北京重污染延缓72小时的背后

锁定雾霾踪迹 实现精准预报

空气污染从来都不会无缘无故地产生。王自发说，每一次空气污染过程都遵循一条发展轨迹。

首先需要一定强度的污染排放，包括二氧化硫、氮氧化物、碳氢、可吸入颗粒物PM10、细颗粒物PM2.5等等。这些污染物排放进入大气，就会受到气象条件的影响，如果不巧，气象条件不利于这些污染物扩散，污染物就会不断积累。在积累的过程中，不同的污染物还会产生化学反应，生成新的污染物质。比如一些挥发性有机物在光氧条件下，就会转化生成PM2.5或者臭氧。于是，在污染排放大、气象条件不利的地方，空气污染就开始“冒泡”。

这还没完，大气是流动的。在气流的扰动下，污染物开始跨地域传输。尤其是PM2.5，因为粒径小、重量轻，经常可以跨省市传输数百公里。污染在传输过程中，又会不断受到当地污染排放、大气扩散条件的影响。一旦遭遇低压、逆温等不利条件，当地的污染程度还会进一步加重。

一次污染过程的强弱，还受到清除作用的制约。清除作用包括自然清除和人为控制。自然清除包括风沉降和湿沉降，前者主要发生在北方地区，比如强冷空气带来的北风；后者则主要发生在南方地区，比如一次足够酣畅的降雨。人为控制就是各地针对污染过程采取的减排措施，减少当地工业企业、车辆等污染排放量，等于“掐住”了最开始的源头，“这也是我们现在各地大气治理的重点，毕竟不能都靠老天爷帮忙。”王自发说。

区域应急联动 削减雾霾峰值

嵌套网格空气质量预报模式系统在2008年奥运会空气质量保障任务中得到成功应用。此后，王自发带领团队还创新地将其与国外多套空气质量预报系统进行改进与整合，组建了空气质量多模式集成预报系统。这是目前全球一流的预报系统，可以实现空气质量5天精准预报和10天趋势预测。

王自发向记者解读了这套系统的运行过程，它每天都在收集全球气象观测数据。到了预报当天凌晨零时，系统开始气象预测，对影响预报的一些关键参数进行优化，比如北京要纳入风沉降、北方供暖排放、太行山复杂地形等因素；上海等沿海地区则要纳入沿海地形、高湿度、海陆风等因素，从而准确判断气象条件是否有利于污染生成和传输。此外，因为污染还受到排放、化学二次转化的影响，系统还集成整合进了国内合作团队的成果，比如清华大学的区域污染排放清单平台和北京大学的化学新机制平台。

海量的数据从四面八方会合进入这套系统，大型超级计算机不间断运行分析。“数据量非常大，以京津冀区域预报平台为例，每次预报大概有10TB数据。所有分析会在清晨7点前完成，这样工作人员上班就能拿到最新的预测预报。”

据了解，这套系统目前已在中国环境监测总站，京津冀、长三角等区域预报中心，大部分的省级中心，还有重点地级及以上城市得到应用，对于历次重污染过程的应急控制发挥了重要作用。王自发说，这套系统对74个重点城市空气质量等级预报准确率整体达到75%以上。预报首席专家再进行人工修正，准确率还能进一步提高。此前北京市环保监测中心表示，北京对重污染过程的识别率已经达90%以上。

记者从环保部门了解到，今年11月24日前后的空气污染过程，气象条件与2016年类似，得益于预报系统的准确预判，生态环境部提前部署京津区域联动应急。峰值浓度比2016年同一过程降低了近40%，北京市延缓了近72小时左右才达到重度污染水平。

作为大气边界层物理和大气化学国家重点实验室主任，王自发深度参与了国家的大气污染治理。他还是国家大气污染防治攻关联合中心学术委员会的成员。继锁定雾霾的“踪迹”后，如今他带领团队已经开始新的任务，就是要全力擒住空气污染的元凶，“我们要搞清楚，每次空气重污染中，本地排放占比有多大，传输污染的比例有多大，这些污染都来自哪些领域的排放，以便为下一步精准治霾提供方向。”

本报记者张航 文并图