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国内外空气质量模型研究进展

万方数据

国内外空气质量模型研究进展

作者：薛文博，王金南，杨金田，雷宇，汪艺梅，陈曦， XUE Wenbo， WANG Jinnan， YANG Jintian，LEI Yu， WANG Yimei， CHEN Xi

作者单位：环境保护部环境规划院大气环境部/国家环境保护环境规划与政策模拟重点实验室,北京,100012

刊名：

环境与可持续发展

英文刊名：Environment and Sustainable Development

年，卷(期)：2013,38(3)

本文链接：https://www.wendangku.net/doc/706146327.html,/Periodical_hjkxdt201303004.aspx

国内外大数据产业发展现状与趋势研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/706146327.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究作者：方申国谢楠来源：《信息化建设》2017年第06期大数据作为新财富，价值堪比石油。进入21世纪以来，随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，数据体量迎来了爆炸式的增长，大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC（互联网数据中心）预测，2020年的数据增长量将是2010年的44倍，达到35ZB。世界经济论坛报告称，“大数据为新财富，价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展，大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。大数据产业发展现状全球大数据产业发展概况目前，大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局，不断加大扶持力度，全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测，全球大数据市场规模年增长率达40%，在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志；2015年发布“大数据研究和发展计划”，深入推动大数据技术研发，同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力，共享大数据提供的机遇。目前，美国大数据产业增长率已超过71%，大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入，2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目，投资兴办大数据研究中心，通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入，并预测到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr，以便于公民自由查询和下载公共数据；2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等，通过为大数据设立原始扶持资金，推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目，为大数据应用建立良好的生态环境，并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据，将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一，积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展，零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展，科学、通信和未来规划部与国家信息社会局（NIA）共建大数据中心，大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示，数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%，位列第一；数据库构建服务以41.8%的占有

空气质量模型精选版

空气质量模型 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

1.A e r m o d模型系统是稳态大气扩散模式，适用于地面源和抬升源，简单和复杂地形。 2.C a l p u f f模型系统是非稳态大气扩散模式，适用于大范围传输和复杂地形。 3.B L P BLp是一个高斯烟流模型，适用于处理烟气抬升和下洗来自于固定线源 4.C A L I N E 3 CALINE3是一个稳定的高斯扩散模型，用来预测不是很复杂地形的区域的高速路下风向接收点的浓度 5.C A L3Q H C/C A L3Q H C R

空气质量模型

空气质量模型是用数学方法来模拟影响大气污染物的扩散和反应的物理和化学过程。基于输入的气象数据和污染源信息如排放率，烟囱高度等，这些模型可以模拟直接排入大气的一次污染物和由于复杂的化学反应形成的二次污染物。这些模型对空气质量管理是非常重要的，因为他们被许多机构用来测算源分担率，同时帮助制定有效的削减污染物排放的政策。例如空气质量模型可以用来预测一个新的污染源会不会达标排放，如果超标的话，还可以给出适当的控制措施。此外，空气质量模型还可以预测未来新的政策法规实施后的污染物的浓度。可以估计政策法规的有效性以及减少人类和环境暴露。最常用的控制质量模型包括以下3类：一。扩散模型。这些模型主要用来模拟污染源附近接收点的污染物浓度。扩散模型运用数学公式可描绘污染物扩散过程，基于源强和气象数据，扩散模型可以用来预测下风向接收点的浓度。这些模型用来评估National Ambient Air Quality Standards (NAAQS), and other regulatory requirements such as New Source Review (NSR) and Prevention of Significant Deterioration (PSD) regulations的有效性。扩散模型主要包括： 1.Aermod 模型系统是稳态大气扩散模式，适用于地面源和抬升源，简单和复杂地形。 2.Calpuff模型系统是非稳态大气扩散模式，适用于大范围传输和复杂地形。 3.BLP BLp是一个高斯烟流模型，适用于处理烟气抬升和下洗来自于固定线源 4.CALINE3 CALINE3 是一个稳定的高斯扩散模型，用来预测不是很复杂地形的区域的高速路下风向接收点的浓度 5.CAL3QHC/CAL3QHCR CAL3QHC基于CALINE3 开发，适用于十字路口的延误和排队等待。CAL3QHCR 是CAL3QHC 的精简版本 6.CTDMPLUS Complex Terrain Dispersion Model Plus Algorithms for Unstable Situations (CTDMPLUS) 是一个精简的点源高斯空气质量模型，适用于稳定气象条件和复杂地形，这个模型完全涵盖了稳定和中性气象条件。CTSCREEN 是一个the screening version of CTDMPLUS.

