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西門子開發(fā)智能軟件，預(yù)知空氣污染

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，以便最大限度地減少可能發(fā)生污染高峰的影響，從而改善生活質(zhì)量。

城市一直被視為工業(yè)增長的引擎，因?yàn)槠錇榫用裉峁┝司蜆I(yè)和致富的機(jī)會。在現(xiàn)代社會，這種情況變得特別明顯。事實(shí)上，自2009年起，人類歷*次全球人口的半數(shù)以上居住在城市。到2050年，全球人口的70%將在城市生活，這個數(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，對城市基礎(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)布的分析報告透露，近90%的全球城市人口，他們所呼吸空氣的污染程度已大大高于推薦的臨界值。

在中國首都北京，一位市民騎車穿行于霧霾中。

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，還是通過臨時的簡單舉措，如交通管制和鼓勵步行和騎車等措施。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，這要求知道具體地點(diǎn)的污染程度隨時間而變化的情況。

準(zhǔn)確預(yù)測空氣污染

來自西門子中央研究院的Ralph Grothmann博士接受了這個挑戰(zhàn)。針對德勤數(shù)據(jù)分析研究所（DAI）計(jì)劃開展的“Mayor Cockpit”項(xiàng)目，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)會辨識各種關(guān)聯(lián)并做出預(yù)測。”這聽起來有點(diǎn)像科幻小說，但多年來西門子一直在諸多領(lǐng)域使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一概念，因此，它可以說是一項(xiàng)歷經(jīng)檢驗(yàn)的成熟技術(shù)。譬如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被用于預(yù)測經(jīng)濟(jì)活動水平、原材料價格，甚至可再生能源預(yù)期發(fā)電量等。

城市交通：城市排放的主力軍之一。

倫敦試點(diǎn)項(xiàng)目

在開發(fā)這個預(yù)測系統(tǒng)的過程中，Grothmann利用了倫敦市遍布中心城區(qū)的約150座監(jiān)測站收集的天氣和排放數(shù)據(jù)。Grothmann說：“這些數(shù)據(jù)讓我們得以訓(xùn)練我們的系統(tǒng)。特別是，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)。我們將這些排放數(shù)據(jù)的變化情況與同一時期的天氣數(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。”諸如工作日、周末、假期、展會和體育賽事等經(jīng)常性活動，也被編程到模型中，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)和即時天氣預(yù)報，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須學(xué)會如何預(yù)測空氣污染程度。開始時，它并不知道任何特定變量會造成什么影響，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。它通過改變各個參數(shù)的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)。

Grothmann表示：“現(xiàn)在，我們的系統(tǒng)能夠逐小時預(yù)報倫敦市內(nèi)150個地點(diǎn)未來3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)致所預(yù)測空氣污染的主要原因。”

這款軟件使用了遍布倫敦中心城區(qū)的約150座監(jiān)測站提供的數(shù)據(jù)。

這個系統(tǒng)能夠逐小時預(yù)報倫敦市內(nèi)150個地點(diǎn)未來3天的空氣污染程度，且誤差率不超過10%。

這個系統(tǒng)能夠區(qū)分不同受測氣體的排放量，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)對舉措。Grothmann指出：“譬如，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提高擁堵費(fèi)，在受影響嚴(yán)重的區(qū)域?qū)嵭胸涇嚪謺r段限行，或鼓勵人們乘坐公交出行等舉措做出響應(yīng)。”

除了交通或工業(yè)和能源領(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)和時段的居民提供擴(kuò)展服務(wù)。譬如，他們可以使用在線服務(wù)，根據(jù)未來幾天的污染預(yù)報，找出適于慢跑的地點(diǎn)和時間——不只是在倫敦，而且是在任何配備了足夠多的傳感器的城市。Grothmann說：“理論上講，我們的系統(tǒng)可以擴(kuò)展至所有城市——前提條件是，這些城市能對其空氣成分進(jìn)行測量。”

不論是作為最大限度地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，而且能提供潔凈、清新的空氣。