黃順祥：向霾挑戰

文/曹舒雅

黃順祥：向霾挑戰

文/曹舒雅

2016年9月12日,在中國國際展覽中心,中國人民解放軍防化學院院長呼小平少將,發布“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）”。這則消息迅速被多家媒體頭條推送。NARS的成功問世,有一個至關重要的角色,他就是NARS研究團隊的領軍人物,防化學院研究員黃順祥。

跨領域學霸

1976年,黃順祥出生在重慶的一個偏遠山村。因為家境貧寒,“上了小學沒想過上初中,上了初中沒想過上高中”的黃順祥,憑借天分和勤奮,一路讀到了理學博士,并成為能帶博士團隊的科學家。小學畢業不打算再上學,但升學考試成績距滿分只差15分；因為中考時報考了普通高中,被爸爸打了一耳光,中考卻以全班第一名的成績考入省重點高中。黃順祥或許就是天生讀書的料。

你若說他聰明,黃順祥卻說自己做了很多“傻事”。1995年,黃順祥高考考入中國人民解放軍防化學院軍事指揮專業。在大學,高等數學作業通常是同學們最頭疼的事兒,可黃順祥卻覺得老師布置的作業不過癮,自己把高等數學上、下冊所有習題都做了一遍。學C語言編程,黃順祥又買了一本編程習題集來“過癮”,并發現了書中的幾十處錯誤。這也不是他第一次“不盡信書本”,高中時做奧林匹克物理競賽題,黃順祥發現一道題答案好像不對,經反復計算確認后,他大膽寫信給編寫題集的武漢大學教授,闡述自己的解題方法和答案,不久后他收到教授的親筆回信:下一版修正。

傻事做多了,就遇上了好事。大學期間,黃順祥參加北京市高等數學競賽和大學物理競賽同時獲獎,在大三時就立了三等功；大四的時候,學院又破例跨專業免試錄取他為工程學研究生。

為了拓寬視野,黃順祥的研究生導師陳海平特意協調派送他到清華大學學習基礎學科、到北京大學學習專業學科、到中國科學院大氣物理研究所完成畢業論文。由于是跨專業,很多專業學科黃順祥都是零基礎,但是在結課前,他總會迎頭趕上,令地方高校的教授稱贊不已。

研究生期間,黃順祥參加了哈爾巴嶺日遺化武埋藏點中日聯合調查作業。時任履約事務局趙福金局長說:“對于處理哈爾巴嶺日遺化武,我唯一沒底的是這么大的埋藏點,發生爆炸后毒劑云團在如此復雜的地形上將如何擴散和造成多大的危害？”帶著這個難題,黃順祥進入到研究生的畢業論文中,并在論文中解決了復雜地形上毒劑云團擴散這一難題,并因此榮獲以葉篤正院士名字命名的“學篤風正獎”和軍隊科技進步二等獎。

剛工作不久,SARS病毒侵襲我國。黃順祥從湖南結婚回到學院就被集體隔離。隔離期間,黃順祥對這個新型病毒產生了興趣,開始查閱傳染病疫情預測的科學文獻,通過深入分析研究已有三代傳染病模型,試圖預測疫情的發展。但推導和試驗一度陷入困局。一天,黃順祥突發奇想,既然原有傳染病模型不能表達控制措施對疫情發展的規律,那么就先探索控制措施對疫情影響的動力學關系。按照這個思路,黃順祥很快就找到反映控制措施對疫情影響的動力學規律,將新建立的疫情控制函數與傳統的第三代傳染病模型聯立求解,對“非典”疫情的預測準確性顯著提高。

遺憾的是,由于缺乏思路和有效途徑,黃順祥和同伴沒有及時將研究成果公開或提交給國家有關部門進行應用。但是這樣的解題思路在之后的霧霾研究中得到了應用,這樣的遺憾在日后的研究中也得到了彌補。2009年,甲型H1N1病毒在全球暴發,黃順祥帶隊攻關,得出甲型H1N1流感在我國的基本傳染率為0.6的科學結論,由此建議疫情防控不需要采取控制流動人口、集體隔離和關閉海關等特別嚴格的控制措施,被國務院采納,間接為我國甲型H1N1流感防控減少數百億經濟損失。

去年天津爆炸事故發生后,黃順祥帶隊建立的“天津港區8·12特大火災爆炸事故應急處置決策支持系統”為解放軍和武警部隊聯合指揮部提供了決策支持,為消除人們恐慌發揮了重要作用。近年來,黃順祥負責建立的化學危害預測預警與控制系統為北京奧運會、深圳大運會、廣州亞運會等重大活動安保應急力量部署提供了實時技術支持,為我國執行敘利亞化學武器護航提供了具有自主知識產權的化學風險評估系統,研制的“反化學恐怖決策支持系統”在國家“長城6號”反恐演習進行中進行實戰化應用。該成果被評為軍隊科技進步一等獎。