空气质量模型

空气质量模型就是用数学方法来模拟影响大气污染物的扩散与反应的物理与化学过程。基于输入的气象数据与污染源信息如排放率,烟囱高度等,这些模型可以模拟直接排入大气的一次污染物与由于复杂的化学反应形成的二次污染物。这些模型对空气质量管理就是非常重要的,因为她们被许多机构用来测算源分担率,同时帮助制定有效的削减污染物排放的政策。例如空气质量模型可以用来预测一个新的污染源会不会达标排放,如果超标的话,还可以给出适当的控制措施。此外,空气质量模型还可以预测未来新的政策法规实施后的污染物的浓度。可以估计政策法规的有效性以及减少人类与环境暴露。最常用的控制质量模型包括以下3类: 一。扩散模型。这些模型主要用来模拟污染源附近接收点的污染物浓度。扩散模型运用数学公式可描绘污染物扩散过程,基于源强与气象数据,扩散模型可以用来预测下风向接收点的浓度。这些模型用来评估National Ambient Air Quality Standards (NAAQS), and other regulatory requirements such as New Source Review (NSR) and Prevention of Significant Deterioration (PSD) regulations的有效性。扩散模型主要包括: 1、Aermod 模型系统就是稳态大气扩散模式,适用于地面源与抬升源,简单与复杂地形。 2、Calpuff模型系统就是非稳态大气扩散模式,适用于大范围传输与复杂地形。 3、BLP BLp就是一个高斯烟流模型,适用于处理烟气抬升与下洗来自于固定线源 4、CALINE3 CALINE3 就是一个稳定的高斯扩散模型,用来预测不就是很复杂地形的区域的高速路下风向接收点的浓度 5、CAL3QHC/CAL3QHCR CAL3QHC基于CALINE3 开发,适用于十字路口的延误与排队等待。CAL3QHCR 就是CAL3QHC 的精简版本 6、CTDMPLUS Complex Terrain Dispersion Model Plus Algorithms for Unstable Situations (CTDMPLUS) 就是一个精简的点源高斯空气质量模型,适用于稳定气象条件与复杂地形,这个模型完全涵盖了稳定与中性气象条件。CTSCREEN 就是一个the screening version of CTDMPLUS、

大气模型

大气模型发展简史与简介 By Laiwf | Published: 2010年04月16日 1.1 第一代空气质量模型―高斯模型和拉格朗日烟团轨迹模型第一代空气质量模型主要包括了高斯扩散模型和拉格朗日轨迹模型。这两类模型都是利用风的运动轨迹来模拟近地层大气层中复杂的物理和化学过程。它的物理表述即模拟均匀混合的大气物质沿风向运动的情况。在大气物质从地面向高层运动的过程中，其运动规则受到垂直方向上风速以及温度的不均匀分布的影响而不断的发生变化。具体过程见图。 1 EIAA （典型高斯）适用于<50km的区域 EIAA大气环评助手“是宁波环科院六五软件工作室开发的软件。《 HJ/T2.2-93 环评导则–大气环境》、《JTJ005-96 公路建设项目环评规范-大气部分》，中国环境影响评价培训教材等文献中推荐的模型和计算方法作为主要框架，内容涵盖了导则中的全部要求，并进行了适当地拓展与加深。可以处理点源、面源、体源、线源对于预测计算结果，可以查看 §各接受点地面高程及其等高线图 §各接受点的背景浓度及其分布图 §各污染源的浓度和总的浓度及其分布图 §各污染源的分担率及其分布图 §各污染源或总的浓度的平均评价指数和超标面积

