環境大數據應用含苞待放

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

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/ 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201 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，我国地面空气质量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 5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，大数据应用需要满足 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

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