田亞楠 龍波

摘 要： 隨著物聯(lián)網、云計算信息技術的迅猛發(fā)展，大數據成為一切組織運行、決策的基本要求已是一種必然趨勢。采用大數據對抗霧霾將為解決迫在眉睫的空氣質量污染問題提供了一種數據驅動、群防群治、可預測的解決方案。在分析大數據治污減霾必要性的前提下，提出了構建大數據治霾系統(tǒng)的策略，分析了數據采集的途徑和應用，探討了一種數據公開、公眾參與、政府創(chuàng)新的治污減霾新途徑。

關鍵詞： 大數據； 物聯(lián)網； 云計算； 信息孤島； 霧霾治理

中圖分類號： TN711?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）05?0114?03

0 引 言

2015年3月，搜狗根據搜索數據公布了一組大數據調查，結果顯示60%的人會在霧霾天里閉門不出，且公眾對霧霾關注度持續(xù)攀高。當霧霾成為全民公敵時，想要有效治理，就必須尋根究源，對霧霾的生成、演化、降解以及危害做出統(tǒng)計分析，從而制定出合理的治污減霾方案并有效實施。2013年起世界已進入大數據時代，大數據作為一種重要的國家戰(zhàn)略資源，其重要性被越來越多的人所認識。如何利用大數據解決目前所面臨的霧霾治理問題是大數據時代的核心挑戰(zhàn)之一。

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。公眾用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名為與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。大數據被認為會給工作、生活與思維帶來顛覆性變革。在霧霾治理方面，大數據是對抗霧霾的強大武器，是治污減霾諸多途徑的基礎與核心。建構一套治污減霾大數據系統(tǒng)必須具備三個要素：天上有云（云計算），地上有網（物聯(lián)網、泛在網），中間有數（數據）。其中，物聯(lián)網是數據采集手段，云計算是數據處理方法，大數據提供了一種創(chuàng)新型的數據驅動的治霾模式。

1 數據監(jiān)測是霧霾治理的基礎

大數據治霾是大勢所趨，也是充分發(fā)揮政府數據優(yōu)勢的可行之法。霧霾的成因、來源、治理方法的答案都來自各種各樣的監(jiān)測數據。從顆粒物構成的檢驗，到各地區(qū)、各時期空氣污染情況的比較，從能源開采結構，到能源使用結構的分析等一系列問題均依靠數據的采集和分析。

西安市地處我國西北地區(qū)，是中國重要的能源與化工城市，其工業(yè)化與城市化的快速發(fā)展對城市環(huán)境產生了重要影響，使城市的空氣不可避免的受到污染。近年來，市政府立足資源型城市可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，將治污減霾工作視為最大的民生工程。截止2014年底，西安市已建立了13個空氣質量監(jiān)測站，如表1所示，用于實時監(jiān)測全市空氣質量，通過相關平臺，實時查詢廢氣排放企業(yè)的排放數據，一旦超標將及時曝光在公眾面前，接受公眾監(jiān)督，對污染企業(yè)等源頭起到有效遏制。市民可通過在移動終端安裝環(huán)境監(jiān)測APP，實時掌握空氣質量，決策自己的出行，并實現(xiàn)對污染源的全民監(jiān)督。圖1所示為運行在阿里云計算平臺的環(huán)境監(jiān)測APP“污染地圖”，依靠空氣質量監(jiān)測點采集到的數據，借助阿里云計算平臺的大數據實時處理能力，在為用戶提供相關城市空氣指數和污染物濃度的同時，清晰地標注出超標排放廢氣企業(yè)的名稱，并標注有該企業(yè)排放有害氣體的控制指標和檢測值與標準對照，讓企業(yè)接受公眾的監(jiān)督。

