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西門子開發(fā)了一款智能軟件，它能依靠人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提前數(shù)日精確預(yù)測大城市空氣污染程度。這款軟件能為城市及其居民提供必要信息，以最大限度地降低可能發(fā)生的污染高峰的影響，改善生活質(zhì)量。

城市一直被視為工業(yè)增長的引擎，因?yàn)樗鼮榫用裉峁┝司蜆I(yè)和致富的機(jī)會(huì)。在現(xiàn)代社會(huì)，這種情況尤為明顯。事實(shí)上，自2009年起，人類歷*次有半數(shù)以上的全球人口都居住在了城市。到2050年，全球人口的70%將在城市生活，這個(gè)數(shù)量幾乎相當(dāng)于當(dāng)今全球人口總和。

但城市化帶來的負(fù)面影響也顯而易見。城市居民數(shù)量爆炸性增長，對(duì)城市的基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)——許多地方的基礎(chǔ)設(shè)施已接近其承載能力的極限。譬如，如今全球50%以上的人口分布于不足地球表面積2%的區(qū)域內(nèi)。這樣一來，城市為滿足其交通、工業(yè)和能源等需求而排放的溫室氣體，在全球排放總量中的占比已高達(dá)70%。

城市的空氣難言清新。這種空氣日益損害著人們的身心健康。世界衛(wèi)生組織（WHO）于2015年5月發(fā)布的分析報(bào)告透露，近90%的全球城市人口所呼吸空氣的污染程度已大大高于專家建議的臨界值。

由于霧霾嚴(yán)重，騎車上班是北京居民需要三思而后行的事情。

700萬人死亡

空氣污染的后果令人不寒而栗。據(jù)WHO發(fā)布的數(shù)據(jù)，每年有大約700萬人死于空氣污染。也就是說，全球八分之一的死亡緣于被污染的空氣。

但WHO也指出了樂觀的一面。它指出，城市有能力通過地方性的措施極大地改善其空氣質(zhì)量，不論是利用現(xiàn)代、高效的智能基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，還是通過臨時(shí)的簡單舉措，如交通管制和鼓勵(lì)步行和騎車等措施。理想情況下，可以直接在污染最嚴(yán)重的地方實(shí)施這些舉措。然而，這要求相關(guān)人員了解具體地點(diǎn)的污染程度，以及它是如何隨時(shí)間而變化的。

精準(zhǔn)預(yù)測空氣污染

來自西門子中央研究院的Ralph Grothmann博士接受了這一挑戰(zhàn)。Grothmann開發(fā)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣污染預(yù)測模型。該模型能夠提前數(shù)日精確預(yù)測大城市的空氣污染程度。Grothmann表示：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是能像人腦那樣運(yùn)行的計(jì)算機(jī)模型。通過訓(xùn)練，它們能學(xué)會(huì)辨識(shí)各種關(guān)聯(lián)并做出預(yù)測。”他開發(fā)的模型是種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，比之前的網(wǎng)絡(luò)擁有更多層人工神經(jīng)元。每層人工神經(jīng)元都用于不同的數(shù)據(jù)抽象層。多層網(wǎng)絡(luò)相互連接可讓做出的預(yù)測結(jié)果比之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具體詳細(xì)。這聽起來有點(diǎn)像科幻小說，但多年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在西門子已經(jīng)是一項(xiàng)成熟的技術(shù)，并已在諸多領(lǐng)域得到應(yīng)用。譬如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被用于預(yù)測經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平、原材料價(jià)格，甚至可再生能源預(yù)期發(fā)電量等。

