郝吉明院士：用好大数据这把“利器”，打赢蓝天保卫战

蓝天保卫战是生态文明和美丽中国建设的重大工程，为落实党中央相关部署，生态环境部创新项目组织实施机制，成立了大气攻关中心，探索构建“1+X”的科技攻关新型举国体制机制，联合295家优势科研单位，聚集国内20位相关领域的院士，实现国内环境科技领域污染防治共建战的大兵团协同作战。

12月5日，在2023世界5G大会-5G与绿色环保论坛上，生态环保领域著名专家、中国工程院院士、清华大学郝吉明教授，提出了利用大数据助力大气重污染成因分析与治理攻关的观点。

中国工程院院士、清华大学教授 郝吉明

作为生态环保典型地区，京津冀及其周边地区是一个人口密度大、能源消耗多、开发强度高的复杂巨系统，大气污染治理难度极大，郝吉明院士总结，其主要面临三大困难。

一是PM2.5具有区域性、累计性和复合性特点，其成因与来源没有形成科学系统全面认知。二是污染减排和质量快速改善需求差距大，经济社会高速发展，同时空气质量目标不断提升。三是科技创新与应用主体存在壁垒，科技成果难以快速落地。

郝吉明院士称，大气重污染成因与治理方面的研究，重点是摸清排放清单和空气质量模型的发展与结合。在排放清单方面，我国污染源的变化日新月异，传统的排放清单数据主要通过统计渠道来获取，时间上通常滞后1到2年，传统的排放清单结果难以适应重污染天气应对动态化需求，提出了新的挑战。在空气质量模型方面，也面临着化学组分模拟不确定性、网格化误差、物理过程参数误差、排放源及下垫面更新不及时问题。

在数据大爆炸的新时代，环境大数据融合技术提供了解决上述问题的新机遇。郝吉明院士表示，通过多年的攻关研究，在大数据应用方面取得了多方面的成果。

一是采集大气环境科学数据，建立了数据综合管理平台。平台中采集了7.5亿条结构性数据，66万条非结构化数据，总量达到4.3TB，通过平台形成了多元观测数据的统一质控体系，不仅保证了数据质量，而且实现了数据开放共享。

二是构建了科学的闭合的研究体系，以大气重污染发生演变消散过程中的核心科学问题为导向，设计了大气污染与边界层的气象综合观测、试验分析和数据模拟相结合的闭合研究技术体系，实现污染排放化学机制、气象过程、传输规律的相互客观验证。

三是建立了从常规地面观测到天地空相互印证的立体观测体系，实现多元数据融合，通过地面站点观测和高空垂直探测，验证了京津冀及周边地区地面与卫星反演的臭氧浓度时空分布的一致性。

四是构建了高时空分辨率排放清单，全面掌握了主要污染物的空间布局、时间变化等情况。同时在传统排放清单的基础上，通过融合宏观经济数据，生活大数据、卫星遥感数据以及污染源在线监测等环境管理数据，实现了排放清单的动态化更新。

五是建立了排放空气质量快速响应关系，提出了区域环境容量的算法，建立的污染排放与空气质量的快速响应模型，开发了区域空气质量双向调控与综合科学决策技术的支撑平台，实现了减排措施成本效益动态评估的优化。即PM2.5浓度为约束，强化物理传输、化学转化的影响，将大气环境容量的空间分辨率提高到城市，时间分辨率提高到季度和月。

六是通过大数据融合同化，提升了空气质量数据模式预报性能，通过时间同化地面、探空以及雷达观测数据，建立了时空精细化的数值模型，实现空间精度2公里的逐小时滚动预报，精细研判污染过程演变，精准预报PM2.5浓度。

七是弄清区域秋冬季大气重污染成因与来源，2+26个城市超出常年环境容量50%以上污染物排放是重污染频发的根本原因，气候变暖背景下，气象条件更趋不利是重污染形成的重要诱因，高浓度氮氧化物和VOC造成的大气强氧化性是二次PM2.5快速增长的关键因素。

区域内秋冬季PM2.5精细化来源解析结果显示，在重污染天，工业燃煤和机动车的贡献率，较优良天数分别高出1.8倍、2.1倍和1.7倍，而扬尘源的贡献降低了36%，重污染主要受工业散煤和柴油车影响，应作为应急减排的重点。在区域PM2.5来源结果的基础上，进一步细化了PM2.5在2+26个城市的来源。

以此前北京冬奥会空气质量为例，郝吉明院士解读了大数据在区域空气质量联防联控当中的应用。

冬奥会空气质量联防联控保障方案设计阶段，融合大气环境观测、污染排放清单、数据模式模拟等手段，综合评估区域传输对受体城市PM2.5污染影响，划分联防联控区域范围各城市管控登记。

在空气检测数据应用方面，融合了国控区县乡镇三级空气质量监测点数据，形成高密度、高性能地面监测网络，并建立了上下三级联动的数据质量审核和数据质控保障工作体系，确保数据全面、真实和有效。

在污染源监测数据应用方面，接入1.1万家工业企业在线监测数据，7.5万家重点企业工业用电监测数据和67个交通流量监测点的实测数据，对污染源变化进行近实时的动态监控和分析。

运用上述手段，可对联防联控期间采取的各项减排措施成效进行量化评估，联防联控期间重点工业污染源减排下降了30%，重点柴油车货车污染排放下降了35%左右，同时郝院士指出，电力供热和民用燃料、垃圾焚烧等行业的排放，在管控期间没有下降，印证了民生得到了充分的保障。

此外，利用城市区县乡高密度的监测网络，以及PM2.5的组分监测数据，评估了烟花爆竹染坊等面源的管控效果，2022年除夕夜间至初一凌晨，区域空气质量为历年农历同期最优，北京市除夕12时至初一12时PM2.5平均浓度为5微克/立方米，初五和元宵节期间，北京市均未检测到烟花爆竹染坊的影响。

在大数据的强力之支撑下，北京冬奥会空气质量圆满完成任务，目标圆满完成，赛事期间北京市PM2.5日均浓度为5到56微克立方米，开闭幕式当天PM2.5浓度分别为5微克立方米和9微克立方米。

结合冬奥会、2022年除夕的空气质量监测优化案例，郝吉明院士表示，我国大气污染防治道阻且长，需要针对PM2.5和臭氧污染共同发力。在大气污染与气候变化协同治理方面，气候变化和空气污染相互影响，高湿干旱不利气象条件出现频率上升，对基于健康效应大气污染防治提出了新的挑战，大气污染可通过影响辐射收支影响气候，同时气象变化能够对气温大气环流等降水产生影响，放大了空气污染对人体健康农业生产合生态的影响。

面向2035年美丽中国目标，需要开展大气污染环境健康基准标准修订关键技术体系研究，推动修订空气质量标准，强化标准引领作用。

郝院士建议，进一步挖掘环境大数据在空气质量趋势研判和污染源监管中的应用潜力，例如时间序列分解和时间序列模型在空气质量趋势研判中的应用，机器学习等人工智能手段在空气质量预测预报和污染源排放的短临预测领域应用，统计推断等技术在污染源排放远程自动监管等领域的应用，都有巨大的发展空间和应用潜力。