近日，2014全国环境信息技术与应用交流会在海口举行，围绕“十二五”环境信息化任务目标和国内外环境信息技术发展趋势，大会通过主题报告、高峰对话、专题论坛等形式，就“改革促融合，信息强环保”的主题进行广泛交流和经验分享。那么，大数据将如何在环境信息领域创新应用，该应用将对环境治理发挥怎样的作用？会上，记者采访了微软亚洲研究院主管研究员郑宇博士，为大家揭开大数据里的秘密。
气象部门已经能够对于天气的变化做到较为准确的预报，而这种对于规律的认知，现已延伸到了与人类生活同样密切的其他方面。“今天几点出门锻炼健康？”“下班后哪条道路会更拥堵？”“明天城市里哪一片区域PM2.5会比较高？”……“这些看似不可预知的事件，利用大数据都可以进行精确模拟和预测。”郑宇说。
“我不是环境专家，这些对于环境保护方面的分析全部基于对异构数据的研究。”郑宇举例说，在同一时刻、同一城市的不同地方，空气质量受到交通流量、工业排放、道路密度等因素影响差别会很大，这些因素在城市不同地方都不一样，这让我们很难精确地判断一个没有建空气质量监测站点的地方，空气质量到底如何，它不能用平均值来替代，因为是非线性的。
“怎么做呢？我们用两部分的大数据做实时的细粒度空气质量分析，第一部分是已有空气质量监测站点实时和历史观测数据。第二部分加了其他数据源，其中第一个就是气象条件，比如说刮风、下雨、风速、气压、湿度等;第二个是交通流量，比如这个区域里面车的平均速度是多少;第三个是该区域人的移动性，有多少人进出这个区域;最后是这个区域里面的兴趣点分布，比如有多少厂矿，有多少个电影院、酒吧、红绿灯等。”郑宇说，有了这样的异构数据之后我们就可以建立一个地方的数据分布，以及这个地方空气质量观测值的网络模型，最后得到一公里乘一公里范围内的细粒度。
郑宇表示，基于这样的数据分析，就可以为管理决策者们提供科学依据。“我们可以做实时城市空气质量和污染物排放预警，比如这一区域产生大量的污染，我们可以对周边的老百姓进行预警。除此外，在做交通限流管控的时候可以更加精确。因为某些区域并不是因为车辆产生的尾气排放导致的污染物，我们只需要在某个特定时间段对某个区域做单双号限行即可，没有必要做全城限行。”
郑宇说，以上的例子说得就是城市计算中异构数据的融合问题，这也是大数据的核心问题。除了常用的环境数据之外，我们需要更多其他的异构数据源，可能看上去和环境数据并不直接相关，但是能够帮助我们解决环境的问题。对此，环保部信息中心主任程春明表示赞同，他认为如何更好地融合和利用城市中的异构数据，对环境信息化工作至关重要。郑宇表示环保部信息中心对于双方的研究合作给予了大力的支持，除京津冀及周边地区，未来双方希望在全国环保重点城市推广UrbanAir模型。
在2014全国环境信息技术与应用交流会上，环保部信息中心副主任徐富春作了数据科学方面的专题报告，并分享了信息中心与微软等企业在数据技术（DataTechnology）方面的交流与合作，以及在城市空气主要污染物时空分布计算上的探索和实践。徐富春表示，数据科学是信息化新的发展方向，数据驱动是一种新的信息化思维模式，以环境信息化为例，我们应该运用数据驱动推动环境管理优化升级和转型，“但这还需要大家形成一个数据共识去推动这一工作，各地区、各部门需要积累或者建立数据清单和数据资源，建立起跨地区跨部门的合作平台，更好的让大数据为环境管理和决策提供服务。”徐富春说。
