(2016年参加了上海 SODA 竞赛,进入前十,最终获得上海市的两个奖项。)

跟踪雾霾,仅靠零星的监测点数据怎么行?

如果雾霾短期内没有办法彻底根治,我们可以做什么,把环境污染物对人的影响尽可能降低到最小?每天打开一眼空气质量App,超过200以上就不出门?有没有更加精确且实用性更高的解决方案呢?

入围本届Soda大赛的决赛的团队SuSmart Group,就顺着这个思路开展了研究。借助SODA大赛提供的政府部门开放出来的数据集,他们做了一个智慧防霾的工具包——Smarter Ur Health。

他们觉得,当前在雾霾防治上最现实的需求是帮助敏感人群保证其在室外活动时的健康,因此需要对雾霾进行高精确度的监测,并将这些数据进行可视化展现。对雾霾进行可视化预报,现在的产品只能依赖官方污染播报数据,且官方监测站点稀疏。按照他们的说法,比如上海的雾霾监测点仅有10家左右,这样的密度无法提供足够细致的分辨率。

那怎样才能提供更加精细的数据呢?SuSmart Group提出的解决方案,是引入更多数据进行交叉分析,并通过一套预测模型来提高精确度。

Susmart团队在产品中使用了土地利用回归模型(Land Use Regression),这种模型可以用来研究多种因素影响下空气污染物的暴露浓度及空间分布情况。在公共健康、空气质量管理以及城市规划等领域都有应用。在这个模型中,涉及的影响因素包括空间上的距离、密度、土地利用、人口统计特征和地形特征等等。

而本次SODA大赛正是开放了这些数据中的一部分,SuSmart Group尝试用这些开放的数据集,来建立一套更加高效的防霾方法。他们用到的大量政府开放数据中,包含气象数据(风速、风向、湿度、降雨量等)、基于联通基站数据判断的人口数据、上海规划局提供的用地数据和部分交通数据,当然也包括了PM2.5站点监测数据和环境监测中心提供的空气质量数据。

SuSmart Group队长刘超表示,支撑与联系这套工具包的技术框架,是基于WebGIS网络和空间统计的PM2.5大数据模型。展示成果基于SODA官方提供的数据和自有数据,并与上海环保局合作选取2016年3月5日的24小时进行了模拟测算。

这张PM2.5实时交互地图,数据精度达到100*100米

SuSmart Group通过一系列算法对数据进行分析后,制作了一张PM2.5的实时交互地图:

(图片来源:SuSmart Group)

根据刘超介绍,产品目前针对PM2.5的实时数据精度是100*100米的分辨率,是根据现有政府公开的真实数据预测出的结果。她表示,其中有些数据可以做到特别精确,比如用地和经纬度,但是空气污染数据点则很有限,只有环保局的监测点数据,所以一定程度上限制了数据精度。她希望将来增加监测点后,精度可达到30*30米。

“但同时,分辨率要兼顾用户的需求与设备容量,通常精度要求越高,服务器的运算速度就越慢,所以这些需要商榷和平衡。”她告诉DT君。

DT君也注意到,在这个交互图中,除了查看实时的PM2.5数据,用户还可以选择查看用地、人流量、出租车数及平均车速数据。

这个手机应用,提供针对不同人群的防霾健康规划

提高监测数据在地理位置上的精确度,这只是第一步。SuSmart Group很清楚,这些数据最终要用来帮助人们提供实时的雾霾预警。

他们设计了一款手机应用,用户可以获取自己当前位置的即时PM2.5信息。

很多手机应用都有类似的功能?这个有什么特别的?

SuSmart Group认为,目前市面上很多App有各种各样的不足,比如页面呈现数据太多且复杂,给出的污染等级与人们的健康无法直接挂钩,用户缺少更加切身的理解等等,另外也缺少对敏感人群更有针对性的服务。

所以他们在设计中增加了多项个性化的功能。比如,用户的“健康里程”记录了用户的平均PM2.5暴露状况,“健康路线”会根据位置信息和雾霾数据为用户规划PM2.5值较低的出行或运动路线。在他们的计划中,未来还希望对老年人、小孩、敏感人士等不同人群提供更精确化的指导。

下面这个是SuSmart Group设想中的App设计图:

(图片来源:SuSmart Group)

“我们还有一个亮点,是将用户在特定浓度下持续的时间做记录,然后将其与他的健康挂钩,精确反馈污染浓度对身体健康的影响评估。”刘超介绍,“评估依据也是基于国际上的医学科学文献,具有一定的说服力。”

除了这些之外,针对个性化的智能防霾解决方案,SuSmart Group据说还有“秘密武器”要亮出来,具体的我们可以等SODA决赛上看他们的现场演示。

当然,如果这个产品想要实现商业化,还需要更多的开放数据。刘超说,他们期待政府今后的开放数据可以整合到网页上为大家提供下载路径,而且如果这些数据可以整合成统一的兼容GIS格式的话,将会对数据处理和分析给予更大的便利。

欢迎关注12月22日SODA决赛

上海开放数据创新应用大赛(SODA)是一个城市级别数据创新平台,通过众筹政府与企事业单位数据资源,面向社会大众众包创新解决方案,从而解决城市问题,促进数据流动。2015年SODA举办第一届大赛,聚焦城市交通,吸引全球500余创新方案。

2016年SODA的主题为城市安全,覆盖交通、食品、治安等多个领域,来自全球优秀的数据侠们,从不同角度应用大数据,守卫城市安全。

2016年SODA决赛路演将于12月22日(周四)在上海举办,来自上海、武汉、天津、杭州、英国等地的10支决赛队伍将现场路演其城市安全创新解决方案,涉及警力优化、食品安全评价、社会协同治理、环境安全可视化、大规模人群应急响应等现实问题

雾霾天出行,如何精确避开“雷区”?2016 SODA数据侠十强的更多相关文章

  1. [置顶] 【机器学习PAI实践三】雾霾成因分析

    一.背景 如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单,雾霾一定能够入选.如今走在北京街头,随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行,雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐,对于人们的健康也有很大危害.本文通 ...

