微软亚洲研究院主管研究员郑宇博士:

大数据解决城市大问题

      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。

      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？

      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。

      对于环境保护方面的分析全部基于对异构数据的研究。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。

      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。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。

      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。