肖临骏：面对重霾,怕不作为更怕乱作为

最近一段时间，京津冀及北方广大区域内的灰霾问题始终是各大媒体关注的重点。12月8日晚上，北京市更是将预警级别从橙色提升到了红色。

其实对于许多行内人士来说并不感到突兀。在一年多以前，南方周末曾发过一篇文章《“大气国十条”周年，最权威专家组预警：京津冀治霾计划将落空》，文中说道，曾参编“大气国十条”的权威专家已发出预警，即使全面落实现有的减排政策，京津冀依然难以完成“大气国十条”任务。“令人担忧的是，各地治霾方案几乎都是仓促而就”，“其他地方独缺这种‘沙盘推演’”。

这些天来，舆论再度讨论到了灰霾成因。2014年，北京市和国务院不同部门对于PM2.5源解析的结果发布了截然不同的几套数据。看来，市民想要一个比较一致的源解析结果，至少在眼下是无法满足的。

当时各家媒体无一例外都提到了中科院大气物理研究所张仁健教授的研究结果，称汽车尾气对北京PM2.5的贡献不足4%。几年以前我也一时感到困惑，就花了点功夫，把张仁健的这篇论文（22页英文）和其他专家的相关文章收集起来，学习了一番，虽不能说全然懂了，但收获还是有点的。

问题的焦点出在张仁健研究组以正交矩阵因子分解法（PMF）对所采集的有限外场观测数据多元回归源解析结果。为了有效治霾，控制大气质量，必须了解大气中各种污染物来源，要定量地估算出各个源对整体污染的贡献，这就需要源解析技术。源解析的结果是制定污染防治规划的依据。

源解析也是近二十多年来国内外环境污染研究领域的重要内容。环境科学中污染物来源的数学模型大体上可分为扩散模型和受体模型两大类。其中受体模型以污染区域为对象，着眼于研究排放源对受体的贡献，通过对采样点污染物的特征进行分析，解析各种源的贡献。因为受体模型不依赖于排放源排放条件、气象、地形等数据，不用追踪污染物的迁移过程。由美国国家环保局发展的正交矩阵因子分解法就是基于受体模型的源解析工具之一。

应该看到，各种各类解析方法和模型中没有哪一种是万能的，各自都有其长处和适用侧重。由于雾霾成分的时空分布多变性、采用的方法、研究者的主观因素等多方面原因，加上外场数据采集位点和时段不同，结果会存在较大不确定性。总体说来，通过一定的模型拟合推测污染物源头，只是一种间接的方法。

另一个反映污染贡献的方法是污染源清单；在研究中除了基于外场观测的源解析，还可以考虑采用某些实验室模拟来进一步确定每种源的贡献，相互验证，结论将比较更为可靠。人们对于自然现象的认识就是不断由点到面，由局部到整体，由混沌到逐渐清晰的发展过程。这一点应该是比较容易理解的。

公众要求“要精准地公布数据，并对各自的污染贡献率精确掌握”，在当下的条件下可能还只能是一种愿望。2014年初，环保部提出要求全国监测系统开展源解析工作，重点解决京津冀、珠三角、长三角地区并提出明确的进度表。到2014年底，三个大区域都要完成源解析的初步工作，解析结果要报国务院，并向公众公布。初步结果要拿出来是没有重大问题的，有关方面也是可以大拍胸口的，因为有高强度的公共资源配置（钱财和物质）放在那里，然

而行内人士都知道目前各种源解析技术都有其缺陷，解析结果都有可能“存在较大不确定性”，“往往不能排除有多种解”的情况。

在这种状况下，究竟拿哪套数据报国务院？向公众公布哪套结果？最终根据哪套数据来安排工作，配置公共资源？恐怕问题会不少。我们能够做的大概可以归为：第一，多种技术配套一起上，相互取长补短；第二，保证一定量的外场分析样品量，将不确定性控制在最小程度。第三，组织多方面力量，做好对于源解析技术初步结果数据的技术评估。

我国各地的雾霾，从总的方面来说是各种来源污染排放物经过一系列的化学和物理过程的产物，这里既有一次排放，还有二次化学转化和物理过程。从南到北情况十分复杂，当下的普遍情况既不同于当年伦敦的情况，也不同于洛杉矶的情况，曾听得有学者讲北京的情况属于“伦敦型”和“洛杉矶型”的复合型，在下窃以为事情绝非是一个“复合型”可以概括。还让人担心的是：眼下从上到下、各省各地，从官员到普通老百姓都认为燃煤是问题的根子，似乎解决了城市燃气化以后，问题就可以大大解决了，其实我们的一次排放物或者说二次过程的出发物质决不只是一个二氧化硫，或者说再加上一个氮氧化合物那么简单。这在国际上是有例子的，伊朗德黑兰早就燃气化了，基本不用煤炭了，但整个城市还是因大气污染问题严重而屡屡“停摆”。

我们的公共管理大动作有不少是在态势掌握不全，情况分析不够，严重缺乏科学基础，没有经过充分科学技术论证的情况下匆匆推出的，其实有时候就是为了向上级或者向公众显示“我在做事”或“我已经做了事”。洛杉矶1943年第一次遭受重霾，1977年一级污染警报天数还高达121天，到了1999年才降到0。但是我们的各级政府承诺要在本级政府任期内解决雾霾问题，实在也缺乏基础。面对日益恶化的重霾态势，我们确实怕公共管理部门的不作为，但更怕他们的乱作为。不动不好，乱动更不好。