上海交大课题组实测数据证实逆温层影响雾霾形成

　　目前的大气污染监测主要集中在地面，对高空的污染监测较少，上海交大船舶海洋与建筑工程学院教授彭仲仁团队在长三角地区用无人机搭载便携式检测设备，进行了长期的大气污染跟踪监测实验，获得了PM2.5等大气污染物浓度的三维分布数据，这一研究证实了逆温层对PM2.5扩散的不利影响，以及道路周边交通污染物的分布规律，可为雾霾预报、防治提供更精确的数据资料。

　　无人机一手数据证实逆温层是雾霾“帮凶”

　　“目前对大气污染的监测主要集中在地面，高空污染监测比较少，这种平面监测让我们很难清楚地掌握雾霾的生消和扩散规律。”彭仲仁介绍说，从2011年起，他的研究团队在长三角地区使用无人机搭载便携式检测设备，进行了大量的大气污染跟踪监测实验，成功获取了这一区域PM2.5等典型大气污染物浓度的三维分布数据。

　　在低层大气中，气温通常随高度的增加而降低，不过在某些情况下，气温有时会随高度的增加而升高，出现逆温现象，在大气中形成逆温层，不利于污染物扩散。至于逆温层在PM2.5的积累和雾霾的形成过程中起了多大作用，还需要相关监测数据来证实。彭仲仁团队的近几次实验显示，在距离地面1km以下的高度，PM2.5的浓度总体呈现随高度增加而下降的趋势，无人机从空中带回来的监测数据同时也清楚地证实，逆温层的存在确实妨碍了空气污染物的垂直扩散，增加了逆温层下近地面PM2.5的浓度，为雾霾的形成提供了条件。

　　“我们对城市主干道、高架路、交叉路口等道路周边的微环境做了污染物监测，发现道路两侧300米至500米之内是受汽车尾气污染最严重的区域，PM2.5的浓度较高，而且离道路越近浓度越高。当然PM2.5的浓度不只是受距离远近的影响，其他因素如风速、风向、大环境中PM2.5的浓度等也是很重要的影响因素。我们也对高架路等立体道路周边交通污染物的三维分布与变化做了监测和分析，发现PM2.5的浓度随着高度的变化呈现一定的垂直分布规律。这些初步的研究发现可以帮助指导路边高层住宅的居民进行污染防范，也能对今后城市道路周边的用地规划和建筑布局等提供决策依据。”彭仲仁表示。

　　空中监测将使雾霾预报更准确

　　对于成因复杂的雾霾来说，进行高空、地面等空间范围内的天空地大气污染一体化监测显然对揭示雾霾的成因以及进行雾霾防治更有效果。据了解，国内目前的大气污染立体观测研究用到过载人飞机、探空气球、卫星遥感等非常规的观测工具和技术，但这些监测手段的成本较高，有些工具的可控性弱、灵活性差，并未被广泛采用，而无人机可以很好地克服这些缺点。

　　据彭仲仁介绍，目前他的团队使用的一架固定翼无人机的翼展长度只有四米，可以非常灵活地往不同的方向穿梭，一次航时可达到7小时。更重要的是，使用无人机监测大气污染的成本远低于其他立体监测手段。“我们在监测之前提前设定了无人机的飞行路线、高度和飞行模式，再用单架或多架无人机协同布局的方式，对一个较大区域的大气污染状况进行实时监测。无人机空中监测平台今后能为大气污染研究提供新思路，给城市空气污染预报提供数据支撑。另外，我们目前还在利用无人机研究污染物在长三角乃至全国的跨区域输送问题，这些数据资料有助于我们更清晰地认识雾霾在区域范围内积累、传输和消散的过程，最终都能帮助我们防控污染，赶走雾霾。” (中国青年报 中青在线记者 周凯)