大數據助北京精確治霾 "閱兵藍"有望變"常態藍"

還記得2015年那片激動人心的“閱兵藍”嗎?利用技術手段，對大氣污染進行精準溯源，有針對性地提出減排或動態限排措施，就有望將短暫的“閱兵藍”變成“常態藍”。今天上午，“2016中國(北京)國際大數據產業博覽會暨高峰論壇”在北京開幕。記者從博覽會上獲悉，作為大數據產業的典型代表，“全國空氣質量高分辨率預報和污染控制決策支持系統(NARS)”將在實現精準治霾方面發揮重要作用。

《2015年中國大數據發展調查報告》顯示，超過55%的國內受訪企業部署了大數據應用，2015年中國大數據市場規模達到115.9億元，增速達38%，預計2016年至2018年將維持40%左右的高速增長。在未來5年到10年，中國大數據產業將迎來黃金增長期。專家介紹，大數據的應用已經滲透到我們的各行各業。例如通過分析公司員工相關的健康保險索賠的數據，有助于關注員工的醫療健康狀況并且能覆蓋到他們的家庭成員。通過分析全球衛星定位系統的數據以及燃油效率傳感器的信息，包裹運輸服務公司使用大數據簡化其運送路線，并且降低燃料成本。

由藍華團隊研發的“全國空氣質量高分辨率預報和污染控制決策支持系統(NARS)”(簡稱吶思系統)在此次的博覽會上一經亮相就引來公眾的高度關注。這項技術將在防治大氣污染、實現精準治霾方面起到重要作用。

藍華團隊由解放軍防化學院牽頭，中國科學院大氣物理研究所、北京大學、國家氣象中心和北京眾藍科技有限公司等單位聯合組建。據介紹，“吶思系統”是藍華團隊數年工作的結晶。該系統實現了大氣污染的精準溯源，可以精確算出不同區域、不同時段每個污染源對污染物濃度的貢獻率，分辨率高達1至3公里。專家們針對“閱兵藍”進行了實例模擬，得出了閱兵期間導致北京地區大氣污染的排放源具體分布狀況。具有自主知識產權的空氣質量預報與控制NARS超級計算系統浮點運算能力達到每秒512萬億次，實現了對全國9千米、區域3千米的空氣質量3至7天滾動預報，并實時在線發布預報結果，成為我國同行業中大數據的翹楚。

中國人民解放軍防化學院研究員、藍華團隊核心研發者黃順祥介紹，“吶思系統”通過對大氣污染控制的代價和社會效益進行動態分析，定量得出最優的動態控制方案，有針對性地對主要污染源提出減排或動態限排措施，為大氣污染的應急控制、產業結構調整提供科學的決策依據。未來一旦出現嚴重污染天氣，或者重大活動空氣質量保障，“吶思系統”可為科學決策提供技術支持。

大氣污染治理的另一個難點是如何甄別企業的偷排。目前，藍華團隊正在研發更為復雜的非常規排放源識別和反演技術，以期讓偷排企業的位置和真實排污數據一目了然。