§还可以任意改变各污染源的排放率（排放强度）以观察不同排放率下的浓度变化情况 §也可查看任意一个横截面或竖截面上的浓度变化图广泛应用的版本是EIAA2.5，EIAA2.6。版本中均有bug，大家谨慎使用。 2 aermod（稳态高斯）适用于<50km的区域 AERMOD由美国国家环保局联合美国气象学会组建法规模式改善委员会（AERMIC）开发。 AERMIC的目标是开发一个能完全替代ISC3的法规模型，新的法规模型将采用ISC3的输入与输出结构、应用最新的扩散理论和计算机技术更新ISC3 计算机程序、必须保证能够模拟目前ISC3能模拟的大气过程与排放源。 20世纪90年代中后期，法规模式改善委员会在美国国家环保局的财政支持下，成功开发出AERMOD扩散模型。该系统以扩散统计理论为出发点，假设污染物的浓度分布在一定程度上服从高斯分布。模式系统可用于多种排放源（包括点源、面源和体源、线源）的排放，也适用于乡村环境和城市环境、平坦地形和复杂地形、地面源和高架源等多种排放扩散情形的模拟和预测。 Aermod作为正在开发的模型，模型中还存在bug，但其不在改进，而且模型在小范围预测的精准性是其他模型不能比拟的，模型需要地面气象数据、高空气象数据和地形数据（平坦地形不需要） 3 CALPUFF（不稳态高斯）对于比较大的区域

2019国内外大数据行业现状

当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建

CMAQ空气质量模型用户手册

CMAQ空气质量模型用户手册版本5.0 CMAQ中文用户手册为初稿，翻译单位尚未对语言及专业性进行审核，因此本手册仅供用户参考，翻译单位不对其准确性负责。本手册翻译纯属公益性工作，欢迎大家提出宝贵修改意见，以期通过社区化的工作模式，共同完善。不得用于商业传播

目录第一章声明 (8) 第二章前言 (9) 第三章介绍 (10) 3.1 模型背景和目标 (10) 3.2 CMAQ系统组件综述 (13) 3.2.1 安装综述 (13) 3.2.2 配置选项 (14) 3.2.3 化学—传输模型概念公式 (14) 3.2.4 主要CMAQ程序总结介绍 (15) 3.3 CMAQ针对应用用户(application users)的特性 (18) 3.4 CMAQ针对空气质量模型开发者的特性 (18) 3.5 CMAQ版本5.0的新特色 (19) 3.5.1 气溶胶模块 (19) 3.5.2 气相化学 (19) 3.5.3 云模块 (20) 3.5.4垂直扩散 (20) 3.5.5 垂直平流 (21) 3.5.6 闪电NOx的产生 (21) 3.5.7 干沉降 (21) 3.5.8 结构性更新 (22) 3.5.9 多污染物模拟 (22) 3.5.10 双向耦合(Two-way Coupled)的WRF-CMAQ (22) 3.6 CMAQ版本5.0的不连续特色 (22) 3.7 CMAQ版本5.0已知事项 (22) 3.8 MCIP版本4.0中的新特色 (22) 3.9 关于此手册 (23) 3.10 （介绍章）参考文献 (24) 第四章CMAQ 模型系统的科学概述 (26) 4.1 实现CMAQ目标的特色 (27) 4.1.1 多污染物和多尺度 (27) 4.1.2 模块灵活性 (28) 4.1.3 主要质量控制特性 (29) 4.2 CMAQ输入参数处理器 (29) 4.2.1 MCIP:气象—化学接口处理器 (30) 4.2.2 ICON和BCON：初始和边界条件处理器 (31) 4.2.3 JPROC: 晴空光解速率计算器 (32) 4.2.4 CHEMMECH: 化学机理编译器 (33) 4.2.5 PROCAN: 过程分析前处理器 (34) 4.2.6 LTNG_2D_DA TA: 闪电计数前处理器 (35) 4.2.7 CALMAP：作物历地图前处理器 (35)

