如今，公众比以往任何时候都关注空气质量，起床打开手机看空气质量已经成为习惯。空气质量软件也成为各种智能终端的出厂默认装备。类似墨迹天气、全国空气质量等空气质量预报软件已经不止上百种。
今年初，“全国空气质量预报信息发布系统”上线，城市空气质量预报发布内容包括未来24小时、48小时空气质量指数范围、空气质量等级、首要污染物等预报信息。从此，空气质量预报有了权威声音。
但记者发现，目前的空气质量预警预报最多只能知晓未来7天的空气状况。想要知道更长时间或者更精确的空气质量还比较困难。
近日，记者走访了IBM中国研究院绿色地平线研发团队，“我们研发的大气污染防治量化决策支持平台可以支持全国367个城市预报和相关决策，对于未来3天，预测精度可以达到1km×1 km，长期预测可以达到10天。如果数据资料比较完善的话，准确率可以超过80%以上。”IBM中国研究院副院长董进表示。
高精度追溯污染源 模拟减排提供决策支撑
进入IBM中国研究院的创新实验室，记者看到了正在运行的大气污染防治量化决策支持系统。系统左边一栏有监测站点、遥感数据、排放清单、地貌地形、交通信息、社交媒体、宏观数据7项数据信息。右上角功能栏里有环境大数据、三维可视化、减排驾驶舱、全景视图、污染预报、天气预报6项数据应用。
“大数据是分析和决策的基础，这7项环境大数据是所有功能的数据基础。”IBM中国研究院博士张军告诉记者。监测站点不仅包括每个污染监测站点过去24小时主要污染物的实时数据，如PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等，还包含各气象监测站点的气象观测数据。遥感数据、地形地貌数据、交通信息数据都从不同层面增强空气质量预警预报的准确性，其中交通信息数据依靠一个大型的交通流量仿真模型，可以同时对上百万辆车的交通流量进行模拟。
