
做好大數(shù)據(jù)在治霾中面臨很多挑戰(zhàn)
1月31日,由經(jīng)濟參考報牽頭,中國工業(yè)環(huán)保促進會發(fā)起,并與新華社等多家媒體聯(lián)合主辦的“治霾在行動”年度論壇暨2014中國治霾典型案例發(fā)布會在北京國家會議中心舉行。圖為國家超級計算天津中心應用研發(fā)部部長孟祥飛作主旨發(fā)言。
以下為文字實錄:
各位朋友大家下午好,在此我對大數(shù)據(jù)治理霧霾提出一些自己的感受,為治霾提供基礎數(shù)據(jù)工作。我重點在技術方面談一下對治霾的一些理解。在技術上治霾提供兩個方面的支持:一個是霧霾預警預報,再一個就是為治霾決策提供技術支持或者數(shù)據(jù)支撐。做好大數(shù)據(jù)在治霾中面臨很多挑戰(zhàn)。
首先是如何獲取大數(shù)據(jù)。我們原來認識這個世界都是傳統(tǒng)的因果論來認識世界,大數(shù)據(jù)給我們提供一個新的方式,用統(tǒng)計印證這個大數(shù)據(jù)。在霧霾治理領域,面臨最大挑戰(zhàn)如何獲取完善和高質量這些基礎數(shù)據(jù)的分析,同一個地區(qū)內我們要真正進行霧霾決策的分析,需要的數(shù)據(jù)種類包括,污染源數(shù)據(jù),氣象、地理、水文這些數(shù)據(jù),當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展數(shù)據(jù),我們治霾取得什么效果,大眾對它的反映,或者我們哪些決策,和輿論導向,這些都是為治霾決策提供支撐,數(shù)據(jù)來源多種多樣。跨出不同的區(qū)域要進行數(shù)據(jù)的整合。第一個就是面臨如何獲取完整高質量治霾決策的支撐數(shù)據(jù)。
第二個就是分析處理這塊在技術上帶來的要求。我們需要對大數(shù)據(jù)進行基礎化。我們并不是大數(shù)據(jù)拿過來就可以做這個分析,大數(shù)據(jù)要做分析處理,得到指導性的意義,應該是標準化的數(shù)據(jù),進入到這個模型,才能得出結論出來。這是我們面臨第二個挑戰(zhàn)。
第三個挑戰(zhàn)就是來自支撐平臺的數(shù)據(jù)。在構建支撐平臺過程當中,我們分區(qū)域或者分地方,各自搞各自的,最終還是形成不了有效數(shù)據(jù)。
我們中國的高端信息技術走在了世界先進的行列,這是國際同行給的結論。在信息技術領域,在治霾領域也要政府有力度,社會有行動,全民有信心,也會取得非常好的效果。我們采用大數(shù)據(jù)與云計算,超級計算融合技術,然后構建支撐大數(shù)據(jù)的平臺。解決數(shù)據(jù)多種源,多種格式采集的這些問題,提供多元化的這些服務。對云存儲帶來的挑戰(zhàn),綜合這些技術應該說現(xiàn)在大數(shù)據(jù)領域已經(jīng)在基因、政府管理和交通等等各個方面取得顯著成效。下一步因為我們有個發(fā)改委重點實驗室,在大氣環(huán)境大數(shù)據(jù)也是我們重點研究方向,希望在公共服務平臺,對治霾這方面發(fā)揮一些重要作用。公共服務平臺有幾個典型優(yōu)勢,第一個可以實現(xiàn)公共大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)資源和數(shù)據(jù)共享;第二個避免數(shù)據(jù)孤立;還有一塊可以實現(xiàn)政府的管控,建立第三方公信力平臺。我們現(xiàn)在在治霾方面的大數(shù)據(jù),可能涉及個人隱私社會安全,需要有政府平臺來支持,民眾需要對這個數(shù)據(jù)產(chǎn)生信心。第三方公信力的服務平臺對治霾決策應該會發(fā)揮重要的作用。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11