大数据对大气污染精准溯源 “阅兵蓝”有望变成“常态蓝”

2016年9月12日讯，还记得2015年那片激动人心的“阅兵蓝”吗？利用技术手段，对大气污染进行精准溯源，有针对性地提出减排或动态限排措施，就有望将短暂的“阅兵蓝”变成“常态蓝”。今天上午，“2016中国（北京）国际大数据产业博览会暨高峰论坛”在北京开幕。记者从博览会上获悉，作为大数据产业的典型代表，“全国空气质量高分辨率预报和污染控制决策支持系统（NARS）”将在实现精准治霾方面发挥重要作用。

2015年那片激动人心的“阅兵蓝”令市民们印象深刻。本报记者白继开摄

《2015年中国大数据发展调查报告》显示，超过55%的国内受访企业部署了大数据应用，2015年中国大数据市场规模达到115.9亿元，增速达38%，预计2016年至2018年将维持40%左右的高速增长。在未来5年到10年，中国大数据产业将迎来黄金增长期。专家介绍，大数据的应用已经渗透到我们的各行各业。例如通过分析公司员工相关的健康保险索赔的数据，有助于关注员工的医疗健康状况并且能覆盖到他们的家庭成员。通过分析全球卫星定位系统的数据以及燃油效率传感器的信息，包裹运输服务公司使用大数据简化其运送路线，并且降低燃料成本。

由蓝华团队研发的“全国空气质量高分辨率预报和污染控制决策支持系统（NARS）”（简称呐思系统）在此次的博览会上一经亮相就引来公众的高度关注。这项技术将在防治大气污染，实现精准治霾方面起到重要作用。

蓝华团队由解放军防化学院牵头，中国科学院大气物理研究所、北京大学、国家气象中心和北京众蓝科技有限公司等单位联合组建。据介绍，“呐思系统”是蓝华团队数年工作的结晶。该系统实现了大气污染的精准溯源，可以精确算出不同区域、不同时段每个污染源对污染物浓度的贡献率，分辨率高达1至3公里。专家们针对“阅兵蓝”进行了实例模拟，得出了阅兵期间导致北京地区大气污染的排放源具体分布状况。具有自主知识产权的空气质量预报与控制NARS超级计算系统浮点运算能力达到每秒512万亿次，实现了对全国9千米、区域3千米的空气质量3至7天滚动预报，并实时在线发布预报结果，成为我国同行业中大数据的翘楚。

中国人民解放军防化学院研究员、蓝华团队核心研发者黄顺祥介绍，“呐思系统”通过对大气污染控制的代价和社会效益进行动态分析，定量得出最优的动态控制方案，有针对性地对主要污染源提出减排或动态限排措施，为大气污染的应急控制、产业结构调整提供科学的决策依据。未来一旦出现严重污染天气，或者重大活动空气质量保障，“呐思系统”可为科学决策提供技术支持。

大气污染治理的另一个难点是如何甄别企业的偷排。目前，蓝华团队正在研发更为复杂的非常规排放源识别和反演技术，以期让偷排企业的位置和真实排污数据一目了然。