從軍21載,黃順祥憑借在處理日遺化武領域、核安全領域、生物安全領域、化學安全領域的重大突破和貢獻,獲得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、國家環境保護科學技術二等獎1項,發表論文86篇,出版專著5部,國家發明授權專利19項,軟件著作權5項,榮立個人二等功2次、三等功2次,被評為全軍優秀共產黨員,是全軍最年輕的國家技術發明獎首要完成人,國家重點研發計劃首席青年科學家。黃順祥告訴記者:“你看我給你講這些都輕描淡寫,其實都是很難解決的問題,理論與技術都是最前沿的,都是最難啃的骨頭。”

2016年10月1日14：00造成北京市五環內空氣污染的排放源及貢獻率分布

攻關霧霾

為什么總挑難啃的骨頭？因為這是國家、軍隊和社會最需要解決的問題。常年與黃順祥組隊攻關的劉峰博士,這樣總結這些年來他們一直在做的事。

2015年在全國科學技術獎勵大會上,黃順祥上臺領獎時,給他頒獎的萬鋼部長對他說:“你們生物氣溶膠的項目做得很好,希望下一步在霧霾防控領域深入發展。”黃順祥激動地回了一句:“好！”他沒想到,自己與萬鋼部長并不相識,但首長卻能記住項目的題目和內容,并指引了一個新的方向,令他感到驚喜、壓力和希望。但是萬部長沒有想到的是,其實早在這之前,黃順祥就已經開始向霧霾發起挑戰。

2013年,我國出現大規模霧霾污染天氣,國務院出臺了大氣污染防治行動計劃。作為中國環境科學學會特邀常務理事,黃順祥參與了計劃的討論,意識到有很多問題亟待解決,由此決定踏入霾防控領域。今年,黃順祥以“大氣重污染綜合溯源與動態優化控制研究（青年項目）”為題,申請了國家重點研發計劃,并成為第一批項目首席科學家。

記者：從核生化領域轉戰治霾，是再一次挑戰新領域嗎？

黃順祥（以下簡稱黃）：應該說是在核生化應急領域研究基礎上開展的。核生化物質在空氣中的傳輸、擴散、沉降、轉化過程及其造成影響的控制,與空氣中常規污染物的基本原理有一致性,一些通用技術可以用于霧霾防治。但各自又有自身特征,應該說大氣污染防治在很多方面更為復雜,具有極大的挑戰性。

記者：能不能先介紹一下NARS在霧霾防控方面的突破？

黃：霧霾防控主要分為以下五個方面:一是源清單,包括工業源、生活源、建筑源、交通源等；二是大氣環境監測；三是末端控制；四是空氣質量預報；五是控制與防治。前四項屬于常規技術,發展相對成熟。在這個基礎上,吶思系統除了具有排放源、監測結果分析和預報空氣質量功能外,首次實現了精準溯源和動態優化控制。

記者：能解釋一下什么是精準溯源和動態優化控制嗎？

黃：我們說大氣重污染到底是由哪些源導致的,以前可以追溯到行業,比如說在北京,交通源占多少比例,生活源占多少比例。也可以追溯到大的區域,比如昌平、海淀。這些溯源做不到精細。比如明天天安門重污染,但你不能確定引起重污染的排放源是在什么時間、什么地點、對天安門污染的貢獻是多少。以前的技術做不到,這就是我們提出的精準溯源。第二,一方面污染控制需要一定的成本和代價,比如企業關停要產生經濟損失；另一方面,污染控制也要產生一些效益,比如空氣質量的改善使疾病減少、心情變好、工作效率提高等。采取什么樣的控制措施才能在保證空氣質量的同時使控制代價最小,這就是一個優化控制問題。這就是我們取得突破的兩個技術瓶頸。

記者：精準溯源如何實現？

黃：每個地方排放源是確定的,作為已知條件,可以得出排放源產生的污染物濃度的時空分布,這是正向的模擬過程。而溯源是一個反向過程。比如天安門出現了重污染,反演哪些污染源導致了天安門的重污染。過去常用的方法是源開關法,就是把各個源關掉,逐一計算污染濃度分布的變化。從時效性來說無法滿足需要。現在我們應用伴隨算子原理,從目標出發,反向求解,一次性得出每個污染源對目標區域的貢獻率,從而實現了高分辨率網格化溯源,即我們所說的精準溯源。

記者：通過精準溯源和動態優化控制，閱兵藍可以變成常態藍嗎？

黃：北京現在重污染天氣一年40天左右,在這個時間里,通過精準溯源,動態地關停部分企業,每個企業關停時間是很小的,這個代價并不大,作為行政措施是可以實現的,就像車輛尾號限行、高峰期限行一樣。應該說我們可以以較小代價取得較大效益,從而實現重點區域的常態藍是可能的。

記者：過去我們是全部關停，精準治霾其實也是一種關停法，只不過過去是一個總開關，現在把它變成了很多個開關來調控？

黃：我們說的精準治霾是一個科學方法,不是消除已產生的霾。通過計算各個源對目標區域污染的貢獻率及所產生效益和控制的代價,妙就妙在這里面的算法。現在大家有錯覺,治霾是不是用噴霧劑之類的把霾消了,我們不是這個概念。比如北京市為了空氣質量達標,對污染有貢獻的源你就減排限排,沒貢獻的就不用管它。精準治霾,就是找準源頭,精準發力。