霧霾監(jiān)測是一項復雜的系統(tǒng)工程。影響一個地方空氣質量的因素很多，涉及大氣物理、陸地、生物、化學及大氣耦合等，諸多因素中任意幾個互相結合都會對霧霾的成分、規(guī)模及危害性產生不同的影響。因此，導致同一城市的空氣質量不均勻，在同一時間就近的兩個地點，空氣質量讀數可以相差甚遠。如果能考慮到盡可能多的因素，監(jiān)測到海量數據，就可以大大提高霧霾預測的準確性。在北京市治理霧霾的“綠色地平線”計劃中，微軟亞洲研究院鄭宇博士主持了一項對霧霾異構數據的研究。他把氣象條件數據，如刮風、下雨、濕度、氣壓以及交通流量數據，單位時間的人流數據和餐館、公園、廣場的分布數據等結合起來，建立了一個空氣質量模型，可以計算出北京市任何一個角落一公里乘一公里細粒度的空氣質量。治污減霾大數據系統(tǒng)的數據采集和提取部分，應采用多節(jié)點異構采集、多設備自治組網、多信號協(xié)同處理的方法，對大氣、水源、污染源、固體廢棄物等重點環(huán)保監(jiān)測對象的狀態(tài)、參數及位置等信息進行實時采集，如圖2所示，完成數據獲取與處理和信息提取兩個任務。

2 政府創(chuàng)新全民參與治理霧霾

政府部門在數據占有方面具有天然的優(yōu)勢，是最大的數據生產者，擁有交通、人口、衛(wèi)生、城市規(guī)劃等多方面的數據。大數據的核心是數據，其次才是數據技術和思維。首先只有先占有巨量的數據，才能從中挖掘出巨大的價值。把大數據技術與思維運用到管理與決策中，掌握決策依據、優(yōu)化決策過程、跟蹤決策實施。在大數據時代，政府決策應更多地基于對科學規(guī)律的把握，基于科學的數據分析和事實做出判斷。這包含三方面因素：一是“用數據說話”，為決策提供科學依據。例如，紐約市警方開發(fā)了一款電子數據地圖CompStat，通過分析案件與發(fā)薪日、體育賽事、天氣變化和假日等變量的相關性，預測最可能發(fā)生罪案的“熱點”地區(qū)，并預先在這些地區(qū)部署警力。應用這套系統(tǒng)后的次年，該市犯罪率就出現(xiàn)了明顯的下降，兇殺案發(fā)生數量創(chuàng)下50年來最低。二是智能輔助決策，大幅提高行政效率。2013年，溫州市主城區(qū)新增了172個悉尼自適應交通控制系統(tǒng)，根據各個路口的車流、人流大小自動調整紅綠燈的等待時間，實現(xiàn)了對交通流的實時最佳配置和控制。三是跟蹤決策實施，持續(xù)改進公共管理與服務。大數據不僅能為政府提供決策產生機制，而且能根據實際需求和公眾體驗提供相應的決策信息反饋機制、決策調控糾偏機制。四是要發(fā)揮數據的巨大潛力必須做到基礎數據共享，打破數據孤島。很多部門均收集了大量與治霾相關的數據，要打破壁壘，共享共治。比如，氣象部門，環(huán)保、煤炭、交通、國土等。數據孤島是信息化的階段性產物，要消除數據孤島，需要政府部門之間進行縱向信息整合，利用多極網絡和中心數據庫建立一個跨系統(tǒng)、跨平臺、寬數據結構的統(tǒng)一綜合信息處理平臺。

隨著數據量的爆炸式增長，尤其是政府掌握的數據越來越多，開放政府數據，深度挖掘數據的潛在價值已成為一種趨勢、理所應該的常態(tài)。美國SeeClickfix是一個在線市政問題提交平臺，居民可以通過該平臺報告和追蹤他們看到的“非緊急”型問題。當居民發(fā)現(xiàn)需要修整的問題時，可以利用SeeClickFix與政府對接，幫助地方市政關注一些自身難以及時發(fā)現(xiàn)或注意的問題，比如道路坑洞、非法傾倒垃圾等。使問題得到有效解決的同時，緩沖了居民和政府之間的溝通壓力和矛盾?？芍^是一個小程序盤活了一盤大數據，通過政府、市場與公民的協(xié)同與互動，創(chuàng)造出了無法估量的公共價值。借鑒城市管理領域的GBCP模型，針對城市公共環(huán)境和空氣質量，可建立如圖3所示的GBCP和諧三角模型。即圍繞治污減霾民生問題，充分調動政府、排污企業(yè)和公眾三個角色，搭建政府主導、數據公開、企業(yè)公眾共同參與的大數據治污減霾系統(tǒng)。公開數據，數據將是一種制衡的力量。《數據之巔》指出，通過公開數據，把企業(yè)置于全社會的輿論和監(jiān)督之下，使其自覺、自愿降低污染物質的排放量，矛盾得到轉移，問題得到解決。在大數據時代，人人都是霧霾的受害者，人人也都是霧霾的制造者，同時人人也可以成為霧霾的治理者。

