以堅持與對抗 守護藍天白云
——記清華大學環境學院教授、博士生導師吳燁

肖貞林 王 涵

打贏“藍天保衛戰”已成為牽動中國經濟發展和影響人民美好生活的重大攻堅戰之一。

隨著中國機動車保有量的快速增長，機動車污染已成為我國空氣污染的重要來源，其防治的緊迫性日益凸顯。未來，機動車排放污染的控制與分析將是中國環境控制的重點研究領域。

每一微克污染物濃度降低的背后，都是一個龐大的系統工程；每一次環保政策和標準制定變更的背后，都是一支支環?？蒲袌F隊夜以繼日的科研攻堅。在過去20多年里，清華大學環境學院教授吳燁參與了大量國家及地方機動車排放控制標準和技術指南的制定與實施，展現了自己的科研價值，并持續為打贏“藍天保衛戰”保駕護航。如今，他帶領團隊，致力于通過大數據等交叉學科工程，建立快速高效的控制決策平臺，以盡快實現污染物的精準減排和空氣質量的有效改善。

吳燁（右一）參加清華-耶魯環境雙碩士學位授予儀式

顛覆觀念用“全生命周期”看待污染排放

20世紀90年代中期，汽車產業在國內迅猛發展，北京市機動車平均增長速度達到17%，廣州市的情況與之類似。在北、上、廣、深等一線城市，機動車的排放污染逐漸顯現。在這個背景下，中國工程院院士郝吉明基于世界銀行的支持，著手推動了在全國層面上首個機動車污染綜合防控規劃的研究工作（B93項目）。

1998年，吳燁從清華大學環境工程系（現環境學院）本科畢業后，以年級綜合排名第一的成績被免試直接推薦攻讀博士學位，師從郝吉明院士。因此，吳燁也參與到了B93項目當中，其博士論文的主題聚焦在傳統的汽油車和柴油車污染控制方向。

當時，國內機動車污染防控領域的相關研究仍是一片空白。吳燁的論文致力于如何將機動車排放特征、污染特征與污染防控策略相結合。他選擇了北京和澳門兩個城市作為案例，對機動車實際道路的排放規律，以及污染物濃度在道路上的水平和垂直分布進行了系統的監測和深入的分析。

在導師的引領下，吳燁逐漸打開了機動車污染防治的科研大門，完成了從排放到控制技術再到政策分析的整個鏈條。他參與的B93項目作為全國層面對機動車污染控制的起航式、引領性的項目，也直接促成了“國一”排放標準在北京的率先實施及在全國的推廣。

博士期間，吳燁的研究已初步建立了包括排放因子模式、空氣質量模式等多模式與GIS平臺耦合的機動車管理信息系統，從而實現了城市機動車污染控制管理決策的信息化和動態化，其成果也陸續成功應用于國家和地方的交通污染控制決策，并為國家和地方機動車更嚴格的排放法規和油品標準的實施提供了堅實的技術支持。

2002年年底，吳燁博士畢業后前往美國能源部阿崗國家實驗室交通研究中心從事博士后研究，由此，他在機動車污染控制研究上跨入了一條全新賽道。

吳燁與博士后導師王全錄合作，轉向從事交通領域替代燃料和先進技術車輛的生命周期分析，成為美國能源部交通生命周期分析模型（GREET）的主要開發人之一。這個系列模型現已廣泛應用于歐美等發達國家及中國、巴西等發展中國家，全球注冊用戶超過10000，已成為目前世界上道路交通能源領域生命周期分析的首選模型。他還將隨機模擬的不確定性分析方法引入該模型，從而確保了各種車/油系統之間的比較更為準確和科學。

雖然人的命運難以預知，但思想堅定的人卻總能沿著自己的初衷走下去。

替代燃料和先進技術車輛的生命周期分析研究與傳統機動車排放研究之間跨度變化非常大，涉及學科也非常多。對吳燁來說，無異于又重新讀了一個博士。但他卻并未猶疑，而是不斷更新著自己的知識結構，調整研究方向。