城市空氣污染的一大元兇就是交通擁堵。

倫敦試點(diǎn)項(xiàng)目

在開發(fā)這個(gè)預(yù)測系統(tǒng)的過程中，Grothmann利用了遍布倫敦市中心城區(qū)約150座監(jiān)測站所收集的天氣和排放數(shù)據(jù)。Grothmann說：“這些數(shù)據(jù)可以讓我們訓(xùn)練系統(tǒng)。我們收集了諸如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物等氣體的排放測量數(shù)據(jù)，并將這些排放數(shù)據(jù)的變化情況與同一時(shí)期的天氣數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，包括諸如濕度、太陽輻射、云層覆蓋和溫度等因素。”工作日、周末、假期、展會(huì)和體育賽事等經(jīng)常性活動(dòng)也被編入模型中，因?yàn)檫@些因素也以其不同方式影響著交通和排放。

基于由此產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，以及季節(jié)性天氣數(shù)據(jù)和即時(shí)天氣預(yù)報(bào)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須學(xué)會(huì)如何預(yù)測空氣污染程度。開始時(shí)，它并不知道任何特定變量會(huì)造成什么影響，因此，它做出的預(yù)測與實(shí)際測得的排放水平大相徑庭。然而，在數(shù)百次重復(fù)的訓(xùn)練過程中，這個(gè)程序穩(wěn)步縮小了其預(yù)測與實(shí)際測得的城市大氣污染程度之間的差距。而這主要是通過改變各個(gè)參數(shù)的權(quán)重來實(shí)現(xiàn)的。

Grothmann表示：“現(xiàn)在，我們的系統(tǒng)能夠每小時(shí)預(yù)報(bào)倫敦市內(nèi)150個(gè)地點(diǎn)未來三天的空氣污染程度，且誤差率不超過10%。根據(jù)我們的預(yù)測結(jié)果，還可以推斷出導(dǎo)致空氣污染的主要原因。”

西門子空氣污染預(yù)測軟件使用了遍布倫敦中心城區(qū)約150座監(jiān)測站提供的數(shù)據(jù)。

這個(gè)系統(tǒng)能夠每小時(shí)預(yù)報(bào)倫敦市內(nèi)150個(gè)地點(diǎn)未來三天的空氣污染程度，且誤差率不超過10%。

該軟件能測量倫敦空氣中的污染物相對(duì)比值，如一氧化碳、二氧化碳和氮氧化物。

有的放矢地制定預(yù)防措施

當(dāng)然，任何預(yù)測本身并不能減輕城市的空氣污染。但預(yù)測軟件提供了必要的數(shù)據(jù)，有助于有的放矢地實(shí)施應(yīng)對(duì)舉措。Grothmann指出：“舉個(gè)例子，如果我們的系統(tǒng)預(yù)測出未來兩天受交通影響，倫敦的某些區(qū)域?qū)⒊霈F(xiàn)高于平均水平的空氣污染，那么，倫敦市可以通過臨時(shí)提高擁堵費(fèi)，在受影響嚴(yán)重的區(qū)域?qū)嵭胸涇嚪謺r(shí)段限行，或鼓勵(lì)人們乘坐公交出行等舉措做出響應(yīng)。”

除了交通、工業(yè)或能源領(lǐng)域的這些舉措之外，西門子的預(yù)測軟件還可為那些希望避開嚴(yán)重污染地點(diǎn)和時(shí)段的居民提供擴(kuò)展服務(wù)。例如，他們可以使用在線服務(wù)，根據(jù)未來幾天的污染預(yù)報(bào)，找出適于慢跑的地點(diǎn)和時(shí)間——不只是在倫敦，在任何安裝了足夠多的傳感器的城市都可以。Grothmann說：“理論上講，我們的系統(tǒng)可以擴(kuò)展至所有城市，但前提條件是，這些城市能對(duì)其空氣成分進(jìn)行測量。”

不論是作為最大限度減輕污染的輔助工具，還是為注重健康的居民提供的服務(wù)，西門子所開發(fā)的預(yù)測軟件都為城市提供了一個(gè)邁向高效、智能、可持續(xù)發(fā)展未來的跳板。在未來，城市不僅能為其居民提供發(fā)展、就業(yè)和致富的機(jī)會(huì)，而且能提供潔凈、清新的空氣。