中圖分類號：TP399 ? ? ? ? 文獻標識碼：A

1 ?可持續(xù)發(fā)展及面臨的難題

可持續(xù)發(fā)展是世界對發(fā)展道路的審慎選擇，也是我國的基本發(fā)展戰(zhàn)略。隨著全球資源枯竭、環(huán)境惡化的日益嚴重以及人類文明的演進和對生態(tài)保護理念的不斷深化，可持續(xù)發(fā)展已經(jīng)成為全球共識，對這一領域的研究也越來越熱，日漸深入。

實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵是如何制定合理的、能夠平衡環(huán)境、經(jīng)濟和社會需求的復雜決策。然而自然、社會、經(jīng)濟系統(tǒng)本身的高度復雜性、動態(tài)性以及不確定性使得實現(xiàn)這一最優(yōu)或近似最優(yōu)的決策成為一個巨大的挑戰(zhàn)。目前，可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施仍然停留在政策驅(qū)動的層面，如何落實到技術(shù)實戰(zhàn)，成為切實實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸問題。

2 ?可持續(xù)發(fā)展的新興研究領域

近年來出現(xiàn)的計算可持續(xù)性（computational sustainability）是為解決可持續(xù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)而出現(xiàn)的一個新興的跨學科研究領域^[1,2]，其目的是綜合應用計算機科學、信息科學、運籌學、應用數(shù)學、統(tǒng)計學等多學科交叉技術(shù)來平衡環(huán)境、經(jīng)濟以及社會需求，以支持可持續(xù)的發(fā)展。計算可持續(xù)性研究涉及能源、生態(tài)、經(jīng)濟、環(huán)境等眾多學科，匯集了計算領域和各種具有悠久傳統(tǒng)的可持續(xù)性問題，如生態(tài)多樣性、自然資源管理、生物與環(huán)境工程、資源經(jīng)濟學等。

計算可持續(xù)性研究的重點是針對可持續(xù)發(fā)展問題，開發(fā)計算模型、數(shù)學模型及相關(guān)方法，以幫助解決一些與可持續(xù)發(fā)展相關(guān)的最具挑戰(zhàn)性的問題。計算可持續(xù)性研究涉及面極其廣泛，從野生動物保護、生物多樣性到社會經(jīng)濟需求平衡、大規(guī)模環(huán)境部署以及再生能源的管理等都有涉及。如Cornell大學的計算可持續(xù)性研究機構(gòu)（Institute for Computational Sustainability，ICS）采用計算的方法，對生態(tài)保護、物種遷移、人口分布等進行研究，構(gòu)建數(shù)學模型并進行優(yōu)化^[3,4]。

3 ?大數(shù)據(jù)助力可持續(xù)發(fā)展研究

大數(shù)據(jù)時代的來臨為可持續(xù)發(fā)展研究帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。衛(wèi)星技術(shù)、傳感技術(shù)的發(fā)展日新月異，每天可以采集到的各類環(huán)境數(shù)據(jù)無時無刻不在增加。大數(shù)據(jù)蘊含豐富的信息和潛在的知識，給人們研究可持續(xù)發(fā)展開辟了一個以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的全新的研究方式，將極大地促進可持續(xù)發(fā)展研究^[5,6]。

目前，數(shù)據(jù)驅(qū)動的可持續(xù)發(fā)展研究已成為一個國際研究熱點，各種會議正在持續(xù)熱烈地舉行。近年來，在人工智能（artificial intelligence，AI）、機器學習（machine learning, ML）等國際權(quán)威學術(shù)會議上，每年都有關(guān)于可持續(xù)發(fā)展的專題研討。圖1給出了《人工智能》雜志2014年“計算可持續(xù)性（Comp Sust）”專刊發(fā)表的可持續(xù)與人工智能相關(guān)的文章主題，由此可以看到，越來越多的人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等方法被應用到城市規(guī)劃、物種分布、政策制定、健康、農(nóng)業(yè)、交通、能源、智能電網(wǎng)等多種可持續(xù)性問題研究中^[7-9]。這些研究進展預示著大數(shù)據(jù)將成為可持續(xù)發(fā)展研究中的重要技術(shù)支撐，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的可持續(xù)發(fā)展問題研究是一個很有潛力的研究方向，為解決生態(tài)、環(huán)境、經(jīng)濟等諸多可持續(xù)發(fā)展問題提供以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的解決途徑，具有重要意義。

