“听说你最近听了一个雾霾相关的讲座?”

　　“是呀，上周在厦门听的。”

　　“具体讲啥了?”

　　“中科院大气所的人，讲他们如何预测雾霾。”

　　“这还用预测?”

　　“你啥意思?”

　　“只要不刮风，每天都是雾霾天。雾是故乡厚，霾是北京醇。”

　　“……”

　　没错，上周我去厦门参加2015英特尔高性能计算峰会，会上来自中国科学院大气物理研究所(以下简称中科院大气所)的嘉宾介绍了多年来在雾霾研究与预测方面取得的成果。

　　提起雾霾，似乎整个北方地区都笼罩在它的阴影之下，特别是入冬以来的供暖加剧了雾霾的发生。尽管在官方的数据中，北京地区的主要污染源是机动车，但是看看周边河北省大大小小的钢铁厂，看看那些浓烟滚滚的大烟囱，相信每个人心目中都有自己的判断。即便是询问专家，你也很难获得明确的答案——“比较敏感”、“很难说”。

　　其实与大家印象中不同，中科院大气所主要负责大气污染数值预报技术研发，相关的业务化数值预报数据和产品可为单双号限行、雾霾红色预警等决定提供信息支撑。最终决策则需要集成污染监测、预报和天气预报等多种信息。“大家各司其职，发挥自己的优势”来自大气边界层物理与大气化学国家重点实验室的唐晓博士解释道。

▲大气边界层物理与大气化学国家重点实验室的唐晓博士

　　对于唐晓来说，日常的主要工作就是进行大气污染的数值模拟研究。不过谈到“污染预测”这四个字，唐晓略显有些无奈——有时候公众可能会质疑预报的准确率，实际上预报过程本身过程的复杂性决定了我们预报的难度，大气污染的变化性更不确定。但是对于这点，老百姓不理解，正如文章最初的那段对话。

　　许多人知道PM2.5污染也就是最近一两年的事儿，但科学界早在10多年前就开始了对于PM2.5的观察与预测。唐晓提供了一份2001年-2006年全球PM2.5的分布图，从图中我们可以看到东亚、西亚和北非可谓是雾霾污染的重灾区。而在最新的中国统计数据来说，河北、山西、河南等十多个省份都有雾霾肆虐的痕迹，北京则正处于雾霾风暴的核心区。

　　为了准确预测大气变化与污染，中科院大气所搭建了“嵌套空气质量预报模式系统”，如今这套系统已经运行了20多年，积累了大量的数据与模型，对于准确预测雾霾起到了关键性的作用。在这套系统中，采用了英特尔至强E5系列处理器作为基础计算平台，通过大容量的存储系统和众多的加速器设备实现对于空气质量的预测与评估。

　　美国、日本、欧洲这些发达国家，也有类似的大气污染模拟预报系统。不过，对于中国来说，由于中国大气污染的特殊性、污染源的多样性，使得这套“嵌套空气质量预报模式系统”必须将中国复杂天气过程和大气污染变化因素考虑进来。“目前，我们可以进行常规性的7天空气质量预测，对于未来的空气质量走向进行判断”，唐晓博士表示。

　　“等风来”，这已经是北京乃至北方地区老百姓最盼望的事儿。以往冬天的寒风凛冽在如今看来已经是格外奢侈，大多数情况下人们出门还是需要带上厚厚的口罩，以躲避雾霾对于人体的侵害。

　　“和PM10不同，PM2.5的颗粒更小，漂浮时间更长，对人体的危害更大，更不容易沉降。”

　　“我其实特别关心，每次被大风吹散的雾霾都跑去哪了?”

　　“短期来看，污染物会随大气进行传输，从而影响到其它地区。长期来看，大气中污染物都会通过降水、沉降落到地面上。”

　　正所谓，尘归尘，土归土。