超级计算机参战治霾：最长预报5天，分辨率精确到3公里(3)
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超级计算机参战治霾：最长预报5天，分辨率精确到3公里
以毛洪钧所带领团队目前的攻关方向为例， 是从单一机动车排放的建模角度，演绎到整个道路上的排放。道路上的排放又构成一个局域、区域或是城市尺度的东西，这就变成了一个交通污染线源。这种交通源打包组合以后，在城里不停地运动、不停地排放，构成对空气质量的影响。这就建立了清单模型。清单模型是空气质量模型、还原反应机制模型等模型中最基础的数据。它的精度的好与坏、时空变化的精度如何，直接影响到后续工作能否达到预期的精准要求。这整个过程里牵涉的模型非常之多。 毛洪钧称。
前述两位参与该系统研究的专家均表示，虽然此前各地都在搞系统、搞清单、搞模型，但依然没有真正建立起准确的排放清单与空气质量在不同天气状态下的组合，对于实现用模型精确预报雾霾的发生和形成来说还远远不够。尽管气象台也会在每年雾霾时发布预报，但通常只针对大区域，且污染源数据是通过历史数据统计得出，不是最新数据。若要耦合到一个区域，比如京津冀、长三角、珠三角，甚至到一个城市，比如天津、上海，要做精确预报就更加困难。
究其原因，毛洪钧认为并非是国内技术比国外落后。 主要原因是国内情况比国外复杂，包括上世纪50年代伦敦和加州的空气污染，情况远没我们今天那么复杂。 因此，要 瞄准 雾霾，就必须先掌握好区域尺度的实时污染源数据，依托于超级计算平台开发实时性更好的预报模型。 监测设施不一定都要增加，关键是有了超算能力之后，处理气象条件的能力会特别突显，因为气象的运算量很大。包括如果要做精细的污染源清单解析、做动态清单的时候，排放的数据动态变化也很大，也需要一个大的超算能力。
为地方治霾决策提供支持
但该系统并非止步于实现雾霾的精准预测。其更长远的规划是，为雾霾治理提供政策咨询报告或决策建议，推动区域合理布局，实现从源头上减少雾霾的发生。
地方政府对这些预测结果非常感兴趣。 孟祥飞称，像廊坊、保定、唐山等，在雾霾治理过程当中非常需要这些结果，他们并没有能力来构建这么大的平台，研发相关技术。但通过数据共享，地方政府可以构建一个区域性的发布平台。
长期来看，一些地方政府在未来治霾中可能需要一些定制化的需求，比如想知道污染主要来自哪里，地区内有哪些主要污染源，周边地区又有多大影响，超算预测平台都可提供定制化的服务，为治霾决策提供支持。
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以毛洪钧所带领团队目前的攻关方向为例， 是从单一机动车排放的建模角度，演绎到整个道路上的排放。道路上的排放又构成一个局域、区域或是城市尺度的东西，这就变成了一个交通污染线源。这种交通源打包组合以后，在城里不停地运动、不停地排放，构成对空气质量的影响。这就建立了清单模型。清单模型是空气质量模型、还原反应机制模型等模型中最基础的数据。它的精度的好与坏、时空变化的精度如何，直接影响到后续工作能否达到预期的精准要求。这整个过程里牵涉的模型非常之多。 毛洪钧称。
前述两位参与该系统研究的专家均表示，虽然此前各地都在搞系统、搞清单、搞模型，但依然没有真正建立起准确的排放清单与空气质量在不同天气状态下的组合，对于实现用模型精确预报雾霾的发生和形成来说还远远不够。尽管气象台也会在每年雾霾时发布预报，但通常只针对大区域，且污染源数据是通过历史数据统计得出，不是最新数据。若要耦合到一个区域，比如京津冀、长三角、珠三角，甚至到一个城市，比如天津、上海，要做精确预报就更加困难。
究其原因，毛洪钧认为并非是国内技术比国外落后。 主要原因是国内情况比国外复杂，包括上世纪50年代伦敦和加州的空气污染，情况远没我们今天那么复杂。 因此，要 瞄准 雾霾，就必须先掌握好区域尺度的实时污染源数据，依托于超级计算平台开发实时性更好的预报模型。 监测设施不一定都要增加，关键是有了超算能力之后，处理气象条件的能力会特别突显，因为气象的运算量很大。包括如果要做精细的污染源清单解析、做动态清单的时候，排放的数据动态变化也很大，也需要一个大的超算能力。
为地方治霾决策提供支持
但该系统并非止步于实现雾霾的精准预测。其更长远的规划是，为雾霾治理提供政策咨询报告或决策建议，推动区域合理布局，实现从源头上减少雾霾的发生。
地方政府对这些预测结果非常感兴趣。 孟祥飞称，像廊坊、保定、唐山等，在雾霾治理过程当中非常需要这些结果，他们并没有能力来构建这么大的平台，研发相关技术。但通过数据共享，地方政府可以构建一个区域性的发布平台。
长期来看，一些地方政府在未来治霾中可能需要一些定制化的需求，比如想知道污染主要来自哪里，地区内有哪些主要污染源，周边地区又有多大影响，超算预测平台都可提供定制化的服务，为治霾决策提供支持。
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