“你要思考的不僅僅是車輛運行階段的控制，還要考慮上游燃料的生產、車用材料的生產。例如，從汽油車變成電動車，電池的材料生產過程和傳統車輛部件生產過程中產生的污染物質和能耗是完全不一樣的。”吳燁說。

從傳統的車輛污染控制轉向到能源、燃料和材料的全新體系，從全生命周期的視角去重新看待不同車輛和不同燃料系統，這讓吳燁從全新的視野和角度去學習和研究，甚至徹底顛覆了以往的觀念。

比如，在新能源汽車中，氫燃料電池車是眾所周知的運行階段“零排放”車，但如果采用全生命周期的研究方法，卻可能得出截然相反的結果。在參加通用汽車公司支持的一個氫燃料電池車生命周期項目分析的時候，吳燁發現，如果其中的氫是來自電解水，且電力構成以煤電為主，生產過程中產生的二氧化碳在燃料生產上游的增量會將其下游的零排放效益全部抹殺，甚至可能比傳統汽油車排放的二氧化碳還要高。

這一結論沖擊巨大，吳燁意識到，面對新能源汽車等新生交通技術，迫切需要以全生命周期的理念去分析其對環境的影響。號稱“零污染”的氫燃料電池車，如果在上游環節不加以了解和控制，一樣會對環境產生負面影響。“所以它不僅僅要求在車輛運行階段進行控制，在上游的燃料生產階段也要同步推進控制，包括提高火電的發電效率、提升超低排放的水平、增加可再生電力的比例等?！?/p>

此后近20年，吳燁一直扎根這一領域。在美國期間，作為美國/歐盟氫能雙邊項目專家組成員，吳燁參與了美國和歐盟的中長期氫能發展路徑的評估規劃；回到國內，作為國際能源署先進交通燃料技術委員會（IEA-AMF）的兩位中方委員之一，他又積極推動包括生物乙醇在內的各種清潔替代燃料在中國及其他國家的應用。

就這樣，吳燁一步一步通過科研創新和成果應用不斷在汽車環保領域貢獻著自己的力量和智慧，與此同時，他的科研水平也節節攀高。

家國情懷環?？茖W家“要敢于去對抗”

盡管在國外取得了熠熠生輝的科研成績，吳燁卻始終惦記著祖國的空氣問題。2007年10月，他回到清華大學環境科學與工程系任副教授，并迅速加入郝吉明院士帶領的清華大學奧運空氣質量保障研究團隊，投入到北京奧運會的保障工作中。

當時北京空氣質量較差，奧運會前夕時常被國際媒體拿來抨擊指責，吳燁看在眼里，難受在心里。他切身感受到了國內外在環境空氣質量控制上的巨大差距，也深刻認識到自己的科研工作有著重大的現實意義。

吳燁的課題組承擔了“北京奧運期間控制措施實施效果評估”項目中的交通污染控制部分，針對北京奧運會期間的空氣質量保障措施，實時監測和核算北京市機動車污染物的減排量，重點評估奧運期間機動車停駛等措施的減排效果，提供實時動態排放數據，為2008年綠色奧運會的成功舉辦提供了關鍵的技術依據和保障。

皇天不負有心人。在吳燁和眾多環保科學家的努力下，北京奧運期間，北京城空氣質量全部達標，空氣質量為優的一級天10天，為良的二級天7天；各項主要污染物、可吸入顆粒物等濃度都明顯下降，空氣污染指數由2007年的平均81下降到平均56，同比下降31%。

當北京的天空掛起了“奧運藍”時，吳燁對自己的科研價值又有了一種更清楚的認識。他說：“機動車污染防控，可以為重現藍天提供助力。我們可以做到，中國的空氣能夠跟國外一樣好。”

此后多年，吳燁和團隊一直致力于為國家和地方移動源排放標準、指南及控制措施的制訂、實施和效益評估提供技術支持。如今，中國的機動車防控標準已經逐漸跳出歐洲的標準體系，走出了自己的機動車防控標準建設道路。尤其是“國六”標準的實施，更是讓中國的機動車標準向前跨了一大步。

