新说灰霾 - 3：创新就在脚下

 

这篇博文早就想写，本想要自己先做一点结果出来，再向网友展示，特别是向年轻人建议开展一些研究。但力不从心，搁置了。看来只能提供一些想法了。

 

一年一度（？）科学网上又在讨论“创新”；与此同时，北京看来又进入了灰霾或雾霾的多发时段。

 

科学网关于创新的讨论有涉及诺贝尔奖、原创性、“跟-追-超”，先要知道，才能“创新”等等。但我觉得，想要解决一个没有解决的问题，就是在创新了。自己觉得是在做，就有意义。是非功过，让各方去评述吧，有什么关系呢。

 

想写的这篇博文，目标是中国政府和纳税者，花了前所未有的人力物力，建立和运行了数目众多的空气质量监测点。6个污染物（PM10和PM2.5算两种），每小时报告一次，这样密集的公开报告，不仅中国以前从来没有，而且世界上，可能比较美国的IMPROVE（见脚注）研究计划更进一步！今天新闻说，10月1日开始，又有40个城市172个监测站要开始运行和报告数据。日积月累，这样的“大数据”，怎样分析和利用，是应当加以重视的。我因此写过三篇博文以上海、广州和北京为例，说明初步想法。之后又每日跟踪监测和气象数据，写了一些博文。希望引起注意：不仅是地面气象数据，而且有混合层厚度，结合空气污染监测数据，希望能解释污染的形成和来源（传输过程），以及预报。

 

空气污染的预报主要分为传输模式和统计模式两类。传输模型“科学性”原则上最强，要求污染源分布及排放数据，网格化的地理地形地貌、地面和高空气象数据，结合大气流动和扩散、大气化学模型，因此指望获得污染源和污染分布的详细结果。但是，客观情况下却困难重重。例如，污染源数据不仅欠缺而且问题百出，大气的物理和化学模型也问题多多，计算量又浩大。

 

统计模型是目前各地预报空气质量的主要手段。但基本上应用传统的方法，如多元回归、时间序列分析等，远没有充分应用目前能够得到的信息。

 

杂想：

 

1、  通常一个监测点，或者全市平均，可以进行时间序列分析，因此预测最近未来的污染浓度。但现在北京有35个站，怎样利用数据进行站和站之间，污染物之间相关关系的时间序列分析，还要加上空间分布的影响，和气象条件变化的影响？。。。

 

2、  创新能上天入海当然好，但也不应当忽视每日每时身边出现的创新机会。创新也可以始于脚下：例如中国“雾霾”和对PM2.5的认识、监测、分析和治理，是前所未有，应当也是创新了。

 

3、  关于北京雾霾，有说是伦敦烟雾到了北京。然而在伦敦烟雾50年纪念中伦敦人回忆说，那时曾经严重到棺材铺脱销，鲜花店卖空。然而北京严重雾霾时，有没有发生急救车呼啸？也有说光化学烟雾是主凶，但曾经多次经历洛杉矶烟雾的美国专家说没有感觉中国“雾霾”对眼睛有严重刺激。2013年夏天环境监测证实烈日下臭氧屡屡超标，但PM2.5浓度却不十分高企；再有说是沙尘暴的影响，但雾霾时并没有飞沙走石，春天却观察到“沙尘暴驱散‘雾霾’”。北京朋友还发现：北风可以一扫雾霾，在树叶和地面上可以不见雾霾“沉积”的现象。这种“去无踪”说明雾霾主要是能见度损伤的本质。在解释雾霾可能是伦敦烟雾、光化学烟雾和沙尘暴的混合物的时候，为什么不能想想：雾霾其实是一种新形式的空气污染？空气污染虽然不是好事，但发现、研究、分析和控制一种新形式的空气污染，应当也是一种科技创新吧？

 

注：

 

美国的IMPROVE（Interagency Monitoring of Protected Visual Environment）项目研究PM2.5对能见度的影响，是1985年开始的，在全国布设了几百个监测点，测定PM2.5浓度和能见度，至今还在运行和报告成果。IMPROVE最靠近中国正在重视和研究的灰霾或雾霾问题。

 

 

相关专题：空气污染和PM2.5
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