北京的PM2.5究竟从哪里来？起初刘保献也不知道。2013年起，北京市生态环境监测中心主任刘保献就带领团队开始寻找追踪PM2.5的成分。这一追，就是8年。

2014年，针对PM2.5的第一份源解析报告正式出炉。可随着大气污染治理的推进，污染的来源也在悄悄发生着变化，刘保献和团队就得一直跟它“死磕”。

2018年，北京又发布了第二轮PM2.5源解析报告。结果显示，移动源污染仍是“大头”，已经占本地污染来源的45%。移动源有很多种，包括汽油车、柴油车、非道路机械等，都会向大气排放污染物，不能一刀切，得对症下药进行监管。

普通调查已没法满足精细化治理的需求。在移动源里，排放量最大的就是重型柴油车。刘保献带领团队成员守在各个进京路口、卡口，收集不同车型的数据，核算出它们的排放水平。

光知道排放情况也还不够，还得知道车辆的行驶轨迹。刘保献想借助在线监测技术，实时监测车辆的排放浓度，在此基础上研究车辆的排放构成。可怎么实现实时监测，让刘保献团队犯了难。

在研究车辆时，刘保献发现车辆上的OBD（车载自动诊断系统）系统有车辆行驶的位置记录，还有基于氮氧化物传感器的数据，“若是能把这个数据拿过来，就能为实时监管做支撑。”

OBD系统上的数据，是秒级的，单靠一秒的数据，没法判断车辆排放是否超标。只有一个“笨”办法，随车检测。刘保献和团队成员带着设备，开始奔走于各个车辆年检厂，选择不同厂家不同型号的车辆，一辆一辆地采集数据。整个流程走完，一辆车就得花上两三个小时。用了大概一年的时间，团队采集了上千辆车的数据。

“年检厂毕竟不同于实际路况下，数据信息还是不够。”刘保献又带着团队跟车跑。他们把设备接到车上，一路跟着监测。

重型柴油车上经常装满了货物，跟车的刘保献和同事，连坐的地方都没有，只能挤在车厢内的一个小角落里。很多车白天不能送货，他们就连夜跟着，饭也顾不上吃，觉都没法正常睡，没日没夜地跟着车转，记录下车辆在加速、减速、跑高速、跑山路等各种路况下的排放情况，尽量获取一组比较全的数据。

有一次，刘保献跟了一辆夜里送货到郊区的物流车。前半夜送货的路线，车辆跑的基本上都是平路，刘保献就得一直等。同事都劝他先走，他挥挥手，“大家都在这坚守，我哪能先走，何况我还是个老党员，这点苦算啥！”等到各种路况都出现了，数据采集完成已是第二天的凌晨三点。单是这一辆车，他们就跟了六个小时。

有了比较完整的数据信息，刘保献和团队将车辆OBD系统上的数据，比对他们从年检厂、实际路况上采集的数据，建立了一个相互关系，再结合互联网和大数据，开发了一套能实时监测重型柴油车排放的系统。经过比较，这样的监测数据比原来只靠全国平均系数计算出来的数据，准确度提升了50%。

有了这套系统，刘保献和团队对重型柴油车也有了更细致的了解，不仅能掌握它的排放情况，还能随时获取其排放的占比，重型柴油车的污染源排放清单也愈发精准起来。

PM2.5源解析工作仍在持续开展。“每一项技术，每一个数据，每一个结论，都来源于我们的监测，为的就是将PM2.5溯源清楚，为老百姓奉献更多蓝天。”刘保献说。