數據中心對各業(yè)務部門的幫助還很有限，如何開發(fā)更好的大數據產品為環(huán)境管理服務，成為數據中心要突破的瓶頸。”
同樣走在前頭的武漢市也面臨類似問題。武漢市環(huán)境信息中心主任詹煒介紹說，武漢環(huán)境數據中心很早就集成了各業(yè)務部門的數據，“但現(xiàn)在這些數據只用來做一些簡單的統(tǒng)計和報表，數據還沒有真正‘開口說話’。”
而更多省環(huán)保廳的環(huán)境信息中心處于不斷建設和完善的狀態(tài)。據了解，內蒙古環(huán)境數據中心已經基本建成，目前已經進入第三期建設；云南省正處在“數字環(huán)保”第二階段，重點建設資源數據中心。
環(huán)境保護部信息中心也很早就開始注意到數據資源的開發(fā)情況，希望大數據可以成為解決環(huán)保管理問題的鑰匙。去年開始，環(huán)境保護部信息中心副主任徐富春帶領探索大數據應用，與微軟（中國）有限公司合作開發(fā)了城市局地大氣主要污染物時空分布大數據模型——U-Air，這一合作也開啟了大數據應用的“第一春”。
以U-Air為代表的大數據應用興起
目前，我國地面空氣質量監(jiān)測點位的設置是根據行政區(qū)域設置，站點數量非常有限，不能反映污染物的空間分布，易受站點附近環(huán)境影響，造成不同區(qū)域受眾對數據可信性的質疑。
就北京來說，北京市有35個地面空氣質量監(jiān)測點，但不能完全反映整個北京市的空氣質量狀況。“U-Air通過獲取地面監(jiān)測站的空氣質量數據，結合交通流、道路結構、興趣點分布、氣象條件和人們流動規(guī)律等大數據，用基于機器認知的算法就能模擬出城市細粒度（1km×1km）的空氣質量，并能對未來24小時的空氣質量進行預測。”徐富春說，這不僅彌補了地面監(jiān)測在地域上的局限性，實時監(jiān)測每一寸土地，也破解了在沒有污染源排放清單、排放邊界不太清楚的條件下，如何預測城市空氣質量的難題。
“U-Air是一個運用大數據解決環(huán)保問題的典型案例，并且在科學性和技術性上都經過了一定的驗證。”徐富春告訴記者，大數據應用需要滿足3個條件，第一就是數據量要足夠大，第二是數據類型要多元化，第三是要基于機器認知的學習方法和算法。U-Air除了有行業(yè)類結構化數據，還有城市道路數據、路網結構、氣象數據、地理位置、城市特征分布等數據，后臺也具備機器學習和認知計算的條件。
微軟（中國）有限公司資深架構師羅彤介紹，未來U-Air將可以提前預測1小時~5 小時的空氣質量，以幫助人們更好地計劃自己的生活，比如什么時候和去哪里慢跑，什么時候應該關窗戶、什么時候應該帶上口罩。
其實，除了微軟在大數據應用方面開展探索外，面對大數據這塊大蛋糕，環(huán)保產業(yè)已經躍躍欲試。
中科宇圖天下科技有限公司還建設了自己的大數據中心。據中科宇圖總裁姚新介紹，公司的大數據中心不僅包括各地環(huán)保業(yè)務數據，還有與環(huán)保相關的行業(yè)數據，目前，他們也研發(fā)了空氣質量預警預測模型。
北京力鼎創(chuàng)軟科技有限公司提出了“霾計算”總體架構，結合傳統(tǒng)空氣監(jiān)測數據、污染源數據、氣象數據、交通數據、餐飲、學校、加油站等信息，對空氣質量進行預警預測。
北京思路創(chuàng)新科技有限公司則利用大數據推出了環(huán)保快搜功能，實現(xiàn)了各類業(yè)務一體化查詢。此外，環(huán)保快搜還可以根據用戶偏好分析，自動為用戶推薦可能需要的環(huán)境數據。如污防部門每個季度都需要超標排放的企業(yè)數據，系統(tǒng)可以定時為用戶推送。
