此外,它与微软都将传统的大气化学物理模型与机器学习类数据统计工具相结合,试图在更短的时间内做出更好的预测,包括借助一种模拟工具,用于估算采取关闭工厂或者汽车限行等干预措施后的空气质量结果和经济后果。
预测准确度如何
据媒体报道,在实时监测与高精度预报的基础上,IBM借助大数据分析能力,还能够对可能影响空气质量的相关因素进行分析预测,判断各项影响因素在不同情况下与空气质量的量化关系,由其研发的“污染过程多维认知案例库”,可以实现针对全国367个特定城市、20多个维度的历史污染过程和天气形势进行全自动化认知分析从而帮助城市管理者进行环保决策。
“绿色地平线”项目负责人说,IBM对3天内的空气质量预测准确度超过80%,对7天到10天的预测准确度约为75%。升级版的“绿色地平线”只用2~3秒时间,就可以为未来15天匹配到历史上最相似的天气及其污染变化趋势。利用国际气候数据分析的积淀,最终形成空气预警和污染防治的决策建议,助力区域性联防联控的有效开展。此外,微软向中国环境保护部提供的48小时空气质量预测,在2015年达到了6小时内准确度为75%,12小时内准确度为60%。
不同模型彼此之间是否矛盾