9月12日，可實現大氣污染溯源、分辨率高達1~3公里的“全國空氣質量高分辨率預報和污染控制決策支持系統（NARS）”（中文簡稱“吶思系統”）正式發布。這一消息是記者從2016中國（北京）國際大數據產業博覽會暨高峰論壇上獲悉的。

該系統的發布人、中國人民解放軍防化學院院長呼小平介紹說，該系統應用“伴隨方法”實現對大氣污染的精準溯源，并借助浮點運算能力達每秒512萬億次、日均數據流達50TB的空氣質量預報與控制NARS超算系統（有自主知識產權）實現對全國9千米、區域3千米的空氣質量3~7天滾動預報，可以精確算出不同區域、不同時段每個污染源對污染物濃度的貢獻率，并實時在線發布預報結果。

“吶思系統”由藍華團隊研發。據悉，藍華團隊由解放軍防化學院牽頭，中國科學院大氣物理研究所、北京大學、國家氣象中心和北京眾藍科技有限公司等單位聯合組建，著名氣象學家、中國科學院院士曾慶存也在該團隊的研究中曾給予熱情指導。

據中國人民解放軍防化學院研究員、藍華團隊核心研發者黃順祥介紹，“吶思系統”通過對大氣污染控制的代價和社會效益進行動態分析，可定量得出最優的動態控制方案，能有針對性地對主要污染源提出減排或動態限排措施，為大氣污染的應急控制、產業結構調整提供科學的決策依據。

“未來一旦出現嚴重污染天氣，或者有重大活動需空氣質量保障，‘吶思系統’可為科學決策提供技術支持。”黃順祥說。

黃順祥還透露，針對“如何甄別企業偷排”這一大氣污染治理難點，藍華團隊目前正在研發更為復雜的非常規排放源識別和反演技術，以期讓偷排企業的位置和真實排污數據一目了然。