
卫星遥感大数据精准监控空气数据_数据分析师考试
随着雾霾问题的日益严重,空气污染已经成为中国社会最刻不容缓的问题。而要解决空气污染问题,精准监测空气质量以及解析污染来源是第一步。
从2013年开始,国家环保部开始进行空气污染源解析,目前已经完成北京、上海、天津、南京等9个城市的污染源解析工作。2014年,全国338个地级市、1436个监测点位的6项指标逝世监测数据和空气质量指数信息已经全部向社会公布。
然而,目前国内空气质量监测的最大问题是数据主要来自于地面监测站。这不仅需要投入大量的资金布站,也无法实现预报和追踪污染源,更无法将空气数据精准到具体街区。以北京举例,目前共有35个地面空气质量监测站,但也不能精准反映整个北京的空气质量状况。
而这种需求缺口正是青空科技的创业方向,他们的目标是用“空气大数据捍卫中国的蓝天”。简单来说,青空科技是用美国航空航天局(NASA)科学家开发的空气质量数据引擎,基于卫星遥感技术,利用卫星云图以及地面监测数据等免费的资源,进行高精度空气质量监测和污染源解析追踪。
与现有空气监测手段和相关创业公司相比,青空科技的优势在于他们提供的是大数据分析的引擎软件服务,并不需要硬件设备投资,预报可以达到地面1平方公里的高精准度,而且还可以倒推污染源头。
举例来说,用青空科技的大数据分析产品,可以详细获取北京每一个小区的空气质量数据(而不是仅仅限于35个地面监测站),还可以查清每一次雾霾的具体污染来源,让北京政府可以有针对性地关停污染企业。从去年的试运行分析与实际数据对比来看,青空科技的分析预测误差在10%左右。
他们的数据模型主要来自于两位华人科学家的多年合作成果:美国内布拉斯加州立大学终身教授王俊博士以及美国埃默里大学终身教授刘阳博士。两人都是NASA科研项目成员,在大气化学、卫星遥感以及环境保护方面已经从事多年研究。
青空科技创办于今年年初,共有五位联合创始人,除了两位资深科学家之外,还有国内清洁技术投资的资深人士董事长叶东、拥有高科技投资经验的美国区CEO俞乐和八年环保行从业经验的中国项目负责人白纯珏。
这一项目不仅带有社会环保意义,也具有商业价值前景。据俞乐预计,中国环保大数据市场规模超过了1000亿人民币。需要环保大数据分析服务的用户不仅包括了政府机构,还有医疗保险、生态农业、交通运输、网络地图等诸多行业的商业公司。
此外,空气质量大数据服务在消费者领域也拥有广泛的市场前景。消费者可以精确获知自己健身、旅游、出行目的地的空气质量,为母婴、慢性病以及敏感人群提供针对性出行资讯产品;可以结合智能家居物联网设备进行家庭空气净化。
俞乐向新浪科技介绍,目前他们已经与合肥及沈阳环保局进行了合作,并与中科院、北京科委等政府机构进行了合作接触。商业领域的意向合作方则包括了百度地图、咕咚手环以及虎扑网等公司。
俞乐对青空科技的定义是国内首家拥有核心技术的环保大数据公司。青空科技目前正在进行天使轮融资,计划融资300万-500万美元。主要用于产品开发和模型调试,开发用于中国市场的引擎产品,计划在半年内完成。青空科技目前将关注于服务中国市场,未来还打算向印度及其他亚太国家提供服务,成为全球领先的空气质量数据智能方案提供商。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23