科技治霾/ 雾霾不能预报？NO，这家公司说可以！

为了用科技来治霾

成都引进了“呐思系统”

这个国际上惟一能够进行大气污染精准溯源的

全国空气质量高分辨率预报与污染控制决策支持系统（NARS）

能起到哪些作用？

▲“呐思系统”界面

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能预报污染的过程 

准确率达100%！

成都地区因地形的复杂性和地理位置的特殊性，大气污染防治是行业内公认的硬骨头。为了攻克这个科学和现实难题，成都在2017年10月引进了目前国际上惟一能够进行与预报同步进行大气污染精准溯源的“全国空气质量高分辨率预报与污染控制决策支持系统（NARS）”，简称“呐思系统”。

▲气象场预报

“呐思系统”发挥了什么作用？

简单来说，通过对大气污染控制的代价和社会效益进行动态分析，可定量得出最优的动态控制方案，能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。

“首次实现了排放源清单实时动态反演、定点定量溯源和动态优化控制，为找准污染源头、实现靶向治理提供关键技术支撑。”北京众蓝公司纳思系统技术成都公司相关负责人表示，“呐思系统”不仅为国家政策执行提供了一把利剑，也为成都治霾提供了最优解决方案。

通过半年多的业务实战应用——

成都已完成NARS系统架构建设和三个子系统功能研发，空气质量数值预报子系统已连续进行了128期空气质量预报。

大气污染过程预报准确率100%、污染等级预报准确率88%。

由于NARS应用的伴随溯源不仅可以与预报同步给出定点、定量溯源结果，而且因NARS使用的伴随方法本身不引入新的误差，溯源准确率与预报准确率一致，目前已为成都找准污染源头，实现靶向治理的一个最有效、最经济的“治霾工具”。可以说，NARS成都大气污染防治找出了主要矛盾，即抓住了治霾的牛鼻子。

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精准溯源 

未来将实现街道排放源溯源

众所周知，找到造成重污染天气的来源是治霾要害。中国人民解放军陆军防化学院教授黄顺祥，是NARS技术总师，他把大气污染防治比做一颗大树，他认为各种各样的排放源如同树根，大气污染形成过程等就是这个树的主要枝干，控制、影响和制约这三大过程的气象场就是这棵树的树冠。

▲NARS技术总师黄顺祥把大气污染防治比做一颗大树

黄顺祥表示，控制大气污染有三种方式：控制排放源、改变扩散传输条件或者气象条件和对已经形成的大气污染物进行净化处理。

由于大气是一个开放系统，改变气象条件非常困难，同样，净化已经形成的大气污染物只能对局部和有限时间有效，仍然是高成本低收效。因此，最有效的方法就是控制排放源，斩草要除根，没有了树根，污染树就无法存活了。

▲动态源清单反演

而在NARS团队对成都地区的预报和溯源结果来看，成都地区大气污染呈现“三七规律”：

➣ 30%的排放源导致70%的大气污染；

➣ 当天的排放源对当天大气污染的贡献为主，对第二天的贡献相对较小，通常在10%左右，对第三天的贡献几乎可以忽略不计。

大气污染应急控制需要找准的主要矛盾，就是找准导致成都70%大气污染的30%排放源，对这30%排放源实施有效减排限排措施。

政事君从成都市环保局获悉，目前，NARS已经在成都实现了对未来3天逐小时溯源，同时给出重点区域、重点时段和重点行业的减排限排对象及减排效果，下一步，将对控制对象精细到街区和具体的排放源，“也就是说，通过NARS系统可以清楚知道影响这条街道空气质量的污染源是什么”。

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蓉城政事记者 李彦琴 编辑 余新悦

图片由北京众蓝公司纳思系统技术成都公司提供