基于大数据的空气质量数据可视化 作者：武 装 覃爱明 来源：《中外企业家·下半月》 2015年第1期 武 装 覃爱明 （首都经济贸易大学，北京 100070） 摘 要：近一个世纪以来，由于工业化、城市化的飞速发展、人类活动的加剧造成了世界性的能源、交通规模的持续扩大，城市人口的急剧膨胀，各类生产活动和生活中所产生的大量有害物质被排放到空气中，改变了空气的组成成分，形成了空气污染。空气污染是世界和中国大多数工业城市所面临的最为严重的环境问题。开展空气质量监测、数据分析与可视化的研究可以全面掌握城市空气污染源的排放数据和各种空气污染物在不同空间区域内的浓度数据，可以对影响城市空气质量的因素有所了解和把握。本文提出了利用空气污染观测资料和先进的大数据Hadoop平台，对空气监测数据进行数据挖掘和分析的思路，依据逐年逐日的天气现象数据，针对地区空气污染状况以及时间分布特征的影响进行研究，并以可视化的方法对空气污染物的时空分布特征与预测进行探讨。 关键词：大数据；可视化；空气质量；监测 中图分类号：N37 文献标志码：A 文章编号：1000-8772-（2015）03-0249-03 收稿日期：2015-01-19 基金项目：北京市哲学社会科学规划项目（14SHB015）；北京市教育委员会社会科学研究计划项目（SM201410038013）；首都经济贸易大学高等教育研究项目（项目名称:我校科研团队成长性及水平评价研究）；北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划项目（项目名称: 非完备信息系统中决策树生成算法及其优化研究）。 作者简介：武装（1970-），男，河北唐山人，博士，副教授。研究方向：大数据，可视化。 一、引言 空气污染对人类及其生存环境造成的危害与影响，已逐渐为人们所认识。近年来中国地区空气污染加剧，其中雾霾污染正演变成为城市大气污染的主要表现之一，引起了普通民众和科学界的广泛关注。空气污染对城市居民的健康风险、由此造成的经济损失以及对居民的健康影响都是不可估量的。空气污染主要通过三条途径危害人体：一是人体表面接触后受到伤害，二是食用含有大气污染物的食物和水中毒，三是吸入污染的空气后患上种种严重的疾病。不仅如此，空气污染危害生物的生存和发育，大气污染物对仪器、设备和建筑物等，都有腐蚀作用，空气污染还造成臭氧层破坏、酸雨腐蚀和全球气候变暖[1]。世界卫生组织和联合国环境组织发表的一份报告指出："空气污染已成为全世界城市居民生活中一个无法逃避的现实。"如果人类生活在污染十分严重的空气里，那就将在几分钟内全部死亡。工业文明和城市发展，在为人类创造巨大财富的同时，也把数十亿吨计的废气和废物排入大气之中，人类赖以生存的大气圈成了空中垃圾库和毒气库。因此，大气中的有害气体和污染物达到一定浓度时，就会对人类和环境带来巨大灾难。 基于大数据的空气质量数据可视化全文共5页，当前为第1页。 自从计算机开始应用于可视化技术以后，人们发现了许多新颖的可视化技术，现有的技术也得到了改进。新技术和新平台的出现，使可视化技术可以实现用户与可视化数据之间的交互，从采集分析数据到呈现数据可视化也实现了一体化。中国近几十年来经济发展迅速，矿物能源大量消耗以及环境保护措施的欠缺，导致中国许多地区发生了严重的空气污染和水污染。空气污染是一个非常复杂的系统问题，它不仅涉及到人为与自然排放，同时也要考虑到当地气象以及区域气候条件的影响。大数据时代的来临，促进了更加智能的数据可视化工具的出现，云计算和虚拟化技术的不断发展使得大数据在应用层面更加丰富，再加以数据可视化，这样的大数据分析才更有意义，效率也才会更高。本文提出了以大数据分析为基础的空气质量数据可视化思路，对掌握城市空气质量在时间和空间维的变化发展趋势，对污染控制、环境管理和公共事业发展均有一定的理论意义与实用价值。 基于大数据的空气质量数据可视化全文共5页，当前为第1页。 二、大数据 （一）大数据的特征 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大，超过传统数据库系统处理能力的数据集。大数据首先是指数据体量（volume）大，指大型数据集，至少在10TB规模以上，一般达到PB级的数据量；其次是指数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式包括了半结构化和非结构化数据；接着是数据处理速度（velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理；最后一个特点是指数据真实性（veracity）高，比如社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源。 3V是大数据时代的显著特征，这些特征正在给现在的IT企业带来巨大挑战。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化信息资产。 （二）基于Hadoop的大数据分析技术 Hadoop是一个能够对大量数