圖1 2014年《人工智能》雜志Comp Sust專刊發(fā)表的計算可持續(xù)性相關(guān)研究主題

4 ?基于大數(shù)據(jù)挖掘的計算可持續(xù)性研究新動向

在大數(shù)據(jù)時代，計算可持續(xù)性研究同樣面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)。一方面，大數(shù)據(jù)限制了研究者可以使用相對簡單的分析技術(shù)，已有的構(gòu)建和優(yōu)化這些模型的方法遇到了可擴展性等挑戰(zhàn)；另一方面，大數(shù)據(jù)所蘊含的豐富信息和潛在知識，將開辟一個以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的全新的研究方式，可以幫助解決更加復雜、更大規(guī)模的計算可持續(xù)性問題。筆者所帶領的研究團隊，在國內(nèi)率先開展基于大數(shù)據(jù)的計算可持續(xù)性研究，研究思路如圖2所示。

圖2 基于大數(shù)據(jù)的可持續(xù)發(fā)展研究思路

綜合運用各種大數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)分析以及大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下計算可持續(xù)性面臨的問題復雜性、計算效率、方法可擴展性等挑戰(zhàn)，并結(jié)合可持續(xù)發(fā)展中亟待解決的焦點問題，開展可持續(xù)發(fā)展應用研究，整體研究框架如圖3所示。

圖3 ?基于大數(shù)據(jù)的計算可持續(xù)性研究框架

在該研究思路和框架下，認為大數(shù)據(jù)是應用、算法、數(shù)據(jù)和平臺4個要素的有機結(jié)合，并通過理論、算法研究與實際問題、應用研究相結(jié)合，以平臺建設為支撐，將可持續(xù)發(fā)展研究從現(xiàn)有的政策驅(qū)動真正落實到技術(shù)實施。下面以可持續(xù)發(fā)展中的一個焦點問題——建筑環(huán)境影響評價為例，簡要闡述上述研究思路的具體實施^[10]。

氣候變化與環(huán)境污染的首要因素是溫室氣體（green housegases，GHG）的排放，而建筑行業(yè)和建筑物正是產(chǎn)生GHG的主要來源之一^[11]。在我國，建筑環(huán)境影響更是城市化加速發(fā)展過程中無法回避的重要議題。目前，我國的建筑業(yè)仍處于高投入、高消耗換取高增長的發(fā)展模式，給我國的生態(tài)環(huán)境帶來了巨大影響^[12]。近年來，我國碳排放和建筑揚塵等導致霧霾天氣頻發(fā)，嚴重影響了人們的正常生產(chǎn)和生活。開展建筑環(huán)境影響評價有助于緩解日益突出的建筑發(fā)展與環(huán)境惡化之間的矛盾，具有重要意義。

然而，目前廣泛使用的環(huán)境影響評價方法代價高昂，且僅能從建筑生態(tài)學的角度給出局部或簡化的評價結(jié)果，無法充分利用海量、高維、異構(gòu)的建筑環(huán)境影響評價數(shù)據(jù)。對此，基于計算可持續(xù)性的研究理念，采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建筑環(huán)境影響評價模型（如圖4所示）。在該模型中，利用基于約束的特征選擇研究解決環(huán)境熱點分析問題；利用異構(gòu)社區(qū)發(fā)現(xiàn)、半監(jiān)督聚類集成研究降低大規(guī)模建筑環(huán)境影響評價的代價；利用多重異構(gòu)聚類研究輔助綠色建筑設計指導。

圖4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建筑環(huán)境影響評價模型

在該研究中，建筑環(huán)境影響評價數(shù)據(jù)處理的難題被轉(zhuǎn)化為一系列特征選擇、分類、聚類的數(shù)據(jù)挖掘問題，再通過構(gòu)建大規(guī)模分布式可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)處理平臺，實現(xiàn)任務的分解與集成以及大規(guī)模算法的高效求解，從而利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)填補現(xiàn)有環(huán)境影響評價問題中數(shù)據(jù)處理的缺陷，并大大降低已有評估方法所需的時間和代價。

5 ?結(jié)束語

在計算可持續(xù)性研究的框架下，可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵問題最終可以轉(zhuǎn)化成計算和信息科學領域的決策和優(yōu)化問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得計算可持續(xù)性研究中大規(guī)模、動態(tài)、復雜問題的建模和求解可以以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來解決，從而極大地提升了計算可持續(xù)性研究的效力并擴展了其研究范圍，進一步地，將可持續(xù)發(fā)展問題從人們普遍認為的政策驅(qū)動，真正落實到技術(shù)踐行。

參考文獻：

[1] GOMES C P. Computational sustainability: computational methods for a sustainable environment, economy, and society[J]. The Bridge, 2009, 39(4):5-13.

