首都北京终于等来了吹散雾霾的风，2016年第一次空气质量“红色警报”如期解除了。然而，纵观全国，有很多城市仍在雾霾的笼罩下。许多一线、二线城市都向北京看齐，也发布了不同程度的雾霾警报。
根据2015年《柳叶刀》杂志全球疾病代价研究报告，当年环境颗粒物（不包含烟草烟雾）成本为1.031亿伤残调整寿命年（衡量人类生命质量和长度的单位，指从发病到死亡所损失的全部健康寿命年），在最有害健康的疾病危险因素中排名第6。世界各地城市要将空气质量提高到世卫组织建议的水平之前，还有很长一段路要走。
在有针对性地治理雾霾源头之前，追踪雾霾的踪迹并依此发布雾霾警报、采取应急措施、减少进一步空气质量恶化，成为大气污染防治的必要手段。
那么，发布雾霾各级别警报的依据有哪些?据美国电气与电子工程师协会《光谱》杂志12月20日报道，人工智能及大数据技术已经能为治霾这类区域性措施提供决策支撑。
如何实现空气质量预报
报道称，北京市政府去年已经测试过国际知名公司IBM和微软的空气污染预测工具。
IBM“绿色地平线”项目负责人介绍，利用认知计算、大数据分析以及物联网技术的优势，分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流，凭借自身学习能力和超级计算处理能力，提供未来72小时的高精度空气质量预报，实现对城市地区的污染物来源和分布状况的实时监测。
IBM工具能整合北京35个多污染物空气质量检测站的传统数据来源，还能整合成本较低但更为广泛的其他来源，如环境监测站、交通系统、气象卫星、地形图、经济数据甚至社交媒体的数据。微软的系统整合了来自全国3000多个站点的数据。
