◤随着雾霾成为公众关注的焦点,一些企业开始借助空气质量情况进行公号推广。(图片来自网络)
从上周末开始,整个华北地区被一片雾霾笼罩,PM2.5又来了。无论是持续时间还是严重程度,都是今年下半年最厉害的一次雾霾。伴随着雾霾来势汹汹,市面上已经出现了不少帮助市民实时监测空气质量的APP,比如蔚蓝地图、墨迹天气、PM2.5、我的PM2.5等等。而除了实时提供雾霾状况,大数据采集还可以为雾霾治理做些什么?
本报记者张玉岩
大数据预测雾霾
从区到监测点,精细程度大大增加
传统的雾霾预报,第一步也要从采集观测数据入手,这些数据主要包括常规气象要素和大气成分数据。采集到位后,将观测数据输入数值预报系统中,预报员再根据侧重点不同,将电脑运算的结果制作成不同的预报产品。然后,气象局和环保局在研判会商后进一步修订预报结论。
利用大数据预测雾霾,其数据素材主要包括当前空气质量数据、气象条件、未来天气预报这3类数据。空气质量数据并不是单纯的空气质量站点数据,而是以某空气质量站点为圆心,囊括了方圆300公里范围内所有与空气质量相关的数据,比如空气质量站点数据、交通流量数据、气象数据、厂矿数据、人口流动数据、路网结构等。不同领域数据互相叠加、相互补强预测空气质量状况。
目前,传统模拟方法预测雾霾只能精细到区的范围,而大数据可以精细到每个空气质量站点,比如可以预测海淀区万柳站点未来48小时的空气质量状况。据了解,现在大数据对京津冀雾霾的预测精度可以达到75%,对成渝等地的预测精度会更高,平均准确率比传统模拟方法高15%—20%。大数据不仅能预测雾霾,还可以很快速。传统的重污染天气预测工作需要6小时左右的模拟运算时间,无法快速实时发布,而大数据可以在几秒钟之内快速算出重污染空气质量数据。
现在已经开始进行一些实践。IBM的“绿色地平线”项目就是利用IBM的机器学习技术及物联网技术(IoT),从大数据中挖掘从天气到污染指数的一系列海量信息,以反复的迭代及自适应的调整系统,锻造出世界上最为精确的能源和环境预测系统。
IBM已经在南非的约翰内斯堡进行了试点,与当地的研究机构进行协作,IBM已经能够成功预测第二天的环境状况,未来能将这一时间延长到七天。而北京市政府将成为IBM针对中国推出的为期10年的“绿色地平线”项目的合作伙伴,IBM此次计划将有望提前3天预测北京空气质量,甚至在街区范围内精确定位污染源。
公开数据不完善
雾霾何时消散难预测
虽然大数据对雾霾的预测已经成功实践,不过大数据预测雾霾确实还有很多困难,数据量少是大数据发展的最大掣肘。大数据的预测是基于对大量的数据进行学习,但我国数据开放进程比较晚,并且很多污染源数据还不完善。如果数据样本量不够,会导致雾霾的拐点很难预测,目前传统经典模型和大数据模型都很难说清楚雾霾何时会消散。
蔚蓝地图是IPE(公众环境研究中心)开发的一款APP,其中不仅收录了环境空气质量的实时监测数据,还收录了污染源的排放监控数据。IPE的高级研究员沈苏南介绍,在这两个方面,蔚蓝地图都已经积累了大量的数据,收录了31省、338地级市政府发布的环境质量、环境排放和污染源监管记录,以及企业基于相关法规和企业社会责任要求所做的强制或自愿披露。“数据获取是通过政府公开数据获得,空气质量监测从之前的1400多个国控站点扩大到现在3000多个站点。”沈苏南说,“站点数量的扩大,意味着能提供更精准的空气质量服务。”
在环境监测信息公开上,IPE在发现数字有问题或者不完整时,会与当地环保部门进行沟通,起到提示作用,同时也推动地方政府进行环境数据的公开。
沈苏南提到,在IPE以往发布的报告中,发现山东北部一城市的监测站点只局限在中心城区,地方县市的监测站点数据几乎没有。通过沟通得到的信息是,这些地方点位实际上是有分布的,只不过没有实时发布数据,只有月度通报,但是不能从网上公开获取。经过沟通与推动,该市计划明年1月份开始有计划对外公布县区监测站点的数据。
数据公开引爆舆论
企业超标排放实时公示,方便公众监督
当人们关心自己所处的环境时,就会想知道PM2.5究竟从哪里来?每天有多少企业在排污,他们的排放究竟达不达标?在蔚蓝地图中,除了收集监测站数据之外,还收集了重点排污企业的排污数据。
点开蔚蓝地图中的地图选项,就会看到废气源与废水源的在线监测。在废气源页面中,哪些企业排污超标,就会有红色图标出现。比如莒县一家热电公司出现红色标志,点开查看详情,就会发现该企业有两个锅炉排放口,其中一个正在停产中,而另外一个排放口的二氧化硫排放一直超标,按照标准是200,其监测值达到868,超标3.34倍。此外,超标企业是否做出整改声明,是否在规定期限之内完成整改,这些信息都一目了然。
(下转B03版)
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