劉保獻一直忙著奔跑,PM2.5在哪兒,他就追到哪兒。
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從2013年起,現任北京市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心主任的劉保獻就帶領團隊開始尋找追蹤PM2.5的來源。
2014年,北京市率先在全國出爐第一份PM2.5源解析報告,但隨著大氣污染治理的推進,污染的來源也在悄悄發(fā)生著變化。劉保獻和團隊就得一直跟它“死磕”。
經過第一輪清潔空氣行動五年計劃后,北京的大氣污染防治更需要精細化的管理,像移動源、揚塵源、生活源等,點多面廣,監(jiān)測手段都需要升級,要從區(qū)級不斷向街鄉(xiāng)鎮(zhèn)延伸。劉保獻很快意識到,要想實現科學高效的精細化管理,監(jiān)測技術首先得跟上,為此,他帶領團隊創(chuàng)新建立了PM2.5高密度監(jiān)測網絡。
更細的監(jiān)測,產生的數據是海量的,怎么解決數據的質量問題,讓海量數據能更好地應用,是一個難題。結合北京的實際需求,基于當時物聯(lián)網、人工智能技術的蓬勃發(fā)展,劉保獻和團隊想著,能不能把傳感器、物聯(lián)網和人工智能很好地結合起來。
剛開始嘗試的時候,擺在他們面前的難題一個接一個。怎么挑選設備?如何研發(fā)技術?用什么手段來提升數據質量?傳統(tǒng)的傳感器比較大,顆粒物逐步累積以后,設備性能就會下降,不僅如此,還得考慮傳感器在一些特殊天氣下的運行問題,比如雷雨天、大風天等極端情況。
如何保證設備在高濕的環(huán)境下能正常運行?這個難題,劉保獻和團隊研究了很久,也沒有很好的答案。有一天,團隊成員忙到夜里11點多了,還是沒有進展,考慮已經連續(xù)作戰(zhàn)許久,劉保獻趕緊招呼大伙兒先回家休息。可就在大伙兒剛剛到家之時,天空突然下起了瓢潑大雨,“不如就趁著這場大雨,再測試一下傳感器在極端天氣下的使用情況。”好幾個人在工作群里紛紛提議,大伙兒一呼百應,又不約而同地返回了單位。
瓢潑大雨傾瀉而下,劉保獻和團隊成員一邊觀察傳感器設備的運行情況,一邊詳細記錄,根本顧不上已經濕透的衣褲。就這樣,在深夜的大雨中足足工作了兩個小時,大伙兒才停了下來。經過這一次雨夜測試,傳感器在高濕環(huán)境中如何穩(wěn)定應用的瓶頸問題,又往前推進了一大步。
為了解決移動源污染里的“大頭”——重型柴油車,劉保獻帶領團隊成員守在各個進京路口、卡口,收集不同車型的數據,核算出它們的排放水平。
光知道排放情況還不夠,還得知道車輛的行駛軌跡,當時只有一個“笨”辦法——隨車檢測。劉保獻和團隊成員就帶著設備,開始奔走于各個車輛年檢廠,選擇不同廠家不同型號的車輛,一輛一輛地采集數據。為了檢測車輛在實際路況下的情況,劉保獻又帶著團隊跟車跑,他們把設備接到車上,一路跟著監(jiān)測。
重型柴油車上經常裝滿了貨物,跟車的劉保獻和同事,連坐的地方都沒有,只能擠在車廂內的一個小角落里。很多車白天不能送貨,他們就連夜跟著,飯也顧不上吃,覺都沒法正常睡,沒日沒夜地跟著車轉,記錄下車輛在加速、減速、跑高速、跑山路等各種路況下的排放情況,盡量獲取比較全的數據。
為了解決“跟車跑”“跟車轉”等實際問題,在經過前期大量的實地現場調研基礎上,劉保獻和團隊開發(fā)了一套能實時監(jiān)測重型柴油車排放的智能監(jiān)測系統(tǒng)。經過比較,這樣的監(jiān)測數據比原來只靠全國平均系數計算出來的數據,準確度提升了50%。這樣一來,不僅能掌握重型柴油車的排放情況,還能隨時獲取其排放占比,重型柴油車的污染源排放清單也愈發(fā)精準起來。
如今,PM2.5的溯源解析工作仍在持續(xù)開展。“每一項技術,每一個數據,每一個結論,都來源于我們的監(jiān)測,為的就是將PM2.5溯源清楚,為老百姓奉獻更多藍天。”劉保獻說,如今北京市民每年能享受到的藍天,與2013年相比已經多了4個月,“常態(tài)化的‘北京藍’,是市民最有獲得感的事情之一。”
截至2021年底,北京空氣質量首次全面達標,PM2.5年均濃度降至33微克/立方米,北京藍天的“含金量”越來越高了!“帶著這份成績單去參加黨的二十大,非常興奮也特別自豪,作為北京大氣治理的親歷者、實踐者、參與者,希望能跟更多的人分享這些年北京生態(tài)環(huán)境改善的故事,特別是大氣污染防治背后的故事。”劉保獻滿心期待。
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