記者：如果減限排企業影響到本地經濟發展，這個時候就需要優化控制來解決了。

黃：對。動態優化控制方程如何描述,雖然我只用了半小時就把核心方程寫出來了,但對這個問題我思考了很久。這個方程里要把自然、經濟、社會和人文等因素都統一在一起,并給出定量計算方法。

記者：如何把人文因素放在方程里？

黃：我們可以這樣去理解。比如今天天氣很好,你的工作效率會高一些,因為心情很好,這是人文因素。

記者：但如何用數字表達？

黃：目前國內外有一些公開結果可以引用,部分參數我們進行了估算。但這些結果是不是和現實一一對應,有待于進一步統計完善。但是方程本身是嚴格的,整個優化控制關鍵要素是全的,而且是量化的,有各項參數。參數的取值本身是一件非常復雜的事情,這個需要做專門的研究,取值要結合當時的社會背景、經濟條件和相關政策。

吶思超級計算集群

瓶頸與前景

記者：NARS現在應用情況如何？

黃：目前實現了全國9km、區域3km、局地1km的分辨率預報未來一周的空氣質量,京津冀地區的預測準確率達到80%到90%。2015年,我主持了貴陽市空氣質量預報預警系統建設項目,目前在貴陽地區實現了分辨率達1km的空氣質量預報預警,并初步實現了精準溯源和動態優化控制的業務化,主要是許多基礎數據需要進一步補充完善。

記者：這套系統的主要用戶是政府？

黃：動態優化控制這項功能的用戶主要是政府,因為只有政府才可以去實施減排限排,只有它具有這個職能。

記者：所以NARS實現精準治霾必須依靠政府？

黃：現在就是需要管理部門應用它,要不它的優化控制的功能是實現不了的。我們相當于給管理部門提供了一個決策手段。

記者：所以NARS的有效性有待于政府利用之后才能驗證？

黃：從驗證的角度上,只要政府去做肯定有效,因為里面所有的方法都是通過嚴格的理論證明的,通過嚴格推理來的。就像直角三角形勾股定理,不需要實驗,是證明得出的。

記者：這個系統完全就是有待用？

黃：用就可以了,但要在使用過程中補充完善基礎數據。

記者：這么自信？

黃：對！說實話,我擔心的是這個系統的落地問題,政府用起來有難度。因為它涉及制定一些新的政策,這對政府來說是壓力也是阻力。但是你沒有新的政策是落實不了的。不過我相信,雖然吶思系統不會很快落地,但遲早要落地,因為大氣污染防治的客觀需求形成了這種趨勢。

記者：這個系統落地后，制定的政策會影響到很多人，系統一旦有任何瑕疵，都會引起風浪。

黃：肯定有瑕疵,只是說我們抓住了主要矛盾。我們是假設氣象預報是準的,源是準的,化學模式是準的,那么精準溯源肯定是準的。但是現在的問題是這三個都不準,都有一定的誤差。就是方法是精準的,但條件不一定準確。但這三個誤差最終導致的誤差不一定是加和,它可能還相互抵消,所以溯源的精準性也會在一定的誤差范圍內。

記者：NARS發布以后，下一步攻關方向是什么？

黃：目前,我們正在發展顆粒物的毒性監測傳感器。現在所有的傳感器監測的都只是濃度,不監測污染物的毒性。因為顆粒物是一個混合物,常常有幾百種物質,它們到底有多大毒性,過去都沒有監測。我們現在和北京大學、北京眾藍科技有限公司聯合研究一款大氣顆粒污染物毒性監測傳感器,這些前沿技術也會成為NARS的組成部分。

第二是非常規污染源的反演。我們現在使用的源清單都是常規污染源,企業偷排在這個清單里是沒有體現的,還有一些突發事故的污染源。通過監測結果與預測結果關聯矩陣的異常,從而識別和反演這些非常規污染源。

記者：現在進行得怎么樣？

黃：基本原理都搞清楚了。把基本理論變成一項成熟的技術還有很多路要走。

記者：作為領軍人物，這個團隊是怎么組建起來的？

黃：這個研究團隊最核心的是選準人。因為屬于跨學科的交叉領域,人員構成非常重要,必須是各學科方向掌握前沿理論和技術的人才。我的學習和工作背景決定,在中國科學院、北京大學、國家氣象局、中國地質大學、防化學院等單位有很多優秀的師兄弟姐妹,很快就組織起了這個隊伍。

記者：這個系統引起媒體關注的還有一點，就是軍民融合這個概念。

黃：對,吶思系統團隊由防化學院牽頭,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。從我們防化學院職能上講,一是為軍隊核生化防護服務,二是為國家核生化安全服務,職能上本身就是軍民融合。第二,前面講了霧霾防控的常規技術主要是地方研究成果,技術自身就會融合。★

責任編輯：曹舒雅