全球范围里，有超过半数的人类居住在城市之中，城市化的进程也从未停止过。面对越来越庞大的城市，许多事情已经超出了控制：拥堵的交通，严重的空气污染，让人烦躁的噪音等等。
对于城市管理者来说，需要更多的信息化方式来了解动态的城市，知晓正在发生的情况，并即时做出反应。
于是，一门称之为“城市计算”
的科学应用产生了
所谓城市计算指的是计算机科学以城市为背景，跟城市规划、交通、能源、环境、社会学和经济等学科融合的新兴领域。更具体的说，城市计算是一个通过不断获取、整合和分析城市中多种异构大数据来解决城市所面临的挑战（如环境恶化、交通拥堵、能耗增加、规划落后等）的过程。
事实上，城市计算这两年发展得非常迅猛，比如针对雾霾问题，微软在去年就推出了一款名为Urban Air的在线系统，用户通过它，就可以对未来的空气质量进行预测。
Urban Air系统与中国环保部合作
预测雾霾可覆盖300多城市
微软的Urban Air系统，通过大数据来监测和预报细粒度空气质量，该服务覆盖了中国的300多个城市，并被中国环境保护部采用。同时，微软也已经和部分其他中国政府机构签约，为不同的城市和地区提供所需的服务。该技术可以对京津冀、长三角、珠三角、成渝城市群以及单独的城市进行未来48小时的空气质量预测。
那么，Urban Air是如何
做到预测雾霾的呢？
首先雾霾的大数据主要包括当前空气质量数据、气象条件、未来天气预报3类数据。比如Urban Air在北京共有36个空气质量监测点进行实时动态的数据捕获。
然而，预测一个地方的空气质量，并不是指单纯地只看这个地方本地的数据，而且要考虑到周边地区的空气及其他因素，比如空气质量站点数据、交通流数据、气象数据、厂矿数据、人口流动数据、路网结构等。
与传统模拟空气质量不同，大数据预测空气质量依靠的是基于多源数据融合的机器学习方法，也就是说，空气质量的预测不仅仅看空气质量数据，还要看与之相关的气象数据、交通流量数据、厂矿数据、城市路网结构等不同领域的数据，不同领域的数据互相叠加，相互补强，从而预测空气质量状况。
如果你想要预测未来48销售的雾霾
登录Urban Air 在线系统即可
http://urbanair.msra.cn/
通过这一在线系统，您可以全面了解某地过往60天的空气质量情况（以北京为例）：
您也可以掌握未来48小时的空气质量情况（以北京为例）：
通过上面两组关于北京空气质量的数据呈现，我们发现：目前的空气质量整体趋向良好，但在某些时段还是需要注重抗霾防护工作。
说到抗霾防护
在此小编必须要
发布一条重磅消息：
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