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医疗大数据应用分析 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第1页。 目录 医疗大数据的背景 医疗大数据应用需求 医院信息系统建设状况 医疗大数据应用解决方案 医疗大数据应用案例 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第2页。 2009年3月，中共中央国务院在《关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发〔2009〕6号）中明确指出：建立实用共享的医药卫生信息系统。大力推进医药卫生信息化建设。以推进公共卫生、医疗、医保、药品、财务监管信息化建设为着力点，整合资源，加强信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效、互联互通。 为贯彻落实国家和省（区、市）深化医药卫生体制改革的有关精神，全国各地以地级市为单位，启动了区域"智慧医疗"建设工程，不同程度地建立了区域卫生信息平台，实现区域内卫生信息数据采集与共享。 随着医疗卫生信息化的不断发展，医疗大数据的时代已经悄然而至，并已渗透到医疗服务的方方面面。医疗卫生行业的各个政府监管部门、医疗机构、医务人员、公司企业对医疗数据的需求越来越大。如何充分应用医疗大数据，提升我国医疗健康管理水平，提高医疗机构服务质量和效率，辅助临床诊断和临床决策支持等，把医疗大数据转换成经济价值，成为各方关注的重点、难点，面临的挑战。 医疗大数据的背景 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第3页。 目录 医疗大数据的背景 医疗大数据应用需求 医院信息系统建设状况 医疗大数据应用解决方案 医疗大数据应用案例 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第4页。 医疗大数据的主要来源 饮食 运动 免疫 心理 计划 生育 预防 检查 治疗 康复 转归 其他 计划 生育 妇幼 诊断 用药 检查 病理 检验 手术 治疗 体格 检查 检验 运动 理疗 预防 慢病 养老 心理 基因 保险 美容 保健 疗养 宁养 残疾 死亡 疾病预防与控制 环境 生态 水质 气候 卫生监管机构 疾病预防控制中心 卫生监督所 其他机构 其他机构 药企 保险 卫生资源 卫生管理 急救 输血 体检 美容 保健 公共场所 餐饮 基因测序 社会保险 商业保险 药品研发 药品追踪 药品反应 药品销售 医 疗 大 数 据 来 源 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第5页。 医疗大数据应用需求 医疗大数据应用的各大需求方及其需求 综合卫生管理 公共卫生管理 卫生资源管理 医疗服务质量与安全管理 疾病预防控制 疾病管理 卫生费用分析预测 药品监管 提高临床业务 质量和服务 效率 医疗安全保障 医疗质量管理 优质医疗服务 疾病分析预测 院长决策支持 绩效考核分析 规范化治疗 临床决策支持 辅助临床诊断 就诊行为分析 医学科研支持 降低医疗费用 个人健康管理 个体化医疗 疾病分析预测 基因测序 个人日常感官 数据 药物研发 药品作用追踪 药品销量统计 药品销量预测 降低研发成本 降低物流成本 精准营销 增加销售额 降低医疗费用 加强医保欺诈 监管 基本药物临床 应用分析 设计面向患者 和医生的 新险种 市场和销售 推广 提升全民健康 水平 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第6页。 监管机构的医疗大数据应用需求 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第7页。 监管机构的医疗大数据应用需求 现状/问题 需求/目标 解决方案 信息孤岛：无法（实时）获取所需要的医疗卫生机构的相关数据，无法为诊疗、卫生管理提供数据支持。 推进医疗机构之间数据的互联、互通、互认 区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心 数据标准：标准体系缺乏，标准不统一，结构不规范，数据共享成为首要困难。 制定卫生行业统一数据标准 相关厂商以标准建设应用系统 制定卫生行业统一数据标准 数据共享以标准为参考 数据应用：医疗卫生数据分散，难以整合，标准不一，无法提供有意义、有价值的数据。 将现有医疗卫生数据整合，可直接提供有意义、有价值的数据。 区域医疗大数据中心 数据整合 数据应用：卫生统计指标无法直接取数，需要二次手工整合、处理。 将现有医疗卫生数据整合，可直接提供有意义、有价值的数据。 区域医疗大数据中心 商业智能 数据分析、预测：医疗健康数据保存在数据库中，只是作为健康记录数据提供调阅，未发挥真正价值，服务于医疗健康。 医疗健康大数据研究、挖掘和探索，研发医疗智能应用，提供决策支持。 大数据探索、分析 建立分析预测模型 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第8页。 医疗机构的医疗大数据应用需求 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第9页。 医疗机构的医疗大数据应用需求 现状/问题 需求/目标 解决方案 信息孤岛：无法获取患者在其他医疗机构的就诊记录数据，患者的健康档案数据不完整。 推进医疗机构之间数据的互联、互通、互认 区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心 数据应用：现有的诊疗数据未能够为临

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