环境空气质量模型遴选工作指南(试行)编制说明

附件5 环境空气质量模型遴选工作指南（试行）（征求意见稿）编制说明环境保护部 2015年8月 —73—

项目负责人：李时蓓工作指南名称：环境空气质量模型遴选工作指南起草单位：中国环境科学研究院环境保护部环境工程评估中心环境保护部环境规划院清华大学主要起草人：孟凡李时蓓丁峰胡翠娟伯鑫易爱华胡京南唐伟何友江陈义珍环境保护部科技标准司项目管理人：陈胜 —74—

目录 1任务来源 (76) 2指南编制单位 (76) 3工作指南制定背景与意义 (76) 3.1环境空气质量模型法规化建设背景 (76) 3.2国际环境空气质量法规模型体系建设现状 (77) 3.3国外环境空气质量法规性应用模型分类体系 (85) 3.4国内法规模型建设现状 (92) 4工作指南编制原则与技术依据 (93) 4.1编制原则 (93) 4.2主要技术依据 (93) 5技术方法与工作过程 (94) 5.1技术方法与路线 (94) 5.2主要编制工作过程 (95) 6主要内容及说明 (96) 6.1环境空气质量模型遴选 (96) 6.2模型遴选工作程序 (97) 6.3模型遴选材料要求 (99) 6.4环境空气质量模型验证技术方法 (100) 6.5模型综合评价 (107) 6.6指南附录 (110) 7指南实施建议 (110) —75—

环境空气质量模型遴选工作指南（试行）（征求意见稿）编制说明 1任务来源 2013年，由环境保护部环境工程评估中心牵头，联合中国环境科学研究院、环境保护部环境规划院、清华大学共同承担环保公益性行业科研专项《国家环境质量模型法规化与标准化研究》（项目编号：201309062）。项目起止时间为2013年1月到2015年12月。依托该项目，课题组研究了国际上主要发达国家大气和水的环境质量模型法规化制度建设现状，吸收并借鉴国外发达国家环境质量模型法规化、标准化建设内容、评价指标和认证制度，在调研我国环境质量模型实际需求的基础上，开展了我国环境质量模型法规化制度研究，提出了我国的环境质量法规模型发展方向，形成空气和水环境质量模型的评价指标和验证方法，为建立我国推荐模型（也称为法规模型）的认证制度奠定了基础。在此基础上，形成了《环境质量模型规范化管理暂行办法》（以下简称管理办法）以及《环境空气质量模型遴选工作指南（试行）》（以下简称工作指南）。 2指南编制单位项目主要编制单位为：中国环境科学研究院、环境保护部环境工程评估中心、环境保护部环境规划院、清华大学。中国科学院大气物理研究所、环境保护部环境标准研究所等单位给予了技术支持。 3工作指南制定背景与意义 3.1环境空气质量模型法规化建设背景法规模型的确定往往需要通过多种途径，如国家建立模型评估指标和验证系统、公开发表的科学论文、研讨会等。为帮助各级政府方便和正确地应用法规模型，环保部门往往还建立模型的技术支持系统，提供培训、标准化污染源数据、气象数据、水文数据等，以及统一的前/后处理软件和图形软件，有些还包括进一步的分析软件如环 —76—

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念产生的背景与意义上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.wendangku.net/doc/706146327.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

环境空气质量模型遴选工作指南(试行)

附件4 环境空气质量模型遴选工作指南（试行）（征求意见稿） 1总则 1.1编制目的为贯彻落实《国务院关于加强环境保护重点工作的意见》和《大气污染防治行动计划》，推进我国大气污染防治工作的进程，增强环境空气质量模拟工作的科学性、有效性和一致性，根据《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国大气污染防治法》《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)《环境质量模型规范化管理暂行办法》及相关法律、法规、标准、文件，编制《环境空气质量模型遴选工作指南(试行)》(以下简称指南)。 1.2适用范围本指南是遴选环境空气质量模型进入国家推荐模型名录的工作文件，适用于环境空气质量模型管理部门、模型专家委员会、模型专业委员会、模型研发单位等从事环境空气质量模型规范化管理的工作人员。 1.3编制依据《中华人民共和国环境保护法》《中华人民共和国大气污染防治法》《大气污染防治行动计划》

