基于大數據分析的大氣污染防治體系研究綜述

余謙

（湖南汽車工程職業(yè)學院湖南株洲412001）

基于大數據分析的大氣污染防治體系研究綜述

余謙

（湖南汽車工程職業(yè)學院湖南株洲412001）

大數據技術是近年來信息技術的重點發(fā)展方向。本文介紹了一種基于大數據技術的大氣污染防治體系，并介紹了該體系的基本組成，關鍵技術，及實現該體系的基本路線。該體系能應用于大氣污染治理與監(jiān)控，并具備預警功能，應用后能產生巨大的社會效益與經濟效益。

大數據技術；大氣污染防治；AI決策

1 引言

近年來，大數據技術被廣泛應用于各種領域。大數據技術是IT產業(yè)又一次顛覆性的技術變革。大數據的開發(fā)與利用已經在醫(yī)療服務、零售業(yè)、金融業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)廣泛展開，并顯示出了其非凡的分析預測能力，產生了巨大的社會價值和產業(yè)空間。

隨著信息技術的深入發(fā)展，在區(qū)域性大氣污染防控工作的開展中，也產生了海量數據，此領域也將變?yōu)榇髷祿夹g應用的典型領域。近年來，多個傳統(tǒng)工業(yè)地區(qū)連續(xù)多日PM2.5指數“爆表”的狀況已屢見不鮮。大氣污染問題已經嚴重制約了經濟發(fā)展，影響了人民群眾的生活質量，并在全國甚至國際上造成了不良影響。因此，對于大氣污染重災區(qū)，相應研究與建設的需求非常緊迫。

傳統(tǒng)的大氣質量分析模式是對監(jiān)測數據、氣象數據、地理數據等結構化數據進行模擬分析，這對大氣污染防控工作的開展起到了一定作用，但由于缺乏對視頻、文檔等非結構化數據的分析，傳統(tǒng)分析模式具有很大的局限性。大數據技術在處理視頻、語音、文檔、圖片等非文字形式呈現的非結構化的數據挖掘、專題分析與預測等方面則更加具備優(yōu)勢。在這樣龐大的非結構化數據背后，利用大數據技術，從海量堆積的交互數據當中發(fā)現帶有趨勢性、前瞻性的信息，為大氣質量管理提供有效科學的決策分析，從而有效降大氣污染事故發(fā)生的幾率。

2 國內外發(fā)展現狀

2.1 國外研究現狀

2012年3月美國奧巴馬政府發(fā)布了“大數據研究和發(fā)展倡議”，正式啟動“大數據發(fā)展計劃”，計劃在環(huán)境、科學研究、生物醫(yī)學等領域利用大數據技術進行突破，大數據革命從此拉開序幕；英國政府緊隨美國之后，從2013年起，英國政府在農業(yè)，醫(yī)療，公共領域全面使用大數據技術；日本近年來對大數據技術也日益重視。日本的大數據戰(zhàn)略，以務實的應用開發(fā)為主，尤其是在和環(huán)保、交通、醫(yī)療、農業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)結合方面，均走在了世界前列。

2.2 國內研究現狀

環(huán)境問題是中國近年來高速發(fā)展過程中不可回避的重要問題。因此，在大氣污染防控領域運用大數據技術在我國已有相關案例。2014年IBM與北京政府簽署了合作協(xié)議，運用大數據技術來為政府和企業(yè)決策者提供準確、實時的數據，以助力北京實現高精度大氣污染防控。通過北京政府收集的大量空氣質量數據，當PM2.5濃度上升速度過快時，就要采取一些緊急措施：例如關閉工廠、限制汽車上路數量或學校停課等。另外，武漢等大中型城市也已經開始開展相關課題的研究。

3 關鍵技術

基于大數據分析的大氣污染防治體系所涉及的關鍵技術主要包括兩個方面，一是系統(tǒng)的整體組成與運行，二是實現該體系的技術路線。

3.1 系統(tǒng)組成

基于大數據分析的大氣污染防治體系的核心為AI決策型大氣污染預警系統(tǒng)，其組成基于傳感器技術，數據庫技術，AI技術，數據挖掘技術等前沿技術，并將其有機整合。該系統(tǒng)應具備實時監(jiān)控、自動預警、數據存儲、

AI決策、趨勢分析、應用拓展等功能。其整體與單元架構如下。

3.1.1 整體框架

AI決策型大氣污染預警系統(tǒng)組成框圖1所示，該系統(tǒng)由物理層、數據庫層、模型庫與AI決策層、UI界面組成，系統(tǒng)具備API接口，可對外進行功能擴展。

3.1.2 物理層組成

AI決策型大氣污染預警系統(tǒng)的物理層以傳感器節(jié)點為基本組成單元，同時還包括與本系統(tǒng)兼容的子系統(tǒng)硬件。物理層的基本功能為采樣數據，并以符合系統(tǒng)要求的數據格式，通過標準協(xié)議進行數據交互。

3.1.3 數據庫框架

數據庫的框架結構為，涵蓋本地區(qū)的關鍵大氣數據，以及與大氣數據密切關聯(lián)的其它數據。初步應涵蓋的數據應包括：PM2.5數據，工業(yè)污染物排放數據，氣象數據，城市交通監(jiān)控數據，農業(yè)生產數據，城市居民健康數據等。

3.1.4 模型庫架構與API接口

(1)AI決策層：AI決策機制為AI決策型大氣污染預警系統(tǒng)的核心功能。其具備自動模型匹配與預判功能，能對相應的數據進行智能化判斷。(2)模型庫：模型庫基于數據挖掘，通過建立各種大氣污染數據模型，以實現對數據進行自動匹配的能力。(3) API接口：API接口為系統(tǒng)的擴展接口，通過該接口，能夠對系統(tǒng)進行二次開發(fā)，可應用于逐步升溫的智慧化城市管理。

3.1.5 UI界面

UI界面的構建基于數據圖形化技術，通過UI界面，能夠直觀地呈現相應數據，令決策者能夠形成直觀判斷。

3.2 技術路線與方法

建立基于大數據分析的大氣污染防治體系可采取如下技術路線加以實現：(1)樣本分析：通過實地調查，資料查找等形式，對某一地區(qū)的大氣污染現狀，大氣污染產生原因，大氣污染典型事故進行全面調查，為系統(tǒng)建立提供基本的數據支撐。(2)總結歸納與技術分析，包括：探討如何構建用于大氣污染監(jiān)控的傳感

圖1 AI決策型大氣污染預警系統(tǒng)框圖