大数据治理雾霾的空间

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　　环保问题每每成为话题焦点，除了关于环保治理与经济增长之间的辩证和辩论之外，技术也许能够提供另一个视角。
　　IBM中国研究院资深研发总监张盟近日在“IBM大数据峰会”上介绍了其“绿色地平线”项目。
　　2014年7月，IBM启动了为期10年的“绿色地平线”项目，该项目由IBM中国研究院牵头，拟联合IBM全球12家研究院的技术资源，探索大气污染防治、可再生能源高效利用、节能减排等问题的解决路径。
　　该项目下的一个合作内容就包括，与北京市签署合作协议，利用IBM在天气预测、能源管理等多方面的大数据能力，为北京的雾霾治理提供决策支撑。
　　污染防治的“最小代价”
　　在一些重大活动期间，有关方面通过“临时管控空气”的方式实现了 “会议蓝”。但是，临时管控空气的代价也比较高昂。
　　张盟在接受记者采访时表示：“如果能够实现精细化的空气管理，肯定能够大幅降低空气治理的代价。”
　　精细化的空气管理需要高精准的气象预报。过去，国内只能做到24小时空气质量报告，而且预测的单位半径约为10公里。
　　“这种预测结果，很难为空气管理提供决策支撑。”张盟告诉记者：“你如果要改善明天的空气，今天去临时控制污染源是没效果的，必须提前三天控制，这也意味着，我们需要72小时的空气质量预测报告。”
　　为了改善重大会议期间的空气质量，IBM协助相关机构为京津冀地区搭建了高精度三维网格模型。这一模型可以清晰呈现未来三天的空气质量状况，每一公里半径的单元都会生成自己的空气指标读数。
　　“要做到这个，难度很大，我们要处理上百G的数据量。”张盟说。
　　除了要整理京津冀、山东、山西、内蒙古的所有污染源的排放数据，还需要结合很多传感器数据、卫星遥感数据、天气监测数据，生成更准确的数据清单。
　　“因为企业除了上报的排放量之外，还有很多私下的无组织排放，这些数据对结果的影响很大。”张盟表示，有了精确的空气质量预测报告，相关机构就可以对污染源进行精准的管控。
　　张盟介绍说：“如果你要改善某一天的空气质量，我可以给出一些建议，比如应该关闭哪些区域的污染源、什么时候开始关、关多长时间，这个区域的污染源应该关闭多少比例，做到这些之后，空气质量可以改善多少，这些都有数字支撑。”
　　这些决策利用了IBM的大数据分析及数据同化、多时空尺度模型融合的认知计算、仿真模拟、污染量化决策支撑等多种技术。
　　能源结构转型下的机会
　　更为长期的布局是推动中国的能源结构转型，首先是提高可再生能源的利用率。
　　新能源产业同样是“十二五”国家重点发展的七大战略性新兴产业之一，在政策驱动下，中国崛起了很多新能源项目。比如，在河北张家口，国家电网建立了全世界单体最大的新能源电厂，包含风能、太阳能方案。
　　“但这些新能源的并网存在很大问题。”张盟介绍，由于风、阳光很难预测，所以新能源电厂的每日产能很难预测，不可控的发电很难被利用到居民用电、工业用电中，“也就是说，很大一部分新能源发电都被浪费了”。
　　张盟举例说，新能源发电厂向用电单位汇报明天的发电量为5万瓦，但受到天气影响，发电只有1万，“那么这1万是不能用的，用电单位还要从其他发电厂找5万的配额;如果发电量为10万，那么也只有5万能用，其余5万就浪费掉了”。
　　为了预知发电量，IBM研发了高精度风光一体化发电功率预测服务(HyREF)。“首先精确预测未来几天的实时的风向、风力变化，以及阳光波动，结合电厂的新能源装置运转情况，预测未来几天电厂的新能源发电曲线。”张盟介绍，目前预测的精准度可以达到90%。
　　国家电网在张家口的电厂采用了HyREF服务，通过精准预测，其可再生能源的利用率从20%提高到30%。张盟表示：“这10%意味着一个中型城市全天的用电量。”
　　HyREF是IBM在2013年推出的解决方案，目前类似张家口的合作项目，全国还有几十个

@蓝田

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@蓝田

偏数据理想化，质疑？{:soso_e100:}