《环境质量模型规范化管理暂行办法》 1.4术语与定义模型评价指标：是指从模型准确性、易用性、成熟性等方面定出一系列指标，用于综合评价模型的优劣。验证案例：是指通过现场实测等方法，获得污染源数据、气象数据、土地利用类型数据、地形数据和固定点的监测值等一整套验证数据，形成可供模型使用的输入数据，和与模型模拟结果相比较的监测浓度值。模型科学性能验证：是指用本指南推荐验证案例或自主开展的验证案例对模型模拟结果进行对比的过程，验证方法一般采用统计学方法。模型软件测试：是指在相同计算平台、验证案例和输入输出参数的条件下，对模型各项性能、参数、指标及模拟结果进行分项测试。环境空气质量模型遴选工作：包括模型准确性验证、模型各项性能测试、模型综合指标评价，模型专业评审等遴选工作。环境空气质量模型规范化：是指环境空气质量模型成为推荐模型的一系列的工作。主要工作包括模型遴选技术工作、模型被确定为推荐模型并发布等管理工作。推荐模型：是由环境质量模型主管部门以推荐名录形式公开发布的模型。在编制环保政策与落实环保制度等行政与技术文件时，凡涉及环境质量模拟与评估相关工作的，都应优先使用推荐模型，包括推荐的模型参数与基础数据。高斯模型（烟团、烟流模型）：非网格、简化的输送扩散算法、没有复杂化学机理、一般处理局地尺度。

大数据发展背景及研究现状

大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。《分析的时代：在大数据的世界竞争》是____年12月xx全球研究院（MGI）发表的一份报告。五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、xx零售业、制造业、欧盟公共部门及xx健康医疗领域有很大的增长潜力。数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。苹果、亚马逊、Facebook、xx、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。____年全球的数据储量就达到1.8ZB，与____年相比____年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。xx百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。零售业寡头摩尔xx通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“xx闺中”，成为极大的浪费。____年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“____年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛，通过对大规模数据的分析，利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在公共交通、公共安全、社会管理等领域的应用。大数据与xx计算、物联网一起使得很多事情成为可能，将会是新的经济增长点。大数据随着以数据科学为核心的计算机技术的迅猛发展，推动了社会科学与自然科学等跨科学研究的发展。因此对xx乃至全国的大数据研究具有深刻而广泛的意义。

数学建模论文(城市空气质量评估及预测)

城市空气质量评估及预测摘要: 本文对我国十个城市的空气质量进行了深入的研究，利用统计学等相关原理，结合我国现行的“创模”和“城考”体系中的环境空气质量指标，就城市空气污染程度，空气质量的预测和影响因素等问题建立出相应的数学模型。利用层次分析法和Perron-Frobenions等相关原理建立数学模型对中国十大城市的空气污染严重程度给出分析并排名。运用GM（1,1）灰色预测模型，结合相关数据运用excel软件进行数据统计，对成都市2010年11月份的空气质量状况进行预测。使用优势分析原理分析空气中可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮等因素对空气质量的影响程度。关键词：空气质量，层次分析，判断矩阵，相对权重，排名，灰色预测，优势分析，可吸入颗粒，二氧化硫，二氧化氮

