全國空氣品質高解析度預報和污染控制決策支持系統(NARS(精準治霾系統))

全國空氣品質高解析度預報和污染控制決策支持系統(精準治霾系統)

NARS(精準治霾系統)一般指本詞條

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全國空氣品質高解析度預報和污染控制決策支持系統(NARS,簡稱吶思系統),是探索軍民融合發展路子的有效嘗試,它的精準治霾技術方法體系,是在防化學院核生化危害預測與控制理論、方法和技術基礎之上開展的。這些成果,曾獲得國家技術發明二等獎、國家科技進步二等獎和軍隊科技進步一等獎等十多個獎項。

基本介紹

  • 中文名:全國空氣品質高解析度預報和污染控制決策支持系統
  • 發布時間:2016年9月12日
  • 主要單位中國人民解放軍防化學院
  • 研發意義:保證空氣品質安全
研發背景,系統發布,系統功能,管理團隊,研發意義,

研發背景

當治霾成為中國公眾關注的焦點後,長期研究核生化的黃順祥發現,其實核生化的一系列預測和控制技術,可以用來突破霧霾防控的難點。
2013年,黃順祥團隊成功申請了國家重點研發計畫“大氣重污染綜合溯源與動態最佳化控制研究(青年項目)”,並發展建立起了吶思系統。

系統發布

2016年9月12日,在中國國際展覽中心7號館,中國人民解放軍防化學院院長呼小平少將,發布“全國空氣品質高解析度預報和污染控制決策支持系統(NARS,簡稱吶思系統)”。

系統功能

“吶思系統”由中國人民解放軍防化學院牽頭,聯合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共同研發,“吶思系統”實現了大氣污染的精準溯源,可以快速精確計算出不同區域、不同時段每個污染源對污染物濃度的貢獻率,解析度高達1至3公里。根據計算結果,可追溯導致大氣污染的具體排放源及其貢獻率,對重排企業和主要污染源採取交叉式、間歇性減排或限排,在保證空氣品質安全的同時,也保障了社會和企業經濟效益。
全國空氣品質高解析度預報和污染控制決策支持系統

管理團隊

吶思系統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。
團隊領軍人物黃順祥,1976年10月出生於重慶,防化學院研究員,軍隊高層次科技創新人才工程學科拔尖人才培養對象,曾獲國家技術發明二等獎1項、軍隊科技進步一等獎4項、二等獎2項、三等獎1項、國家發明授權專利17項,榮立個人二等功2次、三等功2次,是全軍最年輕的國家技術發明獎首要完成人,享受軍隊優秀專業技術人才二類崗位津貼,國家重點研發計畫首席青年科學家。

研發意義

吶思系統的創新主要體現在“精準”方面。簡單說就是“精準定位源,控制治理源,應急最佳化源”三句話。聽上去很簡單,但其核心技術並不簡單。大氣污染物綜合溯源方法體系,建立在以伴隨方法為主體,結合反向軌跡法、臭氧源分攤技術和顆粒物源分攤技術,以及採樣源解析技術,最終形成機理清晰、考慮全面的大氣污染物綜合溯源方法體系,其中伴隨、採樣源定位等技術處於國際領先水平。
“難點在於污染源有靜態和動態變化,受氣象條件影響,隨時在發生變化,難以捉摸。”黃順祥表示,這就是民間對未知領域常說的“天知道”。
“此前,一個此地的靜態源遇到彼地的靜態源,發生光化學反應後成為動態的污染源,一系列複雜反應後,就很難判定霾之源。”黃順祥解釋說,吶思系統針對大氣重污染複合型、區域性、動態變化的特徵,首先確定靜態污染源和主要成分,也就是建立源清單,根據氣象場變化,伴隨技術介入,源的動態變化逐漸清晰,治理源將變得精準得多。
這區別於當前研究中僅能按排放源的大類提供最佳化減排率的方法,從而使控制更精準和有實際操作性,讓治霾不再一刀切,彌補了當前研究中控制目標局限且尚未並行尋優的缺陷,提供了最佳化減限排方案,這在當前的大氣污染控制研究中尚屬首例。
此外,吶思系統亦解決了非法排放源識別和突發大氣污染事故源不清或難以確定的難題,實現應急控制代價和事故損失整體最優。

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