大步向前的同時，也伴隨著來自傳統產業的壓力、抱怨和質疑。其實，在吳燁和團隊的推動下，國家針對天然氣重型車車型的“國六”標準提前了一年實施。原來，吳燁團隊自2012年起就在關注天然氣重型車的污染排放水平，他和團隊通過大規模的實際道路測試發現，天然氣重型車的氮氧化物排放居然比柴油車還要高。為了提前對天然氣重型車進行技術升級，他和環保部相關單位與天然氣重型車的相關產業協會展開了激烈碰撞和討論。

“天然氣車必須得從稀薄燃燒技術轉向當量燃燒技術，沒有其他的變通方式可以選擇。”在吳燁的堅持下，如今已有數十款滿足“國六”排放標準的天然氣發動機進入名錄。更新換代后，天然氣重型車將在真正意義上成為一種低排放車，不僅僅在顆粒物、黑煙上能夠比柴油車更環保，在氮氧化物的排放上也能夠符合要求。

這一次的“沖突”讓吳燁深有感觸，“剛做環保的時候會覺得很無力，但你必須敢于沖上去，敢于去對抗，這將是環保人持續面臨的挑戰”。

挑戰是持續的，對比國內外機動車污染防控的發展，吳燁認為，每一個環境問題的解決，都要經歷一個很長的時間周期。倫敦和洛杉磯從20世紀五六十年代開始防控，已經用了60余年時間，而中國的系統性大氣污染控制，如今只有不到40年時間?！皩Ρ劝l達國家的防控，我們還有差距，但已經沒有那么大了。”吳燁說，在部分場景之下，中國的環保技術和標準，已經可以與發達國家并駕齊驅。

奧運藍、APEC藍、兩會藍……在人們對于美好生活的向往中，“藍天白云”正顯得越來越重要，打贏“藍天保衛戰”也越來越多地被放在政府施政方針的顯要位置?！笆濉睍r期，中國在藍天保衛戰中重點對PM2.5污染物進行控制，通過5年的發力，PM2.5污染實現持續下降。近些年，O3污染也備受關注。在“十四五”新征程中，藍天保衛戰的重要防控思路將轉向對PM2.5和O3污染的協同控制。

課題組討論城市機動車排放綜合控制決策平臺

“機動車污染占比仍存在不少爭議，但毋庸置疑的是，機動車是最重要的幾個污染源之一。在國際上，如著名的洛杉磯光化學煙霧，其臭氧的污染被公認為主要來自機動車排放的兩種污染物：揮發性有機物和氮氧化物?！眳菬钫J為，當PM2.5和O3要進行協同控制的時候，對機動車污染的防控壓力也將進一步凸顯出來，國內對機動車污染的防控標準還將進一步加碼。

精準控制智能大數據助力環保決策

由于中國快速機動化和區域發展不均衡，導致了京津冀、長三角、珠三角和成渝等城市群的交通污染物排放高度聚集，其排放強度也遠超過全國平均和發達國家平均水平，給中國中東部區域未來的空氣質量改善帶來了嚴峻挑戰。

吳燁認為，在“高速增長、高頻使用、高度集中”的特點和背景下，單一測試技術無法實現對機動車BC、VOCs和PAHs等污染物多組分大樣本的準確測量。同時，由于傳統清單與實際交通流脫節，忽略了區域交通一體化導致的城際運輸，已無法適應區域高分辨率動態源解析的需求。

自2016年開始，在國家自然科學基金重點項目“建立基于排放-交通二維動態大數據的重點區域高分辨率機動車排放清單”的資助下，吳燁和團隊采用大數據方法學來分析交通大數據和排放大數據，努力實現二者有機整合，并在北京乃至京津冀區域進行了模擬和示范，最終構建了京津冀路網級別的1km×1km高時空分辨率排放清單，這是在國內較早采用系統大數據思維研究機動車排放控制的一項前沿研究。