一、问题的提出 1.1背景介绍随着中国经济的进一步发展，环境问题已是制约我国发展的关键因素之一，而环境问题最突出的就是空气污染。“十一五”“创模”考核指标“空气污染指数”要求：API指数≤100的天数超过全年天数85%。“城考”依据API指数≤100的天数占全年天数的比例来确定空气质量得分。“API指数≤100的天数”，通常又被称为空气质量达到二级以上的天数。根据已有数据，运用数学建模的方法，对中国空气质量做出分析和预测是一个重要问题，同时通过对影响空气质量因素的分析，以正确做好环境保护措施也极为重要。本文主要针对以下几个问题进行相关分析：（1）利用已知的数据，建立数学模型通过分析给出十个城市空气污染严重程度的科学排名。（2）建立模型对成都市11月的空气质量状况进行预测。（3）收集必要的数据，建立模型分析影响城市空气污染程度的主要因素是什么。二、基本假设 1）表格中已有的数据具有权威性，值得相信，具有使用价值。 2）空气质量相同等级的污染程度相同。 3）假设该市各种影响空气质量的软因素（如工业发展，人口数量）保持平稳变化。 4）不考虑突发事件即人为因素（如工业事故）造成的空气质量突变。 5）假设各种因素对环境的影响最终主要表现在可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮上，不考虑其他随机因素的影响。三、问题的分析 3．1第一问所涉及的问题是一个具有一般性的，又有代表性的排序问题，鉴于每个城市的空气质量状况等级的权重有所不同，我们利用层次分析法对题中所测得城市空气质量状况进行排序，首先建立层次分析结构：最上层为目标层（O）：各城市空气质量污染程度。 P i 中间层为准则层（P）：空气质量状况等级。共7个等级，依次为(1,2, (7) i 最底层为对象层(C)：为排序对象。由各层次之间的关系，C与P关联，且P与O相关联。 3.2第二问涉及对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测，故可以运用GM 模型对其进行灰色预测，从掌握的历史数据可以看出，每年11月的空气质量级别分布较为相似，全月的平均值较好的反应了相关指标的变化规律，这样我们可以将预测评估分为两个部分： 1）利用灰色理论建立GM（1,1）模型，由2005-2009年11月份空气质量指数的平均值预测2010年的平均值。 2）通过历史数据计算每天指标值与全月总值的关系，从而可以预测出正常情况下2010年11月份每天的指标值，即空气质量指数。

国内外大数据经典案例研究

大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长，各行各业均面临着海量数据的分析、处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，将是今后企业发展的一个巨大挑战。点评收集研究了国内外大数据应用的经典案例，希望可以对读者有所启示。 1、塔吉特百货孕妇营销分析最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。孕妇对零售商来说是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般会去专门的孕妇商店。人们一提起塔吉特，往往想到的都是日常生活用品，却忽视了塔吉特有孕妇需要的一切。在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候再行动就晚了，因此必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。塔吉特的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会购买很多无香乳液。几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的广告营销方案，在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002年到2010年间，塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。大数据的巨大威力轰动了全美。点评：这个案例说明大数据在企业营销上的成功，利用大数据技术分析客户消费习惯，判断其消费需求，从而进行精确营销。这种营销方式的关键在于其时机的把握上，要正好在客户有相关需求时才进行营销活动，这样才能保证较高的成功率。 2、沃尔玛“啤酒加尿布”经典案例总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最

大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！” 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析，经过大量实际调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。点评：无论“啤酒加尿布”仅仅是一个传说，还是一个真的发生过，它都已经成为大数据技术应用的一个经典案例。这个故事的意义在于将看似不相关的商品数据放在一起进行分析，找到他们之间的相关性，从而进行交叉营销，促进商品的销量。这种思维方式才是成功的关键。 3、试衣间的大数据应用传统奢侈品牌PRADA正在向大数据时代迈进。她在纽约及一些旗舰店里开始了大数据时代行动。在纽约旗舰店里，每件衣服上都有RFID码，每当顾客拿起衣服进试衣间时，这件衣服上的RFID会被自动识别，试衣间里的屏幕会自动

