您当前所在位置: 首页 > 科研 > 科研动态 > 正文

 

“在大气污染治理方面,清华大学科研团队没有一次缺席过国家的大仗硬仗。”57日,中国工程院院士、清华大学环境学院贺克斌教授在接受包括科技日报在内的媒体专访时表示,此前在北京奥运空气质量保障、大气十条、蓝天保卫战等关键战役中,清华大学历时20多年自主研发的平台发挥了重要作用,如今正在为碳达峰、碳中和背景下“减污降碳”协同治理的科学评估和决策支持持续发力。

 

《国家科学评论》近日刊发了清华大学与合作团队在自主研发平台支持下共同完成的科研成果《碳中和背景下中国2015-2060PM2.5空气质量改善路径》,首次定量揭示了碳达峰与碳中和目标下中国及重点区域2015-2060年的空气质量持续改善路径。


 

图片来源:视觉中国

 

排放“归零”分几步?自主平台算出来

“在自主研发的平台中,可以动态地模拟中国从过去到未来的各行各业的生产活动和排放变化。”论文主要作者之一、清华大学地球系统科学系张强教授介绍,在中国碳中和与清洁空气协同科学评估与决策支持平台(CNCAP)中,每个行业的排放路径会有一个全景式的展示。

这些排放路径是动态的,可以理解为一个“互动剧”,当施加不同的干预(如产业发展、技术革新、治理措施等),排放的“走势”不同。更进一步地,不同行业的排放路径又交汇起来,共同影响中国区域的大气环境变化。

平台可以预估2030年甚至2060年的碳排放和大气污染物排放变化,以及最终呈现空气质量的变化。

“平台由中国多尺度排放清单模型(MEIC)、中国未来排放动态评估模型(DPEC)、中国大气成分近实时追踪模型(TAP)等多个自主研发的模型构成,包含了大量的行业、技术、空间位置、能耗、排放等数据。”张强解释,平台里有上千种温室气体和大气污染物的排放源,来自我国工业、电力、交通、民用等领域,每一个细分的行业里,又集纳了现有技术、替代技术、在研技术等等。

毋庸置疑,能够把中国的排放情景以近乎逼真的方式“孪生”出来,基于不同算法和模型的海量数据采集、运算需要极大的算力。

“神威·太湖之光超级计算机为平台提供运算服务。”张强表示,国家超级计算无锡中心由清华大学运维,提供了强大的算力,为算法模型的建立、自主平台的运行提供了基础服务。

排放的“数字孪生”,不同历史阶段重点不同

碳达峰、碳中和无疑是未来一段时期人类应对气候变化的一部史诗式实践巨制。

在这部史诗的“数字孪生”模拟中,结局目标非常明确:中国将力争2030年前二氧化碳排放达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。

如何实现协同减污降碳目标?基于对真实世界的仿真模拟,CNCAP平台帮助政策制定者“抓住重点”,并进行情景预估,提供政策建议。

研究发现,在2030年之前,提升可再生能源的比例,推动钢铁水泥等高耗能产品产量尽早达峰,加快散煤清洁化替代进程,持续推进非电行业、柴油机等重点行业的污染治理,可在实现碳达峰目标的同时使得全国绝大部分地区PM2.5年均浓度达标。

“过去几年,减排主要通过末端治理来实现。通过在火电厂、水泥厂、钢铁厂安装末端治理措施、加强监管等,我们取得了显著成效,比如,实现了电力行业的超低排放。”贺克斌说。

但随着治理工作的推进,末端治理的边界慢慢显现,未来需要新的方案。

“如果说以前污染治理靠的是地面部队,现在进行能源结构降碳就相当于空军和炮兵。”贺克斌指出,改变能源使用结构会成为未来减排的主要推动力。

例如,根据模拟研判,未来京津冀地区仍旧会是碳排放较高的地区。“因为钢铁和水泥是河北的优势产业,钢铁和水泥由于现有技术的制约是最难减碳的。而发达国家已经实施了氢能炼钢的商业化示范项目,这就提示我们,在科技创新方面应积极开展炼钢的清洁能源技术储备。”张强说。

“能源结构的转变需要科技引领。”贺克斌说,光伏发电成本近年来的陡降就给出了很好的范例(从1990年的100美元/度到2020年的不到2美分/度)。

预测显示,到2060年我国将基本完成低碳能源转型,可再生能源发电占比将达到70%以上,工业部门终端煤炭消费比例低于15%,新能源车占比达到60%以上,民用部门能源全面清洁化。到那时,全国人群PM2.5年均暴露水平达到8微克/立方米左右,空气污染问题得到根本解决。

 

“坐冷板凳”的基础研究给出“自主”底气

期待排放“归零”的同时,可能有人会问:对未来的预测,够不够准?

“在这个平台上,一个钢铁厂的排放会被细致地刻画。”贺克斌举例道,“它的炼铁、炼钢、焦化等不同工艺的排放量都是不同的,在系统中会分节点、分工艺地体现。”

随着平台的发展,模型模拟精度由低到高,数据量由小到大,从模型研制到软件开发、再到超算算力,CNCAP平台以自主创新优势在数字世界接近真实地重现着中国的空气质量变化。

“从上世纪九十年代到现在20多年的时间,我们一直做同一件事情,将中国的生产生活与污染物的排放建立联系。”贺克斌说,这个可以说是世界上最复杂的体系,不仅区域跨度大、污染物种类多,且涵盖从最落后到最先进的技术。

30年来的数据积累,全部体现在这一决策支撑平台中。不仅仅是碳排放,排多少颗粒物,排多少二氧化硫,排多少氮氧化物,排多少挥发性有机物……空气质量会如何变化,这个平台不仅能给出粗线条的答案,还能够给出分配到空间、时间的网格化、高精度“蓝图”。

“在全球气候变化和国家碳达峰、碳中和重大战略背景下,未来我们将基于保护人民群众健康这一出发点,进一步研发排放实时动态模拟技术,构建包含各类有毒有害物质的全组分排放清单,探究气候变化与空气污染的相互作用机制,优化碳中和与空气质量改善协同路径,持续提升平台对减污降碳协同应对的决策支撑能力。”贺克斌说。

据介绍,该平台的研发受到了多项国家科研项目的经费支持,包括863973、重点研发计划、攻关专项和国家自然科学基金等。平台产生的成果支持了全世界300多家学术机构的空气质量模拟和未来情景演变分析等工作。我国的空气质量预报系统也使用了该平台提供的排放数据。

 

科技日报记者 张佳星

来源:科技日报

 

上一篇:清华大学地学系林光辉教授研究组揭示红树林生态系统地上与地下部分碳库分布格局及其关系

下一篇:清华大学地学系卢麾课题组在GRL发文提出基于高分辨率的数值模拟量化地面降水“真值”不确定性的方法