吳燁團隊選擇京津冀、長三角及區域內典型城市為研究對象，建立了“車載—跟車—遙感”多種技術的道路排放測試系統和大樣本排放因子獲取方法，對不同技術測試數據進行融合，深入分析微觀工況和車輛技術等因素對關鍵污染物的影響規律，相關測試成果為國五/六重型車標準及實際道路監管提供了重要參數和技術方法。

在研究過程中，他們還構建了“集成射頻識別—全球定位系統—公路監測網”等最先進的智能交通大數據系統，解析了典型車隊出行特征，建立了典型城市高分辨率交通流數據庫。基于隨機森林等機器學習方法，吳燁團隊又融合“區域—城市”交通流特征，建立了融合區域交通流、道路信息和土地利用信息的宏觀統計模型，刻畫了區域交通流時空排放特征。

在此基礎上，耦合“交通—排放”大數據，團隊首次建立了區域高時空分辨率排放清單，并通過“區域—城市—熱點”等多尺度空氣質量模型驗證清單準確性，大大改進了傳統清單分配方式，分析了外地車等典型車隊排放濃度影響，有效評估了典型管控措施的交通排放改善效果。

該項目獲得了一系列科研成果，在交通和排放大數據的應用上，吳燁團隊已經走在國際前沿。如今，他們已經與成都、西安、深圳等國內大城市繼續展開合作，著力研究交通排放的“實時損害”。

“當2000個甚至3000個道路交通監控的實時車流量數據傳遞到信息中心后，我們就可以基于這些數據，通過研發的模型和平臺，把所有的車流和污染物排放的數據在道路網上實時展現出來，大城市在此基礎上去做相應的污染控制，就可以達到精準而快速?！眳菬钫f。

自2017年開始，吳燁帶領課題組承擔科技部的重點研發計劃——“區域機動車排放綜合控制和綠色交通管理技術研究”，集成了國內做機動車污染控制最頂尖的研究機構展開專項攻堅，聚焦重點區域及區域內城市群的交通排放控制研究。

在這一研究中，吳燁和團隊研發和集成用于機動車排放控制和決策管理的關鍵共性技術，包括揮發性有機物（VOCs）和顆粒物多組分排放分析技術和數學模型、實際道路車流和排放大數據采集和分析技術、區域全路網高分辨率交通流模型、交通源空氣質量模擬系統和機動車排放控制綜合決策系統等。在此基礎上，他們在重點區域和重點城市對相關關鍵技術開展了示范應用，并形成可考核、可推廣、可復制的區域機動車排放聯防聯控方案。

3年來，吳燁與課題組系統調研了美國、歐洲和日本等發達國家和地區在機動車排放控制和綠色交通管理方面的先進經驗，構建了多個重點區域和重點城市的高分辨率排放清單，精確識別區域和城市內機動車排放時空分布規律和重點控制車型，建立清單準確性和不確定性評價方法。

在開發排放控制措施庫、區域交通流模型、高分辨率排放模型和多尺度空氣質量模擬系統的大數據動態集成技術等基礎上，團隊正在建立快速高效的區域交通排放綜合控制決策平臺，并提出區域機動車排放聯防聯控的政策建議與實施方案，最終達到應用決策平臺準確高效地評估控制情景對污染物減排和空氣質量改善的效益。

“從交通排放量，到排放濃度、費用效益，最終實現控制決策，形成一個閉環的鏈條，從而更精準地去識別機動車在實際道路上的污染規律，并更高效且有針對性的實施機動車排放管控。”吳燁說，通過大數據物聯網和精準感知的技術，就能夠真實反映車輛在實際道路上的排放，從而對大氣環境影響和人體健康做出綜合決策。

科學家的成長從來都沒有捷徑可走。從懵懂地跟著導師做機動車污染控制研究，到逐漸在這一領域站穩腳跟，擁有自己的核心優勢和關鍵技術成果，吳燁在漫長而枯燥的研究歷程中，始終對科研飽含興趣、堅定向前。更重要的是，在科研的道路上，他已經找到了自身價值與國家發展、人民健康結合的重要支撐點。