基于大数据的雾霾预测信息系统,该文是信息系统有关本科论文开题报告范文和雾霾和信息系统和数据相关毕业论文格式模板范文.
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摘 要：雾霾是雾和霾的统称,雾霾是由空气中大量的灰尘和污染气体构成的.二氧化硫以及氮氧化物和可吸入颗粒物是雾霾组成的三大主要物质.2013年,雾霾称为中国年度关键词,这一年,中国较大的500个城市中,仅有1%的城市空气达到世界卫生组织标准.此后的数年,雾霾问题一直成为中国老百姓所关心的问题,2014年11月份,主席也提出治理雾霾刻不容缓.
关键词：雾霾；预测；大数据；数据挖掘
时至今日,我们所在的城市也都面临着雾霾的严峻考验,尤其是在冬天,人们看着窗外不断污染的空气,总想知道所在地区未来几天的PM2.5 指数或者雾霾的污染指数,那么构建雾霾预测信息系统便显得尤为重要.
在大数据时代的今天,利用大数据进行雾霾预测已经成为现实.Urban Air 是由亚洲微软研究院研发的一种空气质量检测系统,用来检测城市中的空气污染情况,目前Urban Air在中国的较发达的沿海地带已经得到了广泛应用[1].
一、利用大数据预测雾霾信息的实现原理
首先雾霾的大数据主要包括当前气象条件、空气质量数据、未来天气预报3 类数据.在北京共有35 个空气质量监测点,外加上美国大使馆的一个监测点,共36 个.传统的对于空气质量的检测,是利用当地的检测站取样分析空气中的污染物质进行分析,效果直观[2].而采用大数据预测雾霾的技术,则需要联系当地的交通情况、之前的气象情况、城区的布局、城市的水利情况等各种数据进行综合分析,以此来得出未来的雾霾天气情况.
二、对比传统空气质量预测的优点
（一）更加精确化.采用传统的方式预测雾霾,一般是将前段时间的雾霾情况做出平均,再根据均值采用拟合的方法预测未来的雾霾.而采取大数据的雾霾预测方式,可以在一段时间内对于雾霾进行持续的预测,通过不断的测算周围环境的各个数据,对于某一时间段内的空气情况不断计算推演,可以实现逐小时的预测空气质量,这样不仅提高了精度,也可以应对周遭环境突然变化所引起的空气质量的变化[3].
（二）测量地域更加广泛化.传统的雾霾预测一般只能精确到某一地区,例如江苏省南京地区未来数天的雾霾情况.但大数据预测的雾霾是基于站点测算的,因此只要有占点存在的地方就可以预测出站点附近未来的雾霾天气.
（三）数据挖掘的更加深刻化.在数据的挖掘方面,传统的雾霾预测方法与大数据雾霾预测方法有相似之处,都是对现有的数据样本进行拟合,得出周遭雾霾环境的变化规律.但是传统的预测方法受到数据样本的限制,科研人员依据有限的雾霾数据建立起来的测算模型可能过于理想化,不符合实际环境的变化,因而可能导致“预测不准”.大数据,则是融合了气象、交通、水文等多种因素,在多条途径上寻找数据之间的联系,大数据的收集的范围也往往更加宽泛,数据样本十分庞大,借助计算机的处理,可以建立起更加贴近实际的测算模型,对于现有数据的挖掘更加彻底,因此做出的预测更加具有权威性.
三、 大数据预测雾霾信息系统中的所包含的“大数据”
众所周知,数据本身就隐含着诸多价值.大数据,又称为海量资料,只有新的处理模式才能在诸多的数据中找到应有的资料,以提高决策能力和洞察能力.大数据的概念自从上个世纪80 年代就已经有人提出,在维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》一书中强调了大数据的四大特点即：海量化、高速化、多样性、价值型,这些特点在大数据预测雾霾中得到了充分的体现[4].
在空气检测站点附近,系统需要采集周围空气的污染程度的各种数据包括：空气中蕴含的微型颗粒物指数（就是我们常说的pm 值）、交通流数据、周围工厂所排放的气体参数、人口流动数据、城市机动车排放尾气数据、城市污水排放情况、周遭城市区域沙尘风暴等气象数据...... 每个站点所处的位置都需要建立一个单独的空气模型,而后将空气质量数据、当前气象条件、未来的气象预报等三种数据进行叠加处理.
四、 大数据雾霾预测信息系统目前所遇到的困难
首先,大数据于对雾霾进行预测,对于数据的要求比较高,我国大数据研究这一块领域开发比较晚,很多污染数据还不完善.其次,数据量的大小直接影响着预测的精度,一旦样本点不够,会导致雾霾变化的拐点难以预测,而且当前传统的预测方式与大数据预测方式都不能准确检测到雾霾何时消散.当前,很多人都认为风会吹散雾霾,但是如果风本身就是污染源,雾霾并不会散去,关于风向等其他复杂因素并没有考虑在内,因此雾霾变化的拐点需要重新构建预测模型.目前,国内研究大数据的专家还是比较少,国内也需要积极培养相关的科学家,再加上行业知识,怎样才能够真正的把大数据这一科技转化为生产力是目前面临的主要困难[5].
五、 小结
雾霾治理是一项长期而又艰巨的计划,不仅关乎政府与国家的形象,更与中国老百姓的身体健康息息相关.在大数据和云计算到来的时代里,我们应该利用这些技术,设计出各种监测、预测、防御雾霾的信息系统.相信在未来的不久,这些系统中不完善的地方能得到不断优化与改善,真正做到科技推动生产力,科技造福民生.
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