3 大數據打造智能降污減霾

大數據治霾是一種精細化、協(xié)作共享、主動預見、風險防范型的治污減霾方法。改變了以往政府“拍腦袋決策”的方式。在大數據背景下，政府應盡快將已有的管理決策變?yōu)閿祿寗?，用數據說話，讓數據做主，體現(xiàn)更強的決策科學性。傳統(tǒng)的治霾方式往往是哪里出了問題就集中治理哪里，頭疼醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳。而大數據治霾可以通過各種傳感器實時收集各類環(huán)境信息，通過對大數據的統(tǒng)計分析，隨時掌握霧霾的現(xiàn)狀、治理的效果，并預見未來的霧霾發(fā)展趨勢。例如，谷歌不用分發(fā)口腔試紙和聯(lián)系醫(yī)院，就能給出和基于大量真實病例所得到的流感情況一致的預測結果，比疾控中心提前兩周，就是因為它分析了數千億的數據，建立了強大的預測模型。自2009年10月起，“谷歌流感趨勢”網站開始提供全球每周流感疫情預測，對于數據較完備國家的預測能精確到省份，并能顯示橫跨7年的歷史數據。讓數據競爭推動能源行業(yè)標準的進步，讓數據智能成為節(jié)能減排的利器，是大數據時代智能降污減霾的必由之路。

4 結 語

本文尋求一種大數據時代治污減霾的策略與問題解決框架，即搭建一個數據化、物聯(lián)化、智能化的智慧平臺。力圖使得霧霾變得可監(jiān)控、可量化、可預測，在治污減霾問題上達到數據驅動，政府各部門、企業(yè)、公眾共同參與達到群防群治的效果。然而，治霾是一個非常復雜的政治經濟社會問題，雖然有了足夠的數據，對事物獲得足夠認知，但是還有很多亟待解決的難題需要進一步研究，如數據質量評價、大數據處理挖掘算法等。

參考文獻

[1] 徐繼華，馮啟娜，陳貞汝.智慧政府大數據治國時代的來臨[M].北京：中信出版社，2014.

[2] 楊正洪.智慧城市大數據、物聯(lián)網和云計算之應用[M].北京：清華大學出版社，2014.

[3] ALGER D.大數據云計算時代數據中心經典案例賞析[M].北京：人民郵電出版社，2014.

[4] 鄂曉軍.大氣環(huán)境監(jiān)測的數字化測量分析[J].楊凌職業(yè)技術學院學報，2014（3）：18?19.

[5] 薛文婷.淺談陜西省治污降霾各項工作實施的措施[J].城市建設理論研究，2013（32）：78.

[6] 雷欣.環(huán)保社會組織是霧霾治理的重要力量[J].中國社會組織，2014（14）：40?41.

[7] 肖賽男，揚帆，鄭貴分，等.中日汽車尾氣排放數據分析及其尾氣防治法律制度比較探究：以北京市為例[J].電子測試，2013（14）：228?229.

[8] 王旭光.霧霾治理與經濟發(fā)展探究[J].經濟視角，2013（8）：24 ?25.

[9] 佚名.將大數據列入國家戰(zhàn)略搶占“大數據浪潮”先機[J].計算機與網絡，2014（6）：5.

[10] 徐子沛.數據之巔：大數據革命，歷史、現(xiàn)實與未來[M].北京：中信出版社，2014.