军方插足,大雾大数据预告深入分析种类

作者: 购彩平台-故事寓言  发布:2020-02-09

本报讯还记得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”将在实现精准治霾方面发挥重要作用。

分辨率高达1-3公里 可实现大气污染溯源 雾霾大数据预报分析系统“NARS”北京发布

连续几天,北京雾霾已是黄色预警,10月14日依然不见好转。而这几日,中国军方介入治霾成为一个热点新闻。

《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。

科学网讯9月12日,可实现大气污染溯源、分辨率高达1~3公里的“全国空气质量高分辨率预报和污染控制决策支持系统”(中文简称“呐思系统”)正式发布。这一消息是记者从2016中国国际大数据产业博览会暨高峰论坛上获悉的。

新闻缘起是:解放军防化学院院长呼小平少将在中国国际展览中心,发布了全国空气质量高分辨率预报和污染控制决策支持系统。这个系统在对阅兵蓝进行实例模拟后得出结果,北京举办大型活动,北京及周边省市排放企业并非都要停工、停产,只需要控制相关区域不多的可控排放源,就可以得到与阅兵蓝同样的效果,大幅降低控制代价。呼小平说,呐思系统是探索军民融合发展路子的有效尝试,它的精准治霾技术方法体系,是在防化学院核生化危害预测与控制理论、方法和技术基础之上开展的,因此提出军民融合、精准治霾。

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。

该系统的发布人、中国人民解放军防化学院院长呼小平介绍说,该系统应用“伴随方法”实现对大气污染的精准溯源,并借助浮点运算能力达每秒512万亿次、日均数据流达50TB的空气质量预报与控制NARS超算系统实现对全国9km、区域3km的空气质量3~7天滚动预报,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,并实时在线发布预报结果。

分析认为,在很多治理办法都不见大成效的情况下,这或许为我国治霾提供了一个新的思路。

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。

“呐思系统”由蓝华团队研发。据悉,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,著名气象学家、中国科学院院士曾庆存也在该团队的研究中曾给予热情指导。

随后,科技日报记者采访了这一系统研发团队领军人物黄顺祥研究员。据他介绍,呐思系统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、国家气象中心和北京一家科技公司等单位联合组建。

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。

据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,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。

近年来,防化学院在新理论和新技术的创新性研究中取得了突破性成就,特别是在核安全、化学安全和生物安全领域,很多研究均代表了中国最高技术水平。呐思系统的核心技术,来源于核生化危害预测与控制技术。黄顺祥说,大气污染控制与核生化危害控制在理论上是相通的。当治霾成为中国公众关注的焦点后,长期研究核生化的黄顺祥发现,其实核生化的一系列预测和控制通用技术,可以用来突破雾霾防控的难点。

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。

“未来一旦出现严重污染天气,或者有重大活动需空气质量保障,‘呐思系统’可为科学决策提供技术支持。”黄顺祥说。

今年,黄顺祥团队成功申请了我国首批国家重点研发计划大气污染成因与控制技术研究重点专项 大气重污染综合溯源与动态优化控制研究,结合前期研究成果,发展建立起了呐思系统。

黄顺祥还透露,针对“如何甄别企业偷排”这一大气污染治理难点,蓝华团队目前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。

你是科技日报记者,我就从技术层面给你们讲讲。让更多读者能从专业上理解。黄顺祥介绍说,大气污染应急控制的核心问题,是如何在不利扩散的天气条件下采取恰当的调控措施,使其在到达控制目标的前提下控制代价、环境效应和社会效益整体效果最佳;本质问题是在扩散条件约束下提出一套对污染源的调控方案,涉及到排放源、气象场预报、空气质量预报、污染溯源、污染控制的经济代价、社会效益和环境效应等内容。其中,排放源又可分为常规污染源和非常规污染源两类。常规污染源可以通过更新排放清理实现;而非常规污染源,通常需要通过源项反演得以实现。

黄顺祥告诉科技日报记者,目前,呐思系统除了可以提供数据综合管理、气象场预报、空气质量预报等常规功能外,首次实现了大气污染高分辨率网格化溯源和动态优化控制两大功能。应用伴随算子原理,计算造成目标区域大气污染的各排放源贡献率,从而实现从受体到源的逆向溯源。基于大气污染溯源结果,对污染源贡献的敏感性分析,给出基于网格化的不同区域、不同时段各种排放源对控制点的污染贡献比例和主要污染源贡献率排序清单,为大气污染动态优化控制提供基本依据。

大气污染动态优化控制,一方面受气象过程、污染过程等自然规律的约束,另一方面要将污染控制这一人类活动反映到对污染过程的影响中,而自然控制论正是自然环境的自控行为与人工调控的机理以及人工调控的理论、方法和技术。黄顺祥说,呐思系统应用自然控制论指导思想, 通过空气污染控制的经济代价、社会效益和环境效应评价模型,建立重污染形成条件、调控和效应三者之间的关联机理,实现了天气尺度重污染调控定量化。通过大气环境监测、排放源管理、敏感性分析、大气污染调控成本和社会环境效益等多项技术和方法,形成天气尺度重污染动态调控优化方案。

黄顺祥强调,要实现具体区域污染天气的精准溯源和动态优化控制,还需要将该区域的排放源、社会、经济等相关数据与呐思系统进行融合,通过管理部门制定对应的调控措施,并在重污染天气过程中执行这些措施才能取得良好效果。

另据科技日报记者了解,呐思系统团队以成员单位中的青年为骨干,黄顺祥就是这一批青年科学家的代表;而著名气象学家、中国科学院院士曾庆存全程参与研究指导,并担纲技术顾问。

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