  2. TWaver GIS制作穹顶之下的雾霾地图

    “我不满意,我不想等待,我也不再推诿,我要站出来做一点什么.我要做的事,就在此时,就在此刻,就在此地,就在此生”.自离职央视后,沉寂许久的知名记者.主持人柴静昨日携个人视频新作 <穹顶之下> ...

  3. 杨柳目-杨柳科-Info-新闻:“北京三害”之一,危害堪比雾霾和沙尘,杨絮为什么会肆虐

    ylbtech-杨柳目-杨柳科-Info-新闻:“北京三害”之一,危害堪比雾霾和沙尘,杨絮为什么会肆虐 1.返回顶部 1. “北京三害”之一,危害堪比雾霾和沙尘,杨絮为什么会肆虐 18-05-0817 ...

  4. 我的Python成长之路---第一天---Python基础(2)---2015年12月26日(雾霾)

    三.数据类型 Python基本类型(能够直接处理的数据类型有以下几种)主要有5种 1.整数(int) Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样,例如 ...

  5. VR的世界里没有雾霾!暴风魔镜发布Matrix一体机

         在2016年接近尾声的时候,暴风魔镜给VR行业带来一波暖流.12月20日,暴风魔镜宣布推出最新VR一体机--暴风魔镜"3K屏概念机"MATrix及VR眼镜S1两大产品. ...

  6. 我的Python成长之路---第一天---Python基础(4)---2015年12月26日(雾霾)

    五.数据运算与数据运算符 1.算术运算符 算术运算符 运算符 描述 示例 + 加法 >>> 14 - 5 9 - 减法 >>> 14 - 5 9  *  乘法 &g ...

  7. 我的Python成长之路---第三天---Python基础(12)---2016年1月16日(雾霾)

    四.函数 日常生活中,要完成一件复杂的功能,我们总是习惯把“大功能”分解为多个“小功能”以实现.在编程的世界里,“功能”可称呼为“函数”,因此“函数”其实就是一段实现了某种功能的代码,并且可以供其它代 ...

  8. 我的Python成长之路---第三天---Python基础(13)---2016年1月16日(雾霾)

    五.Python的常用的内置函数 Python为我们准备了大量的内置函数,如下图所示 这里我们只讨论红框内的内置函数 abs(x) 返回一个数的绝对值(模),参数可以是真说或浮点数 >>& ...

  9. 我的Python成长之路---第三天---Python基础(11)---2016年1月16日(雾霾)

    三.深浅拷贝 在Python中将一个变量的值传递给另外一个变量通常有三种:赋值.浅拷贝以及深拷贝 讨论深浅拷贝之前我们把Python的数据类型分为基本数据类型包括数字.字符串.布尔以及None等,还有 ...

随机推荐

  1. mysql查看连接数排查问题

    #mysql查看连接数SHOW VARIABLES LIKE '%max_connections%'; # max_connections 最大连接数 SHOW VARIABLES LIKE '%co ...

  2. Zephyr学习(一)Zephyr介绍

    Zephyr是一个面向物联网的嵌入式实时操作系统(RTOS),是Linux基金会旗下的一个项目,具有以下特点: 1.安全的,灵活.高可扩展性,支持多种硬件平台(ARM.ARC.X86.xtensa.n ...

  3. Qt编写自定义控件11-设备防区按钮控件

    前言 在很多项目应用中,需要根据数据动态生成对象显示在地图上,比如地图标注,同时还需要可拖动对象到指定位置显示,能有多种状态指示,安防领域一般用来表示防区或者设备,可以直接显示防区号,有多种状态颜色指 ...

  4. linux的shadow文件

    在<Python绝技>这本书的第一个小程序首先展示了针对与unix系统中shadow文件密码的暴力破解的能力,因为之前只是对shadow文件停留在保存了用户密码的阶段,但并没有详细研究,所 ...

  5. mysql limit 性能问题分析

    问题重现 // todo 参考文章: MySQL 单表分页 Limit 性能优化 Scalable MySQL: Avoid offset for large tables 证明为什么用limit时, ...

  6. js设计模式(七)---模板方法模式

    模板方法模式 模板方法模式是一种只需要继承就可以实现的非常简单的模式. 模板方法模式是由两部分组成,第一部分是抽象父类,第二部分是具体实现的子类, 主要适用在同级的子类具有相同的行为放在父类中实现,而 ...

  7. dict的基本使用

    语法如下: dict1 = {'name':'huangmeiling','age':10,'address':'nanjing'} #print(dir(dict1)) # 获取到所有的key值 # ...

  8. iTextSharpH

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.T ...

  9. spark-sql中的DataFrame文件格式转储示例

    SparkConf sparkConf = new SparkConf() // .setMaster("local") .setAppName("DataFrameTe ...

  10. spss缺失值填充步骤

    缺失值填充是数据预处理最基本的步骤,一般能想到的是固定值填充(均值等统计学方法).根据与本列有相关关系的列函数表示来填充.这次我用的是em算法进行填充,具体原理后续补充. 主要记录一下步骤: 工具栏: ...