浅谈大数据技术在雾霾治理中新尝试

郭青

韶关市环境污染控制中心512026

摘要：自2013年来，全国多个地区饱受雾霾影响，全国各地在雾霾的治理过程当中投入了大量的精力和财力，同时也积累了大量的雾霾治理相关数据。2015年国务院颁布了《促进大数据发展行动纲要》，该文件促进了大数据技术的成熟，为治理雾霾提供了大数据基础。本文首先指出进行雾霾大数据处理的首要步骤是建立大数据监测站，然后提出了借助大数据技术治理雾霾的具体措施。

关键词：大数据；数据监测；雾霾；治理措施

引言

2015年12月22日，清华大学的贺克斌院士在《大数据与雾霾污染治理》报告中首先提出了大数据参与雾霾污染治理的可行、有效方案，在随后的发展中，借助大数据技术预测和治理雾霾问题得到相关学者的普遍关注。今日头条网发布的《等风来:2016雾霾数据报告》以及济南市推出的《治霾大数据发展行动计划》都进一步推动了相关技术的成熟。本文正是在这种先进理念的基础上，结合笔者的工作和实践经验，分析了大数据对雾霾治理的贡献性，提出了具体的治理方案，以期对空气污染物治理起到一定的参考作用。

1数据监测是雾霾治理的基础

大数据处理雾霾可以节省政府财力和时间的投入，提升雾霾的治理效果，因此大数据处理雾霾是大势所趋。在数据之前应保证数据处理的有效性和真实性以及来源多样性，因此，首要步骤是建立数据监测站来分析雾霾的成因、来源、治理方法等。数据监测是对雾霾数据进行采集捕捉分析的首要步骤，这项基础性工作主要包括颗粒物的成分的构成、颗粒物的迁移情况以及能源的结构等等，凡是涉及到雾霾形成的原因、发展以及结果的，都要归纳到数据库结构当中。雾霾监测是一项基础性工作，更是一项系统性工作。影响某个地区雾霾浓度和分布情况的因素包括很多，涉及大气物理、生物化学与大气耦合等诸多因素。这些因素中，相关因素和独立因素都会对雾霾产生不同的影响，造成不同的污染结果。因此，往往监测结果是在某一个城市不同的地区或不同的范围内，影响结果也不一样，甚至相差甚远。因此，在分析监测结果的时，或进行数据筛选后的时，应该尽量考虑到这些不同因素对雾霾分布的影响，以免剔除正确数据。

例如，在北京市治理雾霾的“绿色地平线”计划中，微软亚洲研究院郑宇博士主持了一项对雾霾异构数据的研究。他详细的归纳了影响空气质量的因素，其中把气象条件又进一步细分成了刮风、下雨、湿度、气压交通流量、人口流量以及一些其他未确知因素（定义为X，后期可以进行有效加权），然后通过对该地区内的餐馆、公园、广场以及其它建筑物的分布情况进行综合预判，在这些数据基础上可以建立一个空气质量模型，该模型具备较高的预测能力，它可以计算出北京市任何一个角落一公里乘一公里细粒度的空气质量。治污减霾大数据系统的数据采集和提取部分，应采用多节点异构采集、多设备自治组网、多信号协同处理的方法，对大气、水源、污染源、固体废弃物等重点环保监测对象的状态、参数及位置等信息进行实时采集（如图1所示），完成数据获取与处理和信息提取两个任务。

从上图中可以看出，数据采集和提取的原始数据的获取来自现有系统和其它各类监控设备，现有系统主要是传统的天气系统，如空气温度、湿度、风速等采样器，其它各类监控设备主要是新加入的新型设备，如细微颗粒物色谱分析仪、光度计等。完成原始数据额采集后，云平台采集中心对相关数据进行预处理传给云平台数据中心，云平台数据中心再根据特定的算法生成相应指令传给智慧环境，进而完成对雾霾问题的智能处理。

2大数据技术在雾霾治理中的应用

2.1利用大数据监测治理污染物排放

大数据监测平台在整合交通、工商、质监等相关部门对污染物的采集信息后，结合特定的算法和模型，可以准确、快速的找出污染物的排放点，分析其是否超标排放，并根据不同行业的排放情况提出针对性的治理方案。通常而言，大数据所给出的治理方案从污染物的排放总量、行业标准以及企业自身角度进行了综合考量。

针对污染物的排放总量而言，对不同的污染物，结合国家环境法相关标准，制定排放总量强制标准。以空气污染物的排放总量为基础，计算出各区域的排放总量，形成该区域内污染物的排放分布图。最后结合相关区域的环境容量，提出针对性的排放措施和治理措施；针对不同的行业制定不同的污染物排放标准，收集不同行业、不同场所的生产数据和排放数据，针对行业属性进行细分，确定各行业的不同排放范围，形成各个行业的污染物排放标准；针对单个企业，监测并分析各个工业场所中存在的污染物排放情况，分析是否超标排放，并定期检验污染源企业是否存在设备监测异常，对存在超标排放的企业进行法律约束。

2.2利用大数据促进智能出行

很多学者研究发现汽车尾气的排放是雾霾形成的主要原因之一，在大城市里由于通勤高峰的出现造成的城市交通瘫痪时有发生，交通拥堵造成的排放超标加重了大气污染，促进了空气质量的进一步恶化。随着现代工业的发展，交通需求是不可避免的，但是通过大数据技术来缓解交通拥堵可以减少尾气的排放，进一步能够治理城市空气污染。大数据的先进之一就可以适时提供某条道路上的实时交通信息，用户可以使用FM广播或者互联网来获取相关信息，借助这些信息与导航系统进一步整合，可以及时的躲避拥堵，节省时间，实现智能出行。通过历年来产生的交通数据，大数据技术还可以对某条道路上的某段时间内的车流量、排放量进行预测，不仅可以为居民的智能出行提供一定的依据，也能为相关部门的环境治理提供相应可行的方案。

2.3利用大数据进行多元共治

虽然说国家政府是治理雾霾的主力军，但是仅仅依靠政府的力量来治理雾霾问题是单薄的，创建环境友好型社会，不仅需要政府的努力，而且需要企业公民的共同参与。如果能够把大数据技术应用到企业的生产过程中，将会使企业的生产工艺得到优化、技术得到升级，促进企业经济效益的提升，进而使得污染物的源头得到控制。企业可以根据大数据监测自身的排放情况，通过大数据平台提供的智能算法完全规划，制定最优排放路线。将收集到的与空气质量相关的数据进行可视化处理，以图表、地图、视频等方式呈现，可以为不同层面的公众提供空气质量信息，增进公众对于空气污染问题的感知深度，进而提高公众的环境保护意识，激发公众的环保热情。公众要积极参与到污染物的治理和数据采集工作，积极协助政府部门的采集工作，提供正确的数据，为政府污染治理提供有效帮助。

3结束语

虽然大数据技术在很多领域的应用到了飞快的发展，但是雾霾问题是最近几年的一个新生问题，其监测数据和数据量分析依然较少，且能够搜集到的数据、算法、模型还有待进一步完善，因此，借助大数据技术处理雾霾问题仍然是一个初步的尝试，但不能否认它是一个较为先进有效的雾霾治理方案，笔者详细随着大技术技术的进一步成熟和数据接口的进一步增加，大数据治理雾霾的效果将明显提升。

参考文献：

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