[2] FRENKEL K A. Computer science meets environmental science[J]. Communications of the ACM, 2009, 52(9):23.

[3] CONRAD J, GOMES C, HOEVE W J V, et al. Connections in networks: hardness of feasibility versus optimality [C] // Proceedings of the Fourth International Conference on the Integration of AI and OR Techniques Constraint Programming, Brussels, Belgium, May 23-26, 2007. Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 2007:16-28.

[4] BARRETT C B, LITTLE P, CARTER M. Understanding and Reducing Persistent Poverty in Africa[M]. London:Routledge, 2008.

[5] 周綺鳳，李濤. 大數(shù)據(jù)與計算可持續(xù)性[J] . 南京郵電大學學報（自然科學版）, 2015, 35(5): 20-31.

ZHOU Q F, LI T. Big data and computational sustainability[J]. Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science), 2015, 35(5): 20-31.

[6] 李濤. 數(shù)據(jù)挖掘的應用與實踐[M]. 廈門：廈門大學出版社，2013.

LI T. Data Mining Where Theory Meets Practice[M]. Xiamen: Xiamen University Press, 2013.

[7] KRAUSE A,GOLOVIN D,CONVERSE S. Sequential decision making in computational sustainability via adaptive submodularity [J ]. AI Magazine, 2014, 35(2):8-18.

[8] FINK D, HO CH ACHK A W M, SORTE F A L, et al. Documenting stewardship responsibilities across the annual cycle for birds on US public lands[J]. Ecological Applications, 2015, 25(1): 39-51.

[9] MILANO M , O’SULLIVAN B , GAVANELLI M. Sustainable policy making: astrategic challenge for artificial intelligence[J]. AI Magazine, 2014, 35(3): 22-35.

[10] ZHOU Q, ZHOU H, ZHU Y, et al. Data-driven solutions for building environmental impact assessment [C]// Proceedings of IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC), Anaheim, CA, USA , February 7-9 , 2015. Piscataway: IEEE Press, 2015: 316-319.

[11] COMSTOCK M, GARRIGAN C, POUFFARY S, et al. Building Design and Construction: Forging Resource Efficiency and Sustainable Development[R]. Technical Report, United National Environmental Program (UNEP), 2012.

[12]2012-2016年中國建筑行業(yè)市場全景調(diào)研及投資價值分析研究報告[R/OL]. (2012-07). http://www.chinabgao.com/ report/372466.html.

Research report of the research and investment value analysis of the Chinese construction industry market in 2012-2016[R/OL]. (2012-07). http:// www. chinabgao.com/report/372466.html.

周綺鳳（1976-），女，博士，廈門大學自動化系副教授。2002年起從事數(shù)據(jù)挖掘及智能系統(tǒng)方面的研究工作，2014-2015年在美國佛羅里達國際大學訪學，主要研究興趣包括機器學習、數(shù)據(jù)挖掘及其在可持續(xù)發(fā)展等領域的應用。

李濤（1975-），男，南京郵電大學計算機學院、軟件學院院長，南京郵電大學大數(shù)據(jù)研究院院長。2004年7月獲美國羅徹斯特大學（University of Rochester）計算機科學博士學位，2004-2014年先后任美國佛羅里達國際大學（Florida International University）計算機學院助理教授、副教授（終身教授）、教授（full professor）、研究生主管（graduate program director）。由于在數(shù)據(jù)挖掘及應用領域成效顯著的研究工作，曾多次獲得各種榮譽和獎勵，其中包括2006年美國國家自然科學基金委員會頒發(fā)的杰出青年教授獎，2010年IBM大規(guī)模數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新獎，并于2009年獲得美國佛羅里達國際大學最高學術(shù)研究獎。

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

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