大數據分析的核心就是算法和模型的研究，IBM中國研究院在大數據應用的模型上下足了功夫。據IBM中國研究院高級總監(jiān)王海峰介紹，IBM采用Watson認知計算技術融合多類型多來源模型（物理模型、學習模型、專家模型），建立了可自調節(jié)的空氣質量超級模型，可以用于環(huán)境污染仿真建模和天氣預測與預警。王海峰還介紹了大數據在監(jiān)測污染源方面的獨特優(yōu)勢，通過對衛(wèi)星觀測數據、移動用戶提供的污染源信息、地面污染源監(jiān)測數據進行計算，就可以識別異常數據，為環(huán)境執(zhí)法提供依據。
而大數據產業(yè)的發(fā)展又為環(huán)保部門與企業(yè)的合作提供了新的機遇。在環(huán)境保護部信息中心3月舉行的一次環(huán)境信息資源應用研討會上，鄂爾多斯遇上了IBM。
鄂爾多斯大數據平臺只是開端
記者了解到，鄂爾多斯環(huán)保工作已經進入信息化帶動環(huán)境管理的新階段，環(huán)境數據資源中心也已建成，未來將全部布置在鄂爾多斯大數據中心。
鄂爾多斯環(huán)保局局長董介中介紹說，鄂爾多斯大數據中心將擁有市政、交通、農業(yè)、氣象、能源等社會各方面的數據，不久，環(huán)保數據將真正對接大數據。開發(fā)大數據平臺、利用大數據為環(huán)保管理工作服務是鄂爾多斯環(huán)保局急切要解決的問題。于是，在環(huán)境保護部信息中心、內蒙古自治區(qū)環(huán)保廳的支持和指導下，鄂爾多斯環(huán)保局與IBM合作建成環(huán)保大數據平臺，并初步投入使用。
目前，除了傳統(tǒng)的地面觀測數據、排放清單、重點污染源監(jiān)測數據、氣象數據、地形地貌，大數據平臺還集納了衛(wèi)星遙感數據、企業(yè)生產數據、移動傳感器數據、社會輿論、企業(yè)信用情況等數據資源。
“大數據平臺的一大特點就是可以準確溯源，當自動觀測站數據發(fā)生異常的時候，平臺會自動觸發(fā)溯源分析，依次進行氣象分析、空氣質量分析，然后開始污染溯源，再進行企業(yè)集中生產分析。”董介中告訴記者，大數據平臺溯源可以給出量化分析結果，從而為精準執(zhí)法提供數據支撐，有利于提高執(zhí)法效率。
以往，溯源基本上依靠人工觀測，無法估算具體的貢獻量，極容易出現(xiàn)偏差。鄂托克旗位于內蒙古烏海市與鄂爾多斯市交界處，毗鄰多個工業(yè)園區(qū)，污染狀況一直處于說不清的狀態(tài)，經過大數據平臺的計算，鄂托克旗徹底搞清了污染來源。“大數據平臺的溯源功能便于我們環(huán)保部門有針對性地開展環(huán)境治理。”董介中說。
除了溯源外，大數據平臺還可以對重污染天氣進行預測預警，甚至可以預測哪一天將出現(xiàn)重污染天氣，從而有利于環(huán)保部門有針對性地管控污染源，避免重污染天氣的出現(xiàn)。鄂爾多斯信息中心接入在線監(jiān)控數據和空氣自動站數據后，記者看到一張色塊動態(tài)圖，綠色代表空氣質量最優(yōu)，顏色越來越深，就代表空氣質量越來越差。
鄂爾多斯環(huán)保局大數據平臺可說是環(huán)保系統(tǒng)開展大數據應用的一個代表，大數據建設也將成為環(huán)境保護部下一步工作的重點。
記者了解到，目前，環(huán)境保護部信息中心全面開展了環(huán)境大數據平臺建設的研究，正在加速制定《環(huán)保部生態(tài)環(huán)境大數據建設工作方案》。
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