IBM訪談：如何用物聯(lián)網(wǎng)拯救 PM2.5？

　　人無時不刻不在呼吸，而動輒爆表的 PM2.5，掙扎的霧霾讓我們不禁憂慮起自身的健康來。

　　在一年以前，IBM 研究院推出了 Green Horizon項目，雷鋒網(wǎng)此前也做過報道。Green Horizon 利用IBM的機器學習技術及物聯(lián)網(wǎng)技術(IoT)，從大數(shù)據(jù)中挖掘從天氣到污染指數(shù)的一系列海量信息，以反復的迭代及自適應的調(diào)整系統(tǒng)，鍛造出世界上最為精確的能源和環(huán)境預測系統(tǒng)。

　　IBM 首先把試點城市選在了南非的約翰內(nèi)斯堡，與當?shù)氐难芯繖C構(gòu)進行協(xié)作。面對不斷惡化的大氣環(huán)境及氣候變化，它們又會做出怎樣的嘗試呢?日前，駐該機構(gòu)的 IBM 科學家 Tapiwa Chiwewe 與 IBM的 Chris Sciacca 進行了一次訪談，雷鋒網(wǎng)摘編如下，未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)載。

　　Tapiwa Chiwewe

　　Chris Sciacca(下稱 Sciacca)：

　　目前這個環(huán)境預測系統(tǒng)進行到了怎樣的階段?

　　Tapiwa Chiwewe(下稱 TC)：

　　此前試點城市能夠成功預測明天的環(huán)境狀況，不過經(jīng)過我們的努力，能夠?qū)⑦@一時間延長到七天。

　　Sciacca：

　　那么，這個預測系統(tǒng)目前達到了怎樣的精度?

　　TC：

　　現(xiàn)在能夠達到 10 km*10 km 的空間分布率，而如果能增加更多的計算源，這一數(shù)字還能提升到 1 km*1 km 的高分辨率。

　　Sciacca：

　　如果要用預測結(jié)果做決策，精度要達到怎樣的水平?

　　TC：

　　如果這些判斷要用于決策的話，準確度能達到 70% 以上(包括一些明顯的、肉眼可排除的錯誤)就可以稱得上是很不錯的結(jié)果了。而預測污染指數(shù)為環(huán)境提供公共預警信號肯定是大有裨益。

　　Sciacca：

　　我們都知道，在一天內(nèi)或者一個地點中污染物的數(shù)量不可避免地會存在一定波動，那么這一數(shù)字與預測結(jié)果相比存在多少誤差?

　　TC：

　　污染情況的波動取決于特定的天氣狀況。一些會造成強烈影響的天氣狀況(如強風、降雨、低氣壓等)能夠在幾個小時內(nèi)迅速改變污染指數(shù)。而空氣質(zhì)量的預測主要借助的是天氣模型來捕獲上述容易影響污染狀況的信息并做出調(diào)整，因此誤差的規(guī)模就會減小很多。

　　Sciacca：

　　目前階段及未來，我們是否能準確判斷污染源?

　　TC：

　　污染源對于預測系統(tǒng)而言是另一個全新的命題，因為它需要對每個污染源進行判斷，包括直接排放量、天氣影響，伴隨化學反應產(chǎn)生的二次污染等。

　　我們實際上可以追蹤污染源來自什么樣的地點。但它需要大量的數(shù)據(jù)源模型，且不能包含目前的試點。不過它可能是未來商業(yè)化的一個變現(xiàn)手段。另外，風是一個比較簡單的判斷因素，如果我們只考慮污染物的飄散狀況，這個模型就會相對簡單。

　　Sciacca：

　　要讓這個系統(tǒng)順利運轉(zhuǎn)，我們需要什么樣的支持?

　　TC：

　　實時傳感器的數(shù)據(jù)當然必不可少。日常的天氣預測可以以三天為界，并通過在線站點進行分析與整合。

　　Sciacca：

　　數(shù)據(jù)的來源是什么，又是如何進行收集的?

　　TC：

　　數(shù)據(jù)源于三個南非的空氣監(jiān)測網(wǎng)絡，為約翰內(nèi)斯堡、Thswane及瓦爾河監(jiān)測中心。在三個網(wǎng)絡點間，有 21 個監(jiān)測站，按照南非空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)中心的要求收集數(shù)據(jù)。我們準備將這一功能增加到 IBM 的 The Weather Company 商業(yè)計劃中。

　　Sciacca：

　　是否能為我們解釋一下采用 PM10、PM2.5和二氧化氮這三個指標的原因?可否簡單理解為，這三項為最“簡單粗暴”的判斷標準?

　　TC：

　　在監(jiān)測之時，那些容易對人類、野生動植物及環(huán)境的健康造成影響的污染物自然首當其沖。南非通常每五年就會重新制定一次空氣質(zhì)量管理計劃，明確首要關注的污染物，考慮所可能造成的危害，對干預策略的有效性進行判斷，以控制空氣污染。

　　Sciacca：

　　約翰內(nèi)斯堡的哪些信息能夠作為數(shù)據(jù)源?

　　TC：

　　數(shù)據(jù)的質(zhì)量會以多種形式從不同站點收集，包括讀數(shù)記錄、采樣間隔的時間、還有讀數(shù)的準確性。這些都受監(jiān)測站設備維護狀況的影響。

　　Sciacca：

　　后續(xù)將有什么研究計劃?

　　TC：

　　除了收集更多的數(shù)據(jù)，我們計劃推出API，開發(fā)人員能夠基于此創(chuàng)建為消費者和企業(yè)使用的應用程序。

　　如果你對他的研究感興趣，歡迎閱讀他的論文：Machine Learning Based Estimation of Ozone Using Spatio-Temporal Data from Air Quality Monitoring Stations