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“閱兵藍”有望變成“常態藍”

2016-09-13  來源:北京晚報
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 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。

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