国内外大数据产业发展状况分析

国内外大数据产业发展状况分析全球大数据产业发展规模 2014年，全球大数据解决方案不断成熟，各领域大数据应用全面展开，为大数据发展带来强劲动力。2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据逐渐成为全球IT支出新的增长点。 2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013年增长2.3%。大数据对全球IT开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长3倍。中投顾问发布的《2016-2020年中国大数据行业投资分析及前景预测报告》从市场结构分析，2014年，全球大数据市场结构从垄断竞争向完全竞争格局演化。企业数量迅速增多，产品和服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。在全球大数据市场中，行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用为市场份额排名最靠前的细分市场，分别占据35.4%、17.3%、14.7%、12.5%和7.9%的市场份额。云服务的市场份额为6.3%，基础软件占据3.8%的市场份额，网络服务仅占据了2%的市场份额。我国大数据产业发展提速 1、基础设施建设率先起步大数据产业“十三五”发展规划正在制定，2016年下半年将发布。这是实施国家大数据战略的又一政策举措。大数据将是新的生产要素。政策助推知识开始，云计算、大数据、人工智能是大数据这场“新工业革命”的重要推手。其中，数据是重要资源。在此背景下，众多互联网科技企业以及传统生产企业都在积极布局大数据产业。统计数据显示，2015年国内大数据产业市场规模已达1105.6亿元，较2014年增长44.15%。其中，大数据基础设施建设、大数据软件和大数据应用分别占比64.53%、25.47%和10%。目前已有42家计算机行业上市公司披露了2016年上半年报业绩预告，平均增速中位数为15%。从细分领域看，大数据与人工智能子板块平均增速中位数为65%。随着大数据产业的快速发展，受益顺序为基础设施建设率先起步，并带来数据分析、数据源、数据安全环节的发展。在基础设施方面，数据中心、服务器等领域近年来快速增长。其中，中科曙光、浪潮信息等公司服务器业务收入增长明显。随着基础设施逐渐完善，数据分析成为了可能。数据分析服务在整体产业收入的占比也代表着大数据中投顾问·让投资更安全经营更稳健

大数据研究综述

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大数据研究综述摘要：从大数据基本理论，大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点，重点比较当前大数据处理工具的优缺点,并深入归纳总结了基于数据存储大数据处理技术,对未来研究进行展望。关键词：大数据,综述，数据处理,数据挖掘引言现代社会提到大数据大家都知道这是近几年才形成的对于数据相关的新名词，在1９80年，，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。在２0 世纪 8０年代我国已经有一些专家学者谈到了海量数据的加工和管理，但是由于计算机技术和网络技术的限制大数据未能引起足够的重视，它蕴藏的巨大信息资源也暂时隐藏了起来。随着云计算技术的发展，互联网的应用越来越广泛,以微博和博客为代表的新型社交网络的出现和快速发展，以及以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，计算机应用产生的数据量呈现了爆炸性增长的趋势。２01２年末出版的《大数据时代》的作者英国牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·尔耶·舍恩伯格在书的引言中说,大数据正在改变人们的生活以及理解世界的方式, 而更多的改变正蓄势待发。美国总统奥巴马的成功竞选及连任的背后都有大数据挖掘的支撑,美国政府认为，大数据是“未来的新石油”,并将对大数据的研究上升为国家意志，这对未来的科技与经济发展必将带来深远影响［1］。如今，大数据已成为一项业务上优先考虑的工作任务，因为它能够对全球整合经济时代的商务产生深远的影响。大数据的应用范围如此广泛，与大数据相关的很多问题都引起了专家和学者的重视。大数据最基本的问题－大数据的定义目前还没有一个统一的定论,但大数据作为一种基础性资源需要被处理才能显现其潜在的价值，那么如何更好地处理大数据这种基础性资源就显得特别重要，因为这些问题都关系到大数据核心价值的体现。为此,本文从大数据若干个版本的概念出发,调查分析了大数据的研究和应用现状，重点分析了当前主流的大数据处理工具和技术,最后预测了大数据未来

大数据的国内外研究现状及发展动态分析

产生地背景与意义上世纪年代到年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据，但以今日地数据量来看，这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据，包括、文档，以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员，还包括大量地办公人员，这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长，在互联网地时代，几乎全民都在制造数据.而与此同时，数据地形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富，数据已呈指数级地增长，企业所处理地数据已经达到级，而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下，“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代，我们分析地数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样地依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据地精确度，而是坦然面对信息地混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会，创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高，企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比，大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且，美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新，更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累.数据是企业地核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物，确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物，才有了今天爆炸式地数据增长，从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来年复合年均增长率( ) 为，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持～地快速增长，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来年将超，年产业规模预计将达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具，以及数据可视化地产品呈现，数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展，大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式，在企业地价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值地“排出数据”；数据驱动地决策制定，利用可控实验，企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变；利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用，避免成本高昂地人工干预，节约成本，提高效益.文档收集自网络，仅用于个人学习