军民融合技术解决精准治霾难题
日前，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）”亮相2016中国（北京）国际大数据产业博览会暨高峰论坛。
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。经过近3年的研发，全国空气质量高分别率预报与污染控制决策支持系统终于应运而生，它应用伴随方法实现了雾霾的精准溯源，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1~3公里，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，每天数据流达50T，实现了对全国9km、区域3km的空气质量3-7天滚动预报，并实时在线公布预报结果，成为我国同行业中大数据之冠。
溯源的目的是为了治霾，呐思系统对精准溯源所得的污染源贡献率进行排名，并以此为基础数据，应用自然控制论，对大气污染控制的代价和社会效益进行动态分析，定量算出最优的动态控制方案，为雾霾的应急控制、产业结构调整提供科学的决策依据。
据蓝华团队在京津冀的数值模拟结果，如果采用呐思系统，有针对性地对主要污染源进行减排或动态限排，而不是“一刀切”地粗放式控制，那么在阅兵蓝期间至少有70%的企业是不需要停产或减排的。也就是说，未来一旦出现严重污染天气，或者重大活动空气质量保障，都可以应用呐思系统为动态优化控制提供决策支持。而且在长期效应的规划中，产业结构、能源结构和工业污染源布局都可以通过呐思系统进行优化，实现生态和发展动态平衡。
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，尽管蓝华团队已经取得重大突破，但他们仍在致力于攻克雾霾治理的两个难点，一是目前对PM2.5监测预报很难确定其毒性，而蓝华团队正在研发如何实时在线监测PM2.5毒性的生物传感技术。
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