阿里云工程师用机器学习破解雾霾成因 结果竟然是这样的

TechWeb报道 12月30日消息,入冬以来,不少地区深受雾霾困扰。关于雾霾形成的原因也众说纷纭。日前,一位署名为“傲海”的阿里云工程师在其开发者社区发布了一篇分析北京雾霾成因的文章。作者通过机器学习算法分析发现,北京重度雾霾天的出现同大气中二氧化氮的含量存在强相关性。

阿里云工程师用机器学习破解雾霾成因 结果竟然是这样的

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人们很早就知道硫酸盐是雾霾形成的重要原因。住宅及发电厂的燃煤释放大量二氧化硫,随后转化为硫酸颗粒造成污染。但困扰科学家的是,二氧化硫究竟是如何转化成硫酸的?

阿里云工程师的发现回答了这个问题,同是也从另一个角度佐证了最近中德两国研究人员一份研究成果:大气细颗粒物吸附的水分中二氧化氮与二氧化硫的化学反应是当前雾霾中硫酸盐的主要生成路径。该成果通过分析清华大学楼顶气溶胶成分得出。

文章中,工程师采集了公开的2016年全年北京天气数据,包含天、小时、PM2.5、PM10、二氧化硫、一氧化碳、二氧化氮等数字。利用阿里云机器学习平台,通过随机森林、逻辑回归等算法寻找雾霾同某一项指标的相关性。

小编通过邮件联系到了文章作者傲海。傲海介绍,他本人就在北京工作,同样深受雾霾困扰。因为自己是从事机器学习相关的工作,所以就想能否通过政府的公开数据做一些分析。“对抗雾霾,我们每个人都可以做出贡献”。

据了解,二氧化氮主要来自发电厂及汽车尾气。由此来看,限行政策对缓解空气雾霾真的有用。(周小白)

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