伴隨著大數據技術的發(fā)展和普及,其在環(huán)保領域尤其是霧霾治理領域的應用也受到關注。

中國工程院院士,清華大學環(huán)境學院院長賀克斌在“第四次浪潮助力生態(tài)文明”的研討會上,詳細介紹了大數據治霾的具體應用。

賀克斌透露,大數據治霾涉及到三套數據體系。

其一是生產活動和生產活動產生的排放數據;其二是氣象數據;其三是排放數據和氣象數據在各種條件下匹配所產生的污染物數據。

他強調,傳感器的廣泛使用使得檢測者有能力采集甚至于低成本采集數據,數據量的大大增加,將讓人們在對各類情況下都可以迅速做出更加準確的決策和應對措施。

在數據從無到有、從少到多的情況下,大數據治霾的關鍵就是如何把數據有序組織起來,形成有用的數據產品。

賀克斌以識別追蹤重點的污染源為例表示,目前各方都很關注京津冀大氣污染傳輸通道上的28個城市是如何確定出來的,答案是多年高密度的濃度數據的積累。

賀克斌解釋說,通過對每一次重污染從發(fā)生到結束的數據進行歸納,就可以看出哪些城市在污染傳輸通道上。而抓住這一批城市治理,比京津冀50幾個城市集體治理的效果要好很多。

除了確定源頭,大數據在應急處理上也有較好的應用。賀克斌表示,通過基于監(jiān)測數據的數學模型,可以根據氣象條件提前多天預判污染情況,從而做出提前應急措施,把污染“拉下來”。

大數據的應用在排放監(jiān)管上也頗具成效。賀克斌表示,通過互聯網大數據和衛(wèi)星遙感、激光雷達數據,可以很容易識別出污染排放企業(yè),“比如說本該停產企業(yè),如果出現很強的熱信號或者電信號,那顯然就是反常的”。因此,借助大數據手段,環(huán)境執(zhí)法的效率也大幅提升。

賀克斌強調,新技術的出現有望提升環(huán)境智能決策水平和治理效率,從而在沒有大量人力“撲上去”的情況下,帶來環(huán)境質量的根本性改善。