基于大数据分析与认知技术的空气质量预报预警平台

为深入认识区域大气污染现象规律,完善并提高城市空气质量预报预警能力,提高大气污染治理决策支持能力,开展城市污染成因分析与空气质量预报预警研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于大数据分析与认知技术的专业先进的大气环境业务应用系统体系.该体系基于底层统一的数据资源中心,融合各类不同类型的空气质量监测、不同预报系统的产品数据以及基础辅助数据,建立数据汇交、共享、质控管理机制,通过上层预报预警、综合分析、案例分析、应急决策支持等四大子系统,从多模式集合预报结合专家调优支撑高性能预报会商应用,从大数据融合时空关联分析深度挖掘大气复合污染特征与污染成因,从多维度历史污染过程和天气形势全自动化认知分析支撑重污染过程研判;从业务化仿真情景方案与污染溯源助力专业应急决策.最后,通过在北京市环境保护监测中心的系统实践证明体系的高性能、稳定性和实用性.
作者：李云婷 严京海 孙峰 张大伟 夏曦 芮晓光 白鑫鑫 尹文君
作者单位：北京市环境保护监测中心,大气颗粒物监测技术北京市重点实验室,北京,100048IBM中国研究院,北京,100193
母体文献：2016年全国环境信息技术与应用交流大会论文集
会议名称：2016年全国环境信息技术与应用交流大会  
会议时间：2016年11月24日
会议地点：北京
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：G80X52
关键词：空气质量  预报预警  大数据  认知技术
在线出版日期：2